【摘 要】
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随着技术不断发展和顾客个性化定制产品需求的增长,生产商为了更好地适应市场需求,逐渐趋向小批量生产。传统的控制图需要足够多的样本去估计过程参数,但小批量生产模式下的样本量往往是受限的,这使得传统控制图不适用于小批量生产。为了解决该问题学者们提出了短链控制图。在实际生产中,过程观测值的分布通常是未知的或是非正态的,传统的参数控制图就不再适用了,需要使用非参数控制图。在小批量生产中使用非参数短链控制图监
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随着技术不断发展和顾客个性化定制产品需求的增长,生产商为了更好地适应市场需求,逐渐趋向小批量生产。传统的控制图需要足够多的样本去估计过程参数,但小批量生产模式下的样本量往往是受限的,这使得传统控制图不适用于小批量生产。为了解决该问题学者们提出了短链控制图。在实际生产中,过程观测值的分布通常是未知的或是非正态的,传统的参数控制图就不再适用了,需要使用非参数控制图。在小批量生产中使用非参数短链控制图监控过程变化,为提高检测效率,可以采用自适应方法来及时发现过程中的漂移。本文将基于自适应方法,从两个方面讨论非参数短链控制图:（1）由于固定抽样区间的非参数短链控制图对过程发生的异常波动反应不够灵敏,因此本文基于符号统计量提出了变抽样区间的自适应Shewhart和EWMA短链控制图,用于监控过程位置参数变化。通过马尔可夫链计算评估控制图性能的指标,随后将变抽样区间控制图与固定抽样区间的控制图进行比较。结果表明变抽样区间控制图比固定抽样区间控制图检测效果更好,且随着样本容量的增加,优势更加明显。最后通过实例验证了这个结果。（2）由于Shewhart控制图对小漂移检测不敏感以及EWMA控制图存在惯性较大的问题,本文基于符号统计量提出了加入得分函数的自适应EWMA短链控制图,用于监控过程位置参数变化。根据马尔可夫链求得精确性能指标,通过优化程序获得最优决策参数。结果表明若过程处于失控状态,该控制图针对小漂移和大漂移均具有较好的检测效果。通过两个实例验证了这个结果。
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