ZIP過程控制圖的研究.pdf

1、統(tǒng)計過程控制(Statistical Process Control，SPC)是企業(yè)實(shí)施過程監(jiān)控、改善產(chǎn)品質(zhì)量的一種十分有效的方法。在傳統(tǒng)統(tǒng)計過程控制中我們常常先假設(shè)產(chǎn)品的不合格品數(shù)服從泊松分布、負(fù)二項分布等,然后對該過程進(jìn)行監(jiān)控。但是隨著科技和生產(chǎn)水平的提高,不合格產(chǎn)品占有的比例越來越小,合格品占有的比例越來越多,早期假設(shè)不合格品數(shù)符合泊松分布已經(jīng)不能很好的描述現(xiàn)有的生產(chǎn)過程。
　　為了解決由于計數(shù)過程中計數(shù)零的個數(shù)比標(biāo)準(zhǔn)泊松分

2、布多,從而導(dǎo)致傳統(tǒng)控制圖對過程監(jiān)控出現(xiàn)的偏差問題。本文首先介紹了Zero Inflated Poisson(ZIP)過程的特點(diǎn),提出了驗(yàn)證一個過程是否符合ZIP過程的方法,并且根據(jù)控制圖的設(shè)計原理設(shè)計出了CRL-CUSUM控制圖和ZTP-CUSUM控制圖,用二者的聯(lián)合CUSUM控制圖——CRL-ZTP CUSUM控制圖對ZIP過程進(jìn)行監(jiān)控。其中,在獲取CRL-CUSUM控制圖和ZTP-CUSUM控制圖的平均樣本觀測數(shù)(Average N

3、umber of Observations to Signal，ANOS)的值上,采取了Markov模型的方法,在沒有損失精確度的情況下使得獲取各個控制圖ANOS值的速度更快了;在獲取CRL-ZTP CUSUM控制圖的ANOS值上采取了Markov模型與模擬仿真相結(jié)合的方法。然后,介紹了CRL-ZTP CUSUM控制圖的基本設(shè)置與應(yīng)用,對控制圖的評價指標(biāo)ANOS值進(jìn)行了詳細(xì)的介紹,并在此基礎(chǔ)上比較了各個控制圖對ZIP過程的監(jiān)控效率。最后