基于相对极差转换的小批量生产过程质量控制研究

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传统的质量控制理论是建立在经典统计理论上的，主要适用于大批量生产、样本量大的情况。但现代加工制造业50%以上属于多品种、小批量生产，同时由于柔性化制造、敏捷制造等先进生产技术的大力推广，多品种、小批量生产将更加普遍。在这类多品种、小批量生产环境下，采用传统休哈特控制图控制这类生产过程的质量特性时，样本量无法满足休哈特控制图大数据量的要求。为实现对多品种、小批量生产过程的质量控制，国内外进行了大量的研究。主要存在以下几种方法：-是通过精确调整控制图控制界限，使每个点的第 1类错误概率最校Kingl J、Hiler.F.S2J、De1。

Castilo[3]等做了大量的研究，这种方法在小样本数据量时精确控制限的统计过程质量控制方法是有效的，但精确控制限法由于其控制限随样本容量的变化而异，不利于发现第 1I类错误；二是基于贝叶斯预测，将历史检验数据与人们的主观评价、预测和判断相结合，通过综合主、客观信息来建立过程的动态模型，对过程变化作出预测，从而在保证预测精度的同时，大大减少了对样本容量的要求，Harrison.P.J.4J、祥民 、林忠钦o 等在此方面进行了大量的研究工作，但由于人们对过程的主观评价难以预测正确，影响了其在实际收稿 日期：2013-O4-08基金项目：国家自然科学基金项目 (51005080)；国家星火计划项目(2011GA780027)；广东侍育科学十-五”规划课题 (20100k009)。

作者简介：曾文 (1975-)，男，江西宁都人，博士，讲师，研究方向为先进制造技术、现代质量工程。

94中的有效应用；三是通过将相似工序的质量特性数据进行数学变换成同分布的数据，以扩大数据量实现在传统休哈特控制图中进行控制。Quesenbery.C.P7J、余