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锂电池生产线的精益水平直接关系到国内新能源汽车在未来市场中是否具有竞争力,而统计过程控制(Statistical Process Control,SPC)作为质量管理的有效工具,将其引入到锂电池生产线的各个工序中并完美契合工序特点显得尤为重要。又因控制图的应用是SPC的核心部分,故对控制图的研究将关系到SPC能否在锂电生产线中合理实施。本文以锂电池生产线为研究对象,针对其当前实施SPC所遇到的问题为导向,集中解决SPC中控制图的应用缺陷。在控制图研究中,本文从参数估计,过程偏移监测系数自适应,控制图动态设计,控制图结合维修策略这四个方向入手,旨在解决多元控制图参数未知,偏移量不定,经济性能差,控制图作用单一等问题。通过对多元控制图的多方向深入研究为锂电池生产线SPC管理软件的改进方向提供了理论支撑。本文主要研究内容和成果如下:针对协方差矩阵估计的准确性对多元控制图性能影响较大的问题,文章提出单位阵线性压缩估计协方差矩阵的方法以提高估计的准确性。以多元累积和(Multivariate Cumulative Sum,MCUSUM)控制图为例,通过蒙特卡洛仿真计算控制图平均运行链长,分析了该估计方法对控制图受控性能的影响,得出了修正控制线的线性回归模型。在修正控制线的基础上,经过失控性能分析,表明该估计方法在样本量少,偏移小时可显著降低多元控制图的失控平均运行链长。针对多元累积和控制图的实施中整体参数未知,而且过程的均值偏移也是不确定的情况,文章提出估计协方差矩阵和均值向量再结合过程偏移监测系数自适应的方法计算统计量,通过蒙特卡洛模拟仿真法计算控制图的失控平均运行链长以描述控制图性能,对比参数估计和自适应方法不同的结合,结果表明压缩估计协方差矩阵结合加权自适应的方法在样本数量少且偏移小时性能较优。并且,文章将采取最优结合的控制图应用到锂电池生产OCV工序中,获得了良好的效果。针对目前控制图应用的主要作用仅仅局限在报警提醒,防止进一步的损失上,文章提出多元动态控制图结合维修策略联合经济模型。该模型同时考虑了维修策略的经济性和控制图实施的经济性,可使整体成本降低。同时,考虑对控制图作动态设计可进一步降低成本。本文以变样本容量多元累积和(Variable-sample Size Multivariate Cumulative Sum,VSS MCUSUM)控制图结合维修策略为例说明模型的建立方法,基于5种更新情景,分析每种情景的发生概率,发生时间和发生成本,最终得出系统的单位时间成本。对于得出的模型,本文采取仿真法验证了其有效性。最后,基于SPC的基本功能分析和数据库表结构设计,对锂电池生产线制造执行系统(Manufacturing Execution System,MES)中SPC管理模块进行了设计和开发。该模块目前可满足江西上饶某锂电池生产企业对SPC的基本要求。