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面向連續(xù)質(zhì)量改進(jìn)的過(guò)程能力分析與評(píng)價(jià)研究

發(fā)布時(shí)間:2017-09-07 12:23

  本文關(guān)鍵詞:面向連續(xù)質(zhì)量改進(jìn)的過(guò)程能力分析與評(píng)價(jià)研究


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【摘要】: 對(duì)組織進(jìn)行過(guò)程連續(xù)改進(jìn)是現(xiàn)代質(zhì)量管理的核心思想,過(guò)程能力分析和評(píng)價(jià)是連續(xù)改進(jìn)的重要一環(huán)。通過(guò)過(guò)程能力分析和評(píng)價(jià)可以了解過(guò)程運(yùn)行狀況、確定改進(jìn)方向和評(píng)價(jià)改進(jìn)成果,從而達(dá)到減小和抑制過(guò)程波動(dòng)的目的。本文在國(guó)家杰出青年科學(xué)基金項(xiàng)目“質(zhì)量管理”(70125004)國(guó)家自然科學(xué)基金委資助項(xiàng)目“從基本標(biāo)準(zhǔn)到先進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)體系的實(shí)現(xiàn)理論和技術(shù)研究”(70072029)和“時(shí)變離散過(guò)程質(zhì)量控制實(shí)現(xiàn)技術(shù)及性能評(píng)價(jià)”(70572050)的框架內(nèi),對(duì)過(guò)程能力分析和評(píng)價(jià)的一些難點(diǎn)和熱點(diǎn)問(wèn)題進(jìn)行了深入研究。主要研究工作集中在以下幾方面: 1.過(guò)程能力指數(shù)的理論基礎(chǔ)和統(tǒng)計(jì)特性 從新舊兩種質(zhì)量損失函數(shù)的角度研究了幾種基本過(guò)程能力指數(shù)的定義和理論基礎(chǔ),分析比較了幾種指數(shù)的關(guān)系、區(qū)別以及與分布特性之間的關(guān)系。指出過(guò)程能力指數(shù)的本質(zhì)反映了對(duì)質(zhì)量損失理解和質(zhì)量目標(biāo)的不同,即合同要求或卓越質(zhì)量,并提出質(zhì)量損失指數(shù)的概念。針對(duì)大量難于確定過(guò)程輸出分布形式的實(shí)際過(guò)程,研究了采用非參數(shù)的Bootstrap方法估計(jì)過(guò)程能力指數(shù)的置信下限,使用MATLAB編寫了過(guò)程能力指數(shù)的幾種Bootstrap置信下限計(jì)算程序。以Cpk為例,對(duì)不同分布類型、參數(shù)和樣本含量的組合進(jìn)行了大量仿真,確定了不同樣本含量下最優(yōu)Bootstrap置信下限的計(jì)算方法。針對(duì)質(zhì)量控制人員最關(guān)心的過(guò)程能力指數(shù)的重要特性——與合格率的關(guān)系,在討論Cp及Cpk與合格率關(guān)系的基礎(chǔ)上,深入研究了Cpm及Cpmk等Taguchi過(guò)程能力指數(shù)與合格率的關(guān)系,建立了對(duì)應(yīng)的函數(shù),,從而促進(jìn)了其在連續(xù)過(guò)程改進(jìn)中推廣。 2.偏態(tài)分布過(guò)程的能力分析與評(píng)價(jià) 傳統(tǒng)SPC和過(guò)程能力分析建立在過(guò)程輸出服從正態(tài)分布的假設(shè)上,當(dāng)過(guò)程輸出不服從正態(tài)分布時(shí),如何準(zhǔn)確進(jìn)行過(guò)程能力分析與評(píng)價(jià)一直是該領(lǐng)域的難點(diǎn)。本文在總結(jié)偏態(tài)過(guò)程能力分析方法的基礎(chǔ)上,從兩個(gè)方面進(jìn)行了研究。針對(duì)化工、制藥等流程性行業(yè)中常見(jiàn)的具有非負(fù)零界特點(diǎn)的偏態(tài)過(guò)程,研究了基于Box-Cox冪轉(zhuǎn)換模型的過(guò)程能力分析的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化方法。通過(guò)大量仿真,驗(yàn)證了對(duì)于不同偏斜度和峰度的偏態(tài)數(shù)據(jù)具有較好的轉(zhuǎn)換效果,同時(shí)也驗(yàn)證了基于該方法的過(guò)程能力分析和評(píng)價(jià)方法的準(zhǔn)確性。針對(duì)用于偏態(tài)過(guò)程的WV過(guò)程能力指數(shù)所存在的統(tǒng)計(jì)缺陷,本文結(jié)合SWV方法和Clement偏態(tài)過(guò)程能力分析的思想,提出了SWV偏態(tài)過(guò)程能力指數(shù)。通過(guò)4種偏態(tài)分布的29種參數(shù)組合的仿真結(jié)果顯示,SWV過(guò)程能力指數(shù)優(yōu)于WV過(guò)程能力指數(shù)。 3.時(shí)變過(guò)程的過(guò)程能力分析 由于生產(chǎn)技術(shù)的多樣性和自動(dòng)化生產(chǎn)技術(shù)的發(fā)展,越來(lái)越多的過(guò)程輸出具有時(shí)變性,過(guò)程能力分析中的時(shí)變性研究逐漸為學(xué)術(shù)界所重視。本文研究了兩類具有典型時(shí)變特性的過(guò)程能力分析。以刀具磨損等情況為背景,針對(duì)不可消除的系統(tǒng)因素導(dǎo)致長(zhǎng)期過(guò)程輸出分布均值發(fā)生漂移的周期調(diào)整過(guò)程,分析了過(guò)程輸出的合成分布特征,并建立了以調(diào)整系數(shù)為變量的概率密度函數(shù)族及其標(biāo)準(zhǔn)形式。在此基礎(chǔ)上,提出過(guò)程性能計(jì)算公式,并分析比較了新的指數(shù)形式與傳統(tǒng)公式的差別。針對(duì)自動(dòng)化生產(chǎn)導(dǎo)致的越來(lái)越多的自相關(guān)過(guò)程,基于時(shí)間序列理論中的穩(wěn)定隨機(jī)過(guò)程模型,通過(guò)仿真方法研究了自相關(guān)過(guò)程的過(guò)程能力分析問(wèn)題。通過(guò)研究抽樣和標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)方法及樣本含量對(duì)自相關(guān)過(guò)程能力分析的較大影響,指出了過(guò)程能力分析時(shí)必須考慮過(guò)程輸出的自相關(guān)特性,提出了相應(yīng)的步驟和方法。 4.過(guò)程輸入對(duì)過(guò)程能力分析的影響 傳統(tǒng)的過(guò)程能力分析方法沒(méi)有考慮過(guò)程輸入對(duì)過(guò)程能力的影響。事實(shí)上,過(guò)程輸入的波動(dòng)能夠以某種方式傳遞到過(guò)程輸出。本文將過(guò)程輸入的影響引入到過(guò)程能力分析中,分析了過(guò)程輸入與輸出可能存在的關(guān)系,并通過(guò)建立了線性和指數(shù)型(非線性)過(guò)程波動(dòng)傳遞模型研究了過(guò)程輸入對(duì)過(guò)程能力的影響。首次研究了非線性過(guò)程波動(dòng)傳遞模型下的過(guò)程輸入對(duì)輸出影響的分布形式以及方差傳遞關(guān)系。研究表明,非線性的輸入輸出關(guān)系會(huì)導(dǎo)致過(guò)程輸出不再服從正態(tài)分布,而是重尾的分布。通過(guò)仿真發(fā)現(xiàn),對(duì)于給定的輸入方差,過(guò)程輸入傳遞到輸出上的方差與指數(shù)傳遞模型的系數(shù)呈線性關(guān)系。最后指出,在過(guò)程能力分析時(shí)應(yīng)討論過(guò)程輸入與輸出的相關(guān)性。 5.過(guò)程能力評(píng)價(jià)向過(guò)程性能綜合評(píng)價(jià)的擴(kuò)展 過(guò)程能力是屬于狹義質(zhì)量的范疇,而過(guò)程性能(或效能)則是廣義質(zhì)量的范疇。為更好進(jìn)行過(guò)程的連續(xù)質(zhì)量改進(jìn),本文將過(guò)程能力評(píng)價(jià)擴(kuò)展為過(guò)程性能的質(zhì)量、效率綜合評(píng)價(jià),使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法進(jìn)行多過(guò)程綜合性能的水平比較。此外,討論了基于DEA排序模型的效率值和松弛變量指導(dǎo)過(guò)程改進(jìn)和調(diào)整的方法,并通過(guò)一個(gè)機(jī)械行業(yè)的實(shí)例加以說(shuō)明。
【關(guān)鍵詞】:連續(xù)質(zhì)量改進(jìn) 過(guò)程能力分析 過(guò)程能力指數(shù) 過(guò)程性能評(píng)價(jià) 波動(dòng) 偏態(tài)分布 時(shí)變性 過(guò)程輸出分布
【學(xué)位授予單位】:西北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2006
【分類號(hào)】:C931
【目錄】:
  • 摘要4-6
  • Abstract6-9
  • 目錄9-12
  • 第一章 緒論12-27
  • 1.1 選題背景及意義12-19
  • 1.1.1 過(guò)程和質(zhì)量波動(dòng)12-14
  • 1.1.2 過(guò)程能力及其評(píng)價(jià)指數(shù)14-16
  • 1.1.3 過(guò)程能力分析及其步驟16-18
  • 1.1.4 研究的背景及意義18-19
  • 1.2 過(guò)程能力分析的發(fā)展和研究現(xiàn)狀19-25
  • 1.2.1 過(guò)程能力分析及其統(tǒng)計(jì)特性20-21
  • 1.2.2 非正態(tài)過(guò)程的能力分析21-22
  • 1.2.3 具有時(shí)變特性的過(guò)程能力分析22-23
  • 1.2.4 過(guò)程輸入對(duì)過(guò)程能力的影響23-24
  • 1.2.5 多變量過(guò)程能力分析24
  • 1.2.6 相關(guān)的過(guò)程質(zhì)量研究24-25
  • 1.3 論文的主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排25-26
  • 1.3.1 課題的提出25
  • 1.3.2 研究?jī)?nèi)容及論文結(jié)構(gòu)25-26
  • 1.4 本章小結(jié)26-27
  • 第二章 過(guò)程能力指數(shù)及其統(tǒng)計(jì)特性分析27-58
  • 2.1 基于兩種質(zhì)量損失函數(shù)的過(guò)程能力指數(shù)27-35
  • 2.1.1 兩種質(zhì)量損失函數(shù)27-29
  • 2.1.2 幾種基本過(guò)程能力指數(shù)及相互關(guān)系29-31
  • 2.1.3 幾種基本過(guò)程能力指數(shù)的比較31-35
  • 2.2 使用Bootstrap方法的過(guò)程能力指數(shù)估計(jì)35-49
  • 2.2.1 過(guò)程能力指數(shù)的點(diǎn)估計(jì)與置信區(qū)間35-37
  • 2.2.2 過(guò)程能力指數(shù)的Bootstrap置信區(qū)間37-42
  • 2.2.3 過(guò)程能力指數(shù)Bootstrap置信下限的選擇42-49
  • 2.3 過(guò)程能力指數(shù)的合格率估計(jì)49-57
  • 2.3.1 過(guò)程能力指數(shù)C_p、C_(pk)與合格率的關(guān)系50-52
  • 2.3.2 過(guò)程能力指數(shù)C_(pm)與合格率的關(guān)系52-56
  • 2.3.3 過(guò)程能力指數(shù)C_(pmk)與合格率的關(guān)系56
  • 2.3.4 C_(pk)、C_(pm)、C_(pmk)與合格率關(guān)系的比較56-57
  • 2.4 本章小結(jié)57-58
  • 第三章 偏態(tài)分布過(guò)程能力分析58-81
  • 3.1 非正態(tài)分布對(duì)過(guò)程能力分析的影響及分析方法58-64
  • 3.1.1 非正態(tài)分布對(duì)過(guò)程能力分析的影響58-60
  • 3.1.2 Clements分位點(diǎn)方法60-61
  • 3.1.3 偏態(tài)數(shù)據(jù)的分布模型擬合和正態(tài)性轉(zhuǎn)換61-63
  • 3.1.4 偏態(tài)過(guò)程能力指數(shù)63-64
  • 3.2 基于Box-Cox冪轉(zhuǎn)換模型的偏態(tài)分布過(guò)程能力分析64-70
  • 3.2.1 Box-Cox冪轉(zhuǎn)換模型64-65
  • 3.2.2 過(guò)程能力分析中Box-Cox冪轉(zhuǎn)換模型性能分析65-67
  • 3.2.3 基于Box-Cox冪轉(zhuǎn)換模型的過(guò)程能力分析67-68
  • 3.2.4 使用Box-Cox冪轉(zhuǎn)換模型的分析實(shí)例68-70
  • 3.3 基于比例賦權(quán)方差方法的偏態(tài)過(guò)程能力指數(shù)70-80
  • 3.3.1 賦權(quán)方差(WV)過(guò)程能力指數(shù)的缺陷70
  • 3.3.2 比例賦權(quán)方差(SWV)方法70-72
  • 3.3.3 SWV偏態(tài)過(guò)程能力指數(shù)72-74
  • 3.3.4 SWV過(guò)程能力指數(shù)與WV過(guò)程能力指數(shù)比較74-79
  • 3.3.4 SWV過(guò)程能力指數(shù)的實(shí)際運(yùn)用79-80
  • 3.4 本章小結(jié)80-81
  • 第四章 具有時(shí)變特性過(guò)程能力分析81-100
  • 4.1 周期調(diào)整過(guò)程的能力分析81-88
  • 4.1.1 周期調(diào)整過(guò)程的過(guò)程能力分析81-83
  • 4.1.2 輸出分布均值線性漂移過(guò)程的分布特征83-85
  • 4.1.3 分布均值線性漂移過(guò)程的能力分析85-87
  • 4.1.4 周期調(diào)整和性能優(yōu)化87-88
  • 4.2 自相關(guān)過(guò)程能力分析88-99
  • 4.2.1 自相關(guān)過(guò)程的特點(diǎn)及模型89-93
  • 4.2.2 自相關(guān)特性對(duì)過(guò)程能力分析的影響93-96
  • 4.2.3 自相關(guān)過(guò)程的能力分析96-99
  • 4.3 本章小結(jié)99-100
  • 第五章 過(guò)程輸入對(duì)過(guò)程能力分析的影響100-111
  • 5.1 過(guò)程波動(dòng)傳遞模型100-101
  • 5.2 線性過(guò)程波動(dòng)傳遞模型中輸入對(duì)過(guò)程能力的影響101-103
  • 5.3 非線性過(guò)程波動(dòng)傳遞模型中輸入對(duì)過(guò)程能力的影響103-109
  • 5.4 方差傳遞關(guān)系對(duì)過(guò)程能力改進(jìn)的作用109-110
  • 5.5 本章小結(jié)110-111
  • 第六章 過(guò)程性能的綜合評(píng)價(jià)及改進(jìn)111-121
  • 6.1 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)111-114
  • 6.2 過(guò)程性能綜合評(píng)價(jià)的指標(biāo)選擇114-115
  • 6.3 過(guò)程性能的綜合評(píng)價(jià)方法115-118
  • 6.4 過(guò)程綜合性能的改進(jìn)118-120
  • 6.5 本章小結(jié)120-121
  • 第七章 結(jié)束語(yǔ)121-125
  • 7.1 本文的內(nèi)容總結(jié)121-123
  • 7.2 本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)123-124
  • 7.3 研究展望124-125
  • 參考文獻(xiàn)125-135
  • 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表論文和科研成果135-137
  • 致謝137-138

【引證文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 孫小素;;過(guò)程能力指數(shù)研究綜述[J];山東工商學(xué)院學(xué)報(bào);2010年05期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 郝銘明;陸英俊;王玲玲;;現(xiàn)場(chǎng)質(zhì)量管理中的QC小組活動(dòng)[A];使命與責(zé)任—以質(zhì)量方法促轉(zhuǎn)型升級(jí)——第五屆中國(guó)質(zhì)量學(xué)術(shù)與創(chuàng)新論壇論文集(下)[C];2012年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 王立巖;過(guò)程能力分析研究及其在電子和冷軋輥產(chǎn)品生產(chǎn)中的應(yīng)用[D];東北大學(xué) ;2010年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

1 屈科科;基于Minitab的產(chǎn)品質(zhì)量功能展開設(shè)計(jì)方法研究[D];西華大學(xué);2011年

2 李可凕;JG公司MOR產(chǎn)品質(zhì)量改進(jìn)研究[D];南京理工大學(xué);2010年

3 方浩博;自相關(guān)過(guò)程的累積和控制圖及其應(yīng)用研究[D];鄭州大學(xué);2011年

4 李玉玲;基于過(guò)程能力指數(shù)的工序質(zhì)量控制研究[D];重慶大學(xué);2008年

5 吳聰;統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制方法及應(yīng)用研究[D];山東大學(xué);2012年

6 趙成;基于8D的多品種小批量生產(chǎn)企業(yè)質(zhì)量改善研究[D];沈陽(yáng)航空航天大學(xué);2013年

7 于洪基;多級(jí)生產(chǎn)過(guò)程中關(guān)鍵質(zhì)量特性識(shí)別研究[D];鄭州大學(xué);2013年



本文編號(hào):809536

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