Vol.20 No.6 卜样民等：基于Bayes分析的小批量生产质量控制与诊断 ·603· 表2当前生产过程的日常控制样本 类别 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 98.95 98.7698.9498.8898.3599.1098.5398.9098.5098.5399.0598.50 y 79.0080.8380.8278.8580.3580.7480.1781.2979.1080.2080.8079.53 y4-1.210.610.61-1.370.140.53-0.041.08-1110.070.60-0.68 由表2可知，x的UCL=99.80,LCL=98.06,CL=98.93:v的UCL=82.25,LCL= 77.63,CL=79.94;y的UCL=2.31,LCL=2.31,CL=0.04.由表3可知，R(x)的UCL= 0.63,CL=0.19,其中第5点显示异常；R0y)的UCL=325,CL=0.99:R0y)的UCL=3.21, CL=0.98.由此可知，当前生产过程的其余阶段均正常. 表3当前过程的日常控制样本的极差 类别 1 2 3 4 5 6 7 9 10 11 R() 0.19 0.18 0.06 0.53 0.75 0.57 0.37 0.40 0.03 0.52 0.55 R(y) 1.8 0.01 1.97 1.5 0.39 0.57 1.12 2.19 1.18 0.52 1.27 R0y.)1.82 0 1.981.510.390.571.122.191.180.53 1.28 参考文献 I Hillier F S.Small Sample Probability Limits for the Range Chart.Journal of Quality Technology, 1997,62(320):1488 2 Quesenberry C P.SPC Q-Charts for Start-Up Processes and Short or Long Runs.Joumnal of Quality Technology,1991,23(3):213 3张公绪.选控图理论与实践.北京：人民邮电出版社出版，1984 4陈家鼎，孙山泽，李东风.数理统计讲义.北京：高等教育出版社，1993 5卜样民.小批量生产的质量控制与诊断：[博士学位论文].北京：北京航空航天大学，1998 Quality Control and Diagnosis for Small Volume Based on Bayesian Analysis Bu Xiangmin Sun Jing Zhang Gongxu Management School,UST Beijing,Beijing 100083,China ABRTACT Applying the Bayesian analysis,utilizing fully the historical information,got the optimum parameters estimations was got,thus established the control charts and the cause selecting control charts and the diagnosis theory with two kinds of quality for small volume.Practical case studies proved that the theory is in accordance with the practice. KEY WORDS bayesian estimation;normal estimation;shewhart control chart for small volume;cause-selecting control chart for small volumeV o l . 2 0 N 心 . 6 卜祥 民等 : 基于 B ay es 分析的小批量生产质量控制与诊断 . 6 0 3 . 表2 当前生产过程的 日常控制样本 类别 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 1 1 2 x 9 8 . 9 5 9 8 . 7 6 9 8 . 9 4 9 8 . 8 8 9 8 . 35 99 . l 0 9 8 . 5 3 9 8 . 9 0 9 8 . 5 0 9 8 . 5 3 9 9 . 0 5 98 . 5 0 y 7 9 . 00 8 0 . 83 80 . 8 2 7 8名5 8 0 . 35 8 0 7 4 8 0 . l 7 8 1 . 2 9 7 9 . l 0 8 0 . 2 0 8 0 . 80 7 9 . 5 3 yc . 一 1 . 2 1 0 · 6 1 0 · 6 1 一 1 . 3 7 0 . 14 0 . 5 3 一 0 刀4 1 . 0 8 一 1 . 1 1 0 . 0 7 0 . 6 0 一 0 . 6 8 由 表 2 可 知 , x 的 U C L = 9 . 80 , L C L = 98 .0 6 , C L 二 7 7 . 6 3 , C L = 7 9 . 9 4 ; 少 。 s 的 U C L = 2 . 3 1 , L C L = 2 . 3 1 , C L = 0 . 9 5 . 9 3沙 的 u C L = 8 2 . 2 5 , L C L = 0 4 . 由 表 3 可 知 , 尺( x ) 的 u e L = 0 . 6 3 , C L = 0 . 19 , 其中第 5 点显示异 常 ; 尺伽) 的 U C L = 3 . 2 5 , C L = 0 . 9 9: 尺伽 。 s )的 U C L = 3 . 2 1 , C L = .0 9 8 . 由此可知 , 当前 生产过程 的其余 阶段均正 常 . 表3 当前过程的 日常控制样本的极 差 类别 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 ~~ ~~ ~~ ~~~ ~~ ~~ ~~ ~~~ _ 几 (户 0 . 19 0 . 1 8 0 . 0 6 0 . 5 3 0 _ 7 5 0 弓7 0 飞7 n 4 n n n 飞 n 气, n 气气 凡臼) 1 . 8 0 . 0 1 1 . 9 7 1 . 5 0 . 3 9 0 . 57 1 . 12 2 . 1 9 1 . 1 8 0 . 5 2 1 . 27 凡伽动 1 . 82 0 1 . 9 8 1 . 5 1 0 . 3 9 0 . 5 7 1 . 12 2 . 1 9 1 . 18 0 . 53 1 . 2 8 , 考 文 献 l 托 Ili e r F 5 . Sm al l S am lP e rP o b a bi li yt iL而 st of r het Ra n g e C h art . J o u m al o f Qaul i yt eT c hn o l o g y , 199 7 , 6 2 ( 32 0 ) : 14 8 8 2 Que s e n be 叮 C P . S CP q hC a 川比 fo r Sat tI . UP rP oc e s s e s an d S h o rt o r L o n g R u 们 s . J o u nr al o f Q alU i yt eT e hn ol og y , 1 99 1 , 2 3 ( 3 ) : 2 1 3 3 张公绪 . 选控图理论与实践 . 北京 : 人 民邮电出版社 出版 , 1 98 4 4 陈家鼎 , 孙山泽 , 李东风 . 数理统计讲义 . 北京 : 高等 教育 出版社 , 1 9 93 5 卜祥 民 . 小批 量生产的质量控制与诊 断 : 【博士学位论文 ] . 北京 : 北京航空航天 大学 , 1 9 98 Q ual 妙 C o n otr l a n d 以笔n o s i s fo r S m al l v o l um e B as e d o n B 即e s i an nA al y s i s uB 茉a n g 脚in 反n iJ n g 乃 a n g G o ng 测 M a n a g e me nt S c h o l , US T B e ij igl , B e ij i飞 10 0 0 8 3 , C ih n a A B R T A C T A PP ly ign hte B ay e s i an ih s ot ir c al i n of rm iat o n , g o t het 。. leO)r庄e hetwot 叩it r n uj rn s e l e e it n g p an u n e et sr e s t e o n t or l e h a 川治 C S it r n a it o l S W韶 an al y s i s , u it li z i n g ful l y 9 0 仁山u s e s at b li s he d 明d het id ag n o s i s het o yr w iht Por v e d ht a t ht e het o yr 1 5 i n e o n t r o l e h a tSF a n d ik n d s o f q u a liyt C a U SC Sm al l v o l u r n e . P任岭 it C al K E Y 、 甲O R D S c as e s tU d i e s ac e o dr an e e w iht het P acr b ay e s ian e s it m a it o n : n o mr ia S m a ll v o l um e : c au s e 一 s e l e e it n g e o n tr o l e h a rt fo r s m al l e s it m iat o n ; s he w h art e o n otr l e h a rt v 0 1 U r n e