摘要
随着制造业的不断发展，小批量、多品种、定制化的生产模式逐渐成为主流。
传统的统计过程控制（SPC）技术由于其样本量要求高、对数据分布敏感等局限性，难以有效地应用于小批量生产过程的质量控制。
贝叶斯方法作为一种基于先验信息和样本信息进行统计推断的方法，能够有效克服传统SPC技术的不足，为小批量生产过程的质量控制提供了一种新的思路。
本文首先阐述了小批量生产和SPC技术的概念，分析了传统SPC技术在小批量生产中应用的局限性，并介绍了贝叶斯方法的基本原理及其在SPC中的应用优势。
然后，本文重点综述了国内外学者基于贝叶斯方法的小批量生产SPC技术研究现状，包括先验分布的确定方法、控制限的计算方法、模型的性能评价指标等方面。
最后，本文总结了现有研究的不足，并对未来研究方向进行了展望。
关键词：小批量生产；统计过程控制；贝叶斯方法；先验分布；控制限
##1.1小批量生产
小批量生产是指产品生产数量较少，通常以订单为导向，具有品种多、批次少、交货期短等特点的生产方式。
与大批量生产相比，小批量生产具有更大的灵活性和适应性，能够更好地满足客户个性化需求。
##1.2统计过程控制(SPC)
统计过程控制（StatisticalProcessControl，SPC）是一种利用统计技术对生产过程进行监控和分析的质量管理方法。
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