【摘 要】
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随着科技的不断进步与发展,统计过程控制(Statistical Process Control,SPC)越发受到重视.它是基于数理统计原理知识的一种过程控制技术.统计过程控制监控整个工作过程,确保
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随着科技的不断进步与发展,统计过程控制(Statistical Process Control,SPC)越发受到重视.它是基于数理统计原理知识的一种过程控制技术.统计过程控制监控整个工作过程,确保过程能够稳定且持续的进行下去,能够提高产品质量、降低生产成本.控制图是统计过程控制一个非常实用的工具.1924年,休哈特提出了第一张Shewart控制图,随后的1954年Page基于序贯概率比检验的提出的累计和(Cumulative control,CUSUM)控制图,1958年Robert提出数移动加权平均(Exponentially Weighted Moving Average,EWMA)控制图.控制图的应用非常广泛,常见的应用在工业生产中产品质量控制,在管理,金融,生物等领域也多有涉及.本文做了以下一些问题研究:在已有的研究中,基于参数估计的控制图都是固定的抽样区间(Fixed sampling interval,FSI).本文基于动态变抽样区间控制图的设计思想,当过程参数未知样本数据存在未知干扰的情况下.我们提出了带参数估计的可变抽样区间(Variable sampling interval,VSI)EWMA标准差控制图.假设存在4种干扰情况,通过R软件进行模拟监控表明:带参数估计的VSI EWMA标准差控制图比传统带参数估计的FSI EWMA标准差控制图的监控效果更好,尤其是在光滑参数比较小的时候.机械表中宝石作为轴承固定在夹板上大大降低了其他零部件之间的摩擦和损伤,因而能够保证机芯质量和延长其寿命.所以对于宝石轴承尺寸的监控非常有必要.利用传统带参数估计的FSI EWMA标准差控制图监控不能够及时的监控出漂移,因此利用了带参数估计的VSI EWMA标准差控制图来进行监控,结果也是很好的.对于印刷电路板上锡浆厚度监控,按照电路板生产工艺要求,锡浆厚度要求精度非常高,用传统的Shewart控制图监控会导致不能及时的监控出细微的变化.利用对于监控小漂移非常有效果的CUSUM控制图来监控这个生产过程,同时也利用EWMA控制图来监控这个生产过程.连续累积其中的微小漂移,能够尽快发现过程中的异常情况.结果表明EWMA和CUSUM控制图的监控效果是显著的.
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