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    基于ExtendSim 的VSI 均值控制圖改進(jìn)方法

    2014-05-27 13:15:26萬,張
    關(guān)鍵詞:偏移量正態(tài)分布均值

    周 萬,張 瑩

    (武漢理工大學(xué) 物流工程學(xué)院,湖北 武漢430063)

    在實(shí)際生產(chǎn)活動中,最常用的控制圖是產(chǎn)品計(jì)量特性服從正態(tài)分布的固定抽樣區(qū)間(fixed sampling intervals,F(xiàn)SI)均值控制圖??勺兂闃訁^(qū)間(variable sampling intervals,VSI)均值控制圖是對FSI 均值圖的一種改進(jìn),它試圖采用可變的抽樣區(qū)間來減少控制圖報(bào)警所需要的時(shí)間,通過理論計(jì)算可以證明VSI 均值圖的工作性能優(yōu)于FSI 均值圖[1-2]。

    FSI 均值圖將μ -3σ 設(shè)置為控制下限(lower control line,LCL)、μ+3σ 設(shè)置為控制上限(upper control line,UCL)、μ 設(shè)置為中心線(center line,CL)。VSI 均值控制圖除了具有LCL、CL、UCL 3條線之外,還增加了下警戒線(lower warning line,LWL)和上警戒線(upper warning lin,UWL)。LWL=μ0-k'σ0,UWL=μ0+k'σ0,如圖1 所示,d1對應(yīng)的區(qū)域?yàn)榫溆?,樣本均值落在該區(qū)域時(shí),使用短抽樣區(qū)間d1抽取下一個(gè)樣本,d2對應(yīng)的區(qū)域?yàn)橹行挠颍瑯颖揪德湓谠搮^(qū)域時(shí),使用長抽樣區(qū)間d2抽取下一個(gè)樣本,樣本均值落在最上和最下兩塊區(qū)域時(shí),控制圖報(bào)警,停止生產(chǎn)過程。

    圖1 VSI 均值控制圖

    在VSI 均值圖的研究方面,郭寶才等[3-4]對FSI 及VSI 均值圖的性能進(jìn)行了研究,指出VSI 均值圖比FSI 均值圖具有更好的工作性能;張斌等[5]研究了VSI 均值圖的優(yōu)化設(shè)計(jì)問題;ZHANG等[6]研究了參數(shù)未知的正態(tài)分布VSI 均值圖,得到了不同參數(shù)條件下VSI 均值圖的工作性能指標(biāo);MAHADIK[7]研究了具有可變樣本容量、可變抽樣區(qū)間,以及警戒線(variable sample size,sampling interval,and warning limits,VSSIWL)的均值圖,并將其與VSSI(variable sample size,sampling interval)均值圖,以及VSSI(1,3)均值圖的工作性能進(jìn)行比較,計(jì)算結(jié)果發(fā)現(xiàn),合適的參數(shù)選擇對于VSSIWL 均值圖的工作性能非常重要,在多數(shù)情況下,VSSIWL 的工作性能介于VSSI 與VSSI(1,3)之間。上述研究主要通過理論計(jì)算對VSI 均值圖進(jìn)行研究,采用理論推導(dǎo)的方式對控制圖工作性能進(jìn)行改進(jìn)。相對于FSI 均值圖,通過上述研究方法得到的VSI 均值圖在工作性能方面的優(yōu)勢不夠明顯,控制圖工作性能的改進(jìn)程度較小。因此,通過采用理論推導(dǎo)與仿真實(shí)驗(yàn)相結(jié)合的方法,對VSI 均值圖的抽樣過程進(jìn)行模擬和改進(jìn),得到了改進(jìn)的VSI 均值圖,仿真實(shí)驗(yàn)表明,該方法能夠有效改進(jìn)VSI 均值圖的工作性能。

    1 FSI 和VSI 均值圖性能指標(biāo)的計(jì)算

    設(shè)生產(chǎn)過程處于受控狀態(tài)時(shí)產(chǎn)品總體的計(jì)量特性服從正態(tài)分布N(μ0,σ),在抽取第一個(gè)樣本時(shí)生產(chǎn)過程已經(jīng)發(fā)生異常,總體均值μ0發(fā)生了偏移,偏移量為δ = |μ0-μ1|/σ0,δ 在0 ~2 之間取值,以0.1 為步長逐漸增長。當(dāng)生產(chǎn)過程異常時(shí),計(jì)量特性服從正態(tài)分布N(μ0+δσ0,σ)。假設(shè)每個(gè)樣本的樣本容量為m,則樣本均值服從正態(tài)分布N(μ0+δσ0,σ20/m)。產(chǎn)品總體均值發(fā)生偏移使得被抽取的樣本落在上下控制限之外的概率變大,并且均值偏移量δ 越大,樣本落在控制限之外的概率越大。

    在比較各種控制圖的好壞時(shí),平均鏈長(average run length,ARL)和平均報(bào)警時(shí)間(average time to signal,ATS)是很重要的指標(biāo),通常的做法是固定二者的可控ARL 或ATS,之后比較失控ARL 或ATS,失控ARL 或ATS 越小的控制圖的檢測能力越好[8]。由于FSI 均值圖的ARL 與ATS相等,VSI 均值圖的ARL 與ATS 不相等,通過控制FSI 與VSI 均值圖在受控狀態(tài)時(shí)擁有相同的報(bào)警所需平均樣本數(shù)[9](average number of sample to signal,ANSS),比較二者失控狀態(tài)下的ARL 或ATS,ARL 或ATS 越小,則控制圖工作性能越好。

    設(shè)p為樣本均值落在控制限之外的概率,則:

    其中,0 <k'<k。當(dāng)樣本均值落在警戒域時(shí),使用較小的抽樣區(qū)間d1作為抽取下一個(gè)樣本的抽樣間隔;當(dāng)樣本均值落在中心域時(shí),使用較大的抽樣區(qū)間d2作為下一個(gè)樣本的抽樣間隔。由圖1 可知,警戒域和中心域的范圍主要由k'決定,而控制限的大小則由k決定。在比較FSI 和VSI 均值圖的工作性能時(shí),需要使二者的ANSS 相一致。ATS 及報(bào)警時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)差(standard deviation of time to signal,SDTS)的計(jì)算公式如下[10]:

    其中,p1為使用短抽樣區(qū)間的概率,p2為使用長抽樣區(qū)間的概率。由以上公式可以計(jì)算出VSI 均值控制圖的ATS 和SDTS 的理論值,如表1所示。為了使VSI 均值圖在μ =μ0時(shí)具有與FSI均值圖相同的ANSS 和ATS,對于選定的d1和d2,可以利用下式計(jì)算k'的值,從而確定中心域和警戒域范圍。

    FSI 均值圖的ARL、SDRL 以及VSI 均值圖的ATS、SDTS 的理論值如表1 所示,VSI 均值圖所采用控制圖參數(shù)為d1=0.1、d2=1.9、m=5。

    2 ExtendSim 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    ExtendSim 仿真軟件由美國Imagine That 公司采用C 語言開發(fā),可以對離散事件系統(tǒng)和連續(xù)系統(tǒng)進(jìn)行仿真,具有較高的靈活性和可擴(kuò)展性[11]。利用ExtendSim 可以對FSI 均值圖和VSI均值圖的抽樣過程進(jìn)行仿真。仿真模型通過5 個(gè)Random 模塊隨機(jī)生成一次取樣中5 個(gè)產(chǎn)品的不同觀測值,這5 個(gè)產(chǎn)品的計(jì)量特性服從相同參數(shù)的正態(tài)分布。通過Equation 模塊求5 個(gè)觀測值的均值,并將該值賦給Resource Item 的一個(gè)資源,設(shè)定Resource Item 有且僅有一個(gè)資源。Create 模塊每隔1 個(gè)時(shí)間單位生成一個(gè)Item,表示抽取一個(gè)樣本。設(shè)定每次試驗(yàn)的運(yùn)行時(shí)間為2 000 個(gè)時(shí)間單位,運(yùn)行次數(shù)為400 次,利用Set,Get 以及Decision 等模塊實(shí)現(xiàn)重復(fù)抽樣與結(jié)束抽樣等過程。最后利用與Exit 相連的Mean&Variance 模塊對輸出的結(jié)果進(jìn)行跨輪次統(tǒng)計(jì)分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果中的“均值”為ARL 實(shí)驗(yàn)值,“標(biāo)準(zhǔn)差”為SDRL 實(shí)驗(yàn)值。Mean&Variance 模塊選擇“重復(fù)到相對誤差小于0.05 為止”來實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)的精度要求,這種情況下模型的運(yùn)行次數(shù)通常會大于400 次。VSI 均值圖的仿真模型如圖2 所示,模型利用4 個(gè)Decision 模塊判別樣本均值落在警戒域還是中心域。FSI 均值圖和VSI 均值圖相關(guān)性能指標(biāo)的仿真結(jié)果如表1 中的實(shí)驗(yàn)值所示。

    通過計(jì)算理論值與實(shí)驗(yàn)值的相對誤差發(fā)現(xiàn),在所有均值偏移量下,F(xiàn)SI 均值圖的理論值和實(shí)驗(yàn)值一致性良好,ARL 的相對誤差均在0. 03 以下,SDRL 的相對誤差均在0.05 以下。當(dāng)均值偏移量在0.5 以下時(shí),VSI 均值圖的ATS 理論值和實(shí)際值的一致性良好,相對誤差率很小,分別為0.004、0.007、0.001、0.009、0.021 和0.021,隨著均值偏移量逐漸增大,相對誤差率逐漸變大,一致性逐漸變差。當(dāng)均值偏移量較大時(shí),實(shí)驗(yàn)值比理論值少了0.1 個(gè)時(shí)間單位。通過分析,發(fā)現(xiàn)誤差產(chǎn)生的原因在于第一個(gè)樣本應(yīng)該在何時(shí)抽取,仿真實(shí)驗(yàn)所模擬的抽樣過程是在生產(chǎn)過程剛開始時(shí)就抽取第一個(gè)樣本,當(dāng)樣本值超出控制限時(shí),立即停止生產(chǎn)過程。而理論計(jì)算基于的抽樣過程是第一個(gè)樣本必須在第一個(gè)抽樣區(qū)間之后抽取,且第一個(gè)抽樣區(qū)間是在長短抽樣區(qū)間之中隨機(jī)抽取的。由于仿真實(shí)驗(yàn)所模擬的VSI 抽樣過程更符合生產(chǎn)實(shí)際的操作習(xí)慣,因此其結(jié)果更具有指導(dǎo)意義。

    表1 兩種均值控制圖性能指標(biāo)的理論值和實(shí)驗(yàn)值

    圖2 VSI 均值圖的仿真模型

    3 IVSI 均值控制圖的ExtendSim 仿真實(shí)驗(yàn)

    相對于FSI 均值圖而言,VSI 均值圖在ATS和SDTS 指標(biāo)上有所改進(jìn),但改進(jìn)程度不明顯,并且相對于ATS,SDTS 的值過大,在數(shù)值上基本與ATS 相等,這說明在不同的抽樣試驗(yàn)中,報(bào)警時(shí)間的波動非常大。為了使VSI 均值圖對于小的均值偏移反應(yīng)更加靈敏,需要對VSI 均值圖加以改進(jìn),筆者將討論一種基于ExtendSim 的改進(jìn)VSI(improved variable sampling intervals,IVSI)均值圖,該IVSI 均值圖對于較小的均值偏移擁有明顯減小的ATS 和SDTS,因而具有更好的工作性能。

    產(chǎn)品計(jì)量特性服從正態(tài)分布,通過簡單變換可轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。設(shè)計(jì)量特性服從正態(tài)分布,x~N(μ0,σ20),則(x-μ0)/σ0~N(0,1)。對于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,樣本均值的期望為0,利用ExtendSim 考察標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布樣本均值累積求和的特性,比較當(dāng)δ 分別為0 和0.1 時(shí)的樣本均值累積和隨抽樣過程的變化情況,當(dāng)δ =0 時(shí),樣本均值的累積和趨向于圍繞y=0 上下波動,而當(dāng)δ =0.1 時(shí),樣本均值的累積和趨向于圍繞某條直線y=kx上下波動,如圖3 所示。利用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布樣本均值累積和這一特性,可以對VSI 均值圖加以改進(jìn),從而使得新的IVSI 均值圖對于較小的均值偏移量反應(yīng)更為靈敏。新的IVSI仿真模型應(yīng)該滿足以下兩個(gè)條件:①當(dāng)均值偏移量δ =0時(shí),IVSI 均值圖的ATS 值應(yīng)該不小于VSI 均值圖的ATS,并且IVSI 均值圖的ANSS 值應(yīng)該小于或大致等于VSI 均值圖的ANSS。②當(dāng)均值偏移量δ≠0 時(shí),IVSI 均值圖的ATS 值應(yīng)該小于VSI 均值圖的ATS,并且IVSI 均值圖的SDTS 值應(yīng)該小于VSI 均值圖的SDTS,此外IVSI 均值圖的ANSS 值應(yīng)該小于或大致等于VSI 均值圖的ANSS。

    IVSI 的仿真模型如圖4 所示。

    圖3 樣本均值累積和仿真結(jié)果界面圖

    圖4 IVSI 均值控制圖抽樣過程仿真模型

    為了使IVSI 均值圖滿足要求,在仿真模型中添加一個(gè)Holding Tank 模塊用于實(shí)現(xiàn)樣本均值的累積求和。通過比較當(dāng)前樣本均值的大小,選擇較大的作為決定下一個(gè)抽樣區(qū)間取值的判別值。在IVSI 仿真模型中,長短抽樣區(qū)間分別選取0.1 和1.9。為了使IVSI 滿足條件①,必須適當(dāng)弱化樣本均值累積和在IVSI 均值控制圖中的作用,這是因?yàn)楫?dāng)δ=0 時(shí),樣本均值累積和很有可能超出控制限,使控制圖過早報(bào)警,將樣本均值累積和除以一個(gè)合適的整數(shù)可以達(dá)到這個(gè)目的。利用Equation 模塊比較的大小,選擇較大的用于Decision 模塊的判別是為了保證IVSI 均值圖的ANSS 與VSI 均值圖的ANSS 相匹配,因?yàn)锳NSS 代表了抽樣代價(jià)。

    對比表1 中的IVSI 實(shí)驗(yàn)值與VSI 實(shí)驗(yàn)值,可以發(fā)現(xiàn):

    (1)當(dāng)均值偏移量δ =0 時(shí),IVSI 均值圖的ATS 和ANSS 值與VSI 均值圖的相應(yīng)指標(biāo)吻合,說明筆者的IVSI 仿真模型符合條件①的要求。

    (2)當(dāng)均值偏移量δ≠0 時(shí),對于較小的均值偏移,IVSI 均值圖的ATS 和SDTS 值明顯低于VSI 均值圖,說明對于較小的均值偏移量IVSI 模型比VSI 模型具有更高的靈敏性,并且報(bào)警時(shí)間的標(biāo)準(zhǔn)差更小。當(dāng)均值偏移量較大時(shí),IVSI 均值控制圖的ATS 值比VSI 均值控制圖的稍大,但由于δ 較大時(shí)的ATS 本身已經(jīng)很小,加上兩者的差距不明顯,因而對控制圖的工作性能影響不大。此外,在ANSS 性能指標(biāo)上,由于IVSI 均值圖比VSI 均值圖使用了更少的樣本,因此IVSI 均值圖基本上滿足了條件②的所有要求。圖5 分析了IVSI 與VSI 均值圖在0 ≤δ ≤1.0 時(shí) 的ATS 及SDTS。當(dāng)均值偏移量δ 較小時(shí),IVSI 均值圖的ATS 值大約為VSI 均值圖的1/2;IVSI 均值圖的SDTS 比ATS 明顯小,而VSI 均值圖的SDTS 與ATS 基本一致,這說明IVSI 均值圖相對于VSI 均值圖有了很大改進(jìn)。

    圖5 IVSI 及VSI 均值圖的性能指標(biāo)對比

    對比文獻(xiàn)[6]關(guān)于VSI 均值圖ATS 及SDTS的理論計(jì)算值,發(fā)現(xiàn)筆者的理論計(jì)算值與文獻(xiàn)[6]的計(jì)算結(jié)果(d1=0.1、d2=1.9、m=5 時(shí))一致。將文獻(xiàn)[6]中相關(guān)的理論計(jì)算值(偏移量δ=0.2)與筆者提出的IVSI 均值圖的實(shí)驗(yàn)值進(jìn)行比較,如圖6 和圖7 所示。圖6 為ATS 指標(biāo)的比較,圖7 為SDTS 指標(biāo)的比較,從左至右7 個(gè)組別采用的長短抽樣區(qū)間依次為(0. 5,1. 5)、(0. 3,1.7)、(0.1,1.9)、(0.1,1.1)、(0.1,1.3)、(0.1,1.5)、(0.1,4.0),圖中任意一個(gè)點(diǎn)代表一組特定的控制圖參數(shù)。最下方直線代表IVSI 均值圖的仿真實(shí)驗(yàn)值,其工作比所有參數(shù)下的VSI 均值圖好(所有的點(diǎn)均落在直線上方),因此筆者提出的IVSI 均值圖比一般VSI 均值圖更加有效。

    圖6 ATS 指標(biāo)對照

    4 結(jié)論

    筆者利用ExtendSim 仿真軟件建立了FSI、VSI 均值圖抽樣過程的仿真模型,并將仿真模型的運(yùn)行結(jié)果與理論計(jì)算值進(jìn)行對比分析,發(fā)現(xiàn)FSI 仿真模型的運(yùn)行結(jié)果與理論計(jì)算值具有較高的一致性,VSI 仿真模型的運(yùn)行結(jié)果在均值偏移量較小時(shí)與計(jì)算值具有較高的一致性,當(dāng)均值偏移量較大時(shí)一致性較差。通過對VSI 仿真模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果與理論計(jì)算值之間的誤差進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)VSI 仿真模型模擬的抽樣過程更加符合實(shí)際生產(chǎn)的操作習(xí)慣,因而其實(shí)驗(yàn)結(jié)果對于實(shí)際生產(chǎn)更加具有指導(dǎo)意義。通過對VSI 均值圖抽樣過程的分析,建立了一種基于ExtendSim 的IVSI 均值圖抽樣模型。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該IVSI 均值圖相對于一般VSI 均值圖具有更好的工作性能,這種基于仿真實(shí)驗(yàn)的優(yōu)化方法為VSI 均值圖的參數(shù)設(shè)計(jì)提供了一種新思路。

    圖7 SDTS 指標(biāo)對照

    [1]郭寶才.可變抽樣區(qū)間均值圖的優(yōu)化[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2007(23):22 -23.

    [2]郭寶才,孫利榮. 可變抽樣區(qū)間均值圖的改進(jìn)方法[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2008(5):22 -23.

    [3]郭寶才,孫利榮. 可變抽樣區(qū)間圖[J]. 杭州師范大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2009,8(1):6 -9.

    [4]郭寶才,孫利榮.隨機(jī)飄移下變抽樣區(qū)間圖的設(shè)計(jì)[J].系統(tǒng)管理學(xué)報(bào),2010,19(1):89 -92.

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