小批量生产时的中位数控制图

设计总体服从正态分布的小批量生产中位数控制图的控制限,首先导出与中位数有关的统计量的分布,然后将中位数标准化,找出标准化中位数的分布和近似正态分布,最后分别基于标准差和极差给出小批量生产中位数控制图作出了讨论,给出了随着样本组数可变的控制界限.     

单件、小批量生产的工序质量控制

如何运用数理统计方法对单件、小批量生产进行工序质量控制,已经是重型、矿山、工程机械行业这一类具有单件、小批、多品种生产特点企业,提高产品质量,推行全面质量管理急待解决的问题。本文将从理论和方法上进行某些探讨,力图为具有这种生产特点的企业,找到一条能够运用数理统计方法进行工序质量控制的有效途径。 (一) 对于单件、小批、多品种生产特点的企业来说,如果同时做到如下五条: 第一、选定一台机床(车、刨、镗、铣、磨、钻床)为一个工程,对它进行控制; 第二、对该机床所加工的同一材质(钢号)的产品进行特性值测量记录; 第三、进行…     

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。     

多品种小批量生产情形下的工序质量控制图

在现代制造业中 ,企业经常出现多品种小批量的生产方式 ,且对不同品种的产品 ,其生产工序的质量特性值的分布一般是不同的 ,针对这种情况 ,本文建立了相应的 X -R控制图和 X -S控制图 ,并给出了实证分析     

样本数较少时的多变量控制图

常规的多变量控制图在设置控制限时要求子样本数充分大[1],本文设计子样本较少时多变量控制图的控制限。首先阐述Alt等建立平均值向量(?)控制图的控制限,然后给出广义方差|s|图的控制限公式,并说明其实际应用。     

单件、小批生产控制图标准制订学术讨论会在沈阳召开

[本刊讯]按照全国统计方法应用标准化技术委员会第四分委员会成立会议纪要的要求,单件、小批生产控制目标准制订学术讨论会于八三年五月二十三日至二十六日在沈阳重型机器厂召开。参加会议的单位有中国科学院系统科学研究所、上海电机厂、青岛汽轮机厂、大连起重机厂、三机部17     

小批量生产的贝叶斯质量控制模型

本应用贝叶斯统计推断方法，研究了基于正态共轭先验分布和正态——逆伽玛共轭先验分布的小批量生产下的质量控制模型问题，根据不同控制对象的预报分布密度函数，分别构造了方差已知时的贝叶斯均值控制图和方差未知时的贝叶斯均值——标准差控制图，并与经典质量控制模型进行了比较。     

正则多部竞赛图的控制图

设D=(vA)是一个有向图,x,y∈V(D),记O(x)是x控制的顶点的集合,如果O(x)∪O(y)∪{x,y}=V(D),则称x和y控制D.有向图D的控制图记为dom(D),它是—个无向图,顶点集是V(D),且对x,y∈V(D),xy是dom(D)的一条边当且仅当x和y控制D.1998年,Fisher等人首次提出控制图的概念,并完全刻画了竞赛图的控制图.本文研究正则多部竞赛图的控制图,并给出了—个无向图是某个正则多部竞赛图的控制图的一个刻画.     

样本数较少时的极值控制图

「１」中研究了样本数较少时中位值和极差控制图。本文研究样本数较少时极值控制图的制定方法，给出与极值有关的统计量的分布，建立极值图的控制限，极值图不需计算，有关集中和分散的信息在一个图上给出，且可画上规格限，在实践中应用方便，本文制定的极值控制可应用于小批量生产的生产过程。     

关于小批量工序控制的讨论

对小批量多品种生产能否运用统计方法进行管理，具体来说，是否还能用休哈特管理图来进行质量控制，是很多同志关心的一个问题。有关这个问题，近几年来已有了一些成功的成果与方法。这里选登的两篇来稿，具有一定的代表性。     

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     

单件订货型生产中基于任务的生产能力研究

在单件订货型生产过程的计划、控制及管理中,生产能力的评估具有十分重要的意义和作用.生产能力包括两个方面:一是技术和设备性能相关的生产能力,一是生产时间相关的生产能力.前者主要是定性的,相对来说易于评估;后者是定量的,由于单件订货型生产的特点,使得这种生产能力成为任务相关的.通过对单件订货型生产中生产时间相关生产能力特点的分析,针对设备和工序任务,提出了基于任务的生产能力的概念及一些相关的定义;并进一步给出了生产能力的计算算法.     

基于多变量控制图的马田系统优化研究

马田系统(MTS)是一种多元模式识别方法,它首先通过正常样本来建立基准空间,再利用正交表和信噪比来筛选有效变量,最后通过马氏距离来进行分类、诊断和预测.当建立基准空间的正常样本中掺杂少数异常点时,MTS的性能必然会受到影响.根据多变量控制图原理对建立基准空间样品的适合性进行判别,将在控制线外的样品点删除后建立新的基准空间,并通过UCI数据集进行可行性分析及分类效果比较,结果显示:经多变量控制图优化后的MTS,其性能得到显著提高.     

单件小批生产系统下模糊优化的动态随机投入产出模型

本文针对单件小批量生产系统 ,建立了模糊优化的动态随机投入产出模型 ,同时给出了该模型的递推解法 ,并用此模型对某单件小批企业在生产计划期的商品量进行了规划     

基于平方秩和的变点控制图的生产提前期控制研究

将串并联加工系统看做M/G/m的排队系统,针对服务时间概率分布不确定的情形,以生产提前期为监控对象,基于平方秩和设计变点控制图.首先,以订单在某阶段的逗留时间为状态变量采用状态空间方程对该系统进行建模,并分析逗留时间均值发生偏移对下游工序的影响.其次,针对服务时间服从一般分布的情形计算平均等待时间和平均逗留时间,并基于...     

兼顾效率和成本的ARMA控制图多目标优化设计

ARMA控制图是一种有效的自相关过程质量监控方法,为了能够同时对ARMA控制图监控方案的效率和成本进行优化,本文分别研究了ARMA控制图的平均运行长度和质量成本的计算方法,并由此建立了ARMA控制图的多目标优化设计模型。采用NSGA-Ш智能优化算法,通过一个具体的算例对该模型的计算方法进行了说明,针对不同程度的过程偏移给出了多目标优化设计的非劣解解集。然后通过灵敏度分析的方法研究了模型中的主要设计参数对监控方案的效率和成本的影响程度。最后,通过与其它几种ARMA控制图优化设计方案的比较分析,说明了本文提出的设计方法的优势。     

P_n管理图的n取多大为宜?

产品(半成品)质量指标为计件值的工序,常用Pn管理图或P管理图进行质量管理.Pn管理图要求每组的样品数n相同,至于n取多大,一般认为应使每组的次品数约为1～5个[1]·[2].譬如某工序的次品率p约为5%,则n应取20～100.这个范围在p较小时会变得很大.如p=1%时,n的范围变成100～500;p=0.5%时,n的范围变成200～1000,使得TQC人员难以决断使用pn图时每组的样品数n应取多大. 由于次品数是越小越好的,所以pn图一般只有中心线和上管理线,下管理线就是X轴.但当n取得较小时,工序处于管理状态肘的pn图上会有较多的点子落在X轴上,造成工序没有次品的假象.…     

在线SPC控制图在热连轧生产中的应用研究

针对热连轧过程品种规格连续变化的情况,运用SPC控制图基本原理,探讨了数据的处理方法,并据此在热轧MES系统中开发了在线SPC控制图用于监控热轧机组的受控状态,在实际生产中取得了较好的效果。     

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。     

修正贝叶斯控制图与累积和控制图的比较分析

面向多品种、小批量制造过程的小波动检验是目前统计过程控制图发展和研究的方向.在对修正贝叶斯控制图与累积和控制图原理进行比较后,通过一组过程仿真数据对两种控制图进行了分析,指出了两种控制图的特性和应用前景.