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面向AMT的統(tǒng)計(jì)過(guò)程質(zhì)量控制
摘要:本文在分析先進(jìn)制造技術(shù)(AMT)環(huán)境下實(shí)施統(tǒng)計(jì)過(guò)程質(zhì)量控制技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀的同時(shí),討論了將統(tǒng)計(jì)過(guò)程質(zhì)量控制(SPQC)技術(shù)應(yīng)用于先進(jìn)制造環(huán)境下所存在的問(wèn)題。根據(jù)所提出的問(wèn)題,研究了面向先進(jìn)制造環(huán)境,基于等效工序能力的統(tǒng)計(jì)過(guò)程質(zhì)量控制方法;開(kāi)發(fā)了基于前饋型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加工過(guò)程異常模式自動(dòng)識(shí)別軟件。
關(guān)鍵詞:先進(jìn)制造技術(shù),統(tǒng)計(jì)過(guò)程質(zhì)量控制,模式識(shí)別,質(zhì)量保證 一、引言 八十年代以來(lái),顧客對(duì)產(chǎn)品的需求從單一型向多樣型轉(zhuǎn)變,國(guó)際市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈。據(jù)國(guó)外的調(diào)查表明,企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)已從價(jià)格因素向柔性、質(zhì)量、對(duì)市場(chǎng)變化的快速響應(yīng)等非價(jià)格因素轉(zhuǎn)移[1]。隨著世界工業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的不斷加劇,為了生存和發(fā)展,越來(lái)越多的企業(yè)認(rèn)識(shí)到實(shí)施先進(jìn)制造技術(shù)的重要性,并已經(jīng)開(kāi)始引進(jìn)和實(shí)施AMT[2]。在AMT的研究和應(yīng)用不斷取得成功的同時(shí),也有許多企業(yè)發(fā)現(xiàn)AMT帶來(lái)的效益并不如所期望的那么大,甚至還有許多失敗的例子擺在人們面前。影響先進(jìn)制造技術(shù)成功應(yīng)用的因素有很多,其中一個(gè)重要的因素是產(chǎn)品的質(zhì)量。 傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)過(guò)程質(zhì)量控制基于休哈特控制圖,監(jiān)測(cè)控制同一產(chǎn)品的同一質(zhì)量特征的變化規(guī)律,使之滿足精度并保持穩(wěn)定,在剛性自動(dòng)化大生產(chǎn)中得到了廣泛的應(yīng)用,并取得了巨大的經(jīng)濟(jì)效益[3]。但是,在小批量生產(chǎn)方式占主導(dǎo)地位的AMT生產(chǎn)環(huán)境下,傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型無(wú)法得到足夠的數(shù)據(jù)來(lái)建立統(tǒng)計(jì)控制關(guān)系。因此,傳統(tǒng)的SPQC卻不能直接被應(yīng)用在AMT生產(chǎn)環(huán)境下,SPQC需要一種新的指導(dǎo)思想。對(duì)此,國(guó)內(nèi)外均做了一些研究[4-8],提出一些解決方案,但均沒(méi)能在根本上解決數(shù)據(jù)不足的問(wèn)題。 此外,在先進(jìn)制造系統(tǒng)中還存在對(duì)控制圖的識(shí)別問(wèn)題。傳統(tǒng)的生產(chǎn)環(huán)境下控制圖是否處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)下,是由人對(duì)控制圖進(jìn)行統(tǒng)計(jì)狀態(tài)的識(shí)別。在AMT生產(chǎn)環(huán)境下如果繼續(xù)沿用這種方法,一方面影響信息反饋的及時(shí)性,另一方面工人一直監(jiān)視控制圖會(huì)提高工作強(qiáng)度,降低他們的工作效率。利用模式識(shí)別算法對(duì)控制圖自動(dòng)識(shí)別,就可以很好地解決這兩方面的問(wèn)題。有一些工序的失控狀態(tài)很容易用普通算法識(shí)別,例如控制變量超出控制界限以及連續(xù)的上升和下降的趨勢(shì)。然而對(duì)于小波動(dòng)的持續(xù)上升或下降或者是循環(huán)變化趨勢(shì),則難以用普通方法進(jìn)行判斷。由于神經(jīng)計(jì)算技術(shù)的發(fā)展,許多以前計(jì)算量很大并耗時(shí)較長(zhǎng)的問(wèn)題得到了解決,模式識(shí)別就是其中的一項(xiàng)。考慮到在AMT生產(chǎn)模式中計(jì)算機(jī)化是基本條件之一,而且生產(chǎn)環(huán)境中的計(jì)算機(jī)只是利用已經(jīng)訓(xùn)練好的程序運(yùn)行識(shí)別算法,不需要太大的計(jì)算量。因此,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)控制圖的異常模式進(jìn)行識(shí)別是非常合適的。 基于以上討論,本文提出了基于等效工序能力的統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制方法,并給出了統(tǒng)計(jì)變量的計(jì)算方法。而且,以這種統(tǒng)計(jì)方法所得到的控制圖的變化趨勢(shì)為研究對(duì)象,采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論設(shè)計(jì)了控制圖異常狀態(tài)的自動(dòng)識(shí)別軟件。 二、基于等效工序能力的統(tǒng)計(jì)過(guò)程質(zhì)量控制方法 1. 等效工序能力控制的理論基礎(chǔ) 現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)過(guò)程質(zhì)量控制的出發(fā)點(diǎn)是在事前控制加工過(guò)程,使其處于正常狀態(tài);而不是在事后通過(guò)檢驗(yàn)的方法控制次品的擴(kuò)散。進(jìn)行的是“過(guò)程控制”而不是“產(chǎn)品控制”?偟膩(lái)說(shuō),只要是無(wú)顯著差異的5M1E[9]環(huán)境下生產(chǎn)出來(lái)的產(chǎn)品的質(zhì)量特征值(不一定為同類產(chǎn)品)偏離期望值的正常波動(dòng)服從 的分布。等效工 序能力控制圖通過(guò)對(duì) 的標(biāo)準(zhǔn)化變換,使得等效工序能力控制圖的控制界限不隨質(zhì)量特征的不同 而變化,使統(tǒng)計(jì)變量成為服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的無(wú)量綱量的隨機(jī)變量,達(dá)到利用歷史數(shù)據(jù)的目的。不同的統(tǒng)計(jì)變量的轉(zhuǎn)換方法不同,但其基本理論可以由下式表達(dá): (1) 式(1)是對(duì) 的標(biāo)準(zhǔn)化,新得到的統(tǒng)計(jì)變量T為服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的無(wú)量綱量隨機(jī)變量,控制界限 在給定第一類統(tǒng)計(jì)錯(cuò)判的容許概率的情況下固定不變。這樣在等效工序能力下,不同產(chǎn)品的質(zhì)量特征以及同一產(chǎn)品的不同質(zhì)量特征就能夠通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化變換利用同一種統(tǒng)計(jì)方法分析,實(shí)現(xiàn)不同但相關(guān)的統(tǒng)計(jì)特征之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系,達(dá)到充分利用一臺(tái)機(jī)床的歷史數(shù)據(jù)和部分相關(guān)數(shù)據(jù)的目的,實(shí)現(xiàn)在中小批量生產(chǎn)中對(duì)加工工序的統(tǒng)計(jì)過(guò)程質(zhì)量控制。 2. x-Rs 控制方法統(tǒng)計(jì)變量的計(jì)算 基于以上思想,本文改進(jìn)了傳統(tǒng)的單值-移動(dòng)極差控制圖,利用這種控制圖實(shí)現(xiàn)了對(duì)多品種、小批量生產(chǎn)過(guò)程的統(tǒng)計(jì)過(guò)程質(zhì)量控制。 傳統(tǒng)的單值-移動(dòng)極差控制圖是用所有數(shù)據(jù)的均值 作為 的估計(jì)值,故只有在數(shù)據(jù)全部收集后才 能進(jìn)行控制圖的繪制和分析,而在實(shí)際生產(chǎn)中,數(shù)據(jù)是一批一批或一個(gè)一個(gè)獲得的。因此改進(jìn)的單值-移動(dòng)極差控制圖在獲得第i個(gè)數(shù)據(jù)后,為充分利用已知信息,用過(guò)去i-1個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算控制界限和統(tǒng)計(jì)變量。并通過(guò)統(tǒng)計(jì)變換,消去統(tǒng)計(jì)變量中的平均值 和整體方差 ,實(shí)現(xiàn)對(duì)質(zhì)量信息的充分利用。 (1) 單值控制變量的計(jì)算 改進(jìn)的單值變量在每個(gè)控制點(diǎn),利用 進(jìn)行判別。 因?yàn)?,由正態(tài)過(guò)程平均值的抽樣分布性質(zhì)可知: 由正態(tài)過(guò)程的可加性和正態(tài)過(guò)程的標(biāo)準(zhǔn)化變換得到: 因?yàn)榭傮w標(biāo)準(zhǔn)差 未知,故必須消去表達(dá)式中的 。由標(biāo)準(zhǔn)差的抽樣分布的性質(zhì)可知: 根據(jù)student-t分布的定義得到: 化簡(jiǎn)后得到: (2) 上式表明, 服從自由度為i-2的student-t分布,對(duì)于給定的顯著性水平 ,由student-t分布找出滿足下式的控制界限值 使得: 但由于 在給定 下,隨著n的變化而變化,因此首先作自由度為i-2的student-t分布概率密度積分得 (p(t)為t分布概率密度函數(shù)),然后對(duì)積分值進(jìn)行反標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換得到單值控制圖的統(tǒng)計(jì)變量 。【面向AMT的統(tǒng)計(jì)過(guò)程質(zhì)量控制】相關(guān)文章:
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