多變量統計過程監控(PDF 71頁)

內容摘要
第一章緒論
18、19世紀的工業革命改變了產品的生產方式，機器加工取代了手工操作，
使得工廠可以借助機器大批量地生產產品。但由於工廠的最終產品往往是由不同
工人在不同工序所加工的零部件組合形成的，使得通過大批量生產方式所形成的
產品缺乏質量保障。隨著工業技術的進一步發展，到了20世紀初，為滿足大規
模生產的需要，要求不同工人生產的各種零部件能達到高度的一致性和協調性。
正是這種對產品質量高度一致性的需求，促成了統計過程控製即SPC(StatisticaLl
Process Con昀1)技術的出現。
統計過程控製開始於二十世紀二十年代美國休哈特博士(WA．ShewllaIt)的
第一張質量控製圖，因而從一開始，SPC就被看作一種提高產品質量和生產效率
的技術手段。叢質量控製的角度來看，統計過程控製又被稱為統計質量控製SQC
(StatiStical Qrual姆Con昀1)。由於產品質量在現代工業中的重要地位，使統計過
程控製已經在機械、紡織、汽車、電子產品等離散製造業得到了廣泛應用，並正
逐漸向造紙、煉油、化工、食品等間歇工業和連續製造業滲透。
傳統的統計過程控製以概率論和數理統計為基礎，以提高產品質量水平為目
標，采用統計控製圖、統計描述、統計相關分析、試驗設計、回歸分析等方法，
分析處理與產品質量相關的生產過程數據。其成功應用大都集中在離散製造業
中。由於連續生產過程本身的複雜性，其產品質量往往涉及到具有相關關係的幾
十、甚至上百個變量，這些變量在一段時間的采樣數據量之大，使得傳統SPC
在該領域的應用受到限製。
傳統的統計過程控製采用單變量統計過程控製方法，隻對生產過程中的一些
重要指標單獨地實施統計過程控製，比如為這些指標單獨建立Shevmart控製圖。
在統計過程控製的應用早期，由於受測量技術以及數據存儲和分析技術的限製，
人們隻能測量生產過程中少數幾個重要指標，並對這幾個指標單獨進行統計過程
控製。這在某種程度上能夠改進產品質量。但由於一些重要的產品性能指標往往
不能測量，隻讓所測量的少數幾個重要指標分別保持在規定的範圍內，並不能真
正保證產品的高質量和高性能。
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