多变量统计控制图

<正> 在工业生产中大多数产品的质量要用多个变量的联合结果来描述,因此,在生产过程中同时对这些变量进行控制是质量控制中重要的问题.Jackson 设计了多维相关变量的单值控制图,本文将其扩大到多维相关变量的平均值控制图,并介绍离散控制图的构作方法.     

可变参数的联合中位值和极差控制图

最近设计了可变样本容量和抽样区间的联合中位值$(\wt{x})$和极差$(R)$控制图$^{[1]}$, 本文利用Costa的可变参数控制图的方法$^{[2]}$, 设计包括可变控制限的可变参数的联合$\wt{x}$和$R$图(CVP $\wt{x}$--$R$图). 计算了在可变参数下发信号前的平均时间, 并同联合常规$\wt{x}$--$R$图(CFSSI图)和可变样本容量和抽样区间的联合$\wt{x}$--$R$图(CVSSI图)作比较, 所设计的控制图能较快地发现过程平均值和方差的小变化, 提高CVSSI图的效率     

非正态总体的质量控制图

<正> 产品质量特征的分布,除了正态分布外,还有非正态分布的.例如,象外圓直径和内孔直径一类的分布一般近似于正态分布,象同心度和椭圆度一类摆差的分布通常形成偏态分布.当总体不服从正态分布时,虽然样本平均值的分布比产品尺寸的分布更能符合正态分布,但在样本容量很小的情况下,平均值的分布不是近似正态的.这时必须应用非正态分布的模型配置控制限.非正态分布的理论模型可以从皮尔逊分布系或蒲尔分布系中进行选择.本文的目的是当总体服从皮尔逊 I 型分布时如何制订平均值、中位值、距差和极值控制图,并将这几个图的效率作比较.     

可变抽样区间的非参数控制图

最近几年一些学者研究了可变抽样区间的质量控制图。Amin等提出了可变抽样区间(VSI)的非参数控制图———符号 (Sign)统计量图〔1〕。本文在此基础上研究位置VSI符号控制图的制定方法 ,并设计离散VSI符号控制图。符号控制图的优点是对非正态总体亦可应用 ,并且不需要过程方差的信息。本文将所设计的VSI符号控制图同固定抽样区间 (FSI)的常规图作比较 ,并举实例说明符号控制图的应用     

小批量生产的质量控制图

本文介绍Q统计量,并以样本极差代替方差,给出极差的Q控制图。     

计量验收方案的一种制订方法

产品批的质量可以按平均值或均方差来判断,也可以按废品率来鉴定.因此,计量验收方案可分为按平均值的和按废品率的两种.本文仅对后一方案给出一种制订方法.设产品批的质量特征服从正态分布,其平均值 m 和均方差σ均为未知.生产者规定把具有不大于废品率 p_1的好批作为坏批予以“拒收”的概率不大于α.数α叫做生产者风     

合格品链长控制图

在生产过程中不合格品率(p)很低的情况下,利用两个连续不合格品之间的合格品数(合格品链长)控制图来监督过程不合格品率能克服传统的p图所遇到的困难,为生产者提供产品质量改良的信息。本文研究两种合格品链长(CRL)控制图的制定方法,对这些控制图的效率进行了比较,并说明其实际应用。所研究的CRL控制图特别适用于自动化生产过程的100%检验的质量控制。     

可变抽样区间的单边控制图

利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。本文在前文[1] 的基础上设计具有可变抽样区间的单边标准差 (S)图、极差 (R)图和不合格品数 (np)图。计算了这三个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常规控制图作比较。所设计的控制图能缩短过程失控时间从而减少不合格品数。     

中位值和距差控制图

毛主席教导我们说:“一切产品,不但求数量多,而且求质量好,耐穿耐用.”因此每个工业企业在提高产品数量的同时,要不断提高产品的质量.提高产品质量要革命性和科学性相结合,既要不断提高路线斗争觉悟,又要运用各种科学方法.以概率论为基础的质量控制图是提高产品质量的有效方法之一.     

样本数较少时中位值和距差控制图

控制图是控制产品质量的重要工具之一,它能指明产品质量是否处于统计控制。当有系统性原因影响质量时,能及时发出信号。 普通的中位值和距差图的试验控制限是根据从正常生产条件下产生的产品中抽取至少20个或25个子样本来制订的。当每个子样本包含5件产品时,至少要有100件或125件产品。如果生产的批量不大,或者在新产品的试制阶段以及当过程刚刚纳入统计控制