六西格玛管理理念与统计过程控制

本文讨论了66控制原则用于质量管理的统计学意义，并对其原来的统计学意义延伸为一种全新的六西格玛管理理念和管理模式，即追求最完美的质量水平；还介绍了一种与六西格玛管理理念相适应的动态，连续，实时的过程质量监控方法－－统计学过程控制。六西格玛管理理念与统计过程控制，应当被国内越来越多的企业所接受。     

统计过程控制在产品质量管理中的应用研究

随着市场竞争日趋激烈,质量的优劣直接关系到企业的生存和发展,质量管理已成为企业管理的核心内容。产品的质量变异其实是有规律可循的,我们可以通过发现出现变异的原因并加以改进来进行质量管理,此时投资少、见效快、简单易行的统计过程控制（SPC）就成为首选。但统计过程控制（SPC）在应用过程中也会遇到一些问题,这就要求我们利用一定的统计工具对数据进行处理,根据数据和确定的关键因素寻找生产过程中的薄弱环节,通过有效地质量控制,为提高产品质量提供帮助。     

多变量统计过程控制诊断技术的进展

对多变量统计过程控制（MSPC）诊断技术进行了分类,概述了它们的原理和方法,并对其优缺点进行了评述。     

统计过程控制的应用探讨

当今,统计过程控制（SPC）的应用领域已从制造业拓展到服务业,越来越多的感官型质量特性需得到有效控制,从实际应用的角度,探讨了应用模糊理论将感官型质量特性数据化,构造语言项代表值,建立模糊控制图,从而实现对感官质量特性进行有效控制。     

统计过程控制在包装溶剂残留量分析与监控中的应用

从质量管理的发展、我国包装企业质量管理现状及其实施统计过程控制的必要性出发,分析了-统计过程控制的意义及其控制的核心工具——控制图。在此基础上,利用均值-极差(X-R)控制图对复合过程中包装溶剂残留量进行了分析与监控。该项工作可以使现场人员及时发现相应的过程波动及缓慢变异,从而发现自身过程质量控制的不足之处。此外,该方法还为品质管理人员评定半成品、成品质量提供了客观依据。     

统计过程控制在传感器生产中的应用

为了提高传感器制造的工艺水平,批量生产高质量、高可靠性的产品,对传感器生产过程实施统计过程控制(SPC)研究.在“可靠性是设计和制造出来的”基本观点基础上,提出了高质量的元器件是由统计受控的高水平生产线生产,而不是“挑选出来”的观点,把统计过程控制方法应用到生产工序中,监控产品制造工艺,保证工艺过程稳定受控,促进工艺优...     

基于数据差异的多变量统计过程控制

研究数据差异（DISSIM）方法在多变量统计过程控制中的应用.为检测过程数据分布变化来监视操作条件变化,并且定量地评价两组数据之间的差异,DISSIM方法定义一种差异指标D.计算D时运用时间窗口,时间窗口对指标D具有平滑作用,与MSPC的统计指标T2或Q相比,D变化平稳.针对多变量自回归过程和TE过程,分别应用MSPC和DISSIM两种方法做仿真试验.仿真结果表明：与MSPC相比,适当选择时间窗口时,DISSIM善于检测过程中小的、缓慢的变化,而且能够检测操作条件的变化,明显改善了监视性能.     

企业统计改革刍议

现行企业统计不适应市场经济体制的要求,存在着许多问题和矛盾,需要全面改革以增强其活力。     

Matlab和Visual Basic混合编程在统计过程控制图绘制中的应用

统计过程控制对于质量控制来说是很重要的,通过在Visual Basic中调用Matlab的混合编程的方法来实现控制图的绘制,并在某液晶显示器生产厂家的质量控制过程中很好地实现了大批量数据的统计计算和图形的绘制功能。     

对油田企业统计工作的探讨

企业统计工作是对企业实行科学管理,监督整个企业活动的重要手段,是企业制定政策和计划的主要依据,是企业管理的基础.在具体实践中,要提高对统计工作重要性的认识,加强统计系统的内部管理,加强统计监督,完善统计制度,加大统计分析力度,只有这样才能把统计工作落实到实处.     

基于多元统计过程控制的故障识别方法

通过简化多维正态分布计算各工业变量导致采样点异常的概率，依据此概率结合对工业过程的分析，实现故障源的有效识别。证明了待求多维正态分布概率落在等马氏距离边界内，利用这一结论及多元统计学原理将复杂的多维正态分布转化为F分布，解决了多维正态分布求解难的问题。仿真结果表明了这种基于多元统计过程控制（MSPC）的新方法的有效性和准确性。     

加强企业统计工作 高企业管理水平

当前企业管理中还没有充分发挥统计工作的作用,主要是统计工作得不到企业领导重视,统计基础工作明显减弱,人员素质普遍不高。加强统计工作必须做到：建立健全企业统计的管理体制与运行方式,科学设置和完善指标体系,以科技为手段,加快统计信息网络建设,强化企业统计信息决策功能及加强统计队伍建设,提高统计人员素质。