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復雜產品的質量控制理論與方法 版權信息
- ISBN：9787030664129
- 條形碼：9787030664129 ; 978-7-03-066412-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
復雜產品的質量控制理論與方法 本書特色
適讀人群 ：相關領域的研究設計人員，相關專業研究生研究了復雜產品質量形成過程中的不確定性問題、質量優化過程中的多目標優化問題、多元多尺寸的裝配優化問題、監控-維修并行策略等方法技術問題。
復雜產品的質量控制理論與方法 內容簡介
全書將復雜產品質量控制置于經典的質量控制理論框架之下，并結合復雜產品質量控制的特點，在前人研究工作的基礎上，較深入地研究了復雜產品質量設計階段的關鍵變量篩選，質量建模與優化理論、復雜產品質量制造階段的選配和過程能力分析、在線質量監控與調整等理論問題；較系統地從線性和非線性的角度，研究了復雜產品質量形成過程中的不確定性問題、質量優化過程中的多目標優化問題、多元多尺寸的裝配優化問題、監控-維修并行策略等方法技術問題。
復雜產品的質量控制理論與方法 目錄
目錄
第1章 緒論 1
1.1 復雜產品概述 1
1.2 質量控制理論的發展歷程 3
1.3 復雜產品質量控制面臨的挑戰 5
1.4 本書的主要內容和邏輯關系 7
參考文獻 9
第2章 質量控制理論基礎 10
2.1 產生質量問題的根本原因 10
2.1.1 波動的概念 10
2.1.2 波動引起產品缺陷 10
2.1.3 波動產生的原因 11
2.2 隨機波動的統計規律性 12
2.2.1 過程的概念 12
2.2.2 隨機波動輸出結果的統計規律性 13
2.3 新的質量損失原理 14
2.4 離線質量控制 17
2.4.1 穩健設計的基本原理 17
2.4.2 試驗設計的實施過程 18
2.4.3 計算機試驗 21
2.5 在線質量控制 22
2.5.1 統計過程控制技術的基本原理 22
2.5.2 控制圖失控的判定準則 24
2.5.3 工程過程控制的基本原理 25
參考文獻 26
第3章 復雜產品設計階段的控制變量篩選 28
3.1 基于線性模型的序貫變量篩選 29
3.1.1 序貫分支方法的基本原理及步驟 30
3.1.2 位置效應和散度效應下的因子分類篩選 31
3.1.3 仿真試驗 35
3.2 基于廣義線性模型的貝葉斯變量篩選 40
3.2.1 廣義線性模型的基本理論與方法 41
3.2.2 基于廣義線性模型的貝葉斯估計與篩選試驗分析 42
3.2.3 Jeffreys先驗 43
3.2.4 回歸參數的貝葉斯估計 44
3.2.5 MCMC模擬方法 46
3.2.6 實例分析 47
3.2.7 仿真試驗分析 52
3.3 基于廣義線性模型的兩階段貝葉斯變量篩選 57
3.3.1 貝葉斯模型的選擇與評價方法 57
3.3.2 基于廣義線性模型的兩階段貝葉斯變量與模型選擇方法 59
3.3.3 先驗分布的選擇 59
3.3.4 兩階段貝葉斯變量與模型選擇方法 61
3.3.5 實例分析 63
3.4 基于元模型的貝葉斯變量篩選 67
3.4.1 基于稀疏先驗模型的快速貝葉斯回歸元建模 67
3.4.2 基于正則化和罰似然框架的討論 74
3.4.3 試驗結果與分析 75
參考文獻 86
第4章 復雜產品設計階段的質量建模 91
4.1 相關多響應情形下的似不相關質量建模 92
4.1.1 SUR模型的貝葉斯推論 92
4.1.2 基于貝葉斯后驗區間的穩健優化方法 95
4.1.3 性能評價指標 98
4.1.4 Nd: YLF激光制孔過程研究 99
4.2 結構不確定下的貝葉斯組合質量建模 107
4.2.1 貝葉斯模型平均的基本原理 107
4.2.2 考慮因子效應原則的先驗分布選擇 108
4.2.3 改進BMA的構建步驟 109
4.2.4 實例分析 110
4.2.5 仿真試驗分析 113
4.3 基于包容性檢驗的質量建模 119
4.3.1 包容性檢驗的基本原理 119
4.3.2 基于包容性檢驗的響應曲面建模方法 120
4.3.3 實例分析 122
4.3.4 仿真試驗分析 126
4.4 高度非線性的多源組合質量建模 129
4.4.1 常見的單個建模技術 131
4.4.2 所提方法 134
4.4.3 案例研究：激光微鉆孔工藝 140
4.4.4 數值例子：再論微鉆孔過程 145
4.4.5 結論與討論 149
參考文獻 149
第5章 復雜產品設計階段的質量優化 154
5.1 考慮位置效應和散度效應的優化策略 155
5.1.1 多元損失函數法 156
5.1.2 穩健損失函數法 158
5.1.3 實例分析 161
5.1.4 方法討論 167
5.2 穩健性與可靠性并行的優化策略 168
5.2.1 多元質量損失函數 169
5.2.2 結合多元質量損失與貝葉斯后驗概率的多響應穩健參數設計 170
5.2.3 實例分析 173
5.2.4 討論 176
5.3 穩健性與經濟性并行的優化策略 178
5.3.1 模型構建 180
5.3.2 參數優化 185
5.3.3 試驗分析 185
參考文獻 192
第6章 復雜產品制造階段的選配優化 196
6.1 非正態尺寸零件的選配優化 196
6.1.1 問題背景和數學模型 196
6.1.2 分組優化選配方案求解算法實現 201
6.1.3 數值仿真 208
6.2 多尺寸特性零件的選配優化 210
6.2.1 基于改進田口質量損失模型的多尺寸裝配目標函數構建 210
6.2.2 基于NSGA-II的多尺寸鏈精確選擇裝配流程 219
6.2.3 實例分析與數值仿真 225
6.3 多目標復雜零件的選配優化 231
6.3.1 CPSAP質量控制模型的框架和實施步驟 231
6.3.2 CPSAP質量控制模型的功能 236
6.3.3 實例分析 239
6.4 多元質量特性零件的選配優化 243
6.4.1 多元質量特性的多目標質量損失函數構建 243
6.4.2 基于SPEA2的多元質量特性的多目標質量損失算法的實現 247
6.4.3 案例分析與數值仿真 258
參考文獻 265
第7章 復雜產品制造階段的過程能力測算 267
7.1 單值數據下的過程能力測算 267
7.1.1 單值數據情況下均值和方差的響應曲面模型 267
7.1.2 基于熵權法的多元過程能力指數 269
7.1.3 基于過程能力指數的多元質量特性穩健參數設計 271
7.1.4 案例分析 273
7.2 區間估計下的過程能力測算 277
7.2.1 單點過程能力指數估計的不足 277
7.2.2 Bootstrap方法 278
7.2.3 過程能力指數Cpk的三種Bootstrap置信區間 279
7.2.4 過程能力指數Cpk的三種改進置信區間 281
7.2.5 仿真研究 283
7.2.6 案例分析 292
7.3 多階段復雜過程的過程能力測算 294
7.3.1 基于線性狀態空間的CPMP模型 297
7.3.2 基于預先指定控制及調整策略的過程變異性 299
7.3.3 CPMPCI的計算 300
7.3.4 案例分析 303
參考文獻 306
第8章 復雜產品制造階段的在線調整 309
8.1 自相關過程的調整策略 309
8.1.1 自相關過程 309
8.1.2 過程的模型描述及參數估計 310
8.1.3 基于序貫蒙特卡羅法的過程調整策略 312
8.1.4 算例 314
8.1.5 仿真分析 317
8.2 隨機誤差下的調整策略 321
8.2.1 設置調整問題 322
8.2.2 考慮調整隨機誤差的過程模型及參數估計 323
8.2.3 *優調整策略 325
8.2.4 *優調整策略的實現 327
8.2.5 算例 328
8.2.6 仿真分析 330
8.3 參數已知多變量過程的調整策略 332
8.3.1 過程模型及參數估計 332
8.3.2 *優調整策略 334
8.3.3 *優調整策略的實現 337
8.3.4 算例 338
8.3.5 參數對調整策略效果的影響分析 340
8.3.6 調整效果比較 344
8.4 參數未知多變量過程的調整策略 349
8.4.1 過程模型及參數估計 349
8.4.2 *優調整策略 351
8.4.3 算例 352
8.4.4 調整效果的仿真分析 353
參考文獻 356
第9章 復雜產品制造階段的質量監控 358
9.1 自相關過程的質量監控 358
9.1.1 均值向量的殘差控制圖理論介紹 359
9.1.2 均值向量的殘差控制圖理論ARL仿真分析一 362
9.1.3 均值向量的殘差控制圖理論ARL仿真分析二 367
9.2 兩階段相關過程的質量監控 384
9.2.1 過程模型 384
9.2.2 觸發CUSUM-CUSCORE控制圖的設計 386
9.2.3 仿真分析 388
9.3 考慮測量誤差的質量監控 390
9.3.1 變采樣間隔控制圖 391
9.3.2 考慮測量誤差的變采樣間隔控制圖設計 393
9.3.3 算例說明 404
9.4 基于機器學習的質量監控 406
9.4.1 診斷制造過程的神經網絡方法 407
9.4.2 概率神經網絡原理 408
9.4.3 基于概率神經網絡控制圖模式識別的過程異常診斷 412
參考文獻 420
第10章 復雜產品制造階段的監控與維修策略 422
10.1 批量生產方式下兩階段監控與維修策略 422
10.1.1 一般情形下的成本分析 423
10.1.2 考慮人力成本、生產率以及停時損失情形下的成本分析 438
10.1.3 機會維修策略情形下的成本分析 446
10.2 小批量生產方式下兩階段監控與維修策略 462
10.2.1 問題描述與假設 463
10.2.2 模型構建與求解 463
10.2.3 案例分析與敏感性分析 466
10.3 經濟和經濟統計視角下兩階段監控與維修策略 474
10.3.1 模型假設 475
10.3.2 模型構建與分析 476
10.3.3 優化策略構建 478
10.3.4 案例分析與敏感性分析 488
參考文獻 490
第1章 緒論 1
1.1 復雜產品概述 1
1.2 質量控制理論的發展歷程 3
1.3 復雜產品質量控制面臨的挑戰 5
1.4 本書的主要內容和邏輯關系 7
參考文獻 9
第2章 質量控制理論基礎 10
2.1 產生質量問題的根本原因 10
2.1.1 波動的概念 10
2.1.2 波動引起產品缺陷 10
2.1.3 波動產生的原因 11
2.2 隨機波動的統計規律性 12
2.2.1 過程的概念 12
2.2.2 隨機波動輸出結果的統計規律性 13
2.3 新的質量損失原理 14
2.4 離線質量控制 17
2.4.1 穩健設計的基本原理 17
2.4.2 試驗設計的實施過程 18
2.4.3 計算機試驗 21
2.5 在線質量控制 22
2.5.1 統計過程控制技術的基本原理 22
2.5.2 控制圖失控的判定準則 24
2.5.3 工程過程控制的基本原理 25
參考文獻 26
第3章 復雜產品設計階段的控制變量篩選 28
3.1 基于線性模型的序貫變量篩選 29
3.1.1 序貫分支方法的基本原理及步驟 30
3.1.2 位置效應和散度效應下的因子分類篩選 31
3.1.3 仿真試驗 35
3.2 基于廣義線性模型的貝葉斯變量篩選 40
3.2.1 廣義線性模型的基本理論與方法 41
3.2.2 基于廣義線性模型的貝葉斯估計與篩選試驗分析 42
3.2.3 Jeffreys先驗 43
3.2.4 回歸參數的貝葉斯估計 44
3.2.5 MCMC模擬方法 46
3.2.6 實例分析 47
3.2.7 仿真試驗分析 52
3.3 基于廣義線性模型的兩階段貝葉斯變量篩選 57
3.3.1 貝葉斯模型的選擇與評價方法 57
3.3.2 基于廣義線性模型的兩階段貝葉斯變量與模型選擇方法 59
3.3.3 先驗分布的選擇 59
3.3.4 兩階段貝葉斯變量與模型選擇方法 61
3.3.5 實例分析 63
3.4 基于元模型的貝葉斯變量篩選 67
3.4.1 基于稀疏先驗模型的快速貝葉斯回歸元建模 67
3.4.2 基于正則化和罰似然框架的討論 74
3.4.3 試驗結果與分析 75
參考文獻 86
第4章 復雜產品設計階段的質量建模 91
4.1 相關多響應情形下的似不相關質量建模 92
4.1.1 SUR模型的貝葉斯推論 92
4.1.2 基于貝葉斯后驗區間的穩健優化方法 95
4.1.3 性能評價指標 98
4.1.4 Nd: YLF激光制孔過程研究 99
4.2 結構不確定下的貝葉斯組合質量建模 107
4.2.1 貝葉斯模型平均的基本原理 107
4.2.2 考慮因子效應原則的先驗分布選擇 108
4.2.3 改進BMA的構建步驟 109
4.2.4 實例分析 110
4.2.5 仿真試驗分析 113
4.3 基于包容性檢驗的質量建模 119
4.3.1 包容性檢驗的基本原理 119
4.3.2 基于包容性檢驗的響應曲面建模方法 120
4.3.3 實例分析 122
4.3.4 仿真試驗分析 126
4.4 高度非線性的多源組合質量建模 129
4.4.1 常見的單個建模技術 131
4.4.2 所提方法 134
4.4.3 案例研究：激光微鉆孔工藝 140
4.4.4 數值例子：再論微鉆孔過程 145
4.4.5 結論與討論 149
參考文獻 149
第5章 復雜產品設計階段的質量優化 154
5.1 考慮位置效應和散度效應的優化策略 155
5.1.1 多元損失函數法 156
5.1.2 穩健損失函數法 158
5.1.3 實例分析 161
5.1.4 方法討論 167
5.2 穩健性與可靠性并行的優化策略 168
5.2.1 多元質量損失函數 169
5.2.2 結合多元質量損失與貝葉斯后驗概率的多響應穩健參數設計 170
5.2.3 實例分析 173
5.2.4 討論 176
5.3 穩健性與經濟性并行的優化策略 178
5.3.1 模型構建 180
5.3.2 參數優化 185
5.3.3 試驗分析 185
參考文獻 192
第6章 復雜產品制造階段的選配優化 196
6.1 非正態尺寸零件的選配優化 196
6.1.1 問題背景和數學模型 196
6.1.2 分組優化選配方案求解算法實現 201
6.1.3 數值仿真 208
6.2 多尺寸特性零件的選配優化 210
6.2.1 基于改進田口質量損失模型的多尺寸裝配目標函數構建 210
6.2.2 基于NSGA-II的多尺寸鏈精確選擇裝配流程 219
6.2.3 實例分析與數值仿真 225
6.3 多目標復雜零件的選配優化 231
6.3.1 CPSAP質量控制模型的框架和實施步驟 231
6.3.2 CPSAP質量控制模型的功能 236
6.3.3 實例分析 239
6.4 多元質量特性零件的選配優化 243
6.4.1 多元質量特性的多目標質量損失函數構建 243
6.4.2 基于SPEA2的多元質量特性的多目標質量損失算法的實現 247
6.4.3 案例分析與數值仿真 258
參考文獻 265
第7章 復雜產品制造階段的過程能力測算 267
7.1 單值數據下的過程能力測算 267
7.1.1 單值數據情況下均值和方差的響應曲面模型 267
7.1.2 基于熵權法的多元過程能力指數 269
7.1.3 基于過程能力指數的多元質量特性穩健參數設計 271
7.1.4 案例分析 273
7.2 區間估計下的過程能力測算 277
7.2.1 單點過程能力指數估計的不足 277
7.2.2 Bootstrap方法 278
7.2.3 過程能力指數Cpk的三種Bootstrap置信區間 279
7.2.4 過程能力指數Cpk的三種改進置信區間 281
7.2.5 仿真研究 283
7.2.6 案例分析 292
7.3 多階段復雜過程的過程能力測算 294
7.3.1 基于線性狀態空間的CPMP模型 297
7.3.2 基于預先指定控制及調整策略的過程變異性 299
7.3.3 CPMPCI的計算 300
7.3.4 案例分析 303
參考文獻 306
第8章 復雜產品制造階段的在線調整 309
8.1 自相關過程的調整策略 309
8.1.1 自相關過程 309
8.1.2 過程的模型描述及參數估計 310
8.1.3 基于序貫蒙特卡羅法的過程調整策略 312
8.1.4 算例 314
8.1.5 仿真分析 317
8.2 隨機誤差下的調整策略 321
8.2.1 設置調整問題 322
8.2.2 考慮調整隨機誤差的過程模型及參數估計 323
8.2.3 *優調整策略 325
8.2.4 *優調整策略的實現 327
8.2.5 算例 328
8.2.6 仿真分析 330
8.3 參數已知多變量過程的調整策略 332
8.3.1 過程模型及參數估計 332
8.3.2 *優調整策略 334
8.3.3 *優調整策略的實現 337
8.3.4 算例 338
8.3.5 參數對調整策略效果的影響分析 340
8.3.6 調整效果比較 344
8.4 參數未知多變量過程的調整策略 349
8.4.1 過程模型及參數估計 349
8.4.2 *優調整策略 351
8.4.3 算例 352
8.4.4 調整效果的仿真分析 353
參考文獻 356
第9章 復雜產品制造階段的質量監控 358
9.1 自相關過程的質量監控 358
9.1.1 均值向量的殘差控制圖理論介紹 359
9.1.2 均值向量的殘差控制圖理論ARL仿真分析一 362
9.1.3 均值向量的殘差控制圖理論ARL仿真分析二 367
9.2 兩階段相關過程的質量監控 384
9.2.1 過程模型 384
9.2.2 觸發CUSUM-CUSCORE控制圖的設計 386
9.2.3 仿真分析 388
9.3 考慮測量誤差的質量監控 390
9.3.1 變采樣間隔控制圖 391
9.3.2 考慮測量誤差的變采樣間隔控制圖設計 393
9.3.3 算例說明 404
9.4 基于機器學習的質量監控 406
9.4.1 診斷制造過程的神經網絡方法 407
9.4.2 概率神經網絡原理 408
9.4.3 基于概率神經網絡控制圖模式識別的過程異常診斷 412
參考文獻 420
第10章 復雜產品制造階段的監控與維修策略 422
10.1 批量生產方式下兩階段監控與維修策略 422
10.1.1 一般情形下的成本分析 423
10.1.2 考慮人力成本、生產率以及停時損失情形下的成本分析 438
10.1.3 機會維修策略情形下的成本分析 446
10.2 小批量生產方式下兩階段監控與維修策略 462
10.2.1 問題描述與假設 463
10.2.2 模型構建與求解 463
10.2.3 案例分析與敏感性分析 466
10.3 經濟和經濟統計視角下兩階段監控與維修策略 474
10.3.1 模型假設 475
10.3.2 模型構建與分析 476
10.3.3 優化策略構建 478
10.3.4 案例分析與敏感性分析 488
參考文獻 490
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復雜產品的質量控制理論與方法 節選
第1章 緒論 隨著國際市場競爭的日趨激烈以及我國制造業的升級換代，制造業如何以高質量、低成本、短周期而獲得競爭優勢，進而實現可持續發展，已成為工業界和學術界極為關注的問題。特別是進入21世紀以來，質量得到了前所未有的重視，著名質量專家朱蘭曾說過“21世紀將是質量的世紀”。從現代質量工程的觀點來看，產生質量問題的根本原因是波動(variation)。波動就是差異、變化、偏差，盡管無法完全消除波動，但可以減小和控制它。新的質量損失原理表明，只要質量特性偏離其設計目標值，就會造成質量損失，偏離越遠，損失越大。因此，為了改進和提高產品質量、降低成本，就必須*大限度地減小和控制圍繞產品設計目標值的波動。 本章主要介紹復雜產品概述、質量控制理論的發展歷程、復雜產品質量控制面臨的挑戰，以及本書的主要內容和邏輯關系。 1.1 復雜產品概述 關于復雜產品(complex product， CP)至今沒有嚴格的定義，李伯虎等[1]在集成制造系統中指出：復雜產品是指“客戶需求復雜，產品組成復雜，產品技術復雜，制造流程復雜，試驗維護復雜，項目管理復雜，工作環境復雜的一類產品，如航天器、衛星、飛機、船舶、復雜機電產品、武器系統、海上石油鉆井平臺、大型專用裝備等”。國外稱為復雜產品系統(complex product system， CPS)。 Hansen和Rush[2]指出，復雜產品研發投入高、工程和信息技術含量大、客戶化程度高。Tu[3]在研究船舶單件生產(one-of-a-kind production， OKP)制造模式時指出：此類產品研制是基于項目(project based)、多組織研制(multi-organization operation)和面向企業(business to business)的過程，產品設計、制造和試驗具有并行化、協同化的特征，高度不確定性導致設計、制造和試驗的全過程中任何時間都可能發生變化。英國復雜產品創新中心的Nightingale[4]較為全面地總結了復雜產品的特征，指出復雜產品研制過程具有客戶介入或參與程度高，甚至帶有政府(或第三方)管制和介入，不確定程度高等特點；同時復雜產品研制的組織管理通常是由一家系統集成商和多家核心企業共同承擔，需要多組織協調和基于項目管理的環境，從實際效果上看，復雜產品研制在時間、成本、產品質量與可靠性等方面達不到要求，甚至失敗的比例很高。Nightingale[4]還指出，英國國防部的25個重大研制項目中，高達90%的項目拖期，甚至失敗。例如，波音787客機原計劃2008年5月交付，其間8次延期，直到2011年9月才向全日空交付首架波音787客機。 在我們調研中國電子科技集團第十四研究所、中航商用航空發動機有限責任公司、中國船舶重工集團公司第七一六研究所等單位時，相關負責人指出：技術儲備不足、不系統，新工藝、新技術成熟度不夠，導致實際項目充滿技術不確定性，因此難以按照包含成熟流程和技術的項目管理方法來預測和實現可控。如何包容這種不確定性、預測和管理風險成為項目管理的高技術。由于整個研制項目跨組織、多層次，組織溝通、協調難度大，從而導致復雜產品研制周期和質量無法保證。上述調研結果驗證了復雜產品研制過程的典型特性和復雜性，也反映了復雜產品研制過程中的質量控制是理論和實踐中亟待解決的問題。 根據國內外相關文獻以及企業實際調研，我們認為：復雜產品是指研發投入大、技術含量高、單件或小批量定制生產的大型產品、系統或基礎設施，如航天器、飛機、運載火箭、復雜機電產品、大型計算機等；同時，復雜產品也具有相對性，如汽車相對于自行車而言，它是復雜的，而相對于飛機而言，飛機是復雜的。 根據定義，復雜產品從制造的角度來看具有兩個顯著特征。**個特征是復雜產品通常為小批量甚至同類單件定制化，即OKP模式[3]。OKP*初源自一些重工業領域，如造船業、飛機和電力設施制造業等，這種生產模式不是沿用傳統的產品開發流程(從設計、樣機、測試到制造)，而是具有以下特點：①一次性成功開發，在整個開發過程中無須生產樣機；②產品設計、測試與制造同時進行；③由于產品開發過程中客戶需求的不斷變更以及復雜供應鏈存在不確定性因素，產品需求可能隨時隨地發生變化，因此 OKP生產系統的配置經常發生變化，如變更產品設計或者加工工藝、從系統中增加/移除設備以及變更商業伙伴等。如哈爾濱飛機工業集團有限責任公司的ERJ145新一代渦扇支線飛機和內蒙古**機械集團有限公司的99式坦克，這兩個產品都是復雜機電產品，企業的生產系統都具備OKP模式的上述3個特點。其質量由兩個關鍵技術指標確定，即發動機的可靠性和機(車)身的總裝精度。發動機的可靠性主要由設計和制造工藝決定，質量控制對機(車)身的總裝精度影響重大。第二個特征是復雜產品的制造具有多工序、高精度、小波動的特點，如飛機和坦克的制造。根據我們對企業的調研，復雜產品也可以抽象為多部件組成的復雜系統，其質量與可靠性通常取決于兩個方面：一方面是復雜產品的設計，它與產品的功能設計、制造技術和材料等相關；另一方面是制造過程中有效的質量控制。質量控制的目的在于發現和消除一切可能存在的非隨機因素在生產過程中對產品質量特性的影響，旨在減小波動，以確保產品的*終質量。 1.2 質量控制理論的發展歷程 《質量管理體系：基礎和術語》(ISO 9000：2015)中明確指出：質量控制是質量管理的一部分，致力于滿足質量要求。從狹義上講，質量控制是一個設定標準(根據質量要求)、分析結果、發現偏差、采取糾正和預防措施的過程。質量控制通常與質量工程技術密切相關，組織通過利用這些技術對產品形成和體系實施的全過程進行控制，找出不滿足質量要求的原因并予以消除，以減少損失。從廣義上講，質量控制是指在產品實現的過程中不同階段所采用的質量工程技術，如圖1-1所示。在產品設計與開發階段所采用的質量工程技術稱為質量設計(design for quality)，也稱離線質量控制；在生產制造階段所采用的質量工程技術稱為過程控制(process control)，也稱在線質量控制。按照時間順序，質量控制技術在制造業中的應用大體上經歷了三個階段[5]。 圖1-1 產品形成過程及相應的主要工程技術 **階段，產品質量檢驗。抽樣檢驗，就是按照規定的抽樣方案和程序，從一批產品或一個過程中抽取一部分樣本進行檢驗，根據檢驗結果來判定產品批次或過程是否合格的活動。它興盛于第二次世界大戰期間，通過產品檢驗控制來保證產品質量，當時人們認為“產品質量是檢驗出來的”。嚴格地講，抽樣檢驗并不能提高產品質量。在產品檢驗過程中，檢驗所做的工作只是判定產品是否滿足規格要求，換句話說，抽樣檢驗只是把產品分類而已，其效果可以通過抽樣的操作特性(operating characteristic， OC)曲線反映出來。這里需要說明的是，雖然一些企業已經取消了事后檢驗，而且美國質量學會(American Society for Quality， ASQ)主辦的刊物Journal of Quality Technology已在1986年決定不再刊登關于抽樣檢驗方面的論文，但對于要求高可靠性、高安全性的產品實施檢驗，甚至百分之百的檢驗，仍是必需的。此外，對于多數發展中國家的一些中、小企業，由于制造過程能力指數偏低，為保證產品質量，進行事后檢驗也是必不可少的。 第二階段，過程控制。過程控制既包括統計過程控制(statistical process control， SPC)，也包括自動過程控制(automatic process control， APC)或工程過程控制(engineering process control， EPC)。SPC的基本理論和控制圖技術是由休哈特(W. A. Shewhart)于1924年首次提出的，它主要應用于零件工業(part industry)，監控生產過程是否正常運行，若發現異常現象，及時采取糾正措施，保證過程的正常運行。SPC在美國曾經歷曲折的發展，自20世紀80年代以來，SPC的研究和應用得到了長足的發展，一方面，由于美國的第二次質量革命重新喚起了人們對質量控制重要性的認識；另一方面，今天應用SPC的環境也極大不同了，如在線測量技術、數據獲取，以及分布式計算機系統的廣泛應用，這些都極大地改變了過程監測和控制所需數據的技術手段。而APC則通過控制方程，采用前饋或者反饋的方式進行補償，以滿足過程輸出的設計要求。APC技術主要應用于過程工業(process industry)。 第三階段，質量設計。要從根本上消除產品缺陷，達到產品的*佳性能，必須探索產品/過程輸入與輸出響應之間的關系。由于存在著大量的輸入變量，以及真實產品/過程的復雜性，從理論上獲得輸入與輸出之間的精確函數關系是相當困難的，有時甚至是不可能的。為解決這一問題，工程技術人員通過統計試驗設計的方法，使了解和建模過程輸入與輸出之間的復雜關系成為可能。試驗設計*早由費舍爾(R.A. Fisher)提出，用于農業生產，主要關心農作物的平均產量；直到第二次世界大戰后，試驗設計的潛力才被工業界所認知，隨后以博克斯(G.E.P. Box)為代表的應用統計學家，為了實施質量改進的目的，不僅開始向工程技術人員傳授SPC技術，而且進行了大量試驗設計的教育和培訓。由此，統計在工業界的應用進入質量控制的第三階段。其目的不僅僅是發現產品缺陷，也是主動預防缺陷產品的出現。它是一種主動的管理方法，采用試驗設計、響應曲面、廣義線性模型等技術優化產品/過程的性能。直到20世紀80年代，在西方工業界，除一些大的化工公司外，并沒有大規模采用試驗設計。由于當時田口(Taguchi)方法在美國的傳播，工業試驗設計重新煥發了生機，現已成為產品和過程改進中研究和應用的焦點問題之一。表1-1給出了質量改進過程中質量控制技術在三個階段的比較[5]。 表1-1 三個質量控制階段的比較 階段產品質量檢驗過程控制質量設計思想質量檢驗質量控制質量設計策略被動預防主動方法探測缺陷預防缺陷消除缺陷目標控制廢品維護現狀優化技術抽樣檢驗過程控制穩健設計續表 階段產品質量檢驗過程控制質量設計工具抽樣計劃控制圖或控制方程試驗設計基礎以數據為基礎以信息為基礎以知識為基礎位置檢查點在線離線應用產品過程產品和過程傳播期20世紀40年代20世紀60年代20世紀80年代方式一批批產品一條條生產線一個個項目 質量技術的應用逐漸趨于產品形成的上游，乃至源頭階段，這就使得*初由“產品質量是檢驗出來的”轉換到“產品質量是制造出來的”，進而到“產品質量是設計和制造出來的”。在英國標準BS 7000《產品設計管理指南》中，曾指出“產品質量是設計質量與制造質量之和”。從以上內容我們也可以清楚地看到，質量控制發展的三個階段中，質量檢驗技術已趨于完善，盡管不是當前研究和應用的熱點，但這是保證產品質量的*后一道關口。過程控制技術既包括SPC，也包括APC或EPC，以及這兩種過程控制技術的整合，用于在線質量監控，維持過程的正常運行。質量設計則主要減少產品/過程的波動，是提高產品質量的主要手段，主要內容包含兩個方面：一方面是田口提出的三次設計，即系統設計、參數設計和容差設計，其中核心是參數設計，也稱穩健設計(robust design)或穩健參數設計(robust parameter design)；另一方面是試驗設計(design of experiment， DOE)，即試驗的設計、分析、建模與優化。近年來，這兩個方面逐漸融合，如雙響應曲面的各種拓展。特別是隨著信息技術的發展，出現了計算機試驗(computer experiment)，這是試驗設計發展的又一重要里程碑，也是該領域的熱點問題之一。 1.3 復雜產品質量控制面臨的挑戰 針對復雜產品的特征和質量控制技術的發展，現行的質量
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