本文關(guān)鍵詞：百年質(zhì)量管理歷程與當(dāng)前的質(zhì)量管理形勢(shì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

圖4 允許補(bǔ)償?shù)募影鄷r(shí)數(shù)單值控制圖

圖5 會(huì)議時(shí)數(shù)單值控制圖

2、基于主成分分析的多元控制圖

利用SPSS軟件進(jìn)行主成分分析，得到樣本主成分得分，再利用MINITAB軟件對(duì)最后主成分得分進(jìn)行處理，繪制控制圖，結(jié)果如下：

圖6 主成分得分單值控制圖

3、圖像分析

從一元均值控制圖中我們可以看出，法定加班出勤時(shí)數(shù)第12個(gè)樣本點(diǎn)失控，特殊事件處理加班時(shí)數(shù)第11個(gè)樣本點(diǎn)失控，而會(huì)議時(shí)數(shù)第1、5、14、16樣本點(diǎn)失控。在判斷上述各項(xiàng)監(jiān)控指標(biāo)，基本可以認(rèn)為除會(huì)議時(shí)數(shù)外其余時(shí)數(shù)在數(shù)據(jù)收集期中是穩(wěn)定的，其波動(dòng)則是由一般原因引起的。但在綜合考慮上述所有重要特征時(shí)，便只能通過多元的方法來(lái)測(cè)定其穩(wěn)定性。從圖6中我們可以看出，第11個(gè)監(jiān)控點(diǎn)失控，綜合考慮上述特征，可能是由于出現(xiàn)特殊事件才引起的失控。但主成分分析亦有其不可忽視的缺點(diǎn)，，即主成分與原變量之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系不確定，新主成分含義難以解釋，數(shù)據(jù)最好能超過樣本數(shù)目，且樣本遠(yuǎn)大于指標(biāo)會(huì)導(dǎo)致部分信息丟失。

六、結(jié)論

隨著在線測(cè)量技術(shù)、傳感技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，對(duì)過程變量取值的實(shí)時(shí)采集變得非常便利，多元統(tǒng)計(jì)過程控制得到廣泛應(yīng)用。為了對(duì)多元過程實(shí)施統(tǒng)計(jì)監(jiān)控，人們借助于一元控制圖的思想，設(shè)計(jì)出了多種適用于對(duì)多元工業(yè)過程實(shí)施統(tǒng)計(jì)監(jiān)控的多元控制圖，包括多元均值控制圖、多元單值控制圖、多元離差控制圖、三向控制圖、MCUSUM控制圖、MEWMA控制圖和基于PCA降維方法的多元統(tǒng)計(jì)控制圖等。由于任何單一特性或多個(gè)特性的組合都可能有均值、方差或相關(guān)系數(shù)的變化，這就使得很難直接從多元控制圖的失控信號(hào)推

斷出導(dǎo)致過程行為變化的根本原因。隨著多元過程維數(shù)的增加，這一問題變得更加突出，已經(jīng)成為多元統(tǒng)計(jì)控制圖理論研究中的難點(diǎn)和熱點(diǎn)問題。

【參考文獻(xiàn)】

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【附錄數(shù)據(jù)】

1、主成分分析解釋總方差表

2、主成分變量系數(shù)表

法定加班出勤時(shí)數(shù) 特殊事件處理加班時(shí)數(shù) 處理遺留人員加班時(shí)數(shù) 允許補(bǔ)償?shù)募影鄷r(shí)數(shù) 會(huì)議時(shí)數(shù)

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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