생산공정 관리에서 정밀도를 높이기 위한 제반 기술적 요소는 다양한 환경적 요인과 단납기에 따른 주기적 생산의 체계에 부응할 수 있는 능력에 의존한다. 공정능력에 따라 다양한 고객의 요구와 높은 품질의 유지를 위하여 여러가지의 기능과 짧아지는 조달기간에 일치 하도록 생산의 기술들을 제고하여야 한다. 이러한 공정관리 방법에서 관리의 다양한 특정적기법을 적용해야 할 뿐아니라 품질의 고급화를 위하여 특정된 기법을 조기에 찾아내 실현하여야 한다. 본 연구에서는 그러한 다양한 기법들을 현장에 제공하는 것으로 전제한다.
본 논문은 새로운 3차원 분류체계를 이용해서 관리도의 문헌을 고찰하고 검토하는데 연구 목적이 있다. 1차원 분류체계는 시간에 따른 연속된 관측치의 관계가 독립인가 자동상판인가로 나누어지며 2차원 분류체계는 독립관측치인 경우 가중치 방법에 따라 Shewart, MA EWMA, CUSUM Charts로 분류되며 자동상관된 관측치인 경우 모델링 방법에 따라 ARIMA, Spectral Charts로 분류된다. 3차원 분류체계는 품질특성인 변수의 수와 종속관계에 따라 일변량과 다변량으로 나누어 진다. 재래식 생산, 자동화 생산, 혹은 장치산업에 적용될 수 있는 관리도가 이 분류체계에 따라 장으로 구분되어 고찰된다. 이는 실무진들의 이해를 돕기 위한 지침으로 활용될 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권5호
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pp.981-999
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2017
단순확률모형을 고려하는 표준관리도에서는 표본간 분산을 고려하지 않고 공정분산을 추정한다. 표본간 분산이 존재하는 경우에는, 공정분산이 과소추정된다. 공정분산이 과소추정되면 좁아진 관리한계로 인해 관리도의 민감도는 향상되지만 과도한 오경보율을 발생시킨다. 이 논문에서는 공정모형으로 분산성분모형, 즉 변동의 원인을 표본내 분산과 표본간 분산으로 구분하는 확률모형을 고려한다. 관리한계는 표본내 분산과 표본간 분산을 모두 사용하여 설정하고 그에 따른 평균런길이를 통하여 효율을 살펴 보았다. 관리형태는 가장 널리 사용되는 ${\bar{X}}$, EWMA, CUSUM 관리도를 고려하였다. 관리한계 설정에서 표본내 분산만을 사용한 경우 (Case I)와 표본간 분산도 함께 사용한 경우 (Case II)를 통해 관리도의 효율을 비교하였다. 또한, 공정 모수가 주어진 경우와 추정된 두 경우에 대해서도 관리도의 효율을 비교하였다. 그 결과, 표본간 분산이 증가할 때 Case I의 오경보율은 급격히 증가한 반면 Case II의 경우에는 동일하게 유지됨을 알 수 있었다.
This paper presents a statistical process control(SPC) system in the electronic parts manufacturing process. In this system, an SPC method is integrated into the automated inspection technology on a real time base. It shows how the collected data can be analyzed with the SPC to provide process information. also presented are stuided of subpixel image processing technology to improve the accuracy of parts mearements , and the cumulative-sum(CUSUM) control chart for fraction defectives.An application of the developed system to connector manufacturing process as a part of computer integrated manufacturing (CIM) is presented.
In this paper, two adaptive exponentially weighted moving avenge control chart schemes which available for real-time are proposed. The weighting coefficient is estimated using a recursive kalman filter algorithm. Simulated average run lengths indicate the proposed schemes are sensitive to process shifts And their performance is comparable to CUSUM control chart and customary EWMA control chart.
In this study, we developed a software for statistical process control. This software presents $\bar{x}$, R, CUSUM, EWMA control chart and process capability index. In this system, statistical process control methods are integrated into the automated method on a real time base. It is available in process control of specified type and can be performed on personal computer with network system.
원자력발전소에서 센서의 주기적 교정은 안전운전을 위해 꼭 필요하다. 그러나 실제 드리프트가 발생하여 교정을 요하는 센서는 약 2% 미만이다. 또한, 센서의 작동 상태를 매 핵연료 주기마다 수행하는 것은 고장 혹은 드리프트가 발생한 센서를 최대 18개월까지 감지하지 못한 채 운전할 위험이 있다. 원전의 안전운전 및 불필요한 교정을 줄이기 위해 센서의 상시 교정 감시가 필요하다. 이를 위해 주성분 분석과 Support Vector Regression(SVR)을 이용한 PCSVR 알고리즘을 개발하였고, 고리원전 3호기의 출력증발 데이터를 이용하여 검증하였다. 주성분분석은 선형변환을 통한 입력공간의 축소 및 노이즈 제거 효과를 나타내며, AASVR은 해석학적 및 기계학적 모델로 모델링하기 힘든 복잡계를 쉽게 나타낼 수 있는 장점이 있다. SVR의 세가지 파라미터는 반응표면분석법에 의해 최적화하였다. 센서의 고장탐지를 위해 모델 출력의 잔차를 슈하르트 관리도, EWMA, CUSUM 및 일반화우도비검정(GLRT)을 통해 그 결과를 비교하였다. 미세한 드리프트에 대해 CUSUM과 GLRT가 우수한 결과를 보였다. 개발된 알고리즘은 수출형 원전 APR1000 설계시 적용가능 할 것으로 판단된다.
골밀도 측정은 정확도와 정밀도가 우수하여야 작은 골량의 변화에도 진정한 생물학적 변화를 알 수 있다. 따라서 장비 및 검사자의 올바른 질 관리를 통하여 골밀도 검사의 신뢰성을 높이는 것을 목적으로 한다. 장비관리방법은 각각의 골밀도 장비 제조사에서 권고하는 팬텀을 이용하여 10~25회 측정하여 기준 값과 허용 범위를 정하고 검사가 있는 날에 매일 측정하거나 일주일에 3회 이상 측정하여 실제 골밀도의 값의 변화 유무를 확인하여야 한다. 또한 측정된 팬텀의 골밀도 수치를 기록하여 Shewart control chart와 CUSUM control chart를 만들어 각각의 Rule에 따라 평가한다. 이러한 관리는 장비의 설치 및 이동 시에 반드시 행해져야 한다. 검사자 관리방법은 정밀도 측정으로 평가하는데 정밀도는 재검사하였을 때에 실제 생물학적의 변화 없이 수치상의 결과값을 똑같이 재현할 수 있는지 알아보는 것이다. 측정 방법은 환자를 두 번씩 30번 측정하는 방법과 세 번씩 15번 측정하는 방법이 있다. 측정에서 중요한 것은 한 번 검사 후 두번째나 세 번째 검사에서도 반드시 검사 테이블에서 내려왔다 다시 올라가서 검사를 해야 한다. 측정된 골밀도 수치를 이용하여 정밀오차를 산출하여 95% 신뢰수준으로 정밀오차에 2.77을 곱하여 최소한의 생물학적 골밀도 변화를 산출한다. 골밀도 장비는 과학의 발달로 인하여 장비의 정확 오차가 1%이내로 줄었기 때문에 장비관리와 측정자의 기계조작 및 검사 오차를 잘 관리한다면 검사의 신뢰성 확보에 도움을 줄 것이다.
The synthetic control chart (SCC) proposed by Wu and Spedding (2000) is to detect shifts in the process mean. The performance was re-evaluated by Davis and Woodall (2002), and the steady-state average run length (ARL) performance was shown to be inferior to cumulative sum (CUSUM) or exponentially weighted moving average (EWMA) chart This paper proposes a simple adaptive scheme to improve the performance of the synthetic control chart. That is, once a non-conforming (NC) sample occurs, we investigate the next L-consecutive samples with larger sample sizes and shorter sampling intervals. We employ a Markov chain model to derive the ARL and the average time to s19na1 (ATS). We also propose a statistical design procedure for determining decision variables. Comprehensive comparative study shows that the proposed control chart is uniformly superior to the original SCC or double sampling (DS) Χ chart and comparable to the EWMA chart in ATS performance.
This research proposes a method for designing VSI (Variable Sampling Interval) control charts with supplementary run rules. The basic idea is to apply various run rules and the VSI scheme to a control chart in order to increase the sensitivity. The sampling process of the VSI run rules chart is constructed by Markov chain approach. A procedure for designing the VSI run rules chart is proposed based on Lorenzen and Vance's model. Sensitivity study shows that the VSI run rules charts outperform the FSI (Fixed Sampling Interval) run rules charts for wide range of process mean shifts. A major advantage of the VSI run rules chart over other charts such as CUSUM, EWMA, and adaptive charts is it's simplicity in implementation. Some useful guidelines are proposed based on the sensitivity study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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