The following study has been undertaken to build QIP (Quality Improvement Process) of an inner-layer process in a PCB (Printed Circuit Board) manufacturing plant. The objective of the study is stabilization and optimization of the process through quality improvement. To do that, defective factors in process are gathered by the cause and effect analysis and classified by PFD (Process Flow Diagram), key factors are found out by PFMECA (Process Failure Mode and Effect Criticalty Analisis), DOE(Design of Experiments) is a, pp.ied to those key factors to optimize the process, SPC (Statistical Process Control) chart is used to maintain the optimal conditions of the process and to improve quality continuously, and a quality management system is developed to improve quality mind and quality system for the PCB jmanufacturing plant. Overall, QIP is established to improve quality for the PCB manufacturing plant in the study.
Since the inception of off-line quality control, it has drawn a particular attention from research community and it has been implemented in a wide variety of industries mainly due to its extensive applicability to numerous real situations. Emphasizing design issues rather than control issues related to manufacturing processes, off-line quality control has been recognized as a cost-effective approach to quality improvement. It mainly consists of three design stages: system design, parameter design, and tolerance design which are implemented in a sequential manner. Utilizing experimental designs and optimization techniques, off-line quality control is aimed at achieving product performance insensitive to external noises by reducing process variability. In spite of its conceptual soundness and practical significance, however, off-line quality control has also been criticized to a great extent due to its heuristic nature of investigation. In addition, it has also been pointed out that the process optimization procedures are inefficient. To enhance the current practice of off-line quality control, this study proposes an integrated optimization model by utilizing a well-established statistical tool, so called response surface methodology (RSM), and a tolerance - cost relationship.
The quality control literature contains a substantial number of articles concerned with how to optimally choose control limits in order to minimize production cost. The purpose of the this study is to determine the economic setting for the process mean of an industrial process. In this study it is assumed that the lower control limit is set by government regulations and the u, pp.r limit and process mean are chosen based on economic considerations. Much research has been conducted on this problem under the condition of the fixed rpm(rate per minute). However a variance can be increased in proportion to the level of rpm and the increase of the variance can change the optimal process mean. Therefore, it is desirable to determine both the process mean and the level of rpm simultaneously. In this paper, a mathematical model is presented which considers the u, pp.r limit and the rpm as variables.
Statistical process control is used widely as an effective tool to solve the quality problems in practice fields. All the control charts used in statistical process control are parametric methods, suppose that the process distributes normal and observations are independent. But these assumptions, practically, are often violated if the test of normality of the observations is rejected and/or the serial correlation is existed within observed data. Thus, in this study, to screening process, the Combined Shewhart - CUSUM quality control chart is described and evaluated that used bootstrap method. In this scheme the CUSUM chart will quickly detect small shifts form the goal while the addition of Shewhart limits increases the speed of detecting large shifts. Therefor, the CSC control chart is detected both small and large shifts in process, and the simulation results for its performance are exhibited. The bootstrap CSC control chart proposed in this paper is superior to the standard method for both normal and skewed distribution, and brings in terms of ARL to the same result.
Today, the statistical process control (SPC) in manufacture environment is an important role at the process by the productivity improvement of the manufacturing systems. The control chart in this statistical method is widely used as an important statistical tool to find the assignable cause that provoke the change of the process parameters such as the mean of interest or standard deviation. But the traditional SPC don't grasp the change of process according to the points fallen the near control limits because of monitoring the variance of process such as the fixed sampling interval and the sample size and handle the cost of the aspect of these sample point. The control chart can be divided into the statistical and economic design. Generally, the economic design considers the cost that maintains the quality level of process. But it is necessary to consider the cost of the process improvement by the learning effects. This study does the economic design in the VSI $\bar X$ control chart and added the concept of loss function of Taguchi in the cost model. Also, we preyed that the VSI $\bar X$ control chart is better than the FSI $\bar X$ in terms of the economic aspects and proposed the standard of the process improvement using the VSI $\bar X$ control chart.
Injection Molding is the most effective process for mass production of plastic parts. The injection molding process is composed with several steps such as Filling, Packing, Holding, Cooling, Ejecting. Among them, filling and packing process should be considered carefully to improve accuracy of dimension, surface quality of plastic parts. Usually the quality above-mentioned is managed with weight of part after molding on the field. In this paper, a series of experiment for molding automotive front bumper was conducted with cavitity temperature sensor to optimize switch-over time(V-P switching), hot runner vale gate sequence time during filling and packing step for the purpose of uniform quality, weight at every molding. As a result, it was found that it is effective method to use temperature sensor in injection molding for quality control of plastic molding.
An advanced method of Relaxed Static Stability (RSS) is utilized for improving the aerodynamic performance of modem version supersonic jet fighter aircraft. The flight control system utilizes RSS criteria in both longitudinal and lateral-directional axes to achieve performance enhancements and improve stability. Standard CLDA (Control Law Design and Analysis) process is provided that reduce the development period of the flight control system. In addition, if this process is employed in developing flight control laws, it reduces the trial and error development and verification of control laws. This paper details the design process of developing a flight control law for the RSS aircraft, utilizing military specifications, linear and nonlinea, analysis using XMATH and ATLAS(Aircraft, Tim Linear and Simulation), handling quality tests using the HQS (Handling Quality Simulator), and real flight test results to verify aircraft dynamic flight responses.
Purpose: In this study, we research the hurdle rate method to suggest the robust control chart for a contaminated process less vulnerable to fault values than existing control charts. Methods: We produce the results of p, ARL values to compare the performance of two control charts, $\bar{x}-s$ that has been used typically and TM-TS that is suggested by this paper. We implement the simulation focusing on three cases, change of deviation, mean and both of them. Results: We draw a conclusion that the TM-TS control chart has better efficiency than $\bar{x}-s$ control chart over the three cases. Conclusion: We insist that applying TM-TS control chart for a polluted process is more effective than $\bar{x}-s$ control chart.
A more technical perspective is needed in estimating the effect of the Manufacturing Process for improving the Productivity, there are many statistical evaluation methods, convenience sampling, frequencies, histogram, QC seven tools, control chart etc. It is more important for the companies to use six sigma to reduce defective and improve the process control than the technical definition as a disciplined quantitative approach for improvement of process control and a new way of quality innovation. Process network analysis is a technique which has the potentiality for a wide use to improve the manufacturing process which other techniques can't be used to analyze effectively. It has some problems to analyze the process with feedback loops. The branch probabilities during quality inspections depend upon the number of times the product has been rejected. This paper presents how to improve the manufacturing process by statistical process control using branch probabilities, Moment Generating Function(MGF) and Sensitivity Equation.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권4호
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pp.823-833
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2005
This paper deals the TFT-LCD process and quality, process control problems of the process. For improvement of the process quality and yield, we apply a data mining technique to the LCD industry. And some unique quality features of the LCD process are also described. We describe some preceding researches first and relate to the TFT-LCD process and the problems of data mining in the process. Also we tried to observe the problems which need to solve first and the features from description below hazard must be considered a quality mining in LCD industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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