Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.34
no.2
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pp.1-8
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2011
This paper proposes a variable sampling interval multivariate $T^2$ control chart with sampling at fixed times, where samples are taken at specified equally spaced fixed time points and additional samples are allowed between these fixed times when indicated by the preceding $T^2$ statistics. At fixed sampling points, the $T^2$ statistics are composed of all quality characteristics and a part of quality characteristics are selected to obtain $T^2$ statistics at additional sampling points. A Markov chain approach is used to evaluate the performance of the proposed chart. Numerical studies for the performance of the proposed chart show that the proposed chart reduces the observations obtained from a process and detects the assignable cause of a process with low correlated quality characteristics quickly.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.7
no.2
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pp.151-156
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2012
In this paper, we gave 3 suitable modified control chart at the same time shows. First control chart is plot analysis control chart by sampling data, Second control chart is including Upper Spec and Lower Spec in first control chart. Third control chart is including target value and new calculated upper/lower control line by using known average and standard deviation of long term data. If 3 control charts are seen at the same time, there is advantage that can see problem of process at a look. We hope this method proposed in this treatise give many help in spot.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.39
no.1
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pp.1-12
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2014
This article proposes a variable sampling interval (VSI) $\bar{X}$ control chart using weighted standard deviation (WSD) method for skewed populations. The WSD method decomposes the standard deviation of a quality characteristic into upper and lower deviations and adjusts control limits and warning limits of a control chart in accordance with the direction and degree of skewness. A control chart constant is derived for estimating the standard deviation of skewed distributions with the mean of sample standard deviations. The proposed chart is compared with the conventional VSI $\bar{X}$ control chart under some skewed distributions. Simulation study shows that the proposed WSD VSI chart can control the in-control average time to signal (ATS) as an adequate level better than the conventional VSI chart, and the proposed chart can detect a decrease in the process mean of a quality characteristic following a positively skewed distribution more quickly than the standard VSI chart.
Selecting business charts based on the nature of the data and the purpose of the visualization is useful in business analysis. However, current visualization tools lack the ability to help choose the right business chart for the context. Also, soliciting expert help about visualization methods for every analysis is inefficient. Therefore, the purpose of this study is to propose an accessible method to improve business chart productivity by creating rules for selecting business charts from online published documents. To this end, Korean, English, and Chinese unstructured data describing business charts were collected from the Internet, and the relationships between the contexts and the business charts were calculated using TF-IDF. We also used a Galois lattice to create rules for business chart selection. In order to evaluate the adequacy of the rules generated by the proposed method, experiments were conducted on experimental and control groups. The results confirmed that meaningful rules were extracted by the proposed method. To the best of our knowledge, this is the first study to recommend customizing business charts through open unstructured data analysis and to propose a method that enables efficient selection of business charts for office workers without expert assistance. This method should be useful for staff training by recommending business charts based on the document that he/she is working on.
We derive a generalized statistic form of Q control chart, which is especially suitable for short run productions and start-up processes, for the detection of process mean shifts. The generalization means that the derived control chart statistic concurrently uses within lot variability and between lot variability to explain the process variability. The latter variability source is noticeably prevalent in lot type production processes including semiconductor wafer fabrications. We first obtain the generalized Q control chart statistic when both the process mean and process variance are unknown, which represents the case of implementing statistical process control charting for short run productions and start-up processes. Also, we provide the corresponding generalized Q control chart statistics for the rest of three cases of previous Q control chart statistics : (1) both the process mean and process variance are known (2) only the process mean is unknown and (3) only the process variance is unknown.
An, Sang-Woo;Kwak, Sung-Keun;Jung, Young-Wook;Chung, Mu-Keun;Park, Jae-Woo
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.25
no.5
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pp.704-712
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2009
Advanced Phase Isolation Ditch (APID) process was studied to develop economic retrofitting technology, for the plants where retrofitting of common activated sludge process is required. In this study, to evaluate and monitor the effluent water quality ($BOD_5$, SS, T-N, and T-P) and operating conditions (Influent, SVI, SRT, and HRT) as process capable and stable parameters for treating municipal wastewater, a demonstration plant was installed and operated in the existing sewage treatment plant of P city. During this study, the average effluent $BOD_5$, SS, T-N, and T-P concentrations were 7.7, 5.6, 10.8, and 1.6 mg/L. Trend analysis of influent $BOD_5$, SS, T-N, and T-P in APID process were illustrated that APID process need for more strong APID process management on the winter session, such as developing new intermediated aeration mode, operating methods, and managements strategy. At the application of control chart, the signal of uncommon effects at APID process was determined much higher existing control chart tntr conventional control chart in this study. These results indicate that conventional control chart has been collected and determined cleary signal at only stable situation. Therefore, newly developed APID process of dynamic control chart can be one of the useful tool for monitoring and management process.
Company A, an embedded system manufacturer, has been managing multiple development projects. Executives need to understand the risk level of every project and prioritize resource distribution. Traditional project monitoring tools or excel sheets are too complex for calculating the risk factors across a functional organization. Two new charts, "Spear-head Chart" and "Float Chart" were designed to assist high level decision making processes. Two charts were used for weekly executive meetings in order to monitor project progress and rectify project direction. One page graphical monitoring tools in Company A are good enough for high management decision making. Authors explain the characteristics of two charts and propose its practical implementation in real working environment. Spear-head chart was also implemented as a system.
Purpose: The purpose of this study is to propose a multivariate CUSUM control chart that can detect the out-of-control state fast while monitoring the cross- and auto- correlated multivariate time series data. Methods: We first build models to estimate the observation data and calculate the corresponding residuals. After then, a multivariate CUSUM chart is applied to monitor the residuals instead of the original raw observation data. Vector Autoregression and Artificial Neural Net are selected for the modelling, and Separated-MCUSUM chart is selected for the monitoring. The suggested methods are tested under a number of experimental settings and the performances are compared with those of other existing methods. Results: We find that Artificial Neural Net is more appropriate than Vector Autoregression for the modelling and show the combination of Separated-MCUSUM with Artificial Neural Net outperforms the other alternatives considered in this paper. Conclusion: The suggested chart has many advantages. It can monitor the complicated multivariate data with cross- and auto- correlation, and detects the out-of-control state fast. Unlike other CUSUM charts finding their control limits by trial and error simulation, the suggested chart saves lots of time and effort by approximating its control limit mathematically. We expect that the suggested chart performs not only effectively but also efficiently for monitoring the process with complicated correlations and frequently-changed parameters.
Purpose: The purpose of this study is to compare two multivariate cumulative sum (MCUSUM) charts designed for spatio-temporal surveillance in terms of not only temporal detection performance but also spatial detection performance. Method: Experiments under various configurations are designed and performed to test two CUSUM charts, namely SMCUSUM and RMCUSUM. In addition to average run length(ARL), two measures of spatial identification accuracy are reported and compared. Results: The RMCUSUM chart provides higher level of spatial identification accuracy while two charts show comparable performance in terms of ARL. Conclusion: The RMCUSUM chart has more flexibility, robustness, and spatial identification accuracy when compared to those of the SMCUSUM chart. We recommend to use the RMCUSUM chart if control limit calibration is not an urgent task.
□ Many specification language has been developed for workflow modeling, but their emphasis on the process semantics make it difficult for use on the business process modeling. □ Also their lack of understanding of global view of Business process adds another problem to model workflow in a seamless and accurate and timely fashion(omitted)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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