多元质量管理控制图文献综述及应用

  本文关键词：百年质量管理历程与当前的质量管理形势，由笔耕文化传播整理发布。

图4 允许补偿的加班时数单值控制图

图5 会议时数单值控制图

2、基于主成分分析的多元控制图

利用SPSS软件进行主成分分析，得到样本主成分得分，再利用MINITAB软件对最后主成分得分进行处理，绘制控制图，结果如下：

图6 主成分得分单值控制图

3、图像分析

从一元均值控制图中我们可以看出，法定加班出勤时数第12个样本点失控，特殊事件处理加班时数第11个样本点失控，而会议时数第1、5、14、16样本点失控。在判断上述各项监控指标，基本可以认为除会议时数外其余时数在数据收集期中是稳定的，其波动则是由一般原因引起的。但在综合考虑上述所有重要特征时，便只能通过多元的方法来测定其稳定性。从图6中我们可以看出，第11个监控点失控，综合考虑上述特征，可能是由于出现特殊事件才引起的失控。但主成分分析亦有其不可忽视的缺点，，即主成分与原变量之间的对应关系不确定，新主成分含义难以解释，数据最好能超过样本数目，且样本远大于指标会导致部分信息丢失。

六、结论

随着在线测量技术、传感技术和计算机技术的不断发展，对过程变量取值的实时采集变得非常便利，多元统计过程控制得到广泛应用。为了对多元过程实施统计监控，人们借助于一元控制图的思想，设计出了多种适用于对多元工业过程实施统计监控的多元控制图，包括多元均值控制图、多元单值控制图、多元离差控制图、三向控制图、MCUSUM控制图、MEWMA控制图和基于PCA降维方法的多元统计控制图等。由于任何单一特性或多个特性的组合都可能有均值、方差或相关系数的变化，这就使得很难直接从多元控制图的失控信号推

断出导致过程行为变化的根本原因。随着多元过程维数的增加，这一问题变得更加突出，已经成为多元统计控制图理论研究中的难点和热点问题。

【参考文献】

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【附录数据】

1、主成分分析解释总方差表

2、主成分变量系数表

法定加班出勤时数 特殊事件处理加班时数 处理遗留人员加班时数 允许补偿的加班时数 会议时数

3、主成分得分表 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

s1

-0.156026829 0.073583254 0.599449644 -0.576614535 0.527696098

y1 -1.86 0.93 0.64 2.04 1.13 -0.13 -0.08 1.4 0.47 2.27 0.72 -0.9 -0.27 -2.26 -1.98 -2.13 s2

-0.64788667 0.677577055 -0.285570251 0.114072627 0.163000812

y2 y3 0.87 -0.02 -0.43 -1.44 0.8 -1.13 0.22 -0.13 -0.2 -0.24 0.1 -0.9 0.2 0.18 -2.03 0.84 0.44 0.63 -0.36 -0.51 2.77 1.93 -1.74 2.3 -0.07 -0.24 -0.3 -0.69 -0.43 -0.22 0.17 -0.37 s3

0.661071305 0.606168349 0.198906625 0.31871375 0.23324314

y -3.04 0.05 1.14 4.53 1.97 -1.08 0.25 1.55 2.16 3.98 6.7 -1.58 -0.9 -5.93 -5 -4.8

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