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广东森本智能制造有限公司

广东森本智能制造有限公司

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广东森本智能制造有限公司围绕相关业务开展运营。面向电子制造过程质量控制、工业参数监控与优化、精密注塑工艺验证等领域提供数据服务,开放森本氧气报警器基板功能检测数据集(电子制造过程质量控制、工业参数监控与优化)、森本中框样品试作尺寸检测数据集(精密注塑工艺验证、尺寸质量管控)、精密注塑控制器下壳全流程工艺参数监控数据集(精密注塑工艺监控、注塑制程异常预警),支撑预警干预与风险管控。

工业参数监控与优化精密注塑工艺验证尺寸质量管控智能科技智能制造
成立于 2008 年广东省senben2008@senben.net.cn

数据概览

5
数据集总量
20
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0
关注人数
2026-06-10
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数据集列表

森本中框样品试作尺寸检测数据集
精密注塑工艺验证
尺寸质量管控
本数据集适用于企业已具备稳定精密检测设备、注塑成型设备、多腔模具配套体系,建立新品试作流程、尺寸公差图纸标准、模腔管控规范的橡塑精密制造场景,尤其适用于塑胶精密中框试制、新开多腔模具验证、样品尺寸精度管控、多模腔一致性治理、试作良率改善及量产前置条件评估等业务环节。数据集可完整承载关键尺寸精度、平面度表征、表面达因特性、模腔差异、批次波动、制程稳定性的全维度量化表达。 在样品合格判定与客户承认场景:解决传统检测数据零散、无统一评级标准、仅靠人工经验判定的问题,依托数据集内置的分级规则与综合评估指数,实现单尺寸、单模腔、整批次标准化量化判定,支撑内部试作结项与客户样品审核承认。 在多腔模具验证与修模优化场景:依托模腔一致性差值计算公式,横向对标 M2-1~M2-4 各型腔同尺寸偏差差异,精准识别型腔加工偏差、变形偏移、注塑受力不均等隐性问题;结合批次波动系数纵向追踪多试作批次尺寸漂移,为模具修模、型腔微调、公差带优化提供公式化量化依据,告别纯经验判断。 在尺寸偏差改善与制程能力管控场景:通过 CPK 制程能力模型量化各关键尺寸工艺稳定水平,结合温湿度修正算法剔除环境干扰因素影响,识别系统性偏差、临界隐患、偶然性超差,指导注塑工艺参数、检测基准、原料适配优化,系统性降低试作不良与量产尺寸风险。 在量产标准建立与质量内控场景:基于千条级结构化数据与综合质量评估指数分布规律,提炼各尺寸合理公差区间、平面度控制阈值、达因值合格基准、模腔一致性容许范围,形成企业 WB6908A 中框专属内控质量标准,作为量产首件、巡检、终检的量化参照。 在研发数据资产沉淀场景:1320 条带算法评价的结构化数据,可作为同类精密中框新品研发的对标数据库,复用偏差规律、模腔差异特征、制程能力基准,减少重复试作、压缩研发周期,实现检测数据向研发智力资产转化。 本数据集价值不在于简单罗列检测数值,而在于依托自研公式、分级规则、权重评价模型,实现对样品质量、模具状态、制程稳定性的体系化量化分析与决策支撑。
深圳市数据知识产权登记系统2026-06-06 更新40
精密注塑控制器下壳全流程工艺参数监控数据集
精密注塑工艺监控
注塑制程异常预警
本数据集适用于企业已搭建完整注塑机台、温控设备、模具配套、班次生产体系,且建立注塑工艺标准、定时巡检规范、制程管控制度的精密橡塑注塑制造场景,尤其适配控制器类精密结构件量产、多班次工艺一致性管控、设备运行状态监控、生产参数波动分析、制程异常预警等业务环节。 在注塑工艺监控与班次一致性场景:解决传统巡检数据零散、无统一标准、只能单点查看无法跨班次对比的问题,依托数据集内置参数算法与分级规则,实现白班 / 夜班、不同时段工艺参数横向对标,快速识别班次间工艺漂移,从人工经验巡检升级为数据化标准管控。 在制程稳定性分析与异常预警场景:依托工艺稳定性系数计算公式,量化连日、多时段参数波动幅度,识别温度偏移、压力异常、时间超差等隐性隐患,为提前干预、参数微调提供公式化量化依据,降低批量不良风险。 在设备运维与模具状态评估场景:通过多时段参数变化规律,关联机台老化、模具损耗、温控设备偏差特征,精准定位设备亚健康状态,指导保养周期与维修节点,实现以工艺数据支撑设备精益管理。 在工艺优化与量产良率提升场景:基于千条级监控数据沉淀,分析最优参数区间、合理容许波动范围,形成企业专属工艺内控阈值,用于新机台调机、换线参数复用、工艺迭代优化,稳定量产良率。 在工艺资产沉淀与管理决策场景:通过综合工艺评估指数对各机台、各班次生产工艺水平统一量化评级,可作为企业制程能力盘点、巡检标准优化、生产排班调整、工艺知识沉淀的基础数据成果,不只是简单记录参数,而是形成可分析、可决策的智力数据支撑。
深圳市数据知识产权登记系统2026-06-06 更新70
森本控制器下壳专属注塑成型工艺条件数据集
精密注塑成型
加工参数优化
本数据集适用于企业已具备注塑机台、专属模具、橡塑原材料、试模验证流程及成型工艺管控体系的精密橡塑制造场景,尤其适配控制器类精密结构件、塑胶外壳专用注塑成型、多机台工艺适配、试模参数迭代、量产工艺标准化管控等业务场景,可完整反映机台 — 模具 — 材料匹配下的工艺基准、波动特征与成型稳定性。 在注塑工艺标准化与快速调机场景:解决传统工艺参数零散、无统一基准、依赖老技工经验调机的痛点,依托数据集标准化参数库与合规判定规则,实现新机台、新模具快速匹配工艺参数,大幅缩短换线调机周期,从 “经验调机” 升级为 “数据化标准调机”。 在多机台工艺一致性管控场景:依托工艺偏差算法与机台适配度计算,横向比对 46# 等不同注塑机同工序参数差异,识别机台老化、参数漂移、工况偏差等隐性问题,为机台校准、参数微调提供公式化量化依据,保障多机台生产品质一致。 在成型不良溯源与工艺优化场景:通过批次稳定性系数、工艺合规等级字段,精准定位压力、速度、温度、时间等关键异常工序,分析参数偏离与缩水、毛边、变形等不良的关联规律,指导工艺参数区间优化,提升量产良率。 在模具与材料适配评估场景:基于千条级工艺数据沉淀,分析不同模具、PA66 等不同原材料对应的最优工艺区间,建立材料 — 模具 — 机台适配工艺标准,为新开模具选材、新机台选型提供数据参考。 在工艺资产沉淀与新人培训场景:依托注塑工艺综合评估指数,对各套成型工艺水平统一评级,形成企业专属工艺知识库,用于工艺传承、新人标准化培训、后续同类产品工艺快速复用,实现工艺智力资产沉淀。 本数据集价值不在于简单罗列工艺参数,而在于通过自研公式、分级规则、权重评价模型,实现注塑工艺的量化分析、合规判定、适配评估与优化指引。
深圳市数据知识产权登记系统2026-06-06 更新30
森本氧气报警器基板功能检测数据集
电子制造过程质量控制
工业参数监控与优化
本数据集适用于企业内部已搭建稳定电子测试治具、基板量产生产线、品质检验管控体系,建立报警器基板功能检测规范、电气参数内控标准、批次品质管控流程的精密电子制造场景,尤其适配氧气报警器核心基板量产检测、电子元器件功能校验、多批次品质一致性管控、制程不良溯源及量产工艺参数优化等业务环节。数据集可完整承载基板各项功能合规性、电气补正值、消耗电流参数、批次波动特征、品质等级分布的全维度量化表达。 在基板功能合格判定与出货承认场景:解决传统测试记录零散、无统一评级标准、仅靠人工肉眼判定 OK/NG 的问题,依托数据集内置的参数偏差分级规则与综合品质评估指数,实现单基板、单功能项、整批次标准化量化判定,支撑内部品质结项与客户出货审核承认。 在量产批次一致性与制程管控场景:依托批次稳定性系数计算公式,纵向对标不同生产批次基板补正值、消耗电流参数波动差异,识别生产线工况漂移、测试治具基准偏移、物料批次差异等隐性问题;结合功能项合格率横向比对各工序检测达标情况,为产线工艺微调、测试基准校准、物料批次筛选提供公式化量化依据,告别纯经验管控。 在电气参数偏差改善与良率提升场景:通过参数偏差算法、批次稳定性统计模型,量化补正值、消耗电流的偏离程度与波动规律,识别系统性参数偏移、临界合格隐患、偶然性功能不良,指导产线工艺参数、测试治具校准阈值、元器件选型适配优化,系统性降低量产不良率与客诉风险。 在品质内控标准建立与检验规范迭代场景:基于千条级结构化数据与综合品质评估指数分布规律,提炼补正值合理管控区间、消耗电流内控阈值、各功能项合格基准、批次波动容许范围,形成企业氧气报警器基板专属内控品质标准,作为后续量产首件检验、巡检、终检及检验规范修订的量化参照。 在研发对标与数据资产沉淀场景:1080 条带算法评价的结构化数据,可作为同类精密电子报警器基板新品研发、检测方案制定、品质阈值设定的对标数据库,复用参数偏差规律、批次波动特征、功能项合格基准,减少重复验证、压缩研发周期,实现检测数据向企业研发智力资产转化。 本数据集价值不在于简单罗列基板测试结果,而在于依托自研参数公式、分级判定规则、批次波动模型、多因子权重综合评价体系,实现对基板功能品质、批次一致性、制程稳定性的体系化量化分析与生产决策支撑。
深圳市数据知识产权登记系统2026-06-06 更新30
B6H 机型风扇尺寸与外观全项检测数据集
精密注塑件质量检测
制造工艺稳定性分析
本数据集适用于企业内部已形成稳定注塑成型、模具加工、精密风扇组件量产、精密尺寸检测设备体系,具备固定质检流程、公差标准、缺陷判定规范的橡塑精密风扇制品制造场景,尤其适用于塑料零件及塑料制品制造、模具成型加工、精密小家电风扇组件量产等业务中,对产品尺寸精度、外观缺陷、批次质量稳定性进行量化分析与工艺评价的场景。在此类条件下,数据集能够完整反映 B6H 机型风扇全维度尺寸合规状态、缺陷分布特征及批次生产工艺稳定水平。 在产品质量管控与缺陷治理场景下,本数据集可用于识别各生产批次、多模穴样本的关键尺寸偏差分布、外观 / 水口 / 包装缺陷发生频次,解决原始检测数据零散无归集、缺陷无分类、无法定位不良根源的问题。通过统一规整检测批次、环境、设备、尺寸偏差、缺陷类型、合格结论等信息,使企业从 “单条样品检测记录” 升级为 “批次质量画像、缺陷分布画像”。 在生产工艺优化与模具调校场景下,本数据集可用于分析不同批次、不同模穴尺寸离散度、超差等级分布,识别模具磨损、注塑参数偏差、成型环境波动带来的尺寸漂移问题,解决仅靠单点检测无法预判工艺趋势、无法精准调校模具与生产参数的痛点。通过尺寸离散度、批次不良率、工艺稳定性评分等衍生字段,帮助企业定位工艺薄弱点,优化注塑压力、冷却时间、模具合模精度等关键参数。 在质检标准迭代与检测资源配置场景下,本数据集可用于统计各关键尺寸项目超差占比、各类外观缺陷发生概率,研判现有公差标准合理性、质检抽样方案适配性,为企业修订产品尺寸公差标准、优化质检抽检比例、配置精密检测设备工位提供数据依据,不止简单记录检测结果,更能挖掘质量规律、形成标准优化方向。 在供应商准入与出厂合规管控场景下,本数据集可作为企业 B6H 机型风扇出厂合格率核验、外协加工质量对标、客户质量标准对接的基础数据成果。通过综合质量评估指数总结性衍生字段,对单样本、单批次质量水平进行统一量化打分,便于企业横向对比不同生产批次、不同模穴、不同生产时段的质量差异,为出厂放行、客户质量报备、供应商质量考核提供标准化量化支撑。
深圳市数据知识产权登记系统2026-06-06 更新30
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