产品质量首先是设计出来的,其次才是制造出

现代质量工程的主流观点认为：波动是导致产品产生质量问题的根本原因。尽管人们无法完全消除波动，但是可以减小和控制它。新的质量损失原理表明，只要质量特性偏离其设计目标值，就会造成质量损失，偏离越远，损失越大。因此，为了改进或提高产品质量、降低成本，就必须最大限度地减小和控制围绕设计目标值的波动。如何减小和控制产品实现过程中的波动，已经成为持续性质量改进活动中的核心内容。由于质量设计是从源头上查找并消除引起产品质量缺陷的因素，其能够有效地减小波动并改变以往依靠检验进行事后质量管理的工作方式。因此，在学术界与工业界已形成一个共识，即“产品质量首先是设计出来的，其次才是制造出来的”。

复杂产品是指研发投入大、技术含量高、单件或小批量定制生产的大型产品、系统或基础设施，如航天器、飞机、运载火箭、复杂机电产品、大型计算机等。从制造角度来看，它既具有小批量甚至同类单件定制化的产品特征，又具有多工序、高精度、小波动的特点。与西方工业发达国家相比，尽管在制造常规产品(如电子、计算机、普通工业消费品等)方面，亚洲的中国、日本、韩国等国已经具备与欧美抗衡的能力，但是在复杂产品的设计、制造(如大飞机、大型复杂装备系统等)方面，与欧美还存在较大的差距。因此，研究复杂产品质量控制的理论与方法，不仅将进一步完善和发展质量工程学科，而且对提升我国制造业的质量水平和国际竞争力具有重要的战略意义和实用价值。

复杂产品的质量控制是一类减小、控制或抑制波动的质量工程技术。从现代质量工程的观点来看，产生质量问题的根本原因是波动。波动就是差异、变化、偏差，尽管无法完全消除波动，但可以减小和控制它。新的质量损失原理表明，只要质量特性偏离其设计目标值，就会造成质量损失，偏离越远，损失越大。质量控制的目的在于发现和消除一切可能存在的非随机因素在生产过程中对产品质量特性的影响，旨在减小波动，以确保产品的最终质量。在质量控制领域，两种重要的实现技术就是质量设计和过程控制技术。质量设计的核心是把稳健性设计应用到产品和工艺设计过程中，使得在各种噪声的干扰下，质量特性值的波动尽可能地小。常用的质量设计技术包括经典的试验设计、田口方法、响应曲面和双响应曲面、广义线性模型、计算机试验等。过程控制就是对生产过程的监测控制，维护过程的设计水平，使过程处于稳定的运行状态，并提供减小过程波动所需要的信息。

图产品形成过程及相应的主要工程技术

复杂产品的质量控制基础在于设计。质量控制是一个设定标准(根据质量要求)、分析结果、发现偏差、采取纠正和预防措施的过程。在产品设计与开发阶段所采用的质量工程技术称为质量设计。质量设计主要减少产品/过程的波动，是提高产品质量的主要手段，在设计与开发阶段，必须根据试验成本高、影响因素多、输入与输出间关系复杂的特点，严格定义复杂产品质量控制的设计变量，明确各阶段的质量特征及其质量要求，明晰各阶段的波动传递机制，研究解决复杂产品小样本和非正态响应试验方案的合理设计、设计变量的准确筛选、多维质量特征的协同建模等一系列设计与开发难题，从而提高复杂产品质量设计的成功率。

复杂产品的质量控制重心在于优化。在高度不确定性的制造过程中，由于过程的高波动造成相当多的产品无法满足既定的设计要求，从而造成相当严重的返工或报废成本，因此需要从经济性视角考虑如何在有限的试验资源和制造成本约束下实现产品的经济参数设计，在制造效率与制造精度之间做出一个可行的、合理的决策方案。复杂产品质量设计阶段的质量优化策略，必须考虑最优性、稳健性、可靠性及经济性，分析非正态尺寸零件、多尺寸零件和多元质量特性零件的选配特征，运用质量损失函数、过程优化以及反馈控制技术，研究解决质量优化策略的完备性、选配优化的经济性、子阶段优化的合理分解、优化方法的选择以及优化结果的准确评价等一系列优化难题，从而提高复杂产品质量优化的成功率。

复杂产品质量控制的关键在于监控。复杂产品制造过程的质量监控是质量控制的关键环节之一，通常要求不同时刻获得的过程输出质量特性值之间是独立的，然而在实际中，许多生产过程的输出质量特性值之间常常是自相关的。同时，为避免出现缺陷或次品，必须采用过程控制技术，使关键质量特性处于受控状态。关键质量特性通常由设计制造团队(来自制造工程、质量保证、供应商、工艺、工装、采购、客户服务等部门)共同确定。在复杂产品的制造监控中，必须结合成本因素研究解决不同情境下的调整策略及相应监控策略、复杂产品在线质量控制中的维修策略、多阶段制造过程的故障诊断等问题，从而确定过程的失控状态和采取相应的对策，以提高复杂产品制造过程的监控效率。

作者所在的科研团队长期从事质量管理、质量工程、应用统计及运营管理等方面的研究工作，团队在前人研究工作的基础上，将复杂产品质量控制置于经典的质量控制理论框架之下，并结合复杂产品质量控制的特点，较深入地研究了复杂产品质量设计阶段的关键变量筛选，质量建模与优化理论，复杂产品质量制造阶段的选配和过程能力分析，在线质量监控与调整等理论问题；较系统地从线性和非线性的角度研究复杂产品质量形成过程中的不确定性问题、质量优化过程中的多目标优化问题、多元多尺寸的装配优化问题、监控与维修并行策略等方法技术问题。本书是在团队近十多年来在复杂产品质量控制方面的科研工作的基础上整理而成的。

全书将复杂产品质量控制置于经典的质量控制理论框架之下，并结合复杂产品质量控制的特点，在前人研究工作的基础上，较深入地研究复杂产品设计阶段的关键变量筛选、质量建模与优化理论，复杂产品制造阶段的选配和过程能力分析、在线质量监控与调整等理论问题；较系统地从线性和非线性的角度，研究复杂产品质量形成过程中的不确定性问题、质量优化过程中的多目标优化问题、多元多尺寸的装配优化问题、监控与维修并行策略等方法技术问题。全书的内容结构关系如下图所示。

图全书内容结构关系图

第1章，首先探讨复杂产品的基本概念，然后介绍质量控制理论的发展历程，在此基础上，分析复杂产品质量控制面临的挑战，为全书搭建了一个基本的框架。在复杂产品的质量控制中，无论是离线质量控制还是在线质量控制，其实质都是减小、控制或抑制波动。第2章重点介绍波动理论，以及减小和控制波动的两种途径，为复杂产品质量控制提供理论和方法上的支持。

第3、4章重点介绍复杂产品质量设计的几个基本问题，即质量设计的控制变量筛选、质量设计的经验模型构建。其中第3章从一般线性模型、非线性模型和元模型的角度研究控制变量的筛选问题，提出基于序贯分支和贝叶斯的变量筛选方法。在此基础上，第4章重点从线性不确定性和非线性不确定性的角度，研究相关多响应下的似不相关回归和组合建模技术。

第5～7章重点围绕复杂产品的质量优化和制造过程能力展开研究。其中，第5章重点研究复杂产品质量设计阶段的质量优化策略，具体内容包括稳健性与可靠性、稳健性与经济性的并行优化方案；第6章重点研究复杂产品制造阶段的选配优化问题，主要内容包括非正态尺寸零件、多尺寸特性零件和多元质量特性零件的选配优化；第7章为复杂产品制造阶段的过程能力研究。

复杂产品制造过程的质量监控是质量控制的关键环节之一，面临制造过程的许多自相关、信息繁杂的问题，第8、9章重点围绕自相关过程、多阶段过程的在线调整和监控展开研究，主要内容包括不同情境下的调整策略及相应的监控策略构建与分析。

维修理论的发展与应用为复杂产品在线质量控制提供了新的监控思路。第10章对批量生产方式和小批量生产方式下两阶段监控与维修策略展开详细的探讨，构建不同维修策略与在线监控策略融合的机制。

本书从离线质量控制和在线质量控制的角度，针对复杂产品质量控制中的难点问题，采用统计模型法、仿真试验法、数值计算法等多种研究方法，系统地研究复杂产品质量控制的理论与方法。因此，本书的研究将进一步完善和发展质量工程，对提升我国制造业的质量水平和竞争力具有重要的理论和应用价值。

复杂产品的质量控制理论与方法

马义中等著

责任编辑：郝悦

内容简介

本书旨在及时总结理论研究成果和经验，以期为高速列车设计、分析、运用和维护提供更加系统的理论和依据。本书简述了复杂产品实现过程中质量控制的特点和难点，在经典的质量控制理论框架下，从离线质量控制和在线质量控制的角度，较深入地研究了复杂产品质量控制理论与方法。第1章首先探讨了复杂产品的基本概念，然后介绍了质量控制理论的发展历程。第2章重点介绍波动理论及减小和控制波动的两种途径，为复杂产品质量控制提供理论和方法上的支持。第3、4章重点介绍了复杂产品质量设计的几个基本问题，即质量设计的控制变量筛选、质量设计的经验模型构建。第5～7章重点围绕复杂产品的质量优化和制造过程能力展开研究。复杂产品制造过程的质量监控是质量控制的关键环节之一，面临制造过程的许多自相关、信息繁杂的问题，第8、9章重点围绕自相关过程、多阶段过程的在线调整和质量监控展开研究。同时，维修理论的发展与应用为复杂产品在线质量控制提供了新的监控思路。第10章对批量生产方式和小批量生产方式下两阶段的监控与维修策略展开了详细的探讨，构建了不同维修策略与在线监控策略融合的机制。

目录速览

第1章绪论11.1复杂产品概述11.2质量控制理论的发展历程31.3复杂产品质量控制面临的挑战51.4本书的主要内容和逻辑关系7参考文献9第2章质量控制理论基础.1产生质量问题的根本原因.1.1波动的概念.1.2波动引起产品缺陷.1.3波动产生的原因.2随机波动的统计规律性.2.1过程的概念.2.2随机波动输出结果的统计规律性.3新的质量损失原理.4离线质量控制.4.1稳健设计的基本原理.4.2试验设计的实施过程.4.3计算机试验.5在线质量控制.5.1统计过程控制技术的基本原理.5.2控制图失控的判定准则.5.3工程过程控制的基本原理25参考文献26第3章复杂产品设计阶段的控制变量筛选.1基于线性模型的序贯变量筛选.1.1序贯分支方法的基本原理及步骤.1.2位置效应和散度效应下的因子分类筛选.1.3仿真试验.2基于广义线性模型的贝叶斯变量筛选.2.1广义线性模型的基本理论与方法.2.2基于广义线性模型的贝叶斯估计与筛选试验分析.2.3Jeffreys先验.2.4回归参数的贝叶斯估计.2.5MCMC模拟方法.2.6实例分析.2.7仿真试验分析.3基于广义线性模型的两阶段贝叶斯变量筛选.3.1贝叶斯模型的选择与评价方法.3.2基于广义线性模型的两阶段贝叶斯变量与模型选择方法.3.3先验分布的选择.3.4两阶段贝叶斯变量与模型选择方法.3.5实例分析.4基于元模型的贝叶斯变量筛选.4.1基于稀疏先验模型的快速贝叶斯回归元建模.4.2基于正则化和罚似然框架的讨论.4.3试验结果与分析75参考文献86第4章复杂产品设计阶段的质量建模.1相关多响应情形下的似不相关质量建模.1.1SUR模型的贝叶斯推论.1.2基于贝叶斯后验区间的稳健优化方法.1.3性能评价指标.1.4Nd:YLF激光制孔过程研究.2结构不确定下的贝叶斯组合质量建模.2.1贝叶斯模型平均的基本原理.2.2考虑因子效应原则的先验分布选择.2.3改进BMA的构建步骤.2.4实例分析.2.5仿真试验分析.3基于包容性检验的质量建模.3.1包容性检验的基本原理.3.2基于包容性检验的响应曲面建模方法.3.3实例分析4.3.4仿真试验分析.4高度非线性的多源组合质量建模.4.1常见的单个建模技术.4.2所提方法.4.3案例研究：激光微钻孔工艺.4.4数值例子：再论微钻孔过程.4.5结论与讨论参考文献第5章复杂产品设计阶段的质量优化.1考虑位置效应和散度效应的优化策略.1.1多元损失函数法.1.2稳健损失函数法.1.3实例分析.1.4方法讨论.2稳健性与可靠性并行的优化策略.2.1多元质量损失函数.2.2结合多元质量损失与贝叶斯后验概率的多响应稳健参数设计.2.3实例分析.2.4讨论.3稳健性与经济性并行的优化策略.3.1模型构建.3.2参数优化.3.3试验分析参考文献第6章复杂产品制造阶段的选配优化.1非正态尺寸零件的选配优化.1.1问题背景和数学模型.1.2分组优化选配方案求解算法实现.1.3数值仿真.2多尺寸特性零件的选配优化.2.1基于改进田口质量损失模型的多尺寸装配目标函数构建.2.2基于NSGA-II的多尺寸链精确选择装配流程.2.3实例分析与数值仿真.3多目标复杂零件的选配优化.3.1CPSAP质量控制模型的框架和实施步骤.3.2CPSAP质量控制模型的功能.3.3实例分析.4多元质量特性零件的选配优化.4.1多元质量特性的多目标质量损失函数构建.4.2基于SPEA2的多元质量特性的多目标质量损失算法的实现.4.3案例分析与数值仿真参考文献第7章复杂产品制造阶段的过程能力测算.1单值数据下的过程能力测算.1.1单值数据情况下均值和方差的响应曲面模型.1.2基于熵权法的多元过程能力指数.1.3基于过程能力指数的多元质量特性稳健参数设计.1.4案例分析.2区间估计下的过程能力测算.2.1单点过程能力指数估计的不足.2.2Bootstrap方法.2.3过程能力指数Cpk的三种Bootstrap置信区间.2.4过程能力指数Cpk的三种改进置信区间.2.5仿真研究7.2.6案例分析.3多阶段复杂过程的过程能力测算.3.1基于线性状态空间的CPMP模型.3.2基于预先指定控制及调整策略的过程变异性.3.3CPMPCI的计算.3.4案例分析参考文献第8章复杂产品制造阶段的在线调整.1自相关过程的调整策略.1.1自相关过程.1.2过程的模型描述及参数估计.1.3基于序贯蒙特卡罗法的过程调整策略.1.4算例.1.5仿真分析.2随机误差下的调整策略.2.1设置调整问题.2.2考虑调整随机误差的过程模型及参数估计.2.3最优调整策略3.2.4最优调整策略的实现.2.5算例.2.6仿真分析.3参数已知多变量过程的调整策略.3.1过程模型及参数估计.3.2最优调整策略.3.3最优调整策略的实现.3.4算例.3.5参数对调整策略效果的影响分析.3.6调整效果比较.4参数未知多变量过程的调整策略.4.1过程模型及参数估计.4.2最优调整策略.4.3算例.4.4调整效果的仿真分析参考文献第9章复杂产品制造阶段的质量监控.1自相关过程的质量监控.1.1均值向量的残差控制图理论介绍.1.2均值向量的残差控制图理论ARL仿真分析一.1.3均值向量的残差控制图理论ARL仿真分析二.2两阶段相关过程的质量监控.2.1过程模型.2.2触发CUSUM-CUSCORE控制图的设计.2.3仿真分析.3考虑测量误差的质量监控.3.1变采样间隔控制图.3.2考虑测量误差的变采样间隔控制图设计.3.3算例说明.4基于机器学习的质量监控.4.1诊断制造过程的神经网络方法.4.2概率神经网络原理.4.3基于概率神经网络控制图模式识别的过程异常诊断参考文献第10章复杂产品制造阶段的监控与维修策略.1批量生产方式下两阶段监控与维修策略.1.1一般情形下的成本分析10.1.2考虑人力成本、生产率以及停时损失情形下的成本分析.1.3机会维修策略情形下的成本分析.2小批量生产方式下两阶段监控与维修策略.2.1问题描述与假设10.2.2模型构建与求解10.2.3案例分析与敏感性分析.3经济和经济统计视角下两阶段监控与维修策略.3.1模型假设.3.2模型构建与分析.3.3优化策略构建.3.4案例分析与敏感性分析参考文献

声明：转载此文是出于传递更多信息之目的。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者持权属证明与本网联系，我们将及时更正、删除，谢谢。邮箱

转载请注明：http://www.jinyawz.com/zflzy/10524.html