维护策略与累计和控制图经济优化联合设计

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1、上海交通大学硕士学位论文维护策略与累计和控制图经济优化联合设计硕士研究生：仓婷学号：1100209273导师：潘尔顺申请学位：学术型硕士学科：管理科学与工程所在单位：机械与动力工程学院答辩日期：2013年2月授予学位单位：上海交通大学万方数据DissertationSubmittedtoShanghaiJiaoTongUniversityfortheDegreeofMasterMAINTENANCEPOLICYAPPLIEDINTHEECONOMICDESIGNOFCUSUMCHARTSCandidate：CangTingStudentID:110

2、0209273Supervisor：Prof.PanErShunAcademicDegreeAppliedfor：DegreeofMasterSpeciality：ManagementScienceandEngineeringAffiliation：SchoolofMechanicalEngineeringDateofDefence：Mar,2013Degree-Conferring-Institution：ShanghaiJiaoTongUniversity万方数据万方数据万方数据上海交通大学硕士学位论文维护策略与累计和控制图经济优化联合设计摘要

3、在制造业竞争日益白热化的今天，如何控制生产成本，避免不必要的损失和浪费是制造业需要面对的首要问题。一般对生产过程的研究均假设生产过程为完美过程，即所有产出品均为合格品，且生产成本仅为存储成本和订货成本。然而在实际生产过程中，由于设备损耗，外界环境等干扰会不可避免的造成产品偏离目标值，从而造成一定的质量损失成本。为此，需引入质量控制图对生产过程进行监控，以在生产失控时及时发出警报。同时，对设备进行及时维护（Reactivemaintenance），在生产过程未失控时，对生产系统按一定维护策略进行计划型维护（Preventivemaintenance）

4、，使得生产回归到正常状态，减少不必要的质量损失。计划型维护策略中也分为完美维护策略（Perfectmaintenance）和不完美维护（Imperfectmaintenance）。传统的休哈特控制图不适应对小偏移的监控，累积和控制图（CumulativeSum，CUSUM）则应运而生，通过对累积偏移的增加，扩大监控信息，可以提高对生产偏移监测的灵敏度。本文在传统的生产过程假设中引入质量损失概念，应用累积和控制图来监控小偏移生产过程，考虑完美维护与不完美维护两种不同的维护策略，目的为使得期望年总生产成本最小，并且对两种不同的维护策略进行对比和分析研究

5、。根据目标函数，取累积和控制图的取样间隔，样本大小和控制界限，维护策略相关参数为决策变量，通过使得目标函数最小，得到决策变量优化值，从而获得最佳设计参数。算法设计上，本研究应用Matlab中的行径搜索法（PatternSearch）算法对模型进行求解并进行敏感度分析和两种维护策略模型对比，分析维护策略的不同使用对于生产过程的影响。此模型的建立相对于传统的I万方数据上海交通大学硕士学位论文累积和控制图经济设计更符合实际生产过程，更具有实际应用性。同时相对于传统的休哈特质量控制图优化设计，对小偏移生产过程监控灵敏度更高。研究最后针对不足之不与后续进一步

6、研究进行了总结。关键词：累积和控制图；优化设计；质量损失函数；维护策略；不完美维护；期望成本II万方数据上海交通大学硕士学位论文MaintenancePolicyAppliedintheEconomicDesignofCUSUMChartsABSTRACTNowadays,thecontrolofmanufacturecostsandleanmanufacturinghasbecomethepriorityofmanufactures.Paststudiesalwaysassumedtheproductionprocesstobeperfectpr

7、ocess,indicatingallproductstobequalifiedandtherelatedcostsareonlyinventoryandorderingcosts.However,inthereality,causedbyfatigueofequipmentorotherinevitableinterruptions,productsmaynotbequalifiedandthusendinqualitylosswhichwouldproducemorecosts.Qualitycontrolchartisappliedtoins

8、pecttheproductionprocessandexecuteplannedmaintenanceorprevent