组间方差控制图技术在卷烟制丝工序的应用研究

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1、组间方差控制图技术在卷烟制丝工序的应用研究摘要:控制图的应用前提假设是待监控过程的观测值相互独立,而卷烟制丝工序往往难以满足独立性假设,导致控制出现大量的虚发报警,严重影响了控制图的监测效率。为此,研究了采用组间方差代替组内方差来构造控制图的技术,首先提出了组间方差的概念和算法,在此基础上分析了用组间方差估计总体方差并建立控制图的控制界限的方法,通过与已有的几种统计质量控制方法进行比较,说明了提出的方法的有效性。关键词:统计过程控制;控制图;自相关;组间方差中图分类号:TB文献标识码:A文章编号:1672-3198(2015)200001021引言统计过程控制(SPC,Statistic

2、alProcessControl)已经被广泛地应用于各类生产制造过程的质量控制,是一种有效提高产品质量的工具。传统的统计过程控制理论是建立在过程观测值统计独立这一前提假设的基础上,然而在实际应用中,尤其是在现代制造环境下,独立性的假设往往难以实现,尤其是在卷烟制丝工序中,自动控制技术和传感器的大量应用,过程数据存在较强的自相关性,采用传统的SPC方法会产生过多的虚发报警,导致控制图无法正常使用。为了克服这一控制图应用的障碍,本文首先利用组间方差对控制图进行修正,使之适合于自相关生产过程,并通过与已有的几种控制图技术进行比较来说明该方法的应用效果。的点都落在控制界限范围内,于是控制图产生虚

3、发报警的概率大大降低,确保控制图能够在制丝过程中正常使用。4结论在现代制造企业中,已出现了大量自动化连续生产过程,传统的控制图方法已经不再适用,本文在分析控制图出现过多虚发报警的原因的基础上,提出了基于组间方差构造修正的控制图的方法,通过案例分析以及与已有SPC监控方法的比较,说明本文提出的方法能够很好地应用于存在自相关现象的生产过程质量控制。参考文献[1]张敏,何桢.自相关过程的X质量控制图[J].数理统计与管理,2007,26(1):96101.[2]孙静.自相关过程的统计控制状态[J].管理工程学报,2003,17(2):7580.[3]Montgomery,D.C.,Mastra

4、ngelo,C.M.,SomeDatawithDiscussion[J].JournalofQualityTechnology,1991,23(3):179204.清华大学学[1]孙静.自相关过程的残差控制图[J]报,2002,42(6):735738.[2]ChaoWenLu,Reynolds.Jr,ControlChartsforMonitoringtheMeanandVarianceofAutocorrelatedProcesses[J],JournalofQualityTechnology,1999,31(3),259274.[3]Alwa.n.LC.,Roberts.H.V.,

5、TimeSeriesModelingforStatisticalProcessControl[J],JournalofBusinessandEconomicStatistics,1988,(6):8795.

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1、组间方差控制图技术在卷烟制丝工序的应用研究摘要:控制图的应用前提假设是待监控过程的观测值相互独立,而卷烟制丝工序往往难以满足独立性假设,导致控制出现大量的虚发报警,严重影响了控制图的监测效率。为此,研究了采用组间方差代替组内方差来构造控制图的技术,首先提出了组间方差的概念和算法,在此基础上分析了用组间方差估计总体方差并建立控制图的控制界限的方法,通过与已有的几种统计质量控制方法进行比较,说明了提出的方法的有效性。关键词:统计过程控制;控制图;自相关;组间方差中图分类号:TB文献标识码:A文章编号:1672-3198(2015)200001021引言统计过程控制(SPC,Statistic

2、alProcessControl)已经被广泛地应用于各类生产制造过程的质量控制,是一种有效提高产品质量的工具。传统的统计过程控制理论是建立在过程观测值统计独立这一前提假设的基础上,然而在实际应用中,尤其是在现代制造环境下,独立性的假设往往难以实现,尤其是在卷烟制丝工序中,自动控制技术和传感器的大量应用,过程数据存在较强的自相关性,采用传统的SPC方法会产生过多的虚发报警,导致控制图无法正常使用。为了克服这一控制图应用的障碍,本文首先利用组间方差对控制图进行修正,使之适合于自相关生产过程,并通过与已有的几种控制图技术进行比较来说明该方法的应用效果。的点都落在控制界限范围内,于是控制图产生虚

3、发报警的概率大大降低,确保控制图能够在制丝过程中正常使用。4结论在现代制造企业中,已出现了大量自动化连续生产过程,传统的控制图方法已经不再适用,本文在分析控制图出现过多虚发报警的原因的基础上,提出了基于组间方差构造修正的控制图的方法,通过案例分析以及与已有SPC监控方法的比较,说明本文提出的方法能够很好地应用于存在自相关现象的生产过程质量控制。参考文献[1]张敏,何桢.自相关过程的X质量控制图[J].数理统计与管理,2007,26(1):96101.[2]孙静.自相关过程的统计控制状态[J].管理工程学报,2003,17(2):7580.[3]Montgomery,D.C.,Mastra

4、ngelo,C.M.,SomeDatawithDiscussion[J].JournalofQualityTechnology,1991,23(3):179204.清华大学学[1]孙静.自相关过程的残差控制图[J]报,2002,42(6):735738.[2]ChaoWenLu,Reynolds.Jr,ControlChartsforMonitoringtheMeanandVarianceofAutocorrelatedProcesses[J],JournalofQualityTechnology,1999,31(3),259274.[3]Alwa.n.LC.,Roberts.H.V.,

5、TimeSeriesModelingforStatisticalProcessControl[J],JournalofBusinessandEconomicStatistics,1988,(6):8795.

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