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面向AMT的统计过程质量控制

[数学建模小论文]      
    摘要:本文在分析先进制造技术(AMT)环境下实施统计过程质量控制技术的发展现状的同时,讨论了将统计过程质量控制(SPQC)技术应用于先进制造环境下所存在的问题。根据所提出的问题,研究了面向先进制造环境,基于等效工序能力的统计过程质量控制方法;开发了基于前馈型BP神经网络的加工过程异常模式自动识别软件。
    关键词:先进制造技术,统计过程质量控制,模式识别,质量保证
     
    一、引言 八十年代以来,顾客对产品的需求从单一型向多样型转变,国际市场的竞争日趋激烈。据国外的调查表明,企业之间的竞争焦点已从价格因素向柔性、质量、对市场变化的快速响应等非价格因素转移[1]。随着世界工业市场竞争的不断加剧,为了生存和发展,越来越多的企业认识到实施先进制造技术的重要性,并已经开始引进和实施AMT[2]。在AMT的研究和应用不断取得成功的同时,也有许多企业发现AMT带来的效益并不如所期望的那么大,甚至还有许多失败的例子摆在人们面前。影响先进制造技术成功应用的因素有很多,其中一个重要的因素是产品的质量。
    传统的统计过程质量控制基于休哈特控制图,监测控制同一产品的同一质量特征的变化规律,使之满足精度并保持稳定,在刚性自动化大生产中得到了广泛的应用,并取得了巨大的经济效益[3]。但是,在小批量生产方式占主导地位的AMT生产环境下,传统的统计模型无法得到足够的数据来建立统计控制关系。因此,传统的SPQC却不能直接被应用在AMT生产环境下,SPQC需要一种新的指导思想。对此,国内外均做了一些研究[4-8],提出一些解决方案,但均没能在根本上解决数据不足的问题。
    此外,在先进制造系统中还存在对控制图的识别问题。传统的生产环境下控制图是否处于统计控制状态下,是……
<<<<<全文未完,本文约3173个中文字,未计算英文字母、数字>>>>>
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投稿人:fd4rtf     最后编辑:admin46
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