中药生产多工序多指标统计质量控制(MMSQC)方法

目的:建立中药生产过程中各个工序产生的中间体质量监控方法,保证中药产品质量的批次一致性。方法:基于多变量数据分析技术,提出一种中药生产质量监控方法——多工序多指标统计质量控制(multistage multivariate statisticalquality control,MMSQC),采用Hotelling T2和SPE统计量,监控各个工序中间体的质量。以丹参注射液生产为例,介绍了MMSQC的应用方法。结果:MMSQC方法能监控多个工序产生的中间体质量,与单指标监控方法相比,更加简便、准确。结论:MMSQC方法可以推广应用于中药生产过程多工序的质量监控。

基于稳健统计方法对实验室比对中土壤汞的质量控制指标研究

利用稳健四分位间距法和迭代法2种稳健统计方法,通过对全国31个省、自治区、直辖市范围内共334家环境监测单位开展土壤中汞的实验室间比对,对比对测定结果和质控数据进行统计分析,系统性地研究了土壤中汞的质量控制指标。建议实际监测工作中土壤汞的实验室间相对标准偏差范围为7%～19%,相对误差控制指标为±8%,低浓度水平下可适当放宽至±10%,加标回收率控制范围为81%～109%,为日常监测开展土壤汞的质量控制工作提供了评价依据,具有广泛的应用价值和较好的指导作用。

先进制造环境中工序质量统计过程控制的地位与作用

针对先进制造环境不仅要求技术上具有先进性 ,更重要的是其理念上具有先进性的特点 ,从工序质量统计过程控制 (SPC)与自动过程控制(APC)关系的视角及质量改进的角度 ,论证了SPC在先进制造环境中的重要性 ,提出SPC是先进制造环境中重要组成部分的观点 ,指出其表现形式将是自动的SPC系统。先进制造环境中新的质量观要求将SPC实现计算机化、网络化及集成化 ,而SPC系统为在先进制造环境中新质量观的实现 ,提供了有力的物质保障与支持。

智能统计工序质量控制的体系研究

针对统计工序质量控制的要求,提出了智能控制体系的基本框架,论述了控制图模式的分类及其表达。对智能统计工序质量控制的控制图模式识别、控制图异常模式的参数估计和诊断分析专家系统3个主要方面进行了分析,并提出了解决方案和系统模型。在模型构造中,采用小波概率神经网络进行控制图的模式识别和控制图异常模式的参数估计。模拟仿真和实际应用结果表明:该方法结构简单、收敛速度快、识别准确率高,能够满足控制图在线检测和分析的需要。

水产品统计指标数据质量控制审核评估方法研究

渔业统计数据质量是统计工作的生命,把好数据质量关对于做好渔业统计工作显得至关重要。统计数据搜集、整理、汇总过程是误差产生的主要环节。本文重点阐述了现行渔业统计方法存在的主要问题、研究数据质量控制方法的重要意义;重点介绍了在数据搜集环节的质量控制方法、数据整理环节的质量审核方法、数据汇总环节的质量评估方法,分析了上述方法的应用价值。这些方法来源于工作实践,总结于工作实践,也必将对实际工作有重要的指导意义。

基于知识的统计工序质量控制体系的研究

提出了基于知识的统计工序质量控制体系的基本框架,论述了控制图模式的分类及其表达。分析和介绍了基于知识的统计工序质量控制体系的3个主要方面:控制图模式识别、诊断分析专家系统、工序质量数据挖掘,并提出了解决方案和系统模型。

滤棒质量指标均值控制域的统计分析

为改善滤棒过程控制精度,在实验研究基础上,对测试数据分组后进行统计分析,确定滤棒质量指标的均值控制域.结果表明:采用数据分组的方法可有效降低随机效应的影响;利用CPK值和回归分析可以确定滤棒质量指标控制域;控制域范围内的滤棒质量显著优于滤棒质量的整体水平.

统计技术在工序质量控制中的应用

针对螺纹钢产品力学性能控制的要求,利用钢坯出钢温度控制图、终轧温度控制图、屈服强度和抗拉强度直方图等统计技术对螺纹钢加热温度、力学性能等关键质量控制点进行评价和控制,能够及时了解各工序控制点控制参数的波动,从而有效减少质量损失,满足用户需求。

面向成组统计质量控制的工序族理论研究

研究了面向成组统计质量控制的工序族基础理论 ,提出了绝对工序能力的概念 ,并给出了绝对工序能力的估计方法。基于成组统计质量控制的目的 ,以工序质量变异模式相似性和统计特性相似性为基础 ,提出了工序分族的原则和方法 ,并给出了工序分族的评价方法。

医疗质量指标统计及质量控制思考

本文以某省级医院的医疗数据统计为例,分析目前存在的问题及原因,通过思考分析和提出改进措施,从而提升医疗质量管理水平。应建立完善的医疗数据指标体系,选择关键、优先级改进指标,统一统计口径,保证数据来源的准确性;学会利用决策支持平台,利用信息化手段统计管理质量指标,采用多种指标表现形式、提高数据分析能力,用于医疗质量控制管理及持续改进。

企业工序质量控制应充分发挥初级统计方法的作用

文章对在企业工序质量控制中应充分发挥初级统计方法的作用进行了分析,同时提出了几点建议。

统计工序控制图在GIS数据质量控制中的应用

文章通过介绍质量控制的基本理论,分析了利用统计工序控制中的控制图方法对GIS产品进行质量控制的问题,着重讨论了控制图中对数据分组时,组内数据的合理个数,经过实验得出,对于均值—级差控制图(x軃-R控制图)

煤炭业统计指标质量控制

随着我国社会发展水平的提升,经济发展步伐加快,我国的煤炭产业得到了较大程度地发展。在煤炭企业日常工作开展的过程中,煤炭指标统计是一项非常重要的工作,其通过对企业的各项运行指标进行反映,直接关系到企业的健康发展。文章就煤炭统计指标质量控制进行研究与分析。

多指标质量控制的统计原理和方法

在生产工序统计独立的条件下,W.A.Shewhart各种工序控制图已取得了显著的应用效果。为了适应相依工序质量控制的需要,张公绪发展了W.A.Shewhart的思想,建立了选控图的理论和方法。无论是Shewhart图还是选控图都是基于单质量指标统计规律的信息,实现工序的最终控制。然而,在实际生产中,人们对产品质量的要求往往是多指标的。如何综合多个质量指标的统计信息对生产工序的系统因素变异趋势做出更确切的预测和控制是质量管理领域待研究的现实问题。本文首先从信息论的观点出发,建立了多指标工序控制的统计模型。进而利用多元分析的有关结果研究了多指标质量控制图的统计原理和实现方法。

煤炭统计指标质量控制

近年来,伴随着我国社会经济发展速度的不断提升,我国的煤炭行业一直呈现出稳步增长的态势,煤炭企业的发展步伐也不断加快。煤炭指标统计是煤炭企业一项非常重要的日常工作,对于煤炭企业的健康发展也具有一定的指导作用。文章主要阐述了煤炭统计指标质量控制的目的与意义,总结了当前我国煤炭统计指标存在的问题,分析了出现这些问题的原因,并在此基础上提出了加强煤炭统计指标质量控制的具体策略,以期为我国煤炭行业统计水平的不断提升提供理论指导。

基于统计过程控制(SPC)的挂面加工过程质量控制

和面工序是挂面生产的关键环节,充足的和面工序能力是保证挂面产品质量稳定合格的关键。为保证挂面产品质量,以某企业一条挂面生产线为例,对和面过程进行监测,通过控制图法分析和面后面团的质量波动,确定影响质量波动的因素,提出相应的控制方法和控制参数,并对控制效果进行评估。监测的20d,面团水分含量存在1个异常波动点,面团水分均匀度存在1个异常波动点且有连续10个点低于中心线;异常波动的可能原因主要包括湿面头添加较多,和面时间不足,加水量不合适以及加水速度较快。降低波动、提高工序能力的主要方法有:选择品质稳定、适合加工挂面的面粉,选择合适的和面方式和时间,限制干、湿面头的添加量以及规范人员操作。结果表明:统计过程控制(SPC)作为和面工序过程质量控制工具,面团含水量和水分均匀度的波动均明显降低,工序能力均提高到一级,加工质量显著提高。

CIMS环境下选煤厂工序质量控制

选煤厂为了保证精煤的质量，就必须对生产过程的质量进行严格的控制，因为只有生产过程稳定，才可能生产出合乎用户要求的高质量的产品．为此，有必要利用统计过程控制（ＳＰＣ）方法来控制生产过程．本文探讨了控制图的原理、控制图类型的选取、控制图上下限以及控制图判断准则的确定等问题，并结合某一实施ＣＩＭＳ工程的选煤厂给出了洗选工序统计过程控制的具体应用，最后给出了ＳＰＣ系统应用的效果分析。

煤炭统计指标质量控制研究

统计工作是对煤炭企业实行科学管理,监督整个煤炭企业活动的重要手段,是煤炭企业制定政策和计划的主要依据。然而,当前煤炭企业统计工作却存在一些问题,统计失实的现象日渐严重,随着现代企业制度的建立和现代化管理的发展,提高统计人员素质,进一步改进工作方法,健全统计法制,形成一套合理有效的统计管理模式。为此,本文通过阐述煤炭统计数据质量控制的意义,研究分析煤炭企业常见的统计数据质量问题,同时提出相应的政策建议,进而为煤炭统计指标质量控制提供参考依据。