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多品种小批量环境下成组工序质量控制方法的研究及应用

吴小勇  
【摘要】:传统的统计过程控制技术(SPC)在大批量生产环境下得到了广泛的应用,取得了巨大的经济效益。随着社会经济的发展,顾客对产品的需求日益多样化和个性化,制造业正由大批量生产向多品种小批量的生产方式转换。由于小批量生产具有产品品种多、批量小、生产系统复杂性和不稳定性等特点,因此无法获取稳定的质量特征值,致使分析数据所需样本不足,建立在正态分布基础上的传统SPC技术面临着种种困难和挑战,很难在小批量生产的工序质量控制过程中发挥作用。于是,如何将SPC有效应用到多品种小批量生产过程的质量控制中,就成了一项紧迫任务。 本文分析了小批量环境下工序质量控制面临的主要问题,总结和分析了当前国内外针对该问题所提出的过程质量控制相关的方法和特点,在此基础上,结合自己的见解和创新,提出一种多品种小批量环境下成组工序质量控制方法及其管理系统。该方法以工序为控制的重点,将生产过程中存在的大量相似工序分类成组,构建成组工序,通过对成组工序进行质量控制,可以有效地解决样本不足的问题。论文的主要内容如下: 第一、本文首先根据多品种小批量环境下质量控制的特点,探讨过程质量控制中应用成组技术的基本条件和基本方法,并对成组技术的应用做了可行性分析。 第二、提出了一种基于直觉模糊集的工序相似性分析与评判方法,该方法通过分析影响工序质量变异的因素,构建相似性评定的指标体系,并基于直觉模糊集的相异度和相似度,研究成组工序相似关系的构造,构建了相似性评定模型,从而解决了成组工序构建中的相似性评定的问题。 第三、提出了一种基于多变异分析的成组工序过程质量分析的方法,解决了质量特征值变异来源复杂难以判别和控制的问题,由此确定过程质量特征值的主要变异来源以分析和控制。 第四、提出了针对多品种小批量的统计过程控制方法和流程。其中包括:制定了成组工序统计数据的处理流程和方法,解决了由于成组工序的测量数据基本尺寸与公差值不同无法直接用于统计过程控制的问题;根据成组工序的生产实际情况,研究成组控制图的创建和应用;在对小批量环境下工序能力指数的点估计及置信区间进行分析的基础上,提出了多品种小批量生产环境下工序能力的判定技术和方法,探讨成组工序的工序能力经济模型的建立以及最佳工序能力指数的计算。 第五、开发了适合多品种小批量环境下的工序质量管理信息系统,给出了软件系统的总体结构、开发工具、主要模块的功能及其关键技术的实现等,以满足对多品种、小批量生产工序质量控制的要求。 最后,用实例验证了该方法的可行性。


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