We propose a VSSI-CRL(Variable Sampling Size and Samplina Interval-Conforming Run length) synthetic control chart in order to improve the statistical characteristics of both the VSSI chart and the CRL synthetic chart. The VSSI-CRL chart utilizes VSSI sampling scheme, but it produces a signal only when the CRI is less than a given limit. An algorithm for calculating the ARL(Average Run length) and ATS(Average Time to Signal) of the VSSI-CRL chart is developed by employing Markov chain method. We present some lemmas for describing the statistical characteristics of the VSSI-CRL chart under in-control state. A procedure for designing the VSSI-CRL chart is proposed based on the lemmas. Extensive comparative studios show that the VSSI-CRL chart is superior to the CRL synthetic chart or the VSSI chart in general, and is comparable to the EWMA chart in ATS performance.
Purpose: The purpose of this study is to compare two multivariate cumulative sum (MCUSUM) charts designed for spatio-temporal surveillance in terms of not only temporal detection performance but also spatial detection performance. Method: Experiments under various configurations are designed and performed to test two CUSUM charts, namely SMCUSUM and RMCUSUM. In addition to average run length(ARL), two measures of spatial identification accuracy are reported and compared. Results: The RMCUSUM chart provides higher level of spatial identification accuracy while two charts show comparable performance in terms of ARL. Conclusion: The RMCUSUM chart has more flexibility, robustness, and spatial identification accuracy when compared to those of the SMCUSUM chart. We recommend to use the RMCUSUM chart if control limit calibration is not an urgent task.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제13권1호
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pp.105-112
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2002
In this paper we establish bivariate exponentially weighted moving average (EWMA) control charts for autocorrelated processes using residual vectors. We first derive the residual vectors, their expectation, variance-covariance matrix, then evaluate the control chart based on the average run length (ARL).
Exponetially weighted moving average(EWMA) control chart to simultaneously monitor correlation coefficients of several correlated quality variables under multivariate normal process are proposed. Performances of the proposed control charts are measured in terms of average run length(ARL) by simulation. Numerical results show that smaller values of smoothing constant are more efficient in terms of ARL.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권2호
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pp.431-439
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2004
In this paper, we present an effective method for process control using the Demerit-EWMA control chart in the process where nonconforming units or nonconformities are occurred by various types. We compare performance of Demerit control chart, Demerit-CUSUM control chart and Demerit-EWMA control chart based on the average run length(ARL).
관리도에서 런길이는 관리 통계량이 관리한계를 벗어날 때까지 관측한 표본의 수로 정의한다. 일반적으로 런길이의 분포는 비대칭이 심하고 변동성이 크기 때문에 평균 런길이만 사용하여 관리도를 설계하고 성능을 평가하는 것은 적절하지 않을 수도 있다. 평균 런길이 기반 설계에 대한 대안으로 이 논문에서는 백분위수를 기반으로 한 관리도의 설계를 소개하고, 이를 지수가중이동평균 관리도의 설계에 적용하는 절차를 제안하고 있다. 이 절차는 백분위수 모수들이 주어진 경우, 모의실험을 통하여 적합된 함수를 사용하여 관리한계의 계수를 설정하는 것이다. 또한 모의실험을 수행하여 제안된 설계 절차를 평균 런길이 기반 설계와 비교하고 평가하였다. 모의실험 결과, 제안된 절차는 이상상태에서 탐지 능력은 거의 유지하면서 관리상태에서의 성능을 향상시킨다는 사실을 확인할 수 있었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제22권5호
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pp.519-530
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2015
The geometric chart has proven more effective than Shewhart p or np charts to monitor the proportion nonconforming in high-quality processes. Implementing a geometric chart commonly requires the assumption that the in-control proportion nonconforming is known or accurately estimated. However, accurate parameter estimation is very difficult and may require a larger sample size than that available in practice in high-quality process where the proportion of nonconforming items is very small. Thus, the error in the parameter estimation increases and may lead to deterioration in the performance of the control chart if a sample size is inadequate. We suggest adjusting the control limits in order to improve the performance when a sample size is insufficient to estimate the parameter. We propose a linear function for the adjustment constant, which is a function of the sample size, the number of nonconforming items in a sample, and the false alarm rate. We also compare the performance of the geometric charts without and with adjustment using the expected value of the average run length (ARL) and the standard deviation of the ARL (SDARL).
The synthetic control chart (SCC) proposed by Wu and Spedding (2000) is to detect shifts in the process mean. The performance was re-evaluated by Davis and Woodall (2002), and the steady-state average run length (ARL) performance was shown to be inferior to cumulative sum (CUSUM) or exponentially weighted moving average (EWMA) chart This paper proposes a simple adaptive scheme to improve the performance of the synthetic control chart. That is, once a non-conforming (NC) sample occurs, we investigate the next L-consecutive samples with larger sample sizes and shorter sampling intervals. We employ a Markov chain model to derive the ARL and the average time to s19na1 (ATS). We also propose a statistical design procedure for determining decision variables. Comprehensive comparative study shows that the proposed control chart is uniformly superior to the original SCC or double sampling (DS) Χ chart and comparable to the EWMA chart in ATS performance.
Cumulative sum(CUSUM) control charts for monitoring dispersion matrix under multivariate normal process are proposed. Performances of the proposed CUSUM charts are measured in terms of average run length(ARL) by simulation. Numerical results show that small reference values of the proposed CUSUM chart is more efficient for small shifts in the production process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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