Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.19
no.2
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pp.81-87
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2009
Final purpose of this study was designed to develop the quality control(QC) sample for proficiency analytical testing of asbestos. This study consisted of two parts; first, development of manufacturing apparatus and sample preparing procedure for asbestos quality control(QC) sample: second, validation of the QC samples made by our developed method as asbestos proficiency analytical testing sample. The main results of the first part research are as followed We developed the apparatus for manufacturing the asbestos QC sample, consisted of filter hold, filter holder manifolder, vacuum system, and vacuum pump. The most proper filter of making the QC samples was a cellulose ester membrane filter with 25 mm diameter, pore size 0.8 um. And we presented the optimal procedure for preparing the asbestos QC sample by using the developed apparatus. We will verify the manufactured asbestos QC samples by this method, and present the validation results to confirm the reliability as a asbestos QC sample in next paper.
Traditional SPC techniques are looking out variation of process by fixed sampling interval and fixed sample size about every hour, the process of in-control or out-of-control couldn't be detected actually when the sample points are plotted near control limits, and it takes no notice of expense concerned with such sample points. In this paper, to overcome that, consider VSI(variable sampling interval) EWMA control charts which VSI method is applied. The VSI control charts use a short sampling internal if previous sample points are plotted near control limits, then the process has high probability of out-of-control. But it uses a long sampling interval if they are plotted near centerline of the control chart, since process has high possibility of in-control. And then a comparison and analysis between FSI(fixed sampling interval) and VSI EWMA in the statistical aspect and economic aspect is studied. Finally, we show that VSI EWMA control chart is more efficient than FSI EWMA control chart in the both aspects.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.22
no.5
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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).
Variable sampling Interval (VSI) control charts vary the sampling interval according to value of the control statistic while the sample size is fixed. It is known that control charts with 2-state VSI scheme, which uses only two sampling intervals, give good statistical properties. Variable sample size (VSS) control charts vary the sample size according to value of the control statistic while the sampling interval is fixed. In the VSS scheme no optimal results are known for the number of sample sizes. It is also known that the variable sampling rate (VSR) $\bar{X}$ control chart with 2-state VSS and 2-state VSI scheme leads to large improvements In performance over the fixed sampling rate (FSR) $\bar{X}$ chart, but the optimal number of states for sample size Is not known. In this paper, the VSR Χ charts with multi-state VSS and 2-state VSI scheme are designed and compared to 2-state VSS and 2-state VSI scheme. The multi-state VSS scheme is considered to, achieve an additional improvement by switching from the 2-state VSS scheme. On the other hand, the multi-state VSI scheme is not considered because the 2-state scheme is known to be optimal. The 3-state VSS scheme improves substantially the sensitivity of the $\bar{X}$ chart especially for small and moderate mean shifts.
The purpose of this research was to investigate the effects of herbs, including rosemary, thyme, oregano, ginger, and green tea, on the quality characteristics and antioxidant activity of Yagkwa. After 16 days of storage at $60^{\circ}C$, all the herb-added samples showed significantly lower values for acid, TEA and peroxide than the control. The samples with rosemary and thyme showed significantly higher antioxidant activities than the other samples. The samples with rosemary and ginger showed significantly lower L-values than the control sample and the samples with thyme, oregano and green tea showed significantly lower a-values than the control. For the b-value, the control sample had the highest value. In the sensory evaluation of the Yakgwa, there were no significant differences between the samples in terms of color, flavor and texture. For overall acceptability, the rosemary-added sample showed the highest score among the samples and the thyme-added sample showed a significantly lower score than the control. In the texture analysis, all the herb-added samples, except for green tea, showed higher hardness than the control. In conclusion, the addition of herbs would be a useful way to enhance the antioxidant quality of yakgwa and rosemary would be the best choice when considering antioxidant activity and sensory characteristics.
Lee, Tae Hoon;Lee, Min Koo;Kwon, Hyuck Moo;Hong, Sung Hoon;Lee, Jooho
Journal of Korean Society for Quality Management
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v.45
no.4
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pp.943-956
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2017
Purpose: This paper proposes a VSS(Variable Sample Size) ${\bar{X}}$ control chart using surrogate variable and shows its effectiveness compared with FSS(Fixed Sample Size) ${\bar{X}}$ control chart using either performance variable or surrogate variable. Methods: The expected cost function of VSS ${\bar{X}}$ control chart is derived. The optimal designs are then found for numerical examples using a GA(genetic algorithm) and compared to those of the FSS ${\bar{X}}$ control charts. Results: Computational results show that VSS ${\bar{X}}$ control chart using surrogate variables is superior to FSS ${\bar{X}}$ control chart using either performance variable or surrogate variable from the economic view points. Conclusion: The proposed VSS ${\bar{X}}$ control chart will be useful in industry fields where a performance variable is not avaliable or too costly.
There are several models for process quality assurance by quality system (ISO 9000), process capability analysis, acceptance control chart and so on. When a high level process capability has been achieved, it takes a long time to monitor the process shift, so it is sometimes necessary to develop a quicker monitoring system. To achieve a quicker quality assurance model for high-reliability process, this paper presents a model for process quality assurance when the fraction nonconforming is very small. We design an acceptance control chart based on variable quality characteristic and time-censored accelerated testing. The distribution of the characteristics is assumed to be normal or lognormal with a location parameter of the distribution that is a linear function of a stress. The design parameters are sample size, control limits and sample proportions allocated to low stress. These paramaters are obtained under minimization of the relative variance of the MLE of location parameter subject to APL and RPL constraints.
We consider the problem of detecting special variations in multivariate $T^2$-control chart when two or more multivariate outliers are present. Since a multivariate outlier may reflect slippage in mean, variance, or correlation, it can distort the sample mean vector and sample covariance matrix. Damaged sample mean vector and sample covariance matrix have difficulty in examining special variations clearly, An alternative to detection outliers or special variations is to use robust estimators of mean vector and covariance matrix that are less sensitive to extreme observations than are the standard estimators $\bar{x}$ and $\textbf{S}$. We applied popular minimum volume ellipsoid(MVE) and minimum covariance determinant(MCD) method to estimate mean vector and covariance matrix and compared its results with standard $T^2$-control chart using simulated multivariate data with outliers. We found that the modified $T^2$-control chart based on the above robust methods were more effective in detecting special variations clearly than the standard $T^2$-control chart.
In this paper we study some procedures selecting all populations close to a control based on sample medians for several double exponential populations. The cases of known and unknown control are considered. Tables needed to use the proposed rules are provided and an illustrative example is also included.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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1999.11a
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pp.247-257
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1999
There are several models for process quality assurance by quality system(ISO 9000), process capability analysis, acceptance control chart and so on. When a high level process capability has been achieved, it takes a long time to monitor the process shift, so it is sometimes necessary to develop a quicker monitoring system. To achieve a quicker quality assurance model for high-reliability process, this paper presents a model for process quality assurance when the fraction nonconforming is very small. We design an acceptance control chart based on variable quality characteristic and time-censored accelerated testing. The distribution of the characteristics is assumed to be normal of lognormal with a location parameter of the distribution that is a linear function of a stress. The design parameters are sample size, control limits and sample proportions allocated to low stress. These parameters are obtained under minimization of the relative variance of the MLE of location parameter subject to APL and RPL constraints.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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