当前制造业正面临百年未有之大变革,人们生活水平的提高及对产品需求的多样化促使传统制造业大批量生产模式转向多品种小批量生产模式。由于多品种小批量生产模式具有多指标、多种类、多评价指标和样本数据小的特点,传统质量控制方法已无法满足多品种小批量生产模式下的质量控制。近年来,对多品种小批量生产模式下的质量控制方法虽取得了很多成果,但能够有效对其进行多元质量控制的研究工作尚且不够。因此,面向多品种小批量生产模式下进行动态多元质量控制研究具有较高的理论和现实意义。本文以汽车曲轴为研究对象,开展针对该多品种小批量生产模式下的动态多元质量控制方法研究,具体研究内容如下:(1)采用模糊物元方法判定相似工序。为解决多品种小批量实时采集数据的数据匮乏问题,结合RFID技术的实时数据以模糊物元理论方法确定原始工序并找出与其相似的工序,构建相似零件族从而达到样本扩容。(2)采用原始数据与实时生产数据相结合的数据转换方法将数据进行标准化,后将标准化后的数据进行正态分布检验、方差均值一致性检验。(3)采用组合权重的多元过程能力分析。熵权法结合专家经验给出曲轴各关键质量特性权重,以几种单元过程能力指数为基础建立组合权重多元过程能力指数的计算方法,并对生产过程进行多元过程能力分析。(4)采用贝叶斯方法建立多元质量控制模型。以原始数据结合原有生产信息组成贝叶斯方法的先验信息,结合实时数据进行贝叶斯方差均值参数估计,建立实时数据的贝叶斯动态单值移动极差控制图,识别生产变异原因并提出改善措施。(5)采用多变量贝叶斯更新及成本函数。以生产过程中已知参数建立生产过程整体优化模型,为多品种小批量生产模式下实施动态多元质量控制方法提供一种经济可行的研究方法。