多变量统计过程控制.ppt

统计过程控制简介

统计过程实施步骤：⑴构画流程图。画过程流程图，
并标注组成过程的各个阶段。其次研究过程中的数据流向
与数据储存。⑵确定问题。确定过程变量，收集变量数据
并加以分析。⑶过程探索。收集过程信息，建立经验或者
理论模型，选定统计过程控制图并决定采用哪些变量，最
后实施统计过程控制。

主元分析数据矩阵X的主元计算方法方法二：非线性迭代部分最小二乘算法（NIPALS）利用主元分析清除数据中测量噪声应用主元分析压缩数据维数实例模型的建立用多元回归算法求模型最佳参数用主元回归计算模型参数单变量统计过程控制分析过程变化的图形方法⑵累积和图方法
累积和控制图不仅可以迅速检测出生产过程小偏移，
而且可以确定偏移的大小，易于定位变化点。
累积和图中的各点代表累积值。

累积和图
过程能力过程能力的初级分析包括以下几个阶段：
⑴将整个过程作为一个系统来分析并列出它的变量；⑵在过程的
特定点采集数据；⑶数据分析。在第一阶段，至少需要有一个过程
流程图。过程中的变量还可以分为以几类：输入变量，如与输入材
料的性质、数量相关的变量；过程变量，如过程的温度、压力和周
期等；产品变量，如产品性能指标、强度等。

在完成过程的初步分析后，要建立
Shewhart控制图或累积和图等等，并将
它们投入运行。在运用中人们能借助于
这些控制图来发现过程中存在的问题并
控制或消除这些问题。这些控制措施将
会改变过程的特性。因此过一段时间后
需要重新分析过程能力并更新控制图。
右图为建立统计过程控制的过程。

统计控制图⑵图
用来控制过程均值的Shawhart控制图称为图。建立图取
决于对过程均值及均值标准差的估计。它包括以下几步：
第一步：估计过程均值、过程变化性以及组均值的标准误
差（）；
第二步：选定控制图的尺寸，使靠近中央，控制图包括大约
；
第三步：标出控制限或；
第四步：标出警告限或。
⑶范围图
范围图可用于控制过程的分散度。建立范围图的方法有两种：范围法和方
法。
①建立范围图的范围方法包括以下几步。
第一步：利用过程能力研究数据，或选用至少20组新的数据来计算平均范围。
第二步：选择范围图尺度，从零到大约所观测的范围的2倍。
第三步：标定控制限和警告限：低控制限，高控制限，低警告限
，高警告限。其中至为取决于子组大小的常数，可从相应表
中查出。
②方法的步骤如下：
第一步：利用过程能力研究数据，或至少选用20组新的数据来计算；
第二步：利用表5.7中的因子乘以来计算控制限和警告限，选择范围图尺
度时，应使它大约高出控制限的50%。
范围图的解释规则同图的解释规则一样，当范围低于控制限时，可能出现
了以下情况：过程的分散度被减少，范围图需要重新标定；测量仪表失灵；计算
错误。⑷标准差图
可以建立类似于范围图的标准差图。标准差图利用表
5.8中所给因子来计算控制限和警告限：低控限，
高控制限，低警告限，高警告限。
对标准差图的解释和对范围图的解释一样。当每组采
样中得数据多余8时，标准差图比范围图更为有效。

⑸适用于“每次一个数据”的Shawhart控制图

⑹移动平均图⑺指数加权移动平均图(EWMA图)
EWMA图对过程为“每次一个数据”酌情况，或需要高精度来检
测小的变化时非常有效。EWMA图的建立包括下列几步。
第一步，计算过程均值及其标准差。
第二步，选择一个在0.1到0.5间的P值，作为当前时刻数据的权重。
第三步，选择一个初姑值(＝)，作为整体均值或目标值。
第四步，计算并标出移动均值：其中又是组均值或每次
一个的数据。

第五步，将控制限标绘在，其中见表5.14。

控制图的选择多变量统计过程控制多变量控制的主元模型多变量统计控制图主元得分图又分为一维主元得分图和二维主元得分图(常见的主元得分团是
由两个主元组成的)。主元图反映的是主元模型内部主元向量的空间分布。它既
可以是单个主元的控制图，也可以是由两三个主元所构成的平面、立体的轨迹
图，还可以与SPE值构成平面、立体的SPE-core图。与图相比较，主元图更为
详细面形象地反映了主元模型内部各主元随时间波动的情形c
将每个过程变量对SPE和统计量和统计量的贡献计算出来并标绘成直方便
得到贡献图。利用贡献图可以分析每个过程变量对SPE统计量和统计量的贡
献大小，并确定是哪些过程变量引起了过程变化或故障。
为了利用主元模型对生产过程进行监控，需要由过程正常运行的数据来确定
过程运行的控制限。这包括确定主元模型SPE的控制限和确定主元模型得分的控
制限。当主元模型的SPE或主元模型的得分超出它们的控制限时，就可以认为过
程中出现了不正常情况。