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面向AMT的統(tǒng)計過程質量控制*
摘要：本文在分析先進制造技術(AMT)環(huán)境下實施統(tǒng)計過程質量控制技術的發(fā)展現(xiàn)狀的同時，討論了將統(tǒng)計過程質量控制(SPQC)技術應用于先進制造環(huán)境下所存在的問題。根據(jù)所提出的問題，研究了面向先進制造環(huán)境，基于等效工序能力的統(tǒng)計過程質量控制方法；開發(fā)了基于前饋型BP神經(jīng)網(wǎng)絡的加工過程異常模式自動識別軟件。
一、引言 八十年代以來，顧客對產(chǎn)品的需求從單一型向多樣型轉變，國際市場的競爭日趨激烈。據(jù)國外的調查表明，企業(yè)之間的競爭焦點已從價格因素向柔性、質量、對市場變化的快速響應等非價格因素轉移[1]。隨著世界工業(yè)市場競爭的不斷加劇，為了生存和發(fā)展，越來越多的企業(yè)認識到實施先進制造技術的重要性，并已經(jīng)開始引進和實施AMT[2]。在AMT的研究和應用不斷取得成功的同時，也有許多企業(yè)發(fā)現(xiàn)AMT帶來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。影響先進制造技術成功應用的因素有很多，其中一個重要的因素是產(chǎn)品的質量。 傳統(tǒng)的統(tǒng)計過程質量控制基于休哈特控制圖，監(jiān)測控制同一產(chǎn)品的同一質量特征的變化規(guī)律，使之滿足精度并保持穩(wěn)定，在剛性自動化大生產(chǎn)中得到了廣泛的應用，并取得了巨大的經(jīng)濟效益[3]。但是，在小批量生產(chǎn)方式占主導地位的AMT生產(chǎn)環(huán)境下，傳統(tǒng)的統(tǒng)計模型無法得到足夠的數(shù)據(jù)來建立統(tǒng)計控制關系。因此，傳統(tǒng)的SPQC卻不能直接被應用在AMT生產(chǎn)環(huán)境下，SPQC需要一種新的指導思想。對此，國內外均做了一些研究[4-8]，提出一些解決方案，但均沒能在根本上解決數(shù)據(jù)不足的問題。 此外，在先進制造系統(tǒng)中還存在對控制圖的識別問題。傳統(tǒng)的生產(chǎn)環(huán)境下控制圖是否處于統(tǒng)計控制狀態(tài)下，是由人對控制圖進行統(tǒng)計狀態(tài)的識別。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性，另一方面工人一直監(jiān)視控制圖會提高工作強度，降低他們的工作效率。利用模式識別算法對控制圖自動識別，就可以很好地解決這兩方面的問題。有一些工序的失控狀態(tài)很容易用普通算法識別，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。然而對于小波動的持續(xù)上升或下降或者是循環(huán)變化趨勢，則難以用普通方法進行判斷。由于神經(jīng)計算技術的發(fā)展，許多以前計算量很大并耗時較長的問題得到了解決，模式識別就是其中的一項�？紤]到在AMT生產(chǎn)模式中計算機化是基本條件之一，而且生產(chǎn)環(huán)境中的計算機只是利用已經(jīng)訓練好的程序運行識別算法，不需要太大的計算量。因此，利用神經(jīng)網(wǎng)絡對控制圖的異常模式進行識別是非常合適的。 基于以上討論，本文提出了基于等效工序能力的統(tǒng)計過程控制方法，并給出了統(tǒng)計變量的計算方法。而且，以這種統(tǒng)計方法所得到的控制圖的變化趨勢為研究對象，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論設計了控制圖異常狀態(tài)的自動識別軟件。 二、基于等效工序能力的統(tǒng)計過程質量控制方法 1. 等效工序能力控制的理論基礎 現(xiàn)代統(tǒng)計過程質量控制的出發(fā)點是在事前控制加工過程，使其處于正常狀態(tài)；而不是在事后通過檢驗的方法控制次品的擴散。進行的是“過程控制"而不是“產(chǎn)品控制"。總的來說，只要是無顯著差異的5M1E[9]環(huán)境下生產(chǎn)出來的產(chǎn)品的質量特征值（不一定為同類產(chǎn)品）偏離期望值的正常波動服從 的分布。等效工 序能力控制圖通過對 的標準化變換，使得等效工序能力控制圖的控制界限不隨質量特征的不同 而變化，使統(tǒng)計變量成為服從標準正態(tài)分布的無量綱量的隨機變量，達到利用歷史數(shù)據(jù)的目的。不同的統(tǒng)計變量的轉換方法不同，但其基本理論可以由下式表達： (1) 式(1)是對 的標準化，新得到的統(tǒng)計變量T[1] [2] [3]
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