多批次小批量生产的贝叶斯均值-标准差控制图.doc

目 录 中文摘要 1 英文摘要 2 一、 绪论 3 (一) 问题研究背景 3 (二) 问题的提出及意义 3 (三) 国内外研究现状 4 (四) 研究内容安排与思路 6 二、 SPC控制图相关理论 8 (一) SPC控制图基本简介 8 (二) 控制图相关原理 10 (三) 本文拟采用的估计方法及软件 11 三、 小样本下基于贝叶斯估计的均值-标准差控制图 14 (一) 参数、先验分布的推导 14 (二) 基于贝叶斯估计的均值-标准差控制图 15 四、 实例分析 21 (一) 数据来源及背景介绍 21 (二) 控制界限的建立以及控制图的绘制 22 五、 结束语 25 参考文献 26 致谢 28 附录 29 多批次小批量生产的贝叶斯均值-标准差控制图 中文摘要 摘 要：随着社会对个性化产品需求的增大，生产模式也逐渐由大批量、流水式生产转向了小批量、多批次的生产。建立在大批量生产模式上的、用于保证产品质量处于稳定受控状态的统计过程控制（Statistical Process Control, SPC）却由于数据量的减少而面临种种困难与挑战。SPC控制图作为SPC理论中最为实用的也是应用最为广泛的工具在多批次、小批量生产过程中的质量控制效果也并不理想,造成了在小批量生产过程中生产效率的降低以及不必要的经济损失。为了解决上述问题，本文拟采用贝叶斯估计对产品质量特性分布参数，即均值与标准差进行估计，最后根据所估计的总体分布建立控制图。本文研究成果如下： （1）综述了前人在将SPC理论应用于多批次、小批量生产过程中的研究，并对其进行归纳总结，提出现有方法的不足。 （2）根据实际生产情况（对于某些行业其产品质量特性分布的均值或方差已被严格控制在某一特定水平上，则认为该受控参数为已知参数）在采用贝叶斯对总体分布进行估计及控制限建立时分为三种情况：总体方差未知均值已知、总体均值未知方差已知以及总体方差均值均未知的情况。 （3）根据所建立的贝叶斯控制图采用软件R.2.15进行编程实现。 （4）本文采用来自某汽车发动机轴环生产厂的实际数据分别绘制传统SPC均值-标准差控制图以及贝叶斯均值-标准差控制图，并进行了对比。结果显示贝叶斯估计法比传统估计法更加精确，对于异常现象也更加敏锐。 关键词: 贝叶斯估计 小样本 多批次小批量 控制图 Abstract: With the increasing demand of personalization products, production model has been changed from mass production to multi-batches and low-volume production. SPC (Statistical Process Control) theory which based on the model of mass production and used to ensure quality in control is confronting lots of troubles and challenges. As the most widely used and useful tool in SPC theory, SPC control charts don’t perform well in quality monitoring and then the productivity decrease causing unnecessary economic loss. In order to solve this problem, the study employed bayesian approach to estimate parameters of qualities. Finally, according to the estimated population distribution the study established bayesian mean-standard deviation control charts. The main work in this study as following: (1) This study summed up and summarized early studies which applied SPC theory into multi-batches and low volume production, and pointed out the inadequacy of these methods. (2) Based on the actual production conditions, th