多品种小批量生产模式下基于相似元的工序能力分析

随着社会的发展和科技的进步,消费者对于产品的需求呈现多样化,因此多品种小批量生产模式成为制造业的一大主流趋势,但由此带来的加工数据量少的问题给企业生产过程的质量控制及工序能力分析带来了困难。为了解决这个问题,利用相似元理论,根据影响工序的各种因素,将与目标工序相似的其他工序合并成组,通过数据转换扩大样本容量,进而利用大样本加工数据对目标工序进行质量控制和工序能力分析。以某生产车间车削工序为例,计算出该工序的工序能力指数,所得结果与实际情况相符。结果表明,该方法可以给多品种小批量生产模式下企业的质量控制和工序能力分析工作带来许多便捷。     

基于成本控制的小批量生产工序能力指数研究

传统的工序能力指数分析方法仅仅从统计质量管理的角度对过程能力进行分析,而忽略了所加工产品的不同批量、不同价值、不同加工工序成本的影响。对国内外多品种、小批量的工序能力指数研究现状进行了回顾,在对工序能力指数的点估计及置信区间进行分析的基础上,提出了基于成本控制的多品种、小批量生产方式下确定工序能力指数的方法,从而达到降低生产加工过程成本的目的。     

面向多品种小批量生产的工序能力指数计算

在概述一般的工序能力指数计算方法的基础上，提出应用成组技术把工艺过程相似、结构相同而公差要求不同的零件归类，通过数据变换转化为服从同一分布的数据，由此计算工序能力指数，旨在解决多品种小批量生产方式下计算工序能力指数中数据不足和工序能力指数繁杂的问题。     

基于工序成本的多元过程能力指数分析

单一的多元过程能力指数在反映企业制造多元质量特性产品能力时存在缺陷,无法反映由于各工序成本的差异而造成的工序能力重要性的差别.基于此,从企业工序质量控制和工序成本关系的角度来分析,构建了基于工序成本修正的多元过程能力指数,反映企业的成本控制能力和产品竞争能力.最后,通过修正得到的多元过程能力指数,一方面优选企业的质量改进或控制方案,另一方面判定企业在同类产品制造中的实际质量控制能力和过程成本损失差异.     

基于综合权重的整车物流服务能力理想模糊物元评价

针对整车物流服务供应商服务能力的评价问题,将整车物流企业服务能力界定为关系协调能力、物流运作能力、信息能力、客户服务成本、客户服务质量和创新能力的集合.根据物元可拓理论和理想解法的思想,定义理想模糊物元和负理想模糊物元,利用兼顾主观偏好和客观信息的综合权重赋值法,提出了基于综合权重的整车物流服务能力理想模糊物元评价方法...     

考虑安全的IFAHP—模糊物元露天采场爆破效果评价

针对目前爆破效果评价中偏重爆破经济技术因素而轻视人员设备安全的问题,提出了考虑安全的爆破效果评价,建立了考虑安全的露天采场爆破效果评价体系.鉴于爆破效果评价体系的多元、复杂及模糊特性,运用改进的模糊层次分析法(IFAHP)引入三标度法、模糊一致矩阵以及和行归一法获得考虑安全的爆破效果影响因子权重排序.在模糊物元理论的基础上提出了考虑安全的露天采场爆破效果IFAHP-模糊物元评价方法,并确立了该方法等级量化标准.将该法运用于某露天采场爆破效果评价,结果表明该方法可有效实现对露天采场基于安全的爆破效果客观评价.     

基于模糊信息熵物元的军队油库投资改造决策研究

将模糊物元和信息熵相结合,引入了模糊信息熵物元决策分析方法,为军队油库投资改造的决策问题提出一条新思路.该方法的决策过程为:构造各类复合模糊信息熵物元,建立投资预案的评价模型,按照模糊信息熵大小排序找出最佳投资方案.用实例表明该方法在军队油库的改造决策过程中是非常有效的.     

基于改进田口方法的轮毂装配过程质量控制研究

针对风力机轮毂装配工序的质量控制问题，结合多品种小批量生产模式的特点，提出了一种面向定位布置的轮毂装配关键工序识别与监控的方法。综合考虑轮毂装配生产中的成本因素及相对质量损失，制定装配工序的质量特性损失标准，采用改进的质量损失函数识别轮毂装配关键工序；为解决统计过程控制（SPC）方法应用于小批量生产模式的瓶颈，引入基于直觉模糊集的工序相似性分析与评定方法，通过分析工序相似性的影响因素，构建轮毂装配成组工序相似性评判指标体系及评定模型，完成工序相似性的测度。最终使用SPC方法监控管理轮毂装配关键工序，确保轮毂的装配质量。该研究为小批量生产模式中运用SPC方法管理过程质量提供了理论依据。     

基于相似案例的产品可拓重构设计方法

目的 为了快速构建符合客户风格需求的产品概念设计方案,本文以客车造型设计为例,提出产品可拓重构设计方法。方法 首先,在用客车案例来表达数据结构的基础上,构建整车Metadata和关键几何特征Metadata的索引机制。其次,借助意象尺度图和KNN算法在数据库中检索出相似案例。最后,将产品造型视为可拓学理论中的物元,利用物元的多种可拓变换方式,从而实现产品造型概念方案的生成。结论 客车造型设计实例的分析结果表明,这种基于相似案例的产品可拓重构设计方法能够满足客户对产品造型风格的需求,可避免在造型设计过程中对设计师主观意识的依赖过强和客观知识使用不足的缺陷。     

基于过程能力指数的抽样风险研究

如果将生产过程中上一道工序的加工过程（设备）视为生产者,而紧邻的下一道工序的加工过程（设备）视为使用者,则上道工序加工的零部件在通过质量抽样检验进入下道工序的过程中．就将产生抽样风险。而由抽样风险确定的抽样方案直接关系到加工过程质量控制和检验成本控制等加工效率问题。考虑到许多大批量自动生产线的检验设备已经具备在线计算过程能力指数的能力．提出了一个基于过程能力指数的抽样风险分析方法,通过计算过程能力指数,得到相应的抽样风险．进而确定合理的抽样检验方案,从而将加工过程的重要指标——过程能力指数与抽样检验方案之间建立了联系。最后,以某汽车发动机曲轴生产线加工过程为例进行了抽样风险分析。     

A manufacturing resource allocation method with knowledge-based fuzzy comprehensive evaluation for aircraft structural parts

Manufacturing of aircraft structural parts has the characteristics of multiple varieties, complex structures and small batches, which make the manufacturing resource allocation highly difficult. This paper proposes a manufacturing resource allocation method with knowledge-based fuzzy comprehensive evaluation, considering multiple manufacturing resources including process planners, machine tools and cutting tools, as well as manufacturing process schemes of aircraft structural parts. Knowledge in terms of experts’ experience and historical data is used for fuzzy comprehensive evaluation. A manufacturing resource allocation model is proposed based on the analysis of manufacturing processes of aircraft structural parts. The capability of planners, the complexity of structural parts, the reliability of machine tools, the reliability of cutting tools and the correlations between manufacturing resources and structural parts are evaluated using the fuzzy comprehensive evaluation method. Multiple manufacturing resources are allocated based on the fuzzy comprehensive evaluation results. A prototype system has been implemented and a case study is used to validate the proposed approach.     

Measuring the manufacturing process yield based on fuzzy data

The process yield is the most basic and common criterion used in the manufacturing industry as the basis for measuring process performance. In the conventional case, the underlying data for a manufacturing process are obtained from the output responses of continuous quantities that are always assumed to be real numbers. However, measurement of the output process occasionally appears to be imprecise in practical situations. Accordingly, the output responses should be assumed to be so-called fuzzy data. We propose a constructive methodology to obtain the fuzzy estimate of the yield index S _pk with the help of the extension principle of fuzzy sets theory. This study, based on an analytical approach, is an advancement over existing technology in the area of process capability analysis that is easy to implement in plant applications.     

粉体密实变螺距螺杆结构设计与仿真分析

目的 为解决现有制丝评价系统粗放,只注重质量结果的评价,忽略控制过程本身的问题,建立适应当前工艺现状和过程控制数据分布特点的综合评价与管控方法。方法 通过在工段、工序、工艺参数多层级间构建科学的评价结构,采用层次分析法计算各层级间指标权重,基于模糊算法建立百分制质量指数表征函数,最终通过批次综合得分Sbatch模型进行工艺质量评估。结果 新构建的评价模型精准科学地评估了批次全工序过程控制水平,根据综合得分,可以实时追溯批次弱项指标并改进,批次优秀率(批次综合得分大于95分)达91.2%。结论 构建了集约的制丝评价体系,从工艺参数到工序深入挖掘分析生产过程控制情况,实现了由结果评价向过程评价的转变,给生产操作工和工艺管理员提供实时借鉴,不断提高过程控制水平。     

Fuzzy-based analysis of process capability for assembly quality assessment in mechanical assemblies

Process capability indices are useful tools for evaluating the ability of a process to produce products that meet certain specifications. The assembly quality is dependent on the distribution of variations of assembly dimensions, which is in turn dependent on mating conditions in the mechanical assembly. Since it is often difficult to measure the assembly dimensions in the production stages, they are not considered as a direct inspection objective. Rather, the inspection and evaluation of quality is carried out by specifying whether the assembly requirements satisfy the specified limits. Therefore, we can basethe process capability indices on the assembly dimensions. In most real life cases, the observations are fuzzy. In this paper, a novel method based on fuzzy concepts for process capability analysis of assembly dimensions in mechanical assemblies is presented. According to this scheme, sample observations of manufactured variables are described as fuzzy numbers. The proposed method is able to estimate the ability of the manufacturing process in satisfying the assembly quality in the mechanical assemblies with asymmetric tolerances which have non-normal distributions. In this paper, a proper criterion based on the probability of fuzzy set to interpret the computed fuzzy results is proposed, so these results are converted to the interpretable results for making a decision to evaluate the assembly quality. Furthermore, a new fuzzy-based quantity factor for expressing the percent contributions of effective manufacturing variables on the assembly quality is presented. The application of the presented method is demonstrated through an example and its results are discussed.     

异地企业远程有限元分析服务系统研究

针对中小型企业利用网络环境下的有限元分析技术有效进行产品开发的需求，提出了基于Web的远程有限元分析服务平台的体系结构，并设计了其工作流程。该服务平台系统主要采用了基于层次分析法和模糊综合评价法的计算机辅助工程（CAE）服务能力评价机制、协同分析的数据交换技术、基于角色一任务的系统访问控制策略和任务规划与监控机制等关键技术，实现了有限元应用资源的集成。该系统为某型号精密卧式加工中心提供了远程有限元分析服务，服务结果表明，该系统实现了网络环境下有限元分析技术的有效利用，验证了系统的可用性。     

基于FCM和图割的交互式图像分割方法

为了提高在前景和背景颜色相似情况下图像的分割效果,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)和图割的交互式图像分割方法。首先,利用分水岭算法对图像进行预处理,将图像分成多个小区域,用区域代替像素点进行分析。然后,采用模糊C均值算法对用户标记的前景区域和背景区域分别进行聚类分析,挖掘用户交互所提供的隐藏信息。用未标记区域的颜色分量到前景区域及背景区域类心的最小距离表示相似能量,用未标记区域与其相邻区域的相关性表示先验能量。最后,利用最大流/最小割算法求能量函数的全局最优解。与其他方法相比,该文方法具有较好的分割性能,能从前景背景相似的图像中较精确地提取感兴趣的物体,且用户操作简单。     

基于三角模糊数的测试性分配方法

在考虑多因素影响的测试性分配中,需要专家通过两两比较来确定诸因素的相对重要性．然而由于人们的判断具有模糊性和不确定性,故在构造比较判断矩阵时所给出的判断往往不是确定的数值．针对这一问题,本文提出基于三角模糊数的测试性分配方法．该方法用三角模糊数表示专家评判数值范围,考虑人判断的模糊性,将无弹性的硬指标转化成模糊的软指标,建立基于三角模糊数的结构模型,同时结合层次分析（APH）方法进行指标权重的确定,由得到的权重进行测试性指标的分配．最后结合实例对本方法进行应用研究,应用结果验证了此方法的可行性．     

A weighted variance capability index for general non‐normal processes

Process capability indices are considered to be one of the important quality measurement tools for the continuous improvement of quality and productivity. The most commonly used indices assume that process data are normally distributed. However, many studies have pointed out that the normally‐based indices are very sensitive to non‐normal processes. Therefore we propose a new process capability index applying the weighted variance control charting method for non‐normal processes to improve the measurement of process performance when the process data are non‐normally distributed. The main idea of the weighted variance method is to divide a skewed or asymmetric distribution into two normal distributions from its mean to create two new distributions which have the same mean but different standard deviations. In this paper we provide an example, a distribution generated from the Johnson family of distributions, to demonstrate how the weighted variance‐based process capability indices perform in comparison with another two non‐normal methods, namely the Clements and Johnson–Kotz–Pearn methods. This example shows that the weighted variance‐based indices are more consistent than the other two methods in estimating process fallout for non‐normal processes. Copyright © 1999 John Wiley & Sons, Ltd.