《統(tǒng)計(jì)過程控制圖前世今生》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。

1、論統(tǒng)計(jì)過程控制圖前世今生四川理工學(xué)院理學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)2011級唐杰指導(dǎo)教師摘要：產(chǎn)品質(zhì)量與人們的生活緊密相關(guān)，更是產(chǎn)品的生命和企業(yè)的生命，統(tǒng)計(jì)過程控制圖對質(zhì)量控制具有非常強(qiáng)大的作用。本研究將對統(tǒng)計(jì)過程控制圖的緣起發(fā)展及現(xiàn)有情況進(jìn)行歸納和總結(jié)，對統(tǒng)計(jì)過程控制圖的研究有一定參考作用。關(guān)鍵詞：數(shù)理統(tǒng)計(jì)；過程控制圖；歸納研究Abstract:Productqualityiscloselyrelatedtopeople'slives,itisthelifeofproductsandcompanies,Statisticalprocesscontrolchartsforqualitycont

2、rolhasaverypowerfuleffect.Thisstudywillbeofstatisticalprocesscontrolchartstheoriginsanddevelopmentoftheexistingsituationandsummarizedthestudyofstatisticalprocesscontrolchartshavesomereference.Keywords:MathematicalStatistics;Processcontrolcharts;Inductiveresearch一、引言統(tǒng)計(jì)過程控制圖始于1924年美國貝爾電話實(shí)驗(yàn)室的休哈特

3、博士（W..A.Shewhart)博士首先將數(shù)理統(tǒng)計(jì)應(yīng)用到工業(yè)生產(chǎn)中，制作了世界上第一張工序質(zhì)量控制圖，簡稱控制圖。關(guān)于單指標(biāo)統(tǒng)計(jì)過程控制圖的研究已有許多非常完善的結(jié)果，有許多相關(guān)的文獻(xiàn)可以查閱。[1]統(tǒng)計(jì)過程控制(即SPC)主要是指應(yīng)用統(tǒng)計(jì)技術(shù)監(jiān)控過程質(zhì)量特性，分析各個(gè)生產(chǎn)過程，并采取適當(dāng)措施保持過程穩(wěn)定,提高產(chǎn)品質(zhì)量和實(shí)現(xiàn)持續(xù)改進(jìn)的一種全過程預(yù)防方法。[2]通常，處理質(zhì)量特性值時(shí)所用的頻數(shù)分布表、直方圖等都是在某一段時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)的靜止?fàn)顟B(tài)，而生產(chǎn)過程是連續(xù)不斷的，這樣用靜止的方法就不能有效觀測到生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的問題,達(dá)不到控制的目的,因此,就需要控制圖來實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)控制。[3]

4、產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)工作是一項(xiàng)科學(xué)性強(qiáng)、涉及面很廣的技術(shù)工作，要求檢驗(yàn)結(jié)果具有相當(dāng)?shù)臏?zhǔn)確度，否則導(dǎo)致不合格產(chǎn)品進(jìn)入市場銷售，就會(huì)損有效提高產(chǎn)品質(zhì)檢結(jié)果準(zhǔn)確度。統(tǒng)計(jì)過程控制(StatisticalProcessContr01)是應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法對過程中的各個(gè)階段進(jìn)行監(jiān)控，從而達(dá)到改進(jìn)與保證質(zhì)量的目的。[4]近些年來，由于高性能計(jì)算機(jī)科技的發(fā)展，現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的收集，分析，推斷決策方法逐漸體現(xiàn)出兩個(gè)特點(diǎn)：一是靈活性；二是利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行復(fù)雜計(jì)算獲取最大化信息。作為工業(yè)統(tǒng)計(jì)的重要研究領(lǐng)域的統(tǒng)計(jì)過程控制方向更是顯著地表現(xiàn)出這兩個(gè)特點(diǎn)。[5]盡管統(tǒng)計(jì)過程控制經(jīng)過了五十年的發(fā)展，形成了一套特有的研究方法，技

5、術(shù)和評價(jià)體系，但是得益于高速計(jì)算和大規(guī)模數(shù)據(jù)的儲存，一些十幾午前不能夠?qū)崿F(xiàn)的模型篩選，自由化建模，模式識別刻畫以及變化(異常點(diǎn))探查等統(tǒng)計(jì)方法如今可以有效快速地實(shí)施:隨著工業(yè)領(lǐng)域自動(dòng)化的高靈敏度傳感器等設(shè)備的普及應(yīng)用，存線大最數(shù)據(jù)快速收集得以實(shí)現(xiàn)，對統(tǒng)計(jì)方法的靈活性和有效性提出了更高的挑戰(zhàn)。當(dāng)今的工業(yè)生產(chǎn)中的很多問題都涉及到大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)的分析以及南此所帶來的質(zhì)量改進(jìn)與對生產(chǎn)制造過程的更好的理解。[6]傳統(tǒng)的基丁簡單正態(tài)數(shù)據(jù)所開發(fā)出來的各種技術(shù)方法不能夠很好地處理當(dāng)前這些問題?，F(xiàn)在的統(tǒng)計(jì)過程控制研究趨勢正是要與時(shí)俱進(jìn)地適應(yīng)這些發(fā)展和變化，更好地利用現(xiàn)代的科技資源處理復(fù)雜數(shù)據(jù)問題。

6、二、研究綜述Hotelling最先建議使用T2統(tǒng)計(jì)同時(shí)監(jiān)測過程的兩個(gè)或兩個(gè)以上的相關(guān)質(zhì)量特性；ALT提出了廣義方差統(tǒng)計(jì)

7、S

8、控制的協(xié)方差矩陣Σ；Grigoryan和Aparisi研究出多元過程的雙抽樣

9、S

10、控制圖；García-Díaz提出了有效方差控制圖,使用廣義方差的pht根監(jiān)測協(xié)方差矩陣過程中丟失的數(shù)據(jù)；A.F.B.Costa和M.A.G.Machado(2008)提出運(yùn)用VMAX圖來監(jiān)測過程協(xié)方差矩陣的變化。[7]累積和控制圖是由Page于1954年根據(jù)序貫概率比檢驗(yàn)得到的。1959年Barnard使用V型模板來分析累積和統(tǒng)計(jì)量。J.M.Lueas和R.B.Crosier

11、在1982年對快速初始響應(yīng)的CUSUM圖進(jìn)行了研究。Bourke(1991)提出了基于連續(xù)合格品數(shù)的CUSUM圖；Kaminsky等(1992)分析了基于幾何分布的CUSUM圖；Qusenberry(1995)提出了控制過程方差的CUSUM圖。[8]三、研究設(shè)計(jì)傳統(tǒng)三大圖中的CUSUM控制圖，針對控制圖自適應(yīng)性和運(yùn)行方案領(lǐng)域中變化抽樣間隔時(shí)間(VariableSamplingTimeIntervals)性兩個(gè)問題進(jìn)行結(jié)合研究，設(shè)計(jì)出一種能夠主動(dòng)根據(jù)過程白身數(shù)據(jù)進(jìn)行自我調(diào)整同時(shí)又能