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(jì)的要求中特別有用。在制成品的生產(chǎn)過(guò)程中，利用控制圖來(lái)有序地采樣，并對(duì)其質(zhì)量特性進(jìn)行監(jiān)測(cè)。任何有異常的質(zhì)量特性都會(huì)被及時(shí)發(fā)現(xiàn)，并對(duì)其產(chǎn)生的根源進(jìn)行識(shí)別與適當(dāng)?shù)叵?。這通常是通過(guò)調(diào)整可控輸入變量實(shí)現(xiàn)的(cf.Montgomery(2009))。變量控制圖通常是基于底層過(guò)程服從正態(tài)分布的假設(shè)。但是，這個(gè)假設(shè)在實(shí)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(guò)程與非正態(tài)過(guò)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(jì)過(guò)程控制(SPC)工具包的附加?；诜?hào)檢驗(yàn)和Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)，本文提出的控制圖策略使用了排序集抽樣方案監(jiān)控過(guò)程位置。使用了一些度量來(lái)評(píng)估該策略的表現(xiàn)能力，包括平均運(yùn)行長(zhǎng)度(ARL)，中間運(yùn)行長(zhǎng)度(MDRL)，運(yùn)行長(zhǎng)度標(biāo)準(zhǔn)差(SDRL)和一些運(yùn)行長(zhǎng)度的百分位數(shù)。分別在正態(tài)、非正態(tài)跟噪聲污染過(guò)程中利用簡(jiǎn)單隨機(jī)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(shí)數(shù)據(jù)的分析，以突出其實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
　　使用排序集抽樣方案的非參數(shù)設(shè)計(jì)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(cè)過(guò)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(shí)現(xiàn)并能提供控制過(guò)程狀態(tài)的真實(shí)的圖片。各類(lèi)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(guò)程最穩(wěn)健。此外，CS-EWMA圖比S2-EWMA與CUSUM-S2圖更穩(wěn)健。本文