| 标题 | 大规模定制生产质量控制研究综述 |
| 范文 | 李号雷 摘 要：大规模定制以其独特的优势得到持续的关注，其中质量控制也是一个很重要的方面。通过文献研究，分析了大规模定制生产质量控制的特点，对大规模定制生产的质量控制研究进行了总结，并对进一步的研究提出了建议。 关键词：大规模定制 极小样本 质量控制 成组技术 数据建模 随着全球竞争加剧和市场细分程度提升，大规模定制作为一种企业运作模式得到越来越多的重视。与以稳定性和控制力获得高效率的大批量生产相比，大规模定制生产以灵活性和快速响应来实现多样化和定制化。作为大规模定制所涉及方面中的一部分，生产质量控制有其重要意义。本文对大规模定制生产的特点进行了探讨，总结了相关学者在大规模定制生产质量控制方面的研究，分析了适用于大规模定制生产质量控制的其他方法，并对进一步的研究提出一些建议。 一、大规模定制生产质量控制的特点 大规模定制生产质量控制有以下新特点：①样本量较小，尤其是在定制化程度较高的情况下和生产的初期阶段，而休哈特控制图产生于大批量时代，以大样本为基础，可能直到某一型号产品生产结束，样本量还不满足传统控制图的样本量要求；②样本数列往往具有时变性，不能简单假设其服从正态分布；③大规模定制生产模式要求灵活性和快速性，而传统的质量控制方法响应速度偏慢。因此，应用于大批量生产模式下的经典休哈特控制图便不再适用。 二、大规模定制生产质量控制研究的内容 （一）大规模定制中质量控制的宏观理论研究 Teresko(1994 [1] )提出在大规模定制阶段，质量和效率应该作为竞争中的先决条件而不再是目标的观点；M．Kakatit(2002 [2])提出了在各阶段的创新、质量改进、时间、柔性以及成本管理是大规模定制计划成功实施的前提条件；Akarte等(2001)研究了大规模定制中对供应商的铸造质量进行评价的系统方法；Stephanou(1995 )研究了基于计算机的建模和检测作为质量控制工具在大规模定制的应用。Powell(2002)[3]提出了增加系统自动化、过程控制和质量管理的理念。 （二）对传统质量工具的改进研究 在大规模定制下，样本数目比较小，点估计不确定性将增加，导致工序能力指数的估计产生比较大的偏差，可信度不高，风险较大。李奔波(2005 [4])首先对工序能力指数进行点估计，寻找其置信区间，将置信区间下限同推荐值进行比较，得出在一定置信度下能否完成加工的判定。同时，分别对大规模定制下的单值控制图和中位数控制图进行了研究，给出了控制界限的确定方法。 （三）基于相似性理论的成组技术研究 应用成组技术进行质量控制要解决两个关键问题：如何识别相似工序构成工序族；对工序族的数据的处理，即控制图的研究。 卢泽生，张妍（2005）提出了一种基于BP神经网络的零件分类方法。通过200个典型零件样本对神经网络进行训练和测试，证明该零件分类成组系统可实现零件的准确分类成组。 郑立伟（2004）将模糊聚类分析应用于工序分类，提出用加权距离来确定模糊相似系数。从质量经济性出发讨论相似工序的工序能力指数是大致相同的，以此为基础进行质量控制图的研究。 刘剑虹等（2005）指出了传统BOM的不足，提出建立逻辑BOM系统，以解决大规模定制生产产品多样性的不断增加和其产品结构快速识别与配置的矛盾。 杜尧（2005）将智能信息技术应用于大规模定制生产中的成组技术。将自适应变异的粒子群优化算法用于求解成组技术中的P-中位模型，克服了用遗传算法求解时的收敛速度慢和过早收敛之缺陷以及用粒子群算法的计算量过大的不足。 成组技术的引入和使用，一定程度上解决了大规模定制生产模式数据量少的问题。 （四）针对极小样本的数据建模方法研究 张炎亮（2007）采用灰数模型预测方法预测产品质量特性，提出大规模定制生产过程质量控制中的灰色神经网络集成建模方法；樊树海等(2008)将灰色理论引入到了神经网络建模中；翁小杰(2009)将神经网络预测模型和灰色预测模型进行了优选组合，回避单一预测模型预测精度低的风险；曾巍(2005)在BP网络的基础上提出了一种新型的神经网络模型，对网络的收敛性和性能进行了理论分析和实验验证；杨世元等(2003)提出了一种基于支持向量机的技术来进行控制图的模式识别；王晶等（2009）将Bootstrap方法引入到多品种小批量生产的质量控制中，研究了基于该方法的控制图的构造和实施流程。 三、总结 目前的研究解决了基本的概念问题，在具体应用上也逐渐深入。如何更加准确合理地确定相似工序和相似系数，是成组技术接下来的一个研究重点；在针对极小样本的数据建模方法研究中，如何准确分析动态时变序列中的隐含关系并保证模型精度，如何对扩展后的分布序列求解分布参数也是进一步研究的方向。◆ 参考文献： [1]Tercsko J.Mass Customization or Mass Confusion[J].Industry Week,l994,243(12):45-48. [2]Kakati M.Mass Customization-Needs to Go Beyond Technology[J].Human Systems Management,2002,21(2):85-93. [3]Powell,H J.Quality tools for High Value Fabrications[J].Welding in the World,2002,46(SPEC): 275-280. [4]李奔波.大规模定制环境下产品质量控制若干问题研究[D].重庆:重庆大学,2005. |
| 随便看 |
|
科学优质学术资源、百科知识分享平台，免费提供知识科普、生活经验分享、中外学术论文、各类范文、学术文献、教学资料、学术期刊、会议、报纸、杂志、工具书等各类资源检索、在线阅读和软件app下载服务。