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文檔簡介
1、面對當(dāng)今日趨激烈的市場競爭和市場細(xì)分程度的提高,以Ford T型汽車為代表的傳統(tǒng)的大規(guī)模生產(chǎn)方式已經(jīng)不能適應(yīng)企業(yè)的發(fā)展。為了滿足顧客對產(chǎn)品個性化的要求,越來越多的企業(yè)采用了多品種小批量的生產(chǎn)模式。然而,在新的生產(chǎn)模式下如何進(jìn)行產(chǎn)品的質(zhì)量過程控制也成為了亟待解決的問題。
由于缺乏足夠的樣本數(shù)據(jù)及其他原因,傳統(tǒng)的統(tǒng)計過程控制方法在多品種小批量生產(chǎn)環(huán)境下不能直接有效地使用。本文主要是研究面向多品種小批量的Bayes統(tǒng)計過程控制方
2、法。Bayes方法可充分歷史以及先驗分布信息,根據(jù)最新的樣本信息針對于監(jiān)控的過程參數(shù)計算其后驗分布概率,利用后驗概率對過程參數(shù)進(jìn)行可靠的Bayes推斷,從而實現(xiàn)過程的質(zhì)量控制。
本文首先介紹了目前國內(nèi)外學(xué)者針對于多品種小批量的生產(chǎn)模式提出的質(zhì)量過程控制方法,詳細(xì)闡述了Bayes統(tǒng)計推斷原理。在Hawkins提出的Bayes統(tǒng)計模型基礎(chǔ)上,討論了多品種小批量的生產(chǎn)模式下雙邊界限的Bayes統(tǒng)計過程控制模型,利用Matlab進(jìn)
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