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六西格玛管理的统计评价方法研究与应用

作　者: 侯雅文
导　师: 王斌会
学　校: 暨南大学
专　业: 统计学
关键词: 过程能力指数非正态过程控制评价系统
分类号: F274
类　型: 博士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

六西格玛(6σ)管理是以顾客满意度为中心,以数据为驱动力,通过持续的质量改进项目实现企业竞争优势和效益最大化。它作为一种全新的量化科学管理模式,加速推动经济全球化发展,逐步形成并建立面向全球的质量平台,从它诞生至今的20余年里,世界六西格玛管理理念和方法由制造业向医疗、教育、金融等多领域迅速延伸。伴随着六西格玛管理在各行业逐步开展,原有六西格玛系统科学理论和相关统计技术也在不断深入和完善。本文以六西格玛管理统计技术为切入点,将研究内容分为三个部分。第一部分研究六西格玛管理过程能力评价。首先从理论上分别阐述各类过程能力评价内容和方法,在现有的过程能力估计基础上,重点分析几类过程能力的可靠性评估方法,通过质量特性过程能力估计的置信区间和临界值表,为供货方和购买方准确决策提供可靠依据；针对非正态质量特性的处理提出使用Rosenblatt变换方法,建立基于Burr-XII分布和Pearn过程能力指数的非正态过程能力计算方法；将原有反映质量与成本关系的“经济符合成本模型”扩展为以财务核算为依据的质量收入-成本模型,同时建立基于逆概率函数的额外成本计量模型。第二部分研究过程控制图的理论方法。针对相关数据的特性,使用蒙特卡罗模拟比较残差控制图、指数加权移动平均控制图和模型控制图在过程稳定和过程失控两种状态下的控制能力,分析参数对各类控制图的影响,根据平均链长比较各类控制图的控制效果。建立基于非平稳数据ARIMA模型的相关控制图；针对异方差数据的特征,改变原有控制限恒定的方法,由方差波动性建立变控制限的异方差控制图,考虑多维异方差数据控制图建立的必要性和可行性,采用主成份降维方法建立多维异方差数据的联合控制图,并把控制图应用于金融等数据过程异常点监控。第三部分是过程评价系统的研制。鉴于目前市场上过程评价专用软件缺乏,研究开发融合了传统计算方法和本文所提出的统计技术,编写形成R语言计算函数提供给使用者；整个系统具体包括数据处理、过程评价、过程控制和过程效益四大模块,针对中小企业在质量功能展开中实际问题,形成一套界面友好,操作简便的六西格玛质量管理系统,有效提高中小企业竞争力。

全文目录

中文摘要  4-5
Abstract  5-8
第1章绪论  8-13
  1.1 研究背景  8-9
  1.2 研究目的与意义  9-10
  1.3 研究内容与框架  10-11
    1.3.1 主要研究内容  10-11
    1.3.2 技术路线  11
  1.4 创新性研究结论  11-13
第2章六西格玛管理过程能力评估及统计推断  13-37
  2.1 过程能力评估系统  13-20
    2.1.1 一维过程能力指数分类评价体系  14-16
    2.1.2 多维过程能力指数分类评价体系  16-18
    2.1.3 过程性能指数评价分析  18-19
    2.1.4 过程能力指数与过程性能指数比较研究  19-20
  2.2 无偏移过程能力指数统计分布及推断  20-30
    2.2.1 C_p统计分布与推断  20-23
    2.2.2 C_(pu)和C_(pl)统计分布与推断  23-27
    2.2.3 多维无偏移过程能力指数统计分布与推断  27-30
  2.3 有偏移过程能力指数统计分布及推断  30-33
    2.3.1 C_(pm)统计分布  30-31
    2.3.2 C_(pm)置信下限与假设检验  31-33
  2.4 过程无能力指数统计分布及推断  33-37
    2.4.1 C_(pp)统计分布  33-34
    2.4.2 C_(pp)置信上限与假设检验  34-37
第3章六西格玛管理非正态过程能力分析  37-46
  3.1 非正态质量特性过程能力方法  37-42
    3.1.1 clements过程能力  37-38
    3.1.2 Box-Cox变换和Johnson变换  38-39
    3.1.3 Rosenblatt变换  39-40
    3.1.4 非正态过程能力模拟与实证分析  40-42
  3.2 非正态过程能力指数改进研究  42-46
    3.2.1 非正态Pearn改进过程能力指数  42-43
    3.2.2 非正态质量特性Burr-Ⅻ分布拟合  43-44
    3.2.3 基于Burr-Ⅻ和Pearn改进过程能力指数模拟比较  44-46
第4章六西格玛管理的质量经济效益模型与分析  46-59
  4.1 传统质量成本模型及其缺陷  46-48
  4.2 六西格玛管理的质量收入—成本模型  48-54
    4.2.1 过程能力质量收入—成本模型  48-51
    4.2.2 西格玛水平质量收入-成本模型  51
    4.2.3 基于Logistic模型实证分析  51-54
  4.3 六西格玛管理额外成本模型  54-59
    4.3.1 一般额外成本模型及其限制  54-55
    4.3.2 逆概率损失函数模型额外成本模型与实证分析  55-59
第5章统计过程控制图方法的比较研究  59-68
  5.1 传统过程控制图设计  59-66
    5.1.1 计量过程控制图  60-62
    5.1.2 计数过程控制图  62-66
  5.2 过程控制图应用局限与发展特点  66-68
    5.2.1 过程控制图局限  66-67
    5.2.2 过程控制图发展与特点  67-68
第6章相关数据的统计过程控制研究  68-84
  6.1 相关数据控制图一般方法  68-72
    6.1.1 相关数据残差控制图方法  68-69
    6.1.2 偏移状态的ARMA(1,1)模型与一般控制图方法  69-72
  6.2 改进EWMA控制图与ARMA控制图比较分析  72-76
    6.2.1 改进EWMA控制图方法  72-74
    6.2.2 ARMA控制图方法  74-76
  6.3 ARIMA过程的控制图  76-84
    6.3.1 ARIMA模型控制图方法  76-79
    6.3.2 WTI原油市场稳定期ARIMA模型  79-81
    6.3.3 WTI原油市场振荡期ARIMA模型与控制图  81-84
第7章异方差数据的统计过程控制研究  84-96
  7.1 异方差数据过程控制模型与方法  84-86
    7.1.1 GARCH模型  84
    7.1.2 GARCH模型的控制模拟  84-86
  7.2 汇率市场波动GARCH(1,1)控制图  86-92
    7.2.1 模型比较  86-89
    7.2.2 GARCH(1,1)模型的控制图  89-92
  7.3 高维GARCH联合控制图  92-96
    7.3.1 高维GARCH控制图主成分方法  92-93
    7.3.2 金融市场交互作用GARCH主成分控制图  93-96
第8章六西格玛管理过程评价算法与系统  96-113
  8.1 六西格玛管理过程评价系统算法  96-104
    8.1.1 六西格玛管理的统计评价算法  96-100
    8.1.2 六西格玛管理的过程控制算法  100-104
  8.2 六西格玛管理统计过程评价系统  104-113
    8.2.1 系统开发必要性  105
    8.2.2 系统设计与流程  105-107
    8.2.3 系统功能应用  107-113
第9章总结与展望  113-115
  9.1 主要解决问题与实现效果  113-114
  9.2 后续研究重点与方向  114-115
参考文献  115-119
附录  119-138
在学期间论文发表  138
在学期间项目研究  138-139
致谢  139

六西格玛管理的统计评价方法研究与应用

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