低概率故障过程多参数质量控制方法研究

Having evolved through more than one hundred years, quality control has been widely accepted in modern economic life. Especially in industry, process fraction nonconforming can achieve a level as low as a few parts per million or a few parts per billion，and most conventional quality control techniques cannot effectively handle the problems faced by the high yield process and low defect rate. The central idea of the proposed research is to develop methodologies to achieve efficient monitoring and diagnosing in low defect rate process in industry and service. This involves the following research contents: (1) applying SPC to the multivariate data in the low defect rate process; (2) developing simulation models to handle the problems faced by the low defect rate process; (3) extending the methodologies to multistage process in industry and service sectors. This proposed research for dealing with high-yield event statistical process, and promote their application in industrial and services sector has important theoretical and practical value.

一百多年来，质量控制技术已经被广泛应用于现代经济与生活。尤其在工业界，生产工艺不合格比例已经低至每百万分之几甚至每十亿分之几，我们将这种大批量生产但产品缺陷率低称之为低概率故障事件。本项目针对工业界或者服务业中低概率故障过程中的监控与诊断问题，将事件过程的多元性与统计过程控制方法相结合，提出新的方法能够更加快速，更加全面而有效地对事件进行质量控制。项目研究成果对于处理低概率故障统计过程的研究方法，推动其在工业与服务业中的应用具有重要理论和应用价值。研究内容主要有：（1）对低概率故障过程的多元数据进行概率统计技术分析；（2）基于多元数据对低概率故障过程进行建模；（3）优化与完善监控模型与诊断方法，使其有效地应用于工业及服务业过程。

在自然科学基金青年基金的资助下，课题组完成了如下几个方面的工作：.（1）对低概率故障过程的多元数据提出有效的SPC技术；（2）提出有效的监控与诊断方法，对低概率故障过程进行建模；（3）扩展监控诊断方法，使其有效地应用于工业及服务业过程；（4）针对回归模型的变量选择及比较方法，进行了理论和应用研究；（5）对医疗卫生领域中应用的风险调控控制图，研究了参数估计的误差对连续时间尺度下的风险调控累积和控制图的影响。项目研究成果对于处理低概率故障统计过程的研究方法，推动其在工业与服务业中的应用具有重要理论和应用价值。.到目前为止，课题组共发表（含录用）论文13篇，其中12篇为SCI检索论文。培养博士研究生2名,硕士生1名，参加国际学术会议13余次。此外，在本项目资助下，项目参与人于2015年晋升副教授。在已有成果的基础上，课题组拟在低概率故障过程中存在的事件裕度与事件频率这个多元特性方面进行深一步的过程监控与诊断。