Enhanced Nonparametric and Robust Strategies in Statistical Process Control.pdf

1、控制圖在檢查制成品是否符合他們所設(shè)計的要求中特別有用。在制成品的生產(chǎn)過程中，利用控制圖來有序地采樣，并對其質(zhì)量特性進行監(jiān)測。任何有異常的質(zhì)量特性都會被及時發(fā)現(xiàn)，并對其產(chǎn)生的根源進行識別與適當(dāng)?shù)叵?。這通常是通過調(diào)整可控輸入變量實現(xiàn)的(cf.Montgomery(2009))。變量控制圖通常是基于底層過程服從正態(tài)分布的假設(shè)。但是，這個假設(shè)在實際應(yīng)用中是很少被滿足的。因此，非參數(shù)控制圖就很有必要，它可以更有效地監(jiān)控正態(tài)過程與非正態(tài)過程。本文

2、提出了一些改善非參數(shù)和穩(wěn)健控制圖的策略，用于統(tǒng)計過程控制(SPC)工具包的附加?；诜枡z驗和Wilcoxon符號秩檢驗，本文提出的控制圖策略使用了排序集抽樣方案監(jiān)控過程位置。使用了一些度量來評估該策略的表現(xiàn)能力，包括平均運行長度(ARL)，中間運行長度(MDRL)，運行長度標準差(SDRL)和一些運行長度的百分位數(shù)。分別在正態(tài)、非正態(tài)跟噪聲污染過程中利用簡單隨機抽樣和排序集抽樣方案度量其表現(xiàn)能力。本文利用蒙特卡羅模擬比較了不同的控制圖

3、策略，并做了一些真實數(shù)據(jù)的分析，以突出其實際應(yīng)用價值。
　　使用排序集抽樣方案的非參數(shù)設(shè)計結(jié)構(gòu)的結(jié)果表明，所有提出的控制圖結(jié)構(gòu)比現(xiàn)有的參數(shù)和非參數(shù)控制圖在檢測過程的位置的變化中更加有效。此外，這些控制圖策略更加容易實現(xiàn)并能提供控制過程狀態(tài)的真實的圖片。各類控制圖的穩(wěn)健性研究結(jié)果表明，相比于其它控制圖，混合EWMA-CUSUM圖在正態(tài)、非正態(tài)跟噪聲污染過程最穩(wěn)健。此外，CS-EWMA圖比S2-EWMA與CUSUM-S2圖更穩(wěn)健。本文