Q控制图初始性能的改进

针对单值Q控制图在过程初始阶段所面临的突出问题,即检出力不强的弱点,提出一种改进单值Q控制图初始性能的质量控制图.它是建立在贝叶斯预测理论的基础上,应用在过程方差是未知的稳态生产过程的条件下.对控制图处于稳态和过程均值发生偏移时的性能及基于贝叶斯模型先验估计值对控制图的影响进行了讨论,结果表明控制图的特性适用于监视稳定生产过程的初始阶段,而这种特性恰好弥补了Q控制图在初始阶段性能不佳的弱点.

基于差分递减权系数的加权Q控制图

Q控制图的异常检出时间远长于参数已知时控制图的异常检出时间,对此提出了一种加权Q控制图方法.基于单容量样本度量和多容量样本度量,分别给出了相应算法,对算法的正确性给出了数学证明.加权Q控制图方法根据差分递减的权系数构造加权Q控制图的Q统计量,随后对该Q统计量使用Q控制图进行异常分析.仿真结果表明:加权Q控制图的异常检出时间短于Q控制图的异常检出时间,且与参数已知时的控制图的异常检出时间相差不大,综合考虑实用性和检测灵敏度这两个指标,加权Q控制图优于Q控制图和参数已知时的控制图.

Q控制图灵敏性分析

对过程均值未知，过程标准偏差已知情况下的单值Q控制图与均值Q控制图检测过程均值一次偏移的灵敏性进行了分析。结果表明：在过程初始阶段，单值Q图的灵敏性要高于均值Q控制图。在过程初始阶段，建立单值Q控制图监测过程波动，累积一定数量的样本后，建立均值Q控制图监视过程波动。两种Q控制图互为补充，共同用于监视过程波动更有效。

面向质量目标的Q控制图设计

针对大批量生产开始阶段的过程监控,提出了一种基于预定质量目标的Q控制图监控方法.其基本思路是利用面向质量目标的统计公差技术与Q控制图相结合应用,以实现大批量过程开始阶段均值和方差未知时面向质量目标的过程监控.基于质量目标建立统计公差(CP*,k*),并将该统计公差转化为基于给定置信概率的对CP和k的估计值的判定条件.通过案例分析,面向质量目标的Q控制图能够在过程保持受控状态的前提下以一定置信概率保证质量目标.

基于逆加权参数估计方法的改进型Q控制图研究

传统Q控制图直接用样本数据来估计未知的过程参数,由于这些估计值容易受到初始阶段偏移的影响,这使得其对该阶段的偏移检出力不强.对比,本文提出了一种逆加权参数估计方法,并将其应用到Q控制图中,提出了逆加权Q控制图.另外针对改进后控制图对小偏移检测不灵敏的缺点,提出了EWMA-逆加权Q控制图.进而通过MATLAB仿真对传统Q控制图,逆加权Q控制图以及EWMA-逆加权Q控制图的ARL进行了比较,结果表明逆加权Q控制图和EWMA-逆加权Q控制图的性能要远远优于传统Q控制图.

VSI Q控制图应用研究

VSI Q控制图可以解决经典休哈特控制图在样本数据缺乏的情况下不能应用的问题,并且可以加快检出速度。具体方法是将样本数据转换成服从标准正态分布的统计数据,再利用可变抽样区间技术确定抽样间隔时间。应用研究证明,VSI Q控制图在缺乏样本数据时也能用于监控生产过程,快速检测出异常。

基于大规模定制的EWMAQ应用研究

对于现今社会较为先进的生产模式——大规模定制(MC),目前传统控制图需要大批量生产的数据进行分析,并不完全适用于大规模定制生产。针对大规模定制生产模式产品周期短、批量小、订单不可预测的特点,提出应用Q统计量及指数加权移动平均控制图(EWMA)的联合统计制程管制方法——EWMAQ,来监测大规模定制下的产品生产过程质量。根据EWMAQ中参数的不同情况,对统计量进行不同形式的转换,将转换后的Q统计量绘制成监测微小偏差的EWMA。针对小批量或大规模定制生产过程中最常见的参数情况,设计出EWMAQ在实际生产过程中的应用步骤,同时对步骤使用进行说明。

面向大规模定制的改进型AEWMAQ控制图应用研究

针对大规模定制(MC)生产模式下产品质量特征值不足、参数情况未知、监测不灵敏等因素造成的过程质量控制难以实施的问题,提出基于Q统计量的改进型自适应移动加权平均控制图(AEWMAQ)。通过成组技术形成产品族,利用Q统计量将相似产品的质量特征值标准化;利用标准化后的数据绘制改进型AEWMA控制图。该方法能够解决不同参数条件下数据源不足的问题,并可改善控制图对微小、中等和较大偏移监测灵敏度不足的情况,使得控制效果得到显著提升。结果表明:与传统方法相比,AEWMAQ控制图具有更好的灵敏性、更强的检测能力。

高质量过程控制技术的比较研究与分析

随着质量改进活动的不断开展,现代制造过程中的不合格项在逐渐降低。在这种情况下,常规的休哈特型计数控制图往往是失效的。为了监控高质量的过程运行,一种方法是采用累计合格品计数(CCC)图;另一种方法是采用几何Q图,本文首先分析了这两种控制图的基本原理;进而以平均链长(ARL)和探测过程发生漂移的概率为准则,系统分析和比较了这两种控制图的性能,仿真结果表明,在大多数情况下,这两种控制图具有相似的性能;最后,通过实例说明了这两种控制图的应用,并给出了若干建议。

小批量生产的计数控制图

本文研究Q控制图，将它同经典的p图、λ图和平方根变换图作比较，并说明Q图的实际应用。

基于MATLAB/Minitab的大规模定制质量控制图研究

大规模定制(MC)是目前先进的生产模式,其生产随客户需求而变,具有不可预测性,且产品开发及生命周期短,生产批量少,设备调整时间短。因目前的控制图并不完全适用于此生产模式,故提出针对大规模定制型制造企业的生产过程监测的联合统计制程方法,即基于Q统计量的指数加权移动平均控制图的大规模定制制造系统。利用仿真软件MATLAB的统计工具箱模拟与大规模定制相似的一组随机数据,通过MATLAB软件编码将其转换为Q统计量后再利用Minitab软件的统计分析和图表功能来验证此联合统计制程方法的可行性及预测精度。