本文關(guān)鍵詞：基于灰色模型和貝葉斯定理的統(tǒng)計(jì)過程質(zhì)量控制研究

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【摘要】：質(zhì)量作為企業(yè)立足于社會(huì)的重要因素,是企業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)。統(tǒng)計(jì)過程控制(Statistical Process Control,SPC)是通過統(tǒng)計(jì)方法監(jiān)控生產(chǎn)過程的一種新技術(shù),填補(bǔ)了傳統(tǒng)質(zhì)量控制中的不足。在多品種小批量的生產(chǎn)模式中,傳統(tǒng)的SPC同樣存在著一些弊端,且很多企業(yè)的質(zhì)量控制方法也都有些缺乏時(shí)效性,滿足不了企業(yè)生存發(fā)展的要求,并且運(yùn)用傳統(tǒng)的質(zhì)量控制方法會(huì)導(dǎo)致不合格品率的增加、增加企業(yè)成本、資源浪費(fèi),從而阻礙了企業(yè)的發(fā)展。首先,針對(duì)多品種小批量生產(chǎn)模式的特點(diǎn),根據(jù)灰色預(yù)測(cè)理論和貝葉斯理論,創(chuàng)建貝葉斯質(zhì)量控制圖,根據(jù)Matlab軟件模擬獲得隨機(jī)數(shù)據(jù),驗(yàn)證所提出的控制圖在多品種小批量生產(chǎn)模式下的有效性。其次,通過Matlab軟件模擬貝葉斯控制圖和EWMA控制圖的平均運(yùn)行鏈長(zhǎng)度,對(duì)貝葉斯控制圖和EWMA控制圖的性能進(jìn)行比較,驗(yàn)證貝葉斯控制圖更加符合監(jiān)控多品種小批量生產(chǎn)模式的生產(chǎn)過程。通過對(duì)多品種小批量生產(chǎn)模式特性分析,利用灰色模型預(yù)測(cè)和擴(kuò)充數(shù)據(jù),驗(yàn)證該方法更加符合該種生產(chǎn)模式。通過對(duì)比,可以得到在相同參數(shù)情況下,貝葉斯控制圖對(duì)工序異常的反饋速度比EWMA控制圖的反饋速度更快。最后,針對(duì)某汽車零件制造廠轉(zhuǎn)向盤的質(zhì)量預(yù)測(cè)和控制問題,構(gòu)建基于生產(chǎn)過程的控制模型,并用Matlab軟件對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和計(jì)算,驗(yàn)證該模型的有效性。本文以多品種小批量統(tǒng)計(jì)過程控制方法為切入點(diǎn),以過程能力分析和統(tǒng)計(jì)控制理論為主線,運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理、比較法、數(shù)學(xué)推導(dǎo)等方法對(duì)多品種小批量過程能力進(jìn)行研究,構(gòu)建應(yīng)用框架,完善質(zhì)量預(yù)測(cè)和控制方法體系,文中所提出的方法對(duì)提高產(chǎn)品質(zhì)量、節(jié)約成本具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。
【關(guān)鍵詞】：質(zhì)量控制 灰色模型 貝葉斯理論 過程能力
【學(xué)位授予單位】：沈陽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U468;TH165.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-20
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.1.1 研究的背景10-11
• 1.1.2 研究的意義11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-18
• 1.2.1 文獻(xiàn)檢索情況概述11-15
• 1.2.2 質(zhì)量控制研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.3 對(duì)多品種小批量質(zhì)量控制現(xiàn)狀的分析研究16-17
• 1.2.4 傳統(tǒng)質(zhì)量控制研究存在問題17-18
• 1.3 本文結(jié)構(gòu)及主要內(nèi)容18-20
• 第2章 多品種小批量過程能力分析及質(zhì)量控制理論概述20-36
• 2.1 多品種小批量生產(chǎn)模式的特點(diǎn)20-23
• 2.1.1 多品種小批量生產(chǎn)模式的產(chǎn)生20-21
• 2.1.2 多品種小批量生產(chǎn)模式的特點(diǎn)21-23
• 2.2 過程質(zhì)量控制及其方法23-30
• 2.2.1 指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均控制圖（EWMA）23-24
• 2.2.2 Q控制圖24-25
• 2.2.3 Kalman濾波技術(shù)25-26
• 2.2.4 累計(jì)和控制圖（CUSUM）26-27
• 2.2.5 灰色模型概述27-29
• 2.2.6 貝葉斯理論概述29-30
• 2.3 過程能力分析相關(guān)理論30-34
• 2.3.1 過程能力指數(shù)及其計(jì)算30-33
• 2.3.2 過程能力指數(shù)評(píng)價(jià)33-34
• 2.4 本章小結(jié)34-36
• 第3章 基于灰色模型的質(zhì)量預(yù)測(cè)36-46
• 3.1 灰色預(yù)測(cè)的一般過程36-39
• 3.1.1 灰色模型的建模機(jī)理36-38
• 3.1.2 灰色模型的建模過程38-39
• 3.2 灰色預(yù)測(cè)模型的精度檢驗(yàn)39-42
• 3.2.1 相對(duì)誤差大小檢驗(yàn)40
• 3.2.2 后驗(yàn)差檢驗(yàn)40-42
• 3.2.3 關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)42
• 3.3 灰色預(yù)測(cè)模型的模擬仿真42-45
• 3.3.1 假設(shè)條件與建模42-44
• 3.3.2 模型的精度檢驗(yàn)44-45
• 3.4 本章小結(jié)45-46
• 第4章 多品種小批量貝葉斯質(zhì)量控制46-56
• 4.1 貝葉斯控制模型建立46-50
• 4.1.1 貝葉斯統(tǒng)計(jì)模型及判定準(zhǔn)則46-47
• 4.1.2 貝葉斯方法的檢出效率47-50
• 4.2 貝葉斯控制圖及其判別標(biāo)準(zhǔn)50-54
• 4.2.1 多品種小批量的貝葉斯控制圖50-52
• 4.2.2 控制圖的兩類判斷錯(cuò)誤及檢出力52-54
• 4.3 貝葉斯方法的過程能力分析54-55
• 4.4 本章小結(jié)55-56
• 第5章 汽車零件生產(chǎn)廠實(shí)例研究56-70
• 5.1 某汽車零件廠簡(jiǎn)介56-62
• 5.1.1 公司簡(jiǎn)介56-58
• 5.1.2 該公司質(zhì)量控制現(xiàn)狀58-60
• 5.1.3 同類企業(yè)過程質(zhì)量控制方法及不足60-62
• 5.2 質(zhì)量預(yù)測(cè)與控制實(shí)例研究62-67
• 5.2.1 貝葉斯控制圖的穩(wěn)定性分析62-63
• 5.2.2 基于灰色模型的質(zhì)量預(yù)測(cè)63-65
• 5.2.3 基于貝葉斯理論的質(zhì)量控制65-67
• 5.3 質(zhì)量控制流程改進(jìn)67-69
• 5.4 本章小結(jié)69-70
• 第6章 結(jié)論與展望70-72
• 6.1 結(jié)論70
• 6.2 展望70-72
• 參考文獻(xiàn)72-75
• 在學(xué)期間研究成果75-76
• 致謝76-77

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