• Title/Summary/Keyword: CUSUM control chart

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A Control Scheme for a Gradual Drift in the Process Variance

  • Kang, Hunku
    • Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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    • v.23 no.56
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    • pp.83-92
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    • 2000
  • This paper presents a study on control schemes for gradual increases (drifts) in a process variance. A new control chart, the Drifting Variance Control Chart (DVCC) is designed using Likelihood Ratio Test (LRT), and the ARL performance of the chart is evaluated for different subgroup sizes. The performance of this chart is then compared to some of the popular control schemes for the process dispersion, like the Shewhart S$^2$chart, the CUSUM chart and the EWMA chart. Results are presented and discussed. Also included is a sensitivity analysis that investigates how the DVCC performs when applied to a stepped change in process variance.

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A Survey on The Economic Design of Control Chart in Small Process Variation (미세공정변동에서 관리도의 경제적 설계를 위한 조사연구)

  • Kim, Jong-Gurl;Um, Sang-Joon;Kim, Hyung-Man
    • Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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    • 2013.04a
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    • pp.533-546
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    • 2013
  • 이 논문은 미세공정변동에서 극소불량을 감지하는 관리도의 경제적 설계를 개발하기 위한 조사연구이다. 일반적인 관리도의 설계는 통계적 설계와 경제적 설계로 구분할 수 있다. 공정의 변동 원인에 따라 샘플의 간격(h), 샘플의 크기(n), 관리한계선(k) 등의 설계 모수를 최적접근방법으로 결정을 하는 경제적 설계의 모델을 조사하였다. 관리도의 경제적 설계는 공정의 관리이상상태를 효율적으로 감지하여 관리상태로 정상화 시키는 것에 대한 공정의 개선비용과 기대품질비용을 절약 할 수 있는 최적설계 방안이다. 그리고 Shewhart 관리도의 X-bar 통계량으로 극소불량을 검출 하는것에 한계가 있기 때문에 Zp 통계량과 분포를 설계하여 극소불량을 빠르게 감지할 수 있는 Zp 관리도의 설계를 적용하고, 미세공정변동을 정확하게 감지할 수 있는 CUSUM 관리도를 동시에 적용하였다. 따라서, 미세공정변동과 극소불량을 동시에 관리 할 수 있는 Zp-CUSUM 관리도의 통계적 설계 구조를 체계화 하였으며, 기존의 경제적 설계의 모델을 비교 분석하여 새로운 경제적 설계에 대한 모델을 제안하고자 한다.

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Research Results and Trends Analysis for EWMA Control Chart of Manufacturing Processes (제조공정에서 EWMA 관리도의 적용에 관한 연구동향 분석)

  • Kim, Jong-Gurl;Um, Sang-Jun;Choi, Sung-Won;Kim, Dong-Nyuk
    • Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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    • 2013.04a
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    • pp.581-591
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    • 2013
  • 제조공정에서 사용되어 지는 SPC(Statistical Process Control)관리 기법은 가피원인을 탐지하여 변동을 감소시키는 통계적 공정관리 시스템이다. SPC의 대표적인 관리 기법으로는 Shewhart관리도, Cusum관리도, EWMA관리도가 있으며 이러한 관리 기법들은 공정을 보다 안정적으로 관리 할 수 있도록 유지 및 예측하는데 사용 되어 진다. 하지만 제조 공정의 유형에 따라 샘플링 방법, 관리한계선 등을 다양하게 설정하여 보다 효율적인 관리를 모색하고 있다. 공정 형태에 따라 다양한 관리 방법과 분석 결과가 나타난다. 일반적으로 Xbar-R 관리도와 같은 Shewhart 관리도를 사용하지만 Batch 단위의 공정, 연속 공정의 라인에서 사용되기에는 부분적인 한계를 보이고 있다. 본 논문에서는 일반적인 관리도와 공정 변화에 민감하게 반응 할 수 있는 누적합 관리도와 지수가중치이동평균 관리도를 비교해 보고 작은 변동에 대한 탐지 능력이 우수한 지수가중치이동평균 관리도에 대한 연구동향과 사례를 분석하여 제조 공정에 적합한 관리 방법을 모색하고자 한다.

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EWMA control charts for monitoring three parameter regions (3개의 모수영역을 모니터링하는 EWMA 관리도)

  • Yukyung, Kim;Jaeheon, Lee
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.35 no.6
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    • pp.725-737
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    • 2022
  • In the standard assumption of statistical process monitoring (SPM) under consideration, the in-control region of the control parameter of quality characteristic consists of a single point. However, if small deviations from the ideal situation may not be of practical importance, the parametric space can consist of three regions: In-control, indifference, and out-of-control. In this paper, we propose two exponentially weighted moving average (EWMA) charting procedures applicable to the situation with three parameter regions, and compare the efficiency of the proposed procedures with the Shewhart chart and the cumulative sum (CUSUM) chart.

A Study on The Optimal Design of Combined CUSUM Control Chart for Low Cost (저비용을 위한 Combined CUSUM 관리도의 최적설계 조사연구)

  • Kim, Jong-Geol;Eom, Sang-Jun;Kim, Hyeong-Man;Choe, Seong-Won
    • Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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    • 2013.11a
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    • pp.147-160
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    • 2013
  • 이 논문은 공정변화를 보다 잘 감지할 수 있는 관리도의 개발동향에 주안점을 두고 있으며, 경제적 접근법으로 관리모수를 설정하여 공정관리 메카니즘을 사용하는데 있어서 최소의 비용을 가지도록 하여 품질 향상 비용을 절감시킬 수 있는 설계 접근방법을 조사 연구했다. 또한 CUSUM 관리도를 기존의 다양한 관리도와 결합하여 개발된 새로운 관리도를 비교했다. 비교된 관리도의 경제적 모형설계를 통하여 공정 품질에서의 경제적인 영향의 최적화를 위한 관리모수를 제시했다. 이는 공정평균의 이동을 감지하기 위한 결합 관리도를 개발하는 경제적설계 절차를 제시했다.

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A study on Application of EWMA Control Chart for Manufacturing Processes (제조공정 관리를 위한 EWMA 관리도의 적용에 관한 연구)

  • Kim, Jong-Gurl;Kim, Dong-Nyuk
    • Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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    • 2012.11a
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    • pp.445-451
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    • 2012
  • 제조공정에서 사용되어지는 SPC(Statistical Process Control)관리 기법은 가피원인을 탐지하여 변동을 감소시키는 통계적 공정관리 시스템이다. SPC의 대표적인 관리기법으로는 Shewhart관리도, Cusum관리도, EWMA관리도가 있으며 이러한 관리 기법들은 공정을 보다 안정적으로 관리 할 수 있도록 유지 및 예측하는데 사용 되어 진다. 본 논문에서는 일반적으로 사용되어 지는 Shewhart관리도와 공정 예측에 유리한 EWMA 관리도에 대해 연구해보고 공정변화에 민감하게 반응하는 EWMA 관리도의 적용 사례를 제시하고자 한다.

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Plasma Processing Supervision Using Varing CUSUM Control Chart (가변 CUSUM 제어차트를 이용한 플라즈마 공정 감시 )

  • Kim, U-Seok;Kim, Byeong-Hwan
    • Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.169-170
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    • 2007
  • 본 연구에서 반도체 플라즈마 장비 감시를 위한 CUSUM 제어 차트 설계기법에 관해 연구하였다. CUSUM 제어차트에 관여하는 설계변수의 다양한 조합에 대하여 플라즈마 장비의 감시 성능을 평가하였다. 평가를 위해 RF 정합망 감시시스템을 이용하여 플라즈마 임피이던스 정합에 관여하는 정합변수에 대한 실시간 데이터를 수집하였으며, 여기에는 임피이던스와 상위치에 대한 전기적 정보, 그리고 반사전력에 대한 정보가 포함된다. CUSUM 설계변수에 따른 감시와 진단성능을 평가하였으며, 최적화된 설계변수의 결정으로 감시와 진단성능을 증진시킬 수 있었다. 한편, 고정설계변수에 비해 가변 설계변수가 감시성능을 증진하느데 더 효과적임을 알 수 있었다. 평가에 이용된 데이터는 소스전력이 500 W, 압력이 15 mTorr, $O_2$ 유량이 75 socm일 때 수집하였다.

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Short Run Production Cusum IX Chart & MR Chart (짧은 생산 주기를 갖는 누적합 개별치 관리도와 이동범위 관리도)

  • 신숙현;나인성;조남호
    • Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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    • v.24 no.65
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    • pp.1-9
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    • 2001
  • Enterprises confronted the Environment of infinite competition should be prepared to abrupt variations of management environment and have the ability to be changed in short term. It has to be studied, the control method of products that correspond to molt-functionalization and reduced product life which is caused by high-quality and varied customers demands. As a process control method, we must be able not only to control varies characteristic in a control at once but also to detected special values quickly for high-quality. In this paper a control method referred above is presented.

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An Economic-Statistical Design of Moving Average Control Charts

  • Yu, Fong-Jung;Chin, Hsiang;Huang, Hsiao Wei
    • International Journal of Quality Innovation
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    • v.7 no.3
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    • pp.107-115
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    • 2006
  • Control charts are important tools of statistical quality control. In 1956, Duncan first proposed the economic design of $\bar{x}-control$ charts to control normal process means and insure that the economic design control chart actually has a lower cost, compared with a Shewhart control chart. An moving average (MA) control chart is more effective than a Shewhart control chart in detecting small process shifts and is considered by some to be simpler to implement than the CUSUM. An economic design of MA control chart has also been proposed in 2005. The weaknesses to only the economic design are poor statistics because it dose not consider type I or type II errors and average time to signal when selecting design parameters for control chart. This paper provides a construction of an economic-statistical model to determine the optimal parameters of an MA control chart to improve economic design. A numerical example is employed to demonstrate the model's working and its sensitivity analysis is also provided.

Optimal Design of a EWMA Chart to Monitor the Normal Process Mean

  • Lee, Jae-Heon
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.25 no.3
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    • pp.465-470
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    • 2012
  • EWMA(exponentially weighted moving average) charts and CUSUM(cumulative sum) charts are very effective to detect small shifts in the process mean. These charts have some control-chart parameters that allow the charts and be tuned and be more sensitive to certain shifts. The EWMA chart requires users to specify the value of a smoothing parameter, which can also be designed for the size of the mean shift. However, the size of the mean shift that occurs in applications is usually unknown and EWMA charts can perform poorly when the actual size of the mean shift is significantly different from the assumed size. In this paper, we propose the design procedure to find the optimal smoothing parameter of the EWMA chart when the size of the mean shift is unknown.