• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.21 no.5
• /
• pp.841-852
• /
• 2010

An integrated process control (IPC) procedure is a scheme which simultaneously applies the engineering control procedure (EPC) and statistical control procedure (SPC) techniques to reduce the variation of a process. In the IPC procedure, the observed deviations are monitored during the process where adjustments are repeatedly done by its controller. Because the effects of the noise, the special cause, and the adjustment are mixed, the use and properties of the SPC procedure for the out-of-control process are complicated. This paper considers efficiency of EWMA charts for detecting special causes in an ARMA(1,1) noise model with a minimum mean squared error adjustment policy. And we propose the readjustment procedure after having a true signal. This procedure can be considered when the elimination of the special cause is not practically possible.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
• /
• 2003.10a
• /
• pp.85-90
• /
• 2003

이 논문에서는 Samuel, Pignatiello와 Calvin(1998)이 제안한 ${\overline{X}}$ 관리도에서 이상원인 발생시점에 대한 최대우도추정량에 기초하여 변량표본크기(VSS) ${\overline{X}}$ 관리도를 수행하는 경우에 사용할 수 있는 최대우도추정량을 제안한다. 또한 제안된 최대우도추정량을 이용하여 이상원인 발생 시점에 대한 신뢰구간을 설정하였다.

• The tire
• /
• s.205
• /
• pp.42-42
• /
• 2000

타이어의 이상마모가 발생하는 원인은 여러 가지가 있으나 이번호에는 차량구조, 형식이나 바퀴주변장치가 원인이 되어 발생하는 이상마모 현상에 대하여 설명하고자 한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• v.16 no.3
• /
• pp.429-436
• /
• 2009

This paper considers the integrated process control procedure for detecting special causes in an IMA(1,1) process that is being adjusted automatically after each observation using a minimum mean squared error adjustment policy. When the control chart signals after the occurrence of a special cause, the special cause will be detected and eliminated from the process by the rectifying action. However, when the elimination of the special cause costs high or is not practically possible, an alternative action is to readjust the process with appropriately modified adjustment scheme. In this paper, we propose the readjustment procedure after having a true signal, and show that the use of the readjustment can reduce the deviation of a process from the target.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.22 no.6
• /
• pp.1123-1135
• /
• 2011

This paper considers the multivariate integrated process control procedure for detecting special causes in a multivariate IMA(1, 1) process. When the multivariate control chart signals, the special cause will be detected and eliminated from the process. However, when the elimination of the special cause costs high or is not practically possible, an alternative action is to readjust the process with approximately modified adjustment scheme. In this paper, we propose the readjustment procedure after having a true signal, and show that the use of the readjustment can reduce the deviation of a process from the target.

• Landscaping Tree
• /
• s.127
• /
• pp.37-40
• /
• 2012

지난 호의 소나무류 가지마름성 병해에 이어 이번 호에서는 소나무류 잎마름성 병해를 소개한다. 소나무의 잎에서 나타나는 잎마름성 병해는 증상과 원인이 다양하여 정확한 원인을 밝히기가 매우 어렵다. 그 이유는 수목의 이상 증상은 기본적으로 1) 비기생성(생리적, 비점염성) 원인, 2) 기생성(생물적, 전염성) 원인에 의하여 발생하는데, 진단 결과에 따라 수목의 재배환경을 점검하고 개선하여야 할 문제인가(비기생성 원인), 또는 약제를 사용하여야 할 것인가(기생성 원인)를 먼저 결정하여야 한다. 그 이유는 피해 원인이 물, 온도, 제초제 등 비기생성 원인에 의한 것이라면 재배환경의 개선 또는 원인 제거만으로도 충분히 나무를 회복시킬 수 있고, 병원균에 의한 것이라면 정확한 병명 진단 후에 적용 약제를 적절한 시기에 살포하여 불필요한 농약의 사용을 줄이면서 효과적으로 방제할 수 있기 때문이다. 수목의 잎에서 흔히 나타나는 이상 증상은 다음과 같이 비기생성 원인과 기생성 원인을 포함하여 크게 세 가지로 구별할 수 있으며, 기본적인 진단 요령과 원인은 다음과 같다.

• Monthly Korean Chicken
• /
• s.138
• /
• pp.122-127
• /
• 2006

도계장에서는 항상 비품이 발생한다. 골절, 피부병변, 착색이상 등 여러 가지 상태의 계육이 비품으로 분류되어 큰피해를 입고 있다. 가까운 예로 미국의 경우 이에 대한 피해액이 연간 5천만 달러로 추산되고 있다. 국내에서는 이러한 문제 때문에 육계 담당 부서에서는 항상 비품에 대해서 스트레스를 받고 있다. 하지만 이러한 문제들이 정말 스트레스가 되는 원인은 사육 중에 발견되기보다는 도계 후에 발견되며, 이에 따라상품가치가 현저히 감소하고 추가적인 작업이 요구되기 때문일 것이다. 대부분의 회사들이 이 문제를 접하게 되면, 주로 곰팡이 독소 흡착제를 사용하는 것이 유일한 대책인 것으로 생각한다. 이런 경우엔 약품에 대한 효과는 잘 모르겠지만, 필자의 느낌으로는 일정한 시간이 흘러 자연스럽게(?) 해결되는 과정을 걷는 듯 하며, 관련 부서에서는 이 약제의 효과에 대해 판단하기보다는 일단 직면한 문제가 해결되었 다고 결과론적으로 만족하는 듯 하다. 필자는 이 지면을 통해 그 동안의 관점과는 다른 측면에서 이런 문제의 원인과 그 대책에 대해 간략히 논하고자한다. 도계장에서는 항상 여러 가지 비품들이 발생한다. 이 모든 것들을 논하기에는 너무 범위가 넓기 때문에 여기서는 독자들의 이해를 위해 비품들 중에서 등 부위의 상처와 복부의 상처(배꼽 닭)에 대해 국한하도록 하겠다. 아마도 이 부분외의 다른 비품들은 대부분 그 원인을 쉽게 추정할 수 있기 때문이다. 먼저, 독자들에게 질문하고 싶은 것이 있다. 이러한 비품들의 직접적인 원인은 무엇인가? 앞서 얘기한 것과 같이 각 회사들의 대책으로 이용되는 곰팡이 독소 흡착제를 보면, 곰팡이 독소가 가장 직접적인 원인으로 생각할 수도 있다. 하지만 결론적으로 직접적인 원인은 외상이다. 즉, 외부의 물리적인 작용에 의한 상처인 것이다. 이런 측면에서 볼 때 가장 직접적인 원인은 외상이며, 이 외에 깃털발육 이상(혹은 저하), 바닥상태 불량 등과 같은 사양관리 이상과 면역 억제성 질환 및 지혈능력의 저하 등이 직접적인 원인으로 인한 문제들을 더욱 악화시키는 간접적인 원인으로 작용한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.24 no.6
• /
• pp.1275-1283
• /
• 2013

This paper considers the multivariate integrated process control procedure for detecting special causes in a multivariate IMA(1, 1) process. When the multivariate control chart signals, the special cause will be detected and eliminated from the process. However, when the elimination of the special cause costs high or is not practically possible, an alternative action is to readjust the process with approximately modified adjustment scheme. In this paper, we estimate parameters in the readjustment procedure after having a true signal in the multivariate integrated process control.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.31 no.1
• /
• pp.1-11
• /
• 2018

Multivariate process control has become important in various applied fields. For instance, there are many situations in which the simultaneous monitoring of multivariate quality characteristics is necessary for the manufacturing industry. Despite its importance, its practical usage is not as convenient because it is difficult to identify the source of the out-of-control signal in a multivariate control chart. In this paper, we will introduce how to detect the source of the out-of-control by using confidence intervals for new observations, and will discuss the identification and interpretation of the out-of-control variable through simulation studies.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.9 no.1
• /
• pp.91-109
• /
• 1996

Exponentially weighted moving averae(EWMA) control chart has been used widely for process monitoring and process adjustment recently, but there has not been many studies about the selection of the parameters. Design of the control chart can be classified into the statistical design and the economic design. The purpose of the economic design is to minimize the cost function in which all the possible costs occurring during the process are probability given the Type I error probability. In this paper the optimal parameters of the EWMA chart are selected for the economic design as well as for the statistical design. The optimal parameters for the economic design show significantly different from those of the statistical design, and especially the weight is always larger than that used in the statistical design. In the economic design, we divide the model into the single assignable cause model and the multiple assignable causes model caacording to number of which is used as the average context of the multiple assignable causes, it shows that the selection of the parameters may be misleading when the multiple assignable causes exist in practice.