| 摘要 | 第9-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 质量控制发展阶段概况 | 第15-16页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.3 国内研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 论文的主要内容和结构 | 第19-20页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第19页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第19-20页 |
| 1.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 多品种小批量生产模式下的质量控制分析 | 第21-27页 |
| 2.1 多品种小批量质量控制面临的问题及解决方案 | 第21-22页 |
| 2.1.1 多品种小批量质量控制面临的问题 | 第21页 |
| 2.1.2 多品种小批量质量控制的解决方案 | 第21-22页 |
| 2.2 多品种小批量生产模式下的动态多元质量控制 | 第22-25页 |
| 2.2.1 统计变换处理 | 第22-23页 |
| 2.2.2 多元过程能力分析 | 第23-25页 |
| 2.2.3 利用贝叶斯方法构建质量控制体系 | 第25页 |
| 2.3 企业现状介绍 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于工序质量的数据采集及相似工序分析 | 第27-38页 |
| 3.1 工序质量实时数据采集层 | 第27-28页 |
| 3.2 模糊物元 | 第28-29页 |
| 3.2.1 模糊物元的定义 | 第28-29页 |
| 3.2.2 模糊物元的特性 | 第29页 |
| 3.3 工序的相似分析 | 第29-33页 |
| 3.3.1 影响工序质量的因素 | 第29-30页 |
| 3.3.2 工序相似度计算 | 第30-31页 |
| 3.3.3 模糊物元模型 | 第31-32页 |
| 3.3.4 距离定义工序关联度 | 第32-33页 |
| 3.4 案例分析 | 第33-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 多元过程能力分析 | 第38-58页 |
| 4.1 过程能力指数 | 第38-40页 |
| 4.1.1 过程能力指数的概况 | 第38页 |
| 4.1.2 过程能力指数发展历程 | 第38-40页 |
| 4.2 数据转换 | 第40-42页 |
| 4.2.1 具有原始数据的数据转换 | 第40-41页 |
| 4.2.2 无原始数据的数据转换 | 第41页 |
| 4.2.3 原始数据与实时数据相结合的数据转换 | 第41-42页 |
| 4.3 标准化检验 | 第42-44页 |
| 4.3.1 数据的标准化及正态性研究 | 第42-43页 |
| 4.3.2 均值与方差一致性检验 | 第43-44页 |
| 4.4 多元过程能力分析方法 | 第44-52页 |
| 4.4.1 多元过程能力指数的计算方法 | 第44-49页 |
| 4.4.2 基于联合权重的多元过程能力指数计算方法 | 第49-52页 |
| 4.5 案例分析 | 第52-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 多品种小批量生产模式下的贝叶斯动态多元质量控制 | 第58-71页 |
| 5.1 贝叶斯方法 | 第58-59页 |
| 5.2 先验信息和参数估计 | 第59-61页 |
| 5.2.1 先验信息的选取 | 第59页 |
| 5.2.2 贝叶斯分析理论的参数估计 | 第59-61页 |
| 5.3 建立贝叶斯动态质量控制图 | 第61-62页 |
| 5.4 多变量贝叶斯更新和成本函数 | 第62-65页 |
| 5.4.1 多变量贝叶斯更新 | 第62-64页 |
| 5.4.2 成本函数 | 第64-65页 |
| 5.5 案例分析 | 第65-70页 |
| 5.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论与展望 | 第71-73页 |
| 结论 | 第71-72页 |
| 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 附录A (攻读学位期间所发表的学术论文目录) | 第78页 |