Objective: The aim of this study is to design a sampling inspection plan with human error which is changing according to inspection time. Background: Typical sampling inspection plans have been established typically based on an assumption of the perfect inspection without human error. However, most of all inspection tasks include human errors in the process of inspection. Therefore, a sampling inspection plan should be designed with consideration of imperfect inspection. Method: A model for single sampling inspection plans were proposed for the cases that visual inspection error rate is changing according to inspection time. Additionally, a sampling inspection plan for an optimal inspection time was proposed. In order to show an applied example of the proposed model, an experiment for visual inspection task was performed and the inspection error rates were measured according to the inspection time. Results: Inspection error rates changed according to inspection time. The inspection error rate could be reflected on the single sampling inspection plans for attribute. In particular, inspection error rate in an optimal inspection time may be used for a reasonable single sampling plan in a practical view. Conclusion: Human error rate in inspection tasks should be reflected on typical single sampling inspection plans. A sampling inspection plan with consideration of human error requires more sampling number than a typical sampling plan with perfect inspection. Application: The result of this research may help to determine more practical sampling inspection plan rather than typical one.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.37
no.4
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pp.231-238
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2014
Optimum lot size calculation for real world manufacturing environment has been focused since last few decades. Several extensions have been made to the basic economic order and production order quantity models to realize the possible practical situations in industry. However, focus on work-in-process inventory has been ignored relatively. This paper provides a comprehensive review of the models developed for group technology based manufacturing environment focusing on work-in-process inventory. Models have been extended from a perfect manufacturing conditions to an imperfect manufacturing situation considering rework, rejection and inspection. Optimum lot size has been evaluated using a simple algebraic optimization approach. Significant parameters are highlighted using sensitivity analysis for the developed models. Numerical example is used to illustrate the utilization of such models in day-to-day production setups and the impact of significant factors' variation on total cost and optimum lot size.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.16
no.2
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pp.45-50
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1990
A replacement policy with repair cost limit is discussed. When a system fails, the repair cost is estimated by inspection and repair is then undertaken if the estimated cost is less than a predetermined limit L ; otherwise the system is replaced. After repair, the system is as good as new with probability(l-p) or is minimally repaired with probability p. It is assumed that repair cost can not be estimated exactly because of inspection error. When the failure time follows a Weibull distribution and repair cost a normal distribution, the value of repair cost limit minimizing the expected cost rate is shown to be finite and unique.
To protect aquatic animal health of importing countries from the potential risks associated with exotic diseases introduced through international trade of live aquatic animals, inspection of designated commodities at ports of entry is a critical component of the safeguarding system. The only way to be 100% confident that no fishes in a shipment are infected with a specific agent is to test every fish in the commodity imported with a perfect diagnostic test. For the majority of cases, this is unrealistic since the group of interest may very large particularly for aquatic animals, or imperfect tests are often available. It is, therefore, more common to test a fixed proportion of a group by preplanned sampling schemes. However, decision making based on results of testing the sample can provide quite a chance that infected groups may be misclassified as uninfected, depending on sampling strategy employed. The objective of this study was to determine the possibility that one or more fishes in the group imported being infected but tests negative after inspecting samples. This question is critical to government authorities to examine whether sampling plan is sufficient to achieve the purpose intended for. At fixed population size, the maximum number of infected fishes when all tests negative was decreased as the sampling fraction increased. The probability of including at least one undetected but infected fish in a group for negative tests increased with the number of fish tested or true prevalence. The risk was much lesser where high sensitivity test was assumed; when increasing test sensitivity from 0.9 to 0.99, this risk was dramatically reduced to about a tenth or a fourth for prevalence ranges from 2 to 10%, given sample size ranges from 10 to 200. Based on the preliminary analysis, the author concluded that current sampling plan testing 4-8% of the import proposal for human consumption still can yield high false negative results. Therefore, from the quarantine inspection point of view, an enforced commodity-specific sampling design that accounts for the cost of testing with an imperfect test at the specified design prevalence is urgent.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.21
no.3
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pp.387-396
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1995
For situations where there are several markets with different profit/cost structures, an economic two-sided screening procedure using a correlated variable is developed. It is assumed that the performance variable and the screening variable are jointly normally distributed. A profit model is constructed which involves selling price, cost incurred by imperfect quality, and screening inspection cost. Methods of finding the optimal screening procedure are presented and numerical examples are given.
In this research paper, and for the first time, wave propagations in sigmoidal imperfect functionally graded material plates are investigated using a simplified quasi-three-dimensionally higher shear deformation theory (Quasi-3D HSDTs). By employing an indeterminate integral for the transverse displacement in the shear components, the number of unknowns and governing equations in the current theory is reduced, thereby simplifying its application. Consequently, the present theories exhibit five fewer unknown variables compared to other Quasi-3D theories documented in the literature, eliminating the need for any correction coefficients as seen in the first shear deformation theory. The material properties of the functionally graded plates smoothly vary across the cross-section according to a sigmoid power law. The plates are considered imperfect, indicating a pore distribution throughout their thickness. The distribution of porosities is categorized into two types: even or uneven, with linear (L)-Type, exponential (E)-Type, logarithmic (Log)-Type, and Sinus (S)-Type distributions. The current quasi-3D shear deformation theories are applied to formulate governing equations for determining wave frequencies, and phase velocities are derived using Hamilton's principle. Dispersion relations are assumed as an analytical solution, and they are applied to obtain wave frequencies and phase velocities. A comprehensive parametric study is conducted to elucidate the influences of wavenumber, volume fraction, thickness ratio, and types of porosity distributions on wave propagation and phase velocities of the S-FGM plate. The findings of this investigation hold potential utility for studying and designing techniques for ultrasonic inspection and structural health monitoring.
The ultimate goal of inventory management is to decide the timing and the quantity of ordering in response to uncertain demands. Recently, some researchers have focused upon an impact of distortions in the information, e.g., customer order cancellation, on an economical inventory policy. The customer order cancellation is considered a kind of distortions in demands, because a demand that is eventually cancelled is equivalent to a phony demand. Also, there are some additional distortions in the inventory information. For instance, the procurement of suppliers may include some nonconforming items as a result of imperfect production and inspection by the suppliers, and/or damage in transit. The nonconforming item should be considered a kind of distortions in the inventory information, because the nonconforming item is equivalent to a phony stock. In this article, we consider an inventory model under the situation that customers can cancel their orders and the procurement of suppliers may include some nonconforming items. Then, we introduce the customer order reservation into the inventory model for the purpose of avoiding the costly backlogs, because the customer order reservation gives retailers a period to fulfill customer's requests. We formulate a periodic review (s, S) inventory model and investigate the economical operation under the situation mentioned above. Further, through the sensitivity analysis, we show the impact of these distortions and the effect of the customer order reservation on the inventory policy.
Tolerance design has been identified as an important research area and a number of models have been proposed in the literature. This paper investigates the effect of limited capacity on tolerance design for products with nominal-the-best type (N-type) quality characteristics. The model is developed under the assumption that the reprocessed and nonreprocessed items are produced by the same manufacturing process and therefore their quality characteristics are identically and independently distributed. Profit models are constructed which involve four price/cost components; selling price, cost incurred by imperfect quality, reprocessing and quality inspection costs. Methods of finding the optimal tolerance limits are presented, and a numerical example is given. Sensitivity analyses are also performed to study the effect of a process standard deviation on this model.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.16
no.4
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pp.943-949
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2005
An economic design of specification limits for production process of ham is considered for a given process mean in a complete inspection plan. Each ham is inspected, and if it meets the specification, it is accepted. The ham less than the lower specification limit are changed another products or at a discounted price, and those greater than the upper specification limit are reworked. A profit model is developed which involves selling price, production cost, rework cost and the cost which is incurred by imperfect quality. Methods for finding the optimal specification limits are derived for the case of piecewise linear loss function with an industrial case study.
This paper deals with the problem of obtaining a minimum cost acceptance sampling plan for destructive testing. The cost model is constructed under the assumption that the sampling procedure takes the following form; 1) lots rejected on the first sample are acreened with a non-destructive testing, 2) the screening is assumed to be imperfect, and therefore, after the screening, a second sample is taken to determine whether to accept the lot of to scrap it. The usual sampling procedures for destructive testing can be regarded as special cases of the above one. Utilizing Hald's Bayesian approach, procedures for finding the global optimal sampling plans are given. However, when the lot size is large, the global plan is very different to obtain even with the aid of an electronic computer. Therefore a method of finding suboptimal plan is suggested. An example with uniform prior is also given.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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