本文選題：多品種小批量 + 成組技術(shù)�。� 參考：《北京交通大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：當(dāng)今社會經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展促使消費(fèi)者追求多樣化、個性化產(chǎn)品需求不斷提升,企業(yè)為快速響應(yīng)市場,贏取用戶越來越傾向于向多品種、小批量的短周期、柔性生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變,但由于多品種、小批量生產(chǎn)模式產(chǎn)品品種多、規(guī)格復(fù)雜多樣、每種產(chǎn)品數(shù)量少,生產(chǎn)過程不穩(wěn)定等特點(diǎn)給質(zhì)量管理帶來很大困難,因此探索一種適合該模式的質(zhì)量控制方法尤為重要。質(zhì)量是制造出來的,而不是檢驗(yàn)出來的,因此對過程控制顯得尤為重要。傳統(tǒng)SPC休哈特控制圖對大批量生產(chǎn)的過程監(jiān)控產(chǎn)生巨大經(jīng)濟(jì)效益,因此本文充分研究SPC方法,取其精華,去其糟粕,提出一種多品種小批量生產(chǎn)模式下的成組工序統(tǒng)計過程控制方法。針對使用傳統(tǒng)SPC樣本量不足問題,本文提出成組技術(shù)思想,研究其應(yīng)用可行性,并給出一種基于直覺模糊集的工序相似性判定方法;接下來對成組工序內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理;盲目使用傳統(tǒng)休哈特特控制圖容易造成虛發(fā)警報,本文提出多變異分析方法,對不同變異來源采用不同過程質(zhì)量控制方法;最后以M公司分條實(shí)例驗(yàn)證了上述理論方法的可行性與有效性,為多品種小批量生產(chǎn)模式下工序質(zhì)量控制提供一種有效的解決辦法。
[Abstract]:With the rapid development of society and economy, consumers are seeking diversification and the demand for individualized products is increasing. In order to quickly respond to the market and win customers, enterprises are more and more inclined to change to multi-variety, small-batch short cycle and flexible production mode. However, because of the characteristics of multi-variety, small-batch production mode, variety of products, complicated specifications, small quantity of each product, unstable production process and so on, it brings great difficulties to quality management. Therefore, it is very important to explore a quality control method suitable for this model. Quality is manufactured, not tested, so it is particularly important to process control. The traditional SPC Shewhart control chart has great economic benefits on the process monitoring of mass production. Therefore, this paper fully studies the SPC method, takes the essence of it, and loses its dross. This paper presents a statistical process control method for group processes in multi-variety and small-batch production mode. In order to solve the problem of insufficient sample size using traditional SPC, this paper puts forward the idea of group technology, studies the feasibility of its application, and gives a method of judging process similarity based on intuitionistic fuzzy set. Then the data in the group process are standardized. Blind use of the traditional Huhaltte control chart can easily lead to false alarm. This paper proposes a multi-variation analysis method and uses different process quality control methods for different sources of variation. Finally, the feasibility and effectiveness of the above theoretical methods are verified by the example of M Company, which provides an effective solution for the process quality control under the multi-variety and small-batch production mode.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F273.2

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1937501