Kim, Jong-Gurl;Um, Sang-Jun;Choi, Sung-Won;Kim, Dong-Nyuk
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2013.04a
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pp.581-591
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2013
제조공정에서 사용되어 지는 SPC(Statistical Process Control)관리 기법은 가피원인을 탐지하여 변동을 감소시키는 통계적 공정관리 시스템이다. SPC의 대표적인 관리 기법으로는 Shewhart관리도, Cusum관리도, EWMA관리도가 있으며 이러한 관리 기법들은 공정을 보다 안정적으로 관리 할 수 있도록 유지 및 예측하는데 사용 되어 진다. 하지만 제조 공정의 유형에 따라 샘플링 방법, 관리한계선 등을 다양하게 설정하여 보다 효율적인 관리를 모색하고 있다. 공정 형태에 따라 다양한 관리 방법과 분석 결과가 나타난다. 일반적으로 Xbar-R 관리도와 같은 Shewhart 관리도를 사용하지만 Batch 단위의 공정, 연속 공정의 라인에서 사용되기에는 부분적인 한계를 보이고 있다. 본 논문에서는 일반적인 관리도와 공정 변화에 민감하게 반응 할 수 있는 누적합 관리도와 지수가중치이동평균 관리도를 비교해 보고 작은 변동에 대한 탐지 능력이 우수한 지수가중치이동평균 관리도에 대한 연구동향과 사례를 분석하여 제조 공정에 적합한 관리 방법을 모색하고자 한다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.7
no.4
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pp.53-58
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2002
This paper presents a adjustment synthetic control chart that is an integration of the Shewhart X chart and the conforming run length(CRL) chart. The application of the adjustment synthetic control chart my therefore substantially enhance the effectiveness process control for manufacturing. In the synthetic control chart, denotes the average number of the X sample required to detect a process shift. The synthetic control chart outperforms the EWM chart and the X chart when σ is greater than 0.75σ. And the X-CRL charts suggested above evaluate using the conditional probability.
Kim, Jong-Geol;Kim, Chang-Su;Eom, Sang-Jun;Yun, Hye-Seon
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2013.11a
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pp.199-207
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2013
산업의 빠른 발전 속도에 따라 연구 개발도 함께 발전해야 한다. 따라서 현재 제조공정에 대한 품질 특성치의 분석방법으로 공정 모수의 작은 변화도 쉽게 탐지를 할 수 있는 EWMA 관리도와 Shewhart 관리도보다 공정 변화에 민감하게 탐지 가능한 CUSUM 관리도에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 식스시그마 공정관리에 맞춘 평균, 불량률, 미세 분산을 동시에 감지할 수 있는 동시 관리 체계 연구는 많이 미흡하다. 본 연구에서는 기존의 CUSUM, EWMA 관리도 기법보다 빠른 이상 감지를 위해서 평균, 불량률, 분산 3가지가 동시에 관리되어질 수 있도록 Zp-s 관리도를 소개한다. Zp-s 관리도는 ARL을 통해 기존 관리도보다 민감함을 확인할 수 있다.
In this paper, we consider the control charts applicable to monitoring the change of the population mean for sequentially observed individual data. The most representative control charts are Shewhart's individual control chart, the exponential weighted moving average (EWMA) control chart, and their combined control chart. We compare their performance based on a simulation study, and also, through real data analysis, we present how to apply control charts in practical application and investigate the problems of each control chart.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2012.11a
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pp.445-451
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2012
제조공정에서 사용되어지는 SPC(Statistical Process Control)관리 기법은 가피원인을 탐지하여 변동을 감소시키는 통계적 공정관리 시스템이다. SPC의 대표적인 관리기법으로는 Shewhart관리도, Cusum관리도, EWMA관리도가 있으며 이러한 관리 기법들은 공정을 보다 안정적으로 관리 할 수 있도록 유지 및 예측하는데 사용 되어 진다. 본 논문에서는 일반적으로 사용되어 지는 Shewhart관리도와 공정 예측에 유리한 EWMA 관리도에 대해 연구해보고 공정변화에 민감하게 반응하는 EWMA 관리도의 적용 사례를 제시하고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.3
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pp.729-738
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2015
In this paper, we compare the robustness to the assumption of normality of the single control charts to control the mean and variance simultaneously. The charts examined were semicircle control chart, max chart and MSE chart with Shewhart individuals control charts. Their in-control and out-of-control performance were studied by simulation combined with computation. We calculated false alarm rate to compare among single charts by changing subgroup size and shifting mean of quality characteristics. It turns out that max chart is more robust than any of the others if the process is in-control. In some cases max chart and MSE chart are more robust than others if the process is out-of-control.
Two control charts are usually required to monitor both the process mean and variance. In this paper, we introduce control procedures for jointly monitoring the process mean and variance with one control chart, and investigate efficiency of the introduced charts by comparing with the combined two EWMA charts. Our numerical results show that the GLR chart, the Omnibus EWMA chart, and the Interval chart have good ARL properties for simultaneous changes in the process mean and variance.
The combined ${\bar{X}}-S^2$ chart is a traditional control chart for simultaneously detecting mean and variance. Control limits for the combined ${\bar{X}}-S^2$ chart are determined so that each chart has the same individual false alarm rate while maintaining the required false alarm rate for the combined chart. In this paper, we provide flexibility to allow the two charts to have different individual false alarm rates as well as evaluate the effect of flexibility. The individual false alarm rate of the ${\bar{X}}$ chart is taken to be γ times the individual false alarm rate of the S2 chart. To evaluate the effect of selecting the value of γ, we use the out-of-control average run length and relative mean index as the performance measure for the combined ${\bar{X}}-S^2$ chart.
Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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v.4
no.1
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pp.1-4
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1982
우리가 흔히 쓰는 관리도에도 X over bar-R관리도, P(또는 Pn)관리도, C(또는 U)관리도가관리 도의 대종을 이루고 있다. 그러나 기계공업 특히 자동차공업분야에서는 기계가공 부품을 일일이 재기가 어렵거나 시간이 걸리므로 고-노고우 게이지(go-no go gauge)를 써서 선별하는 경우가 많다. 또 금형베품의 조립시에는 측정개소가 많기 때문에 어느 한 부분만을 제어서 관리할 수 없으므로 여러곳을 제어서 관리해야 하는데 이때 금형전체를 어떻게 맞출것인가, 혹은 제품의 공차관리를 어떻게 해나갈 것인가 하는 문제가 생긴다. 다음에 이러한 경우에 유용하게 쓰일 수 있는 관리도의 예를 소개하고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10a
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pp.365-367
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1998
현재의 망 관리 모델이 대부분은 사용에 대한 관리자의 방대한 경험과 지식이 필요하며 관리 정보 설정의 지역적 한계가 있다는 문제점이 있다. 더구나, 현재 널리 사용되고 있는 몇가지 관리 기술들을 서로 다른 관리 정보 모델을 정의하여 사용하거나 다른 관리 프로토콜을 사용하여 통신하므로 호환성을 가지지 못한다. 따라서 관리자들은 자신이 관리하는 시스템이나 네트워크에 지원하는 관리 기술에 따라 여러 가지 관리 도구들을 혼용해야만 하고, 이것은 관리자에게 큰 부담이 되고 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 망 관리 기술에 웹 기술이나 자바와 같은 새로운 인터넷 기반 기술들을 도입하는 시도가 이루어지고있으며, 이러한 접근 방법을 '웹 기반 관리 기술'이라 한다. 본 논문에서는 보다 간편하고 효율적인 망 관리를 위해 웹 기반 망 관리 기술을 소개하고 설계한다. 이 기술은 웹 브라우저를 이용하여 망 관리를 함으로써 간단하면서도 친숙한 인터페이스, 언제어디서든지 관리가 가능하며 모든 유형의 네트워크를 관리할 수 있다는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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