联合移动总和与极差控制图的平均链长

Crowder在1987年给出了联合单值与两个接连值移动极差控制图的平均链长的计算方法。[1]本文按照类似的方法，建立了两个接连观测值的移动总和与移动极差图的平均链长的公式，对不同的过程平均值和标准差计算其平均链长，并将所得链长同单位和移动极差图的平均链长作比较，结果表明，S-R图的效率或灵敏度大于X-R图。     

在固定时间抽样的可变抽样区间的平均值和极差控制图

根据Reynolds的固定时间抽样的可变抽样区间（VSIF）控制图模型，研究x^-图的制定方法，并设计R图和联合x^-R图，计算了这些控制图的发信号前的平均时间，并同常规FSI图作比较，所设计的VSIFT图的效率大于FSI图，并不低于VSI图，且能以较小的抽样用以地过程提供所要求的保护。     

可变样本容量的中位值和极差控制图

通常使用控制图监督生产过程时,每隔一定时间从过程抽取固定容量的样本,文献[1]研究了可变样本容量（VSS）的控制图,本文在[1]的基础上利用矩阵方法系统地研究具有可变容量的x的R图,计算了在可变样本容量下发信号前的平均样本数和平均时间,并同固定样本容量（FSS）与可变抽样区间（VSI）的x和R图作比较,本文设计的x和R图能缩短过程失控时间,从而减少不合格品数。     

可变参数的中位值和极差控制图

设计了可变样本容量和抽样区间的-x和R控制图.文章利用Costa的可变参数-x控制图的方法,设计包括可变控制限的可变参数的中位值(-x)和极差(R)控制图.计算了在可变参数下发信号前的平均时间,并同常规控制图(FSSI)与可变样本容量和抽样区间控制VSSI图作比较,所设计的控制图能更快地发现过程平均值和方差的小变化,提高VSSI图的效率.     

可变样本容量的中位值和极差控制图

通常使用控制图监督生产过程时,每隔一定时间从过程抽取固定容量的样本.文献[1]研究了可变样本容量(VSS)的控制图,本文在[1]的基础上利用矩阵方法系统地研究具有可变容量的x和R图.计算了在可变样本容量下发信号前的平均样本数和平均时间,并同固定样本容量(FSS)与可变抽样区间(VSI)的x和R图作比较.本文设计的x和R图能缩短过程失控时间,从而减少不合格品数.     

在固定时间抽样的可变抽样区间的平均值和极差控制图

根据Reynolds的在固定时间抽样的可变抽样区间(VSIFT)控制图模型,研究     

多元混合分布的EWMA控制图的平均链长

指数加权滑动平均控制图（EWMA）由于对过程微小波动比Shewhart控制图敏感而备受质量控制界的关注．在研究混合分布的均值、方差和密度函数的基础上，推导了基于混合分布样本空间S的EWMA控制图平均运行链长（ARL）公式；应用数值计算方法得到了ARL值。讨论了区间等份m对EWMA控制图ARL的影响，并用统计仿真手段对多元混合分布的EWMA控制图ARL公式进行了验证．最后论述了利用混合样本空间及其EWMA控制图的ARL值来扩大控制图样本的方法．     

连续合格品链长控制图的研究与应用

针对现代企业质量管理发展的需要,研究了一种六西格玛质量水平的控制图设计解决方案.考虑到六西格玛质量控制的特点,研究了以产品合格数为控制对象的控制图设计方法,基于Minitab15软件,并结合具体应用实际,给出了连续合格品链长控制图的设计过程,分析了其相关结论,可有效地满足企业获得六西格玛质量水平的管理要求.     

可变抽样区间的-R控制图

使用质量控制图监督生产过程时,通常每隔固定时间从过程抽取固定容量的样本。本文在文献［１］的基础上设计具有可变抽样区间的ｘ图、Ｒ图及联合ｘ－Ｒ图。计算了这两图及联合图发信号前的平均样本数和平均时间,并同固定抽样区间的相应控制图作比较。所设计的ｘＲ图能缩短过程失控时间从而减少不合格品数。     

基于 EWMA 控制图模型的公司财务质量判别

针对以往基于静态数据的两分类判别法的不足,选取沪深A股公司季报数据,将公司的财务质量分为正常、不稳定和困境3种状况,构建了具有时间累积性的EWMA控制图模型进行判别分析。选取了另外的24家沪深A股公司对模型的判别准确率进行了测试。结果表明,通过构建EWMA控制图模型并划分不同的控制限,可以对多个类型的公司财务质量做出有效的判别。     

可变样本容量和抽样区间的X和R控制图

最近的理论研究证实了具有可变抽样区间(VSI)的过程控制图和可变样本容量(VSS)控制图比常规控制图(FSSI)能较大地提高控制图的效率。文章假定过程处于统计控制状态的时间t服从负指数分布：f(t)=λe^-λt(≥0)，利用Costa的马氏链方法，设计具有可变样本容量和抽样区间(VSSI)的中位值(X)和极差(R)图。所设计的控制图较之常规控制图能更快地发现过程的变化，从而大大地降低不合格品数。     

累积和控制图与休哈特控制图联合应用方法

通过休哈特控制图中的单值控制图、均值控制图和极差控制图与累积和控制图（CUSUM图）进行比较分析,虽然CUSUM图对过程发生的小偏移较灵敏,但在某些情况下休哈特图比CUSUM图能更快地对生产过程异常作出报警.在此研究的基础上,提出了联合应用累积和控制图与休哈特控制图的观点,以尽快发现生产过程的异常波动.     

在固定时间抽样的可变抽样区间的单边控制图

根据文献 [1 ]在固定时间抽样的可变抽样区间 (VSIFT)的x控制图的模型设计标准差 (S)、极差(R)和不合格品数 (np)图。计算了VSIFTS图、R图和np图的发信号前的平均时间 ,并同固定抽样区间 (FSI)的常规S、R和np图作比较。所设计的VSIFTS、R和np图能缩短过程失控时间 ,从而减少不合格品数     

可变样本容量和抽样区间的和R控制图

最近的理论研究证实了具有可变抽样区间(VSI)的过程控制图和可变样本容量(VSS)控制图比常规控制图(FSSI)能较大地提高控制图的效率。文章假定过程处于统计控制状态的时间t服从负指数分布:f(t)=λe-λt(t≥0),利用Costa的马氏链方法[1],设计具有可变样本容量和抽样区间(VSSI)的中位值(x)和极差(R)图。所设计的控制图较之常规控制图能更快地发现过程的变化,从而大大地降低不合格品数。     

控制图系统的设计与实现

提出数字化控制图系统的设计方案,并讨论系统的组成、功能结构以及具体的方法,用Ｄｅｌｐｈｉ４．０在网络环境下真正的控制图分析系统,它是数据库管理系统与控制图密切结合的,并给出主要的数据模型和模块,现场生产数据可以由各个车间及时地在网络上输入,且良好的分级管理功能。     

在固定时间抽样的可变样本容量和可变抽样区间的x-R控制图

根据Costa(1998)在固定时间抽样的可变样本容量和抽样区间(VSSIFT)控制图^[1]模型。研究了x图的制定方法，并设计R图和联合x-R图。规定样本在相等间隔的固定时间点抽取，当过程有变化迹象时，允许在两个固定时间之间抽取更大容量的附加样本。计算了这些控制图的发信号前的平均时间，并同常规控制图作比较。所设计的x-R图能缩短过程失控时间从而减少不合格产品数。     

现代控制图的计算机应用方法

针对应用国外工艺控制的最新技术－现代控制图中存在的问题，讨论了使用较广的ｃｕｓｕｍ图的计算机应用数学模型，为工艺水平自动化监控创造了条件，该模型应用准确，可靠，高效，有推广价值。     

可变样本容量和抽样区间的(～χ)和R控制图

最近的理论研究证实了具有可变抽样区间(VSI)的过程控制图和可变样本容量(VSS)控制图比常规控制图(FSSI)能较大地提高控制图的效率.文章假定过程处于统计控制状态的时间t服从负指数分布:f(t)=λe-λt(t≥0),利用Costa的马氏链方法[1],设计具有可变样本容量和抽样区间(VSSI)的中位值(x)和极差(R)图.所设计的控制图较之常规控制图能更快地发现过程的变化,从而大大地降低不合格品数.