發(fā)布時(shí)間：2018-08-26 07:38

【摘要】：為提高統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控靈敏度并減少監(jiān)控費(fèi)用,文章研究了自回歸移動(dòng)平均(ARMA)過程的統(tǒng)計(jì)與經(jīng)濟(jì)設(shè)計(jì)問題。首先構(gòu)建ARMA控制圖監(jiān)控自相關(guān)過程,基于田口質(zhì)量損失函數(shù)對(duì)ARMA控制圖進(jìn)行經(jīng)濟(jì)設(shè)計(jì)并構(gòu)建經(jīng)濟(jì)模型;利用遺傳算法求解,確定ARMA控制圖的五個(gè)參數(shù)[n啜h啜k啜?啜θ]最優(yōu)組合,使單位時(shí)間費(fèi)用最低。最后,對(duì)該模型的參數(shù)進(jìn)行靈敏度分析,由此得出在實(shí)際監(jiān)控過程中與單位時(shí)間期望費(fèi)用相關(guān)的參數(shù),以減少質(zhì)量損失。
[Abstract]:In order to improve the sensitivity of statistical process monitoring and reduce the monitoring cost, this paper studies the statistical and economic design of the autoregressive moving average (ARMA) process. Firstly, the ARMA control chart is constructed to monitor the autocorrelation process. Based on the Taguchi mass loss function, the ARMA control chart is designed and the economic model is constructed. The five parameters of the ARMA control chart [n sih sipping k sipping] are determined by genetic algorithm. The optimum combination makes the unit time cost lowest. Finally, the sensitivity analysis of the parameters of the model is carried out, and the parameters related to the expected cost per unit time in the actual monitoring process are obtained in order to reduce the loss of quality.
【作者單位】： 鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院管理工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：O213.1

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本文編號(hào)：2204181