基于双标图监控质量变量的汽车工业案例分析



基于双标图监控质量变量的汽车工业案例分析

对汽车质量的评估需要同时考虑多个影响因素。当分析两辆或多辆车或对涉及多个变量的车辆进行分析时，研究影响变量之间关系的因素至关重要。通常，分析方法只能分析一个变量变化对质量产生的影响，常常忽略质量的多维特性。对此，本文对双标图进行了概述，通过多变量统计分析方法对汽车工业中的质量问题进行分析，充分发挥统计数据的价值。

常规的图形表示方法如复杂的散点图不是多元的，很大程度上不能帮助研究人员对抽象数据的理解。而双标图主要用于表示主成分分析数据或特征值分解数据所得到的结果，可以将相互关联的变量在图中表示。通过实例说明如何将双标图应用于汽车工业产品质量监测。对比了2辆车4年时间8个方面的质量问题，即8个变量：灰尘进入、后视镜故障、车门封闭性、风噪声、漏水、开关车门力、挡风玻璃破碎和车窗开关故障。每个故障采用TGW（故障数/千次）作为衡量指标。建立并给出8个变量的TGW两向表，然后进行主成分分析。分析时将此8个变量作为8个主成分。每个主成分由3部分组成，分别为描述各行之间关系的行特征向量、描述各列之间关系的列特征向量和描述该主成分大小的特征值。将解释变异最多的主成分称为第1主成分（本例中为灰尘进入），其次称为第2主成分（本例中为车窗开关故障），依此类推一一给出。根据主成分分析结果进行双因子协方差分析，判断各变量之间的相关性。分析结果显示，漏水与灰尘进入、开关车门力与风噪声具有很强的相关性。

Luis Alberto Pargas Carmona et al. SAE 2014-36-0142.

编译：王维