四种自相关模式控制图的比较研究

学者们构造出4种自相关过程控制图。从侦测过程异常变动的角度看,这4种控制图表现并不相同。尽管已有学者对其中的某两种控制图的侦测效果进行过比较研究,但还缺乏4种控制图的整体性评价。文章选择失控过程平均链长ARL1这一指标,通过模拟方法,针对4种控制图在监控自相关过程上的表现做了详尽的比较分析。结果表明,总体来看,ARMA控制图最为灵敏,为质量管理人员的正确选择提供了理论依据。

自相关过程的ARMA控制图

由于自相关过程违背了过程输出数据独立性的假定,使得常规控制图的有效性降低。ARMA控制图技术使用自回归移动平均模型作为统计量,依据两个信噪比指标来确定适宜的参数值。文章运用平均链长(ARL)系统研究了ARMA控制图的检测性能,并与残差图进行了比较。模拟结果表明,在自相关条件下,ARMA控制图对均值偏移具有较高的检测灵敏性。

自相关过程的改进型EWMA控制图

常规指数加权移动平均(EWMA)控制图的假设前提是观测数据相互独立,但在实际生产过程中,数据相关违背假设条件。本文首先讨论了序列自相关对常规EWMA控制图的影响,结果表明其检测效能降低。因此,重新估计了平稳过程的σz并在此基础上建立了改进型EWMA控制图。然后运用平均链长比较了改进型EWMA控制图与休哈特图和残差控制图,模拟研究说明当过程非强相关且过程均值发生中小偏移条件下。改进型EWMA控制图的检测效果要优于其他两种控制图。最后,通过一个实例验证了该方法的有效性。

基于ARMA(n,n-1)模型的统计质量控制图

将ARMA(n,n-1)模型应用到具有自相关性的生产过程中,提出了基于该模型的统计控制图。使用蒙特卡洛方法进行数据模拟,与其它文献比较可得,当生产过程平稳时,ARMA(n,n-1)控制图的性能要远远地超过ARMA(1,1)控制图;当生产过程不平稳时,ARMA(n,n-1)控制图也能达到预期目的。并在此基础上,设计了ARMA(n,n-1)统计控制图的操作步骤。

面向零件成组加工的EWMA控制图及其性能分析

零件成组加工是现代制造企业所采取重要的加工方法之一,将围绕零件或组加工加工方法中如何使用EWMA(ExponentiallyWeightedMovingAverage)控制图进行过程质量监控等问题展开讨论,提出通过统计聚类形成"零件族",对同一"零件族"采用统一的EWMA控制图的应用策略,详细讨论统计聚类条件对EWMA控制图性能所产生的影响,并给出了统计聚类的基本原则与应用步骤.

自相关过程的残差控制图

由于自相关过程违背了过程输出数据独立性的假定,使得传统休哈特图的有效性受到质疑。本文首先讨论控制图设计基本思想,然后分析了对自相关过程监控的残差控制图原理;进而以平均链长和各链点检出概率为准则,系统研究了AR(1)过程残差控制图的检测能力,并与休图进行了比较。最后,通过一个模拟验证了该方法的有效性。