基于貝葉斯估計多品種小批量生產(chǎn)的統(tǒng)計過程控制研究.pdf

1、在實際生產(chǎn)中，總體分布參數(shù)通常未知，傳統(tǒng)的統(tǒng)計過程控制運(yùn)用最大似然估計對分布參數(shù)進(jìn)行估計。在多品種小批量生產(chǎn)的情況下，針對傳統(tǒng)的基于最大似然估計的統(tǒng)計過程控制容易產(chǎn)生失真的問題，本文選用共軛貝葉斯估計對分布參數(shù)進(jìn)行估計。設(shè)定多品種小批量生產(chǎn)過程的總體均值和總體方差分別服從共軛正態(tài)分布和共軛逆Gamma分布。利用成組技術(shù)、Lilliefors正態(tài)性檢驗、Bartlett方差齊性檢驗和ANOVA方差分析從歷史數(shù)據(jù)中篩選出與當(dāng)前批次樣本擁有工

2、序及數(shù)據(jù)相似性的先驗信息。基于選取的先驗信息計算貝葉斯估計先驗分布的超參數(shù)，再結(jié)合當(dāng)前批次的樣本，得到共軛貝葉斯估計的后驗分布，及總體均值和總體方差的貝葉斯估計值表達(dá)式。利用共軛貝葉斯理論提出針對生產(chǎn)初期及小批量生產(chǎn)的控制圖控制限及過程能力指數(shù)的計算方法，其減小了僅用當(dāng)前批小樣本容量估計總體分布參數(shù)的失真，且能夠隨著當(dāng)前批樣本容量的增大，自動增加樣本信息在統(tǒng)計過程控制貝葉斯估計中的權(quán)重，同時基于最大似然估計的統(tǒng)計過程控制是其樣本容量足夠