Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권3호
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pp.507-514
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2005
In this paper we consider an operating methodology of SPC(statistical process control) system in the TFT-LCD industries. The main contents are real time process monitoring, significant difference test, outlying glass analysis, process capability analysis and chart viewing.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권5호
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pp.743-750
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2012
In this study, we propose definitions for the one-sided variance for asymmetric distribution. We consider to apply the one-sided variance to the construction to define modified $C_{pk}$, which is a definition for the process capability index for the asymmetric process distribution. Then we consider to obtain the consistent estimation for the one-sided variance and to apply to the various industrial fields.
In order to guarantee the process safety and prevent accidents, the deviations from normal operating conditions should be monitored and their root causes have to be identified as soon as possible. The statistical theories-based method among various fault diagnosis methods has been gaining popularity, due to simplicity and quickness. However, according to fault magnitudes, the scalar value generated by statistical methods can be changed and this point can lead to produce wrong information. To solve this difficulty, this work employs PCA (Principal Component Analysis) based method with qualitative information. In the case study of our previous study, the number of assumed faults is much smaller than that of process variables. In the case study of this study, the number of predefined faults is 19, while that of process variables is 6. It means that a fault diagnosis becomes more difficult and it is really hard to isolate a single fault with a small number of variables. The PCA model is constructed under normal operation data in order to get a loading vector and the data set of assumed faulty conditions is applied with PCA model. The significant changes on PC (Principal Components) axes are monitored with CUSUM (Cumulative Sum Control Chart) and recorded to make the information, which can be used to identify the types of fault.
A basic assumption in standard applications of control charts is that the observations are statistically independent. However, this assumption is often violated from processes in many industries. The presence of autocorrelation has a serious impact on the performance of control charts, causing a dramatic increase in the frequency of false alarms. This paper considers a process in which the observations can be modeled as a first order autoregressive(AR(1)) process, and develops (equation omitted) charts with the variable sample size(VSS) scheme for monitoring the mean of this process.
Software reliability in the software development process is an important issue. Software process improvement helps in finishing with reliable software product. In this field, SPC (Statistical process control) is a method of process management through application of statistical analysis, which involves and includes the defining, measuring, controlling, and improving of the processes. The proposed process involves evaluation of the parameter of the mean value function and hence the values of the mean value function at various inter failure times to develop relevant time control chart. In this paper, was proposed a control mechanism, based on time between failures observations using Rayleigh and Burr distribution property, which is based on Non Homogeneous Poisson Process (NHPP). In this study, the proposed model is reliable in terms of hazard function, because it is more efficient in this area can be used as an alternative to the existing model. Through this study, software developers are considered by the various intended functions, prior knowledge of the software to identify failure modes to feed to some extent shall be able to help.
우리나라 생사의 품질수준을 통계적 관리법으로 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 우리나라제사공장의 생사제조에 있어서의 품질관리법으로서는 2A격 이상의 생사를 생산할 수 없었다. 2. 생사의 품질을 향상시키기 위하여서는 사조반평균점과 대중절점을 중점적으로 관리하여야 한다. 3. 생사검사항목별로 볼 때에 재조와 신도성적은 매년 악화되어 가고 있다. 4. X-$\sigma$관리도로 볼 때 사조반열등점은 안정화되어 있으나 대중절점은 불안정한 상태로서 그의 편차의 변동범위가 컸었다.
The purpose of this study is to develop a guideline of process capability evaluation and to apply this guideline improving the quality of products, especially in the small and medium enterprises. In this study we deal in the concept of process capability evaluation, the calculation of process capability index, and the application of a case study. Man must compare the state of process with the standards in evaluating of the process capability. Control chart can be used as a yardstick for judgement for the long term period and the distribution shape of histogram for the short term period. Man should regard to the significant figure by the calculation of process capability index.
현재 국내에서 활발히 이루어지고 있는 GPS 관측성과가 관측값의 통계적 검증없이 이루어지고 있는 문제점이 있다. 그리고 육지와 해상의 통합지리정보시스템구축을 위한 수치지형도와 수치해도의 통합투영의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구를 통하여 GPS 망조정에 사용되는 3점의 기준점에 대한 기하학적인 강도에 따른 정밀도 분석과 분산계수의 변화에 따른 GPS 관측값들의 정밀도 분석방법으로 GPS 관측값의 정밀도 행상을 위한 방법을 제시하였다. 또한, GPS 관측값의 정밀도를 향상시키는 방법과 수치지도와 전자해도의 통합투영으로 GPS 기준점을 이용한 수치지형도와 수치해도의 경계선 오차량을 비교검토하여 수치지형도와 수치해도의 통합관리의 방향을 제시하였다. 그리고 이렇게 산출된 GPS 관측결과를 이용하여 EDM 측량결과를 산출하고 수치지형도와 수치해도를 이 경계값들로 맞추었을 때 전체적인 경계점이 오차량을 비교 검토하였다.
Purpose: Skewness is an indicator used to measure the asymmetry of data distribution. In the past, product quality was judged only by mean and variance, but in modern management and manufacturing environments, various factors and volatility must be considered. Therefore, skewness helps accurately understand the shape of data distribution and identify outliers or problems, and skewness can be utilized from this new perspective. Therefore, we would like to propose a statistical quality control method using skewness. Methods: In order to generate data with the same mean and variance but different skewness, data was generated using normal distribution and gamma distribution. Using Minitab 18, we created 20 sets of 1,000 random data of normal distribution and gamma distribution. Using this data, it was proven that the process state can be sensitively identified by using skewness. Results: As a result of the analysis of this study, if the skewness is within ± 0.2, there is no difference in judgment from management based on the probability of errors that can be made in the management state as discussed in quality control. However, if the skewness exceeds ±0.2, the control chart considering only the standard deviation determines that it is in control, but it can be seen that the data is out of control. Conclusion: By using skewness in process management, the ability to evaluate data quality is improved and the ability to detect abnormal signals is excellent. By using this, process improvement and process non-sub-stitutability issues can be quickly identified and improved.
이 글은 제조공정에서의 통계적 품질관리에 관한 내용을 다룬 것이다. 먼저 제품품질의 산포를 주는 요인들을 고찰하여 보았다. 다음으로 제조공정에서의 전형적인 통계적 품질관리 활동체계를 흐름도로 작성하여 각 단계별로 그 내용을 고찰하였다. 이 활동체계의 흐름에 따라서 이루어졌던 국내기업의 사례를 하나 들고, 마지막으로 통계적 품질관리를 제조공업에서 활성화시키는 장안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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