The research developes short-run standardized control charts(SSCC) and short-run acceptance control charts(SACC) under the various demand patterns. The demand patterns considered in this paper are three types such as high-variety and repetitive low-volume pattern, extremely-high-variety and nonrepetitive low-volume pattern, and high-variety and extremely-low-volume pattern. The short-run standardized control charts developed by extending the long-run ${\bar{x}}$-R, ${\bar{x}}$-s and I-MR charts have strengths for practioners to understand and use easily. Moreover, the short-range acceptance control charts developed in the study can be efficiently used through combining the functions of the inspection and control chart. The weighting schemes such as Shewhart, moving average (MA) and exponentially weighted moving average (EWMA) can be considered by the reliability of data sets. The two types according to the use of control chart are presented in the short-range standardized charts and acceptance control charts. Finally, process capability index(PCI) and process performance index(PPI) classified by the demand patterns are presented.
This paper deals with an efficient and effective method on measuring, monitoring and evaluating safety and environmental performances of a process using SPC control charts. We propose 7 safety control charts as a tool to monitor hazard dendritics, and we propose 15 environment control charts to monitor pollution emissions. We also propose useful guidelines that SPC(Statistical Process Control) control charts can be used for safely and environmental monitoring.
This study is concerned with design of EWMA control charts for counted data. Control charts for the fraction defective and the number of defects are designed. Performance analysis is accomplished for validity of the designed EWMA control charts. Average run length(ARL) is adopted as a criterion for comparison. Simulation results show that the designed EWMA control charts have shorter ARL than pn, p and c control charts when the fraction nonconforming or the average defect number are shifted. This means that the designed control charts can detect the out of -control state of the process more fastly than the traditional control charts.
The presence of imprecise measurement may seriously affect the efficiency of process control and production cost. A cost model is derived to determine the design parameters of the economic asymmetric $\bar{X}$ and S control charts including measurement errors. The effects of imprecise measurement on the performance of the economic asymmetric $\bar{X}$ and S control charts and production cost are examined for the case where the process mean and process standard deviation may change. Application of the proposed control charts is demonstrated through an example. Numerical examples illustrate the effects of imprecise measurement on the design parameters of the proposed control charts. It shows that the imprecision measurement may seriously affrct the ability of the proposed control charts to detect process disturbances quickly, change the sampling frequency, and increase the production cost compared to the control charts excluding measurement errors.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제4권
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pp.31-44
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1993
Multivariate exponentially weighted moving average (EWMA) control charts for monitoring the variance-covariance matrix are investigated. A variable sampling interval (VSI) feature is considered in these charts. Multivariate EWMA control charts for monitoring the variance-covariance matrix are compared on the basis of their average time to signal (ATS) performances. The numerical results show that multivariate VSI EWMA control charts are more efficient than corrsponding multivariate fixed sampling interval (FSI) EWMA control charts.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권2호
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pp.539-548
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2016
This paper is a study on the multivariate CUSUM control charts using three different control statistics for monitoring covariance matrix. We get control limits and ARLs of the proposed multivariate CUSUM control charts using three different control statistics by using computer simulations. The performances of these proposed multivariate CUSUM control charts have been investigated by comparing ARLs. The purpose of control charts is to detect assignable causes of variation so that these causes can be found and eliminated from process, variability will be reduced and the process will be improved. We show that the charts based on three different control statistics are very effective in detecting shifts, especially shifts in covariances when the variables are highly correlated. When variables are highly correlated, our overall recommendation is to use the multivariate CUSUM control charts using trace for detecting changes in covariance matrix.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제20권2호
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pp.107-113
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2013
This study reviews several well-known control charts for the location parameter with a discussion of the relationship between the maintenance of the control chart and a series of hypotheses testing. As a by-product, we then propose a new median control chart with the sign test statistic. We also modify the nonparametric control charts to easily understand the relation. Then we illustrate the construction of several median control charts with the industrial data and compare the efficiency among several control charts. Finally, we discuss some interesting features for the median control charts as concluding remarks.
This article investigates economic-statistical design of VSI(variable samling interval) charts considering Various Runs Rules. Most recent adaptive control charts are conplex designs. Actually It's not easy to operating control quality process. We propose a procedure for designing VSI Runs charts, based on Lorenzen and Vence's model. The optimal design parameters of the charts can be determined by minimizing the cost model. And computational experiments show that the VSI Runs Rules charts is superior to the FSSI Runs Rules charts in the economic-statistical characterisitics.
New control charts under repetitive sampling are proposed, which can be used for variables and attributes quality characteristics. The proposed control charts have inner and outer control limits so that repetitive sampling may be needed if the plotted statistic falls between the two limits. Particularly, the new np and variable X-bar control charts under repetitive sampling are considered in detail. The in-control and out-of-control average run lengths are analyzed according to various process shifts. The performance of the proposed control charts is compared with the existing np and the X-bar control charts in terms of the average run lengths.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권1호
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pp.65-77
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2020
Geometric charts are effective in monitoring the fraction nonconforming in high-quality processes. The in-control fraction nonconforming is unknown in most actual processes; therefore, it should be estimated using the Phase I sample. However, if the Phase I sample size is small the practitioner may not achieve the desired in-control performance because estimation errors can occur when the parameters are estimated. Therefore, in this paper, we adjust the control limits of geometric charts with the bootstrap algorithm to improve the in-control performance of charts with smaller sample sizes. The simulation results show that the adjustment with the bootstrap algorithm improves the in-control performance of geometric charts by controlling the probability that the in-control average run length has a value greater than the desired one. The out-of-control performance of geometric charts with adjusted limits is also discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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