Purpose: The purpose of this study is to propose a new useful suggestion to monitor the stability of process by developing a stability ratio or index related to investigating how well the process is controlled or operated to the specified target. Methods: The proposed method to monitor the stability of process is building up a new measure index which is making up for the weakness of the existing index in terms of short or long term period of production. This new index is a combined one considering both stability and capability of process to the specification limits. We suppose that both process mean and process variation(or deviation) are changing on time period. Results: The results of this study are as follows: regarding the stability of process as well as capability of process, it was shown that two indices, called SI(stability index) and PI(performance index), can be expressed in two-dimensional X-Y graph simultaneously. This graph is categorized as 4 separated partitions, which are characterized by its numerical value intervals of SI and PI which are evaluated by test statistics. Conclusion: The new revised index is more robust than the existing one in investigating the stability of process in terms of short and long period of production, even in case both process mean and variation are changing.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2011.11a
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pp.551-556
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2011
This research presents an implementation strategy of Process Capability Index (PCI) according to the types of process characteristics. The types of process feature are classified as four perspectives of variation range, time period, error position, and process stage. The paper examines short-term or long-term PCI, within or between variation, position of precision or accuracy, and inclusion of measurement or calibration stage. Moreover, the study proposes normality test of unilateral PCI.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.11
no.2
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pp.189-194
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1985
Process Capability Index is defined as a ratio between predetermined tolerance and natural tolerance of existent process ($6{\sigma}$). And it is widely used as a performance measure for quality control activities, and a criterion for process classification. This paper developed a unity-fixed process capability table for convenience to calculate process capability and showed how to use it.
The purpose of this study is to present a novel indicator for analyzing machine failure based on its idle time and productivity. Existing machine repair plan was limited to machine experts from its manufacturing industries. This study evaluates the repair status of machines and extracts machines that need improvement. In this study, F-RPN was calculated using the etching process data provided by the 2018 PHM Data Challenge. Each S(S: Severity), O(O: Occurence), D(D: Detection) is divided into the idle time of the machine, the number of fault data, and the failure rate, respectively. The repair status of machine is quantified through the F-RPN calculated by multiplying S, O, and D. This study conducts a case study of machine in a semiconductor etching process. The process capability index has the disadvantage of not being able to divide the values outside the range. The performance of this index declines when the manufacturing process is under control, hereby introducing F-RPN to evaluate machine status that are difficult to distinguish by process capability index.
This paper investigates the relation between the Process capability index(PCI) and the quality assurance level under various conditions. The effect of the off-targetness of the process mean, deviation from the nomality, the estimation error, and tile measurement error on the quality assurance level is evaluated. Various distributions such as the Student-t, the chi-square, the gamma, the Weibull, and the log-normal distributions are considered to evaluate the deviation from the nomality. The quality levels under abnormal conditions turn out to be severely different from that under the standard condition. We provide tables and graphs of the quality assurance level on various abnormal conditions. In order for the industry users to use the PCI properly, they should refer to the tables and graphs, especially when they are not certain about the standard assumptions on which the PCI depends.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.17
no.3
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pp.459-471
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2010
Higher quality level is generally perceived by customers as improved performance by assigning a correspondingly higher satisfaction score. Usually, the quality level is measured by process capability indices. The index is used to determine whether a production process is capable of producing items within a specified tolerance. The third generation index $C_{pmk}$ is more powerful than two useful indices $C_p$ and $C_{pk}$. which have been widely used in six sigma industries to assess process performance. Most evaluations on process capability indices focus on point estimates, which may result in unreliable assessments of process performance. In this paper, we consider better testing procedure on assessing process capability index $C_{pmk}$ for practitioners to use in determining whether a given process is capable. It is easy to use the proposed method for assessing process capability index $C_{pmk}$. Whether a process is clearly normal or nonnormal, our bootstrap testing procedure could be applied effectively without the complexity of calculation. A numerical result based on our proposed method is illustrated.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.3
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pp.465-475
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2013
Higher quality level is generally perceived by customers as improved performance by assigning a correspondingly higher satisfaction score. Usually, the quality level is measured by process capability indices. The index is used to determine whether a production process is capable of producing items within a specified tolerance. Some useful process capability indices $C_p$, $C_{pk}$ and $C_{pm}$ have been widely used in six sigma industries to assess process performance. Most evaluations on process capability indices focus on point estimates, which may result in unreliable assessments of process performance. It is necessary to investigate their asymptotic correlationship among process capability indices $\hat{C}_p$, $\hat{C}_{pk}$ and $\hat{C}_{pm}$. In this paper, we study their asymptotic correlationship for some process capability indices $\hat{C}_p$, $\hat{C}_{pk}$ and $\hat{C}_{pm}$ under the normal process.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.18
no.4
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pp.527-535
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2011
This study proposes a modified definition about $C_{pk}$ based on median as the centering parameter in order to more easily control the process since the mean does not represent any quantile of the asymmetric process distribution. Then we consider an estimate and derive the asymptotic normality for the estimate of the modified $C_{pk}$. In addition, we provide an example with asymmetric distributions and discuss the estimation for the limiting variance that are followed by some concluding remarks.
Kim, Jong-Gurl;Um, Sang-Joon;Kim, Young-Sub;Ko, Jae-Kyu
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2008.11a
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pp.599-610
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2008
It is an important and urgent issue to improve process capability in quality control. Process capability refers to the uniformity of the process. The variability in the process is a measure of the uniformity of output. A simple, quantitative way to express process capability, the degree of variability from target in specification is defined by process capability index(PCI). Almost process capability indices are defined under normal distribution. However, these indices can not be applied to the process of non-normal distribution including reliability. We investigate current research on the process of non-normal distribution, and advanced method and technology for developing more reliable and efficient PCI. Finally we suggest the perspective for future study.
This study uses MATLAB as a programming tool and applies the bootstrap method to process capability analysis. The advantage of using MATLAB in bootstrap method is to make the bootstrap method much easier to implement and apply particularly in process capability analysis. An example is provided to further illustrate the easy use of MATLAB in bootstrap method.
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