多变异源过程控制与指数加权移动平均控制图的应用研究

改进休哈特控制图能够解决多变异源过程控制虚发警报错误过高的问题,但是对均值偏移的检出力过低。本文研究的目的是将指数加权移动平均(EWMA)控制图用于多变异源过程控制,提高控制图对均值偏移的检出力。通过对多个变异源的方差分析,基于对部分方差估计,给出指数加权移动平均控制图在多变异源过程控制的应用方法。通过计算指数加权移动平均控制图的平均运行长度,并与改进的休哈特控制图作比较,证明指数加权移动平均控制图在检测多变异源过程均值偏移时检出力有较大提高,应用实例的结果表明当偏移量小于1σ时,检出力能提高10倍以上。     

面向多品种小批量制造过程的NAD-EWMA控制图多目标优化设计方法

针对面向多品种小批量制造过程设计质量控制图面临的样本数量少、分布不确定问题,提出一种基于非参数、自适应、动态EWMA控制图的多目标优化设计方法。基于非参数统计理论与自适应控制的思想,构建与样本数据分布无关的控制图统计量,并设计一种基于聚类距离的动态抽样方法实现样本抽样;在此基础上,考虑统计性、经济性建立控制图多目标优化设计模型,基于改进人工鱼群算法与云清晰综合评价方法实现对模型求解,进而构建面向多品种小批量制的非参数自适应动态EWMA控制图。最后,以航天复杂构件制造过程为例,对制造过程进行动态监控。结果表明,所提方法能够快速监控到质量异常,监控性能高,验证了该方法的有效性和可行性,为多品种小批量制造过程实际的质量监控提供一种有效的途径。     

面向多品种小批量生产的SPC研究

分析了传统控制图应用于多品种小批量生产环境下存在的缺陷,从而提出了一种新的面向多品种小批量生产的统计过程质量控制图--动态控制限控制图(X-R图),它采用动态的控制界限方法建立控制图,极大地避免了"虚发警报"的发生.并结合实例验证了该控制图的有效性.     

基于最小成本的小批量加工过程调整控制图

在多品种小批量过程中,由于过程要素的频繁调整,各批次之间波动加大.为了补偿导致波动的随机自相关噪声,引进反馈控制,并提出多品种小批量过程的调整控制图.考虑调整以及监控等成本,调整控制图控制限设计以使总成本达到最小为依据.从而使得调整控制图不仅具备对多品种小批量加工过程的统计监控功能,还可在最小成本意义下,保证产品质量特性值几乎与目标值一致.     

多品种小批量生产模式下动态控制图的应用

针对多品种小批量的生产过程,依据产品相似性判断条件把同一工序中满足相似性判断条件的不同产品构建为一个零件族,并采用历史数据与实时数据相结合的方法收集样本数据。对样本数据进行标准化转换,采用MINITAB软件对转换后的数据进行检验,表明经过变换之后的数据符合建立控制图的条件。在进行数据变换的时候采用实时均值的方法,使得随着生产的进行,控制图的控制界限在不断变化,增强了控制图的检出能力。使控制图能更好的反映生产过程的实际情况,并通过实例进行分析。     

基于多变异分析的成组工序过程质量控制与分析

针对小批量多品种环境下成组工序生产中存在着多个变异来源,通过数据的变换以及对多变异方法进行方差分析,提出一种基于多变异分析(MVA)的质量分析方法,由此确定过程质量特征值的主要变异来源以分析和控制,最后通过实例验证了该方法的可行性.     

SPC技术在小批量多品种短期生产中的应用

本文分析了传统SPC技术在小批量多品种短期生产中质量控制所存在的问题,应用数理统计方法．得出一种基于正态过程．采取以数据标准化为基础的Z-MR图．可有效用于小批量多品种下对短期生产实施过程质量控制。     

基于小批量的统计过程控制研究

分析了传统的休哈特控制图应用在小批量生产条件下存在的问题及其局限性。在此基础上提出了一种适合于小批量生产质量控制的新思路，并与传统的休哈特控制图方法进行了对比。证明了这种新思路应用在小批量生产过程中的可行性和有效性。     

面向自相关过程的改进ARMAST控制图与Grubbs调和规则的集成

为解决多品种小批量生产方式存在过程输出自相关和机器设置的频繁调整通常导致过程均值偏离目标值两个问题。提出以改进的稳态自回归滑动平均控制图为监控技术、以基于稳态卡尔曼滤波器的Grubbs调和规则为调整技术的集成理论。其中,针对稳态自回归滑动平均控制图在高阶自回归滑动平均过程下难以求解稳态方差的问题,建立了通用的任意阶平稳自回归过程下稳态方差的求解方法,使其适用范围更广;针对稳态自回归滑动平均控制图的参数设计方法效率较低,提出了基于条件概率的参数设计方法,使其监控效率更好。当控制图预警后,采用Grubbs调和规则对生产过程进行调整。通过仿真实验和实例研究验证了改进的参数设计方法和集成方法的有效性。     

基于小批量生产的统计过程质量控制研究

分析了在小批量生产环境下实施统计过程质量控制存在的问题,对过程质量特征数据服从正态分布的生产过程,给出了基于概率积分变换理论的控制过程均值、过程方差的标准化控制图的方法,实现了对小批量生产过程的实时控制.     

小批量生产条件下的统计过程控制研究

从小批量生产的定义入手，分析传统的休哈特控制图应用在小批量生产条件下存在的问题及局限性。对目前小批量生产质量控制的方法进行简要分析。在此基础上，提出一种适合于小批量生产质量控制的新思路，并用实际数据对提出的方法与传统的休哈特控制图方法进行了对比，说明这种新思路应用在小批量生产过程中的可行性和有效性。     

基于标准化变换的质量控制图研究

基于标准化变换的质量控制图一般应用在小批量环境下,对生产过程进行控制。分析标准化变换的准则,指出工序分析起到关键作用及能否对工序进行控制,不在于统计,而在于管理;通过对不同数据变换方式有效性的研究表明,各种标准化变换控制图的复杂性及灵敏性是不同的,因此要依工序分析的结果灵活采用各种标准化控制图。     

双抽样均值—标准差联合控制图的构建及参数设计

在参考双抽样均值控制图及双抽样标准差控制图的基础上,构建了双抽样均值一标准差联合控制图.建立了控制图参数设计的优化模型,用以监控生产过程质量,并通过遗传算法完成了模型求解.采用马尔科夫链方法,完成了联合控制图平均运行长度性能指标的计算.基于该指标,通过两阶段抽样和可变抽样样本及抽样区间均值-标准差联合控制图的性能对比,分析验证了该控制图的性能优势.     

方差监测的自适应累积和车身质量控制图研究

针对车身制造质量检测工作量大、数据处理方式简单等特点,提出一种基于方差的改进累积和控制图（CUSUM）方法,用于监测车身制造质量的方差波动。其基本思想是对控制图参数k动态更新和迭代,并与方差波动量相联系,以便实时监测车身焊接尺寸过程方差的微小波动。通过对控制图的平均运行链长进行分析和实际案例研究,并与常规累积和控制图和指数加权移动平均控制图作对比,表明该方法对过程方差微小变异更为有效和敏感。     

An Economic design for a variable-sampling-interval {\bar{x}} control chart for a continuous-flow process

Most of the studies in economic design of control charts focus on a fixed-sampling interval (FSI), however, it has been discovered that variable-sampling-interval (VSI) control charts are substantially quicker in detecting shifts in the process than FSI control charts due to a higher frequency in the sampling rate when a sample statistic shows some indication of a process change. In this paper, an economic design for a VSI $\bar{x}$ control chart is proposed for a continuous-flow production process. The results of a numerical example adopted from an actual case indicate that the economic design of VSI control charts is consistently lower in loss-cost than that of the FSI scheme.     

A new adaptive control chart for monitoring process mean and variability

Traditionally, an $\bar{X}$ chart is used to control the process mean, and an R chart is used to control the variance. However, these charts are not sensitive to the small shifts in the processes. The adaptive charts might be considered if the aim is to detect process changes quickly. In this paper, we propose a new adaptive single control chart which integrates the exponentially weighted moving average procedure with the generalized likelihood ratio test statistics for jointly monitoring both the process mean and variability. This new chart is effective in detecting the disturbances that shift the process mean, increase or decrease the process variance, or lead to a combination of both effects.     

基于方差分析的电子产品质量控制图的研究

为提高电子产品的质量,降低生产成本,使用控制图是个很好的质量控制方法.针对航空电子产品生产过程中统计过程控制方法的局限性,介绍了方差分析及控制图的概念,并考虑到不同环境下样本抽样数据之间的差异,结合方差分析原理对(x)-R控制图的构造方法及上下控制限的确定方法进行了研究.通过实例分析验证了修正后的(x)一R控制图对航空...