基于统计过程控制的软件过程管理

真正有效管理软件过程的关键是定量管理。统计过程控制是判断软件过程是否异常,预测过程未来行为的重要工具。把统计过程控制技术融合到软件开发过程中,可以实现对软件过程的定量管理,也有助于组织更快地实现CMMI 4/5目标。     

基于Oracle三层结构统计过程控制的开发

介绍了统计过程控制的原理和设计方法。以Oracle9和Delphi7为工具,开发了具有三层结构的质量控制软件,详细地介绍了质量控制图和Excel与Oracle之间的数据交换的方法。     

统计过程控制(SPC)软件的设计

文章在分析了不同生产过程的关键质量特性的基础上设计了相应的数据文件类型。介绍了不同生产过程的统计分析技术与过程控制方法。最后重点介绍了作者开发的中文统计过程控制软件。     

应用统计过程控制监控软件测试过程

统计过程控制(SPC)是通过使用控制图来制定过程决策和预测过程行为的一种质量控制方法.SPC的方法用于软件过程,可以通过描述过程行为来监控过程的稳定性.讨论了将SPC应用于软件测试过程,针对测试过程中所度量的不同分布形式的数据而采用不同计算方式应用SPC的控制图,然后根据控制图判断测试过程是否稳定,并分析可能存在的可归属原因.     

基于软件过程能力度指数的软件过程控制图

在软件过程度量领域,统计过程控制图是进行度量分析的主要工具。统计过程控制图的核心问题是控制界限问题,控制界限的大小决定着统计过程控制图的灵敏度和有效性,过大和过小都不能达到有效过程控制的效果。论文在分析传统统计过程控制图存在的缺陷的基础上,以软件过程能力决定软件过程表现的思想为出发点,提出了一种新的软件过程控制图——软件过程能力度指数控制图并进行了实例验证。实例分析证明此控制图是非常有效的。     

基于统计过程控制技术的钢卷质量控制

统计过程控制（Statistical Process Control, SPC）是生产过程质量控制的重要工具,包括过程监控、过程诊断与改进等一系列活动。详细阐述了此技术在钢卷质量控制方面的应用流程,并通过实例重点介绍了控制图在钢卷质量分析与控制中的应用。系统采集钢卷工艺数据,选择控制图对工艺参数进行监控,计算和分析工序的工序能力指数。发现工序失控时,分析原因并及时采取纠正预防措施,保证工艺的一致性和稳定性,提高工艺成品率。     

基于统计过程控制个体软件过程缺陷的预测与分析

首先对缺陷预测的前期工作程序规模的估计进行了讨论,然后重点讲解了缺陷的类型及缺陷记录日志在缺陷管理中的使用,最后对缺陷的预测与分析进行了研究。     

统计过程控制方法在软件测试过程分析中的应用

软件测试过程是软件生命周期过程的一个重要组成部分,测试工作的好坏对软件产品的整体质量有直接的影响。文章通过使用统计过程控制方法对一个典型软件测试过程的分析,指出了测试过程、开发过程和质量监控工具中存在的问题及其改进的方向。     

基于统计过程控制的软件测试技术研究

软件测试是软件开发过程中的重要组成部分，测试工作对软件质量有直接影响。利用统计过程控制的基本原理。以实例分析使用Shewhart控制图对测试过程进行控制的方法。     

一种基于SPC的软件过程质量分析方法

一个项目的开发活动是很多软件过程的集合,不同软件过程之间关联性很强,成功地分析特定软件过程质量的关键是确保软件过程分析的独立性,剔除来自于其他过程的影响。传统Shewhart控制图基于统计假设检验理论,能够区分软件过程中的偶然因素和系统因素,但Shewhart控制图是全控图,无法区分过程之间的影响。为解决这种问题,定义软件过程的总质量和分质量,把系统因素细分为外部系统因素和内部系统因素,并总结软件过程质量诊断表,以使用控制图和选控图来帮助诊断导致软件过程质量异常的偏差源。     

一种基于数据挖掘的混合生产过程质量控制方法

将数据挖掘技术与统计过程控制技术相结合,提出了一种混合的生产过程质量控制方法。对服从正态分布的质量特性值,用统计的方法构作控制图;对不服从正态分布的质量特性值,用聚类方法构作控制图。分析了异常模式的趋势、循环变动、孤立点以及偏差等几种情况。     

基于实时数据流分析的钢铁产品质量监测

针对钢铁企业生产过程中普遍存在的质量分析和监测问题,开展了基于实时数据流分析的产品质量监测的应用研究。结合实时数据库和关系数据库,设计了具有实时监控以及离线追踪的钢铁生产线实时监控系统。着重研究了实时数据采集和实时数据分析,并提出了基于实时数据流的产品质量监测方法,实现了企业对产品生产线的实时追踪和产品质量的全程跟踪管理。     

A review of neural networks for statistical process control

This paper aims to take stock of the recent research literature on application of Neural Networks (NNs) to the analysis of Shewhart's traditional Statistical Process Control (SPC) charts. First appearing in the late 1980s, most of the literature claims success, great or small, in applying NNs for SPC (NNSPC). These efforts are viewed in this paper as useful steps towards automatic on-line SPC for continuous improvement of quality and for real-time manufacturing process control. A standard NN approach that can parallel the universality of the traditional Shewhart charts has not yet been developed or adopted, although knowledge in this area is rapidly increasing. This paper attempts to provide a practical insight into the issues involved in application of NNs to SPC with the hope of advancing the use of NN techniques and facilitating their adoption as a new and useful aspect of SPC. First, a brief review of control chart analysis prior to the introduction of NN technology is presented. This is followed by an examination and classification of the NNSPC existing literature. Next, an extensive discussion of implementation issues with reference to significant research papers is presented. Finally, after summarising the survey, a set of general guidelines for future applications of NNs to SPC is outlined.     

Fuzzy logic based assignable cause diagnosis using control chart patterns

Control chart patterns, besides determining the presence of assignable causes, also provide hints on the nature of assignable cause(s) present. Relating the patterns exhibited on the control chart to assignable causes is an ambiguous and vague task especially when multiple patterns co-exist. In this work, a rule based fuzzy inference system is developed for control chart to prioritize the control chart causes based on the accumulated evidence. When a process goes out of control, search for assignable causes can be assisted by the priorities assigned to the causes. For an in-control process, developing patterns can be tracked and preventive action can be taken to prevent the process from going out of control.     

统计过程监测与反馈控制的整合: 状态空间下的一般方法

将状态空间模型引入统计过程监测,选取状态变量为统计过程控制(SPC)统计量,以解决自相关过程的统计监测问题.在分析常用的最小均方误差(MMSE)和PID控制器的基础上,提出了工业过程控制(EPC)反馈控制器的一般设计方法和基本设计原则.作为演绎示例,给出了两组新型反馈控制器,并与MMSE和PID的反馈调整进行比较,当过程均值发生阶跃扰动时,可进一步提高统计监测效果.     

统计过程控制方法在费托合成中试运转中的应用

统计过程控制是一种采用统计技术对过程数据进行分析和控制的方法,为了提高费托合成过程关键技术指标的稳定性和过程能力,将这一方法应用到了该过程当中.以产油量100 t/a规模的费托合成中试过程为应用场景,对已经完成的试验过程参数进行控制图分析,发现并消除过程中引起参数异常波动的特殊原因.过程参数达到统计受控状态后,过程的关...