可变抽样区间同时监控均值标准差的EWMA控制图

传统的EWMA控制图分别针对监控过程均值变化和监控过程标准差变化进行研究,在实际生产中,很多情形需要同时监控过程均值变化和过程标准差变化。为了提高控制图的监控效率,本文研究了同时监控均值和标准差变化时,EWMA控制图的可变抽样区间设计。其次运用马科夫链法计算可变抽样区间EWMA控制图的平均报警时间;然后与传统的EWMA控制图进行比较得出:同时监控均值和标准差时,可变抽样区间的EWMA控制图能够更快地发现过程中的异常波动,具有较短的平均报警时间,其监控效率明显优于传统的EWMA控制图。     

可变抽样区间的二项EWMA控制图

在制造过程中,对产品的不合格品数进行监控时,通常选用计数性控制图-np图,它是基于过程服从二项分布建立的,一般对于过程中出现的较大波动效果明显。为了提高控制图对不合格品数较小波动的监控效果,本文设计了产品不合格品数服从二项分布的EWMA控制图。提出可变抽样区间的二项EWMA控制图,并采用马可夫链法计算其平均报警时间。对固定抽样区间以及可变抽样区间二项EWMA控制图对比研究,表明当过程失控时,可变抽样区间二项EWMA控制图具有较小的失控平均报警时间,能够迅速监测出过程中的异常波动,明显优于固定抽样区间的二项EWMA控制图。     

可变抽样区间和样本容量的非正态EWMA控制图经济设计

为了降低过程控制成本和提高监控效率,针对质量特性值不服从正态分布的情况,研究可变抽样区间和样本容量(VSSI)的指数加权移动平均(EWMA)控制图的经济设计问题。首先对监控非正态分布的EWMA控制图进行抽样区间和样本容量变化设计;其次建立VSSI 非正态EWMA控制图的经济模型,通过使费用成本函数最小得到控制图的最优设计参数组合;然后给出工业中的一个例子,用遗传算法对经济模型搜寻最优解;接下来对经济模型进行灵敏度分析,得出控制图费用参数与设计参数之间的影响关系;最后通过最优性分析,得出所建立的VSSI 非正态EWMA控制图的经济性优于VSI、VSS非正态EWMA控制图。     

可变抽样区间几何EWMA控制图的经济设计

为了降低生产过程周期成本,本文对单位缺陷数服从几何分布时,可变抽样区间的指数加权移动平均(EWMA)控制图进行经济设计。首先建立可变抽样区间几何EWMA控制图的经济模型,使单位时间期望费用最小来确定参数的最优值;其次用遗传算法来寻找经济模型的最优解;最后对可变抽样区间几何EWMA控制图的经济模型进行灵敏度分析和最优性分析。研究结果表明单位时间期望费用分别随着异常原因发生的频率、过程失控时单位时间的质量费用、发现异常原因的时间期望值和纠正过程的时间期望值的增大而增大。     

可变抽样区间的非正态EWMA图的经济设计

本文主要讨论非正态总体下,可变抽样区间的EWMA图的经济设计问题。首先利用Burr分布近似各种非正态分布,建立可变抽样区间的非正态EWMA图的经济模型,使总期望费用最型小来确定参数的最优值;其次用遗传算法来寻找该经济模型的最优解,并给出工业中的一个例子;最后对可变抽样区间的非正态EWMA图的经济模型进行灵敏度分析。     

基于预防维修和质量损失函数的VSI EWMA控制图经济设计

为了提高过程监控效率的同时降低过程控制成本,研究可变抽样区间(VSI)指数加权移动平均(EWMA)控制图的经济设计问题。首先建立基于预防维修和质量损失函数的VSI EWMA控制图联合经济模型;使单位时间的损失成本函数最小来确定参数的最优值;其次用遗传算法来寻找联合经济模型的最优解,并给出一个算例。最后对VSI EWMA控制图联合经济模型进行灵敏度分析,得出控制图模型参数对设计参数的影响关系。     

VSI EWMA控制图的性能分析与优化

ATS(平均报警时间)对VSI(可变抽样区间)EWMA控制图性能分析与优化有着十分重要的作用.应用马尔科夫链建立了VSIEWMA控制图的ATS计算模型,并就该模型的收敛特点进行了分析,分析发现,ATS的马尔科夫模型的收敛速度与设计参数取值有关;并且不同的设计参数对其性能影响程度不同,控制限系数和抽样区间对其影响程度相对较大;分析还发现,ATS的OC曲线存在交点δ~*,当过程偏移δ处于[0,δ~*]与(δ~*,+∞)两个区间时,平滑系数具有不同的取值策略,给出δ~*的求解程序并绘制出了δ~*与控制限系数的函数曲线,发现交点δ~*随控制限系数增加而减小.     

基于可变抽样区间的累积和方差控制图研究

介绍了基于对数方差的累积和控制图,进行了可变抽样区间的控制图设计用Markov链方法计算可变抽样区间的累积和方差控制图的平均报警时间,并且与固定抽样区间的控制图进行比较,分析在不同参数取值下的平均报警时间.     

基于APL的EWMA控制图经济统计优化设计

为了提高指数加权移动平均(EWMA)控制图监控效率评价的精确性和全面性,提出用一个质量周期内的平均产品个数替代平均抽样个数来进行控制图的经济性和统计性综合评价,建立了一种基于平均产品长度(APL)的更为精确的EWMA控制图经济统计多目标优化设计模型,并采用具体的算例说明了采用NSGA-Ш算法对该模型进行计算的步骤。最后,用该方法优化设计的EWMA控制图与已有的几种EWMA控制图优化设计进行比较,结果表明:本文提出的经济统计优化设计方法显著优于只考虑经济性能的经济设计和只考虑统计性能的统计设计方案。     

可变抽样区间的质量控制图

本文根据 Reynolds 等的可变抽样区间的(?)-图的模型设计具有可变区间的(?)和R-图.所设计的控制图是当中位值(?)或极差 R 接近于(但不超过)控制限时使用较短的抽样区间;当(?)和 R 接近于目标值(或中心值)时使用较长的区间.若(?)或 R 超出控制限,则与固定区间的控制图一样发出信号.我们要计算在可变抽样区间下发信号前的平均时间和平均样本数,并同固定区间的(?)和 R-图作比较.     

Variable sampling interval Shewhart control charts for monitoring the multivariate coefficient of variation

In many industrial manufacturing processes, the ratio of the variance to the mean of a quantity of interest is an important characteristic to ensure the quality of the processes. This ratio is called the coefficient of variation (CV). A lot of control charts have been designed for monitoring the CV of univariate quantity in the literature. However, the CV control charts for multivariate quantity have not received much attention yet. In this paper, we investigate a variable sampling interval (VSI) Shewhart control chart for monitoring multivariate CV. The time between two consecutive samples is allowed to vary according to the previous value of the multivariate CV, which will help the chart to detect the process shifts faster. The comparison with the fixed sampling interval Shewhart chart is implemented to highlight the advantage of the VSI method. Finally, an illustrative example is demonstrated on real data.     

Steady-state-optimal adaptive control charts based on variable sampling intervals

Variable sampling interval (VSI) control charts vary the sampling rate adaptively as a function of the data coming from the process in order to reduce the detection delay of process changes. Zero-time performance refers to the detection delay of a process change that is present during the onset of the chart at time zero. Steady-state performance refers to the detection delay of a process change that occurs after the chart has been operating for some time. The zero-time performance of a VSI control chart can differ considerably from the chart's steady-state performance, which is generally more important than the zero-time performance. We develop an efficient quadratic-programming algorithm for the construction and investigation of steady-state-optimal sampling policies for various VSI charts. We show that a steady-state-optimal VSI scheme is fundamentally different from the respective zero-time-optimal VSI scheme, and recommend VSI policies based on two sampling intervals for the various types of control charts considered.     

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Aiming at the complex mechanical and electrical products quality control and early warning problems, a performance analysis model of control chart, which combines the multivariate Bayesian statistical method with the economic performance analysis is constructed. In the solution model, a FT VSI strategy is used in the multivariate Bayesian control chart. If a small probability of random failure occurs, then a loose sampling scheme is selected. Otherwise, a strict sampling program is applied. To quantify the correlation between the economic and the statistical performance of the multivariate Bayesian control chart, a quality control model based on Monte Carlo simulation is used and the ANOSE (Average Number of Observations to Signals or End of the production run) is taken under different economic parameters, which performs the degree of influence of the statistical performance of the control chart. In addition, the relationship between the quality control cost and the false alarm rate of the multi-Bayesian control chart is explained. Finally, for instance, a multiple quality control process of the automatic transmission of the automobile is used to verify the performance evaluation and optimization of the multivariate FT VSI Bayesian control chart. The results show that the method has a better application.     

具有可变抽样区间的非正态累积和控制图

当过程存在小波动时,累积和控制图比传统的休哈特控制图监控效果灵敏。为了提高控制图的监控效率,本文针对非正态情形下的累积和控制图进行可变抽样区间设计。首先用Burr分布近似各种非正态分布,构造可变抽样区间的非正态累积和控制图;其次利用马尓可夫链方法计算其平均报警时间;最后研究结果表明, 所设计的可变抽样区间非正态累积和控制图较固定抽样区间的非正态累积和控制图能更好地监控过程的变化。     

可变抽样区间的多变量自相关过程VAR控制图

基于批量-均值法的思想,向量自回归(VAR)控制图对多变量自相关过程的较小偏移可以进行有效控制。为了提高多变量自相关过程监控效率,本文研究可变抽样区间的VAR控制图。首先,对多变量自相关过程的VAR控制图进行可变抽样区间设计;然后,用蒙特卡洛模拟方法计算其平均报警时间;最后,以平均报警时间为评价准则,对所设计的可变抽样区间VAR控制图与固定抽样区间的VAR控制图进行比较研究。研究结果表明:所设计的可变抽样区间多变量自相关过程VAR控制图较固定抽样区间的多变量自相关过程VAR控制图能更好的监控过程的变化。