本發(fā)明涉及機械產(chǎn)品加工制造過程質(zhì)量控制技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及改進(jìn)的衡量制造過程多元質(zhì)量能力的算法。

背景技術(shù)：

21世紀(jì)，伴隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化的發(fā)展，國際市場的競爭日趨激烈，與時間和成本一樣，質(zhì)量己成為企業(yè)生存與發(fā)展的主要制勝因素。廣泛應(yīng)用國內(nèi)外先進(jìn)的質(zhì)量方法和質(zhì)量技術(shù)對于企業(yè)改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量、提高產(chǎn)品競爭力具有重要意義。好的質(zhì)量是低成本、高效率、低損耗、高收益的保證也是長期贏得顧客忠誠度，企業(yè)獲得可持續(xù)發(fā)展的基石。盡管中國企業(yè)界最近的熱點似乎集中在并購、資本經(jīng)營、市場拓展、多元化等方面，但事實上，對任何一家生產(chǎn)制造企業(yè)來講，質(zhì)量的管理、生產(chǎn)流程的控制，乃是企業(yè)發(fā)展的最為重要的“內(nèi)功”之一。如何練好“內(nèi)功”，不僅需要有質(zhì)量管理的思想、方法和手段,更需要有質(zhì)量工程技術(shù)的支持。如何利用質(zhì)量工程技術(shù),設(shè)計并生產(chǎn)出低成本、短周期、高質(zhì)量、高可靠性的產(chǎn)品,由此獲得竟?fàn)巸?yōu)勢,己成為國內(nèi)外廣大理論研究者和實際工作者廣泛關(guān)注的問題。而提高質(zhì)量的一個主要技術(shù)手段就是進(jìn)行有效的過程監(jiān)控。由于產(chǎn)品質(zhì)量在現(xiàn)代工業(yè)中的重要地位,統(tǒng)計過程控制(spc)在機械、紡織、電子產(chǎn)品、汽車燈離散制造業(yè)中取得了很大成功,并逐漸向造紙、煉油、化工、食品等間歇工業(yè)和連續(xù)制造業(yè)滲透。通過對造成過程異常的數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，進(jìn)而對制造過程中出現(xiàn)的正常波動和異常波動進(jìn)行區(qū)分，能夠達(dá)到在異常初顯時，在造成加工產(chǎn)品不合格之前及時預(yù)警，山此來指導(dǎo)管理操作者及時采取正確的解決措施查找出異常原因，最終能夠準(zhǔn)確排除異常因素，由此確保制造過程始終處于受控狀態(tài)。從而極大地減少不合格產(chǎn)品的產(chǎn)生，確保生產(chǎn)順利進(jìn)行，使生產(chǎn)效率提高?；谏鲜鲂枨螅景l(fā)明提供了改進(jìn)的衡量制造過程多元質(zhì)量能力的算法。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對傳統(tǒng)車間質(zhì)量控制方面存在的問題，本發(fā)明提供了改進(jìn)的衡量制造過程多元質(zhì)量能力的算法。

為了解決上述問題，本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的：

步驟1：收集制造過程中質(zhì)量特性的原始數(shù)據(jù)，并對該數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的整理、簡化及計算。

步驟2：對關(guān)鍵工序的多元質(zhì)量特性進(jìn)行過程分析；

步驟3：把觀測到的數(shù)據(jù)記錄到己經(jīng)畫好控制限的控制圖上，根據(jù)判穩(wěn)規(guī)則判斷過程是否出現(xiàn)異?，F(xiàn)象；

步驟4：根據(jù)識別結(jié)果，查找出過程異常源所在；

步驟5：相關(guān)人員針對質(zhì)量問題提出并實施改善的措施，解決過程異常情況；

步驟6：在改善實施后，維續(xù)使用控制圖對過程質(zhì)量進(jìn)行驗證確認(rèn)，觀測是否仍有異常，若有則返問至(3)，若無則繼續(xù)利用控制圖對制造過程進(jìn)行監(jiān)控。

本發(fā)明有益效果是：

1、過程能力系數(shù)條件更嚴(yán)謹(jǐn)，判定狀態(tài)結(jié)果更加準(zhǔn)確。

2、算法復(fù)雜度低，處理的時間短，得到了較好的結(jié)果準(zhǔn)確度。

3、為后續(xù)制造過程診斷技術(shù)奠定了較好的基礎(chǔ)。

4、考慮了質(zhì)量間的多元特性，算法適應(yīng)性更強，更符合實際的應(yīng)用。

附圖說明

圖1制造過程控制與診斷技術(shù)的結(jié)構(gòu)流程圖

圖2本發(fā)明車間數(shù)據(jù)采集方案圖

具體實施方式

為了解決傳統(tǒng)車間質(zhì)量控制方面存在的問題，結(jié)合圖1-圖2對本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)說明，其具體實施步驟如下：

步驟1：收集制造過程中質(zhì)量特性的原始數(shù)據(jù)，并對該數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的整理、簡化及計算。

步驟2：對關(guān)鍵工序的多元質(zhì)量特性進(jìn)行過程分析，其具體計算過程如下：

在生產(chǎn)過程中，當(dāng)工序不存在系統(tǒng)性誤差時，產(chǎn)品的質(zhì)量特性值x符合正態(tài)分布，x∈n(μ，σ²)，其中x是質(zhì)量特性值，μ是總體均值，σ²是總體方差。當(dāng)質(zhì)量特性值服從正態(tài)分布時，其均值也服從正態(tài)分布，其中，n為樣本容量。依照正態(tài)分布的特性，則

p(μ-3σ＜x＜μ+3σ)＝99.73％

即，無論μ和σ取何值，x落在之間的概率是99.73％，也就是說，落在這個分布范圍之外的概率只有0.27％。

錯判誤差的概率分為兩類，一是受控狀態(tài)判為失控狀態(tài)，概率即為p1，二是失控狀態(tài)判為受控狀態(tài)，概率即為p2。

樣本x，當(dāng)處于受控狀態(tài)時。設(shè)其分布為正態(tài)分布x∈n(μ，σ²)；過程處于失控狀態(tài)時，其分布發(fā)生了變化，變化后的分布函數(shù)為f(x)。

記控制圖的上、下控制限分別為u、l；

p1＝2(1-φ(λ))

p2＝f(u)-f(l)

總誤差概率為p1+p2

上式φ(λ)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分布函數(shù)在點λ處的值，λ為控制圖中實際參數(shù)，這個具體情況可以具體確定。

由于影響質(zhì)量的多元特性，對多元特性間應(yīng)進(jìn)行比重分配；

比重計算如下：

假設(shè)t維正態(tài)分布nt(μ，∑)，即xt～nt(μ，∑)，其中μ為總體均值向量，∑為協(xié)方差矩陣，由于∑t×t為對稱矩陣，因此存在對稱矩陣p,使得

其中λ1，λ2，…，λt為協(xié)方差矩陣的特征值，其滿足(λ1，λ2，…，λt)＞0，即t維多元質(zhì)量的權(quán)重分配可以表示為下式：

參數(shù)偏差為|λi-μi|

表征過程能力函數(shù)如下：

由于機器、設(shè)備故障等因素的影響，σi不可能一直不變，所有需對σi進(jìn)行置信度的計算，只有找到這樣的置信區(qū)間，才能更為精準(zhǔn)的提現(xiàn)制造過程能力。

一般用樣本標(biāo)準(zhǔn)差s作為對σi的估計，即

所以其置信區(qū)間為置信度為1-α；

所以有：

只有上式cp′兩式同時滿足cp′≥0.9973，那么加工過程的潛在能力是滿足要求的。加工過程若滿足cp′≥0.9973，如圖2所示轉(zhuǎn)入步驟3，否則進(jìn)行質(zhì)量改進(jìn)，直至達(dá)到是工序能力指數(shù)滿足要求。

步驟3：把觀測到的數(shù)據(jù)記錄到己經(jīng)畫好控制限的控制圖上，根據(jù)判穩(wěn)規(guī)則判斷過程是否出現(xiàn)異?，F(xiàn)象，其具體描述如下：

如果過程處于非統(tǒng)計過程受控狀態(tài)時用樣本點建立的控制圖控制后續(xù)的生產(chǎn)過程，不僅起不到良好的控制效果，反而會給企業(yè)帶來錯誤的預(yù)報，給企業(yè)造成損失。

步驟4：根據(jù)識別結(jié)果，查找出過程異常源所在；

步驟5：相關(guān)人員針對質(zhì)量問題提出并實施改善的措施，解決過程異常情況；

步驟6：在改善實施后，維續(xù)使用控制圖對過程質(zhì)量進(jìn)行驗證確認(rèn)，觀測是否仍有異常，若有則返問至(3)，若無則繼續(xù)利用控制圖對制造過程進(jìn)行監(jiān)控。