Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2005.05a
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pp.503-521
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2005
Process capability indices are widely used in industries and quality assurance system. When designing the parameter on the multiple quality characteristics, there has been a study for optimization of problems, but there has been few former study on the possible conflicting phenomena in considertion of the correlations among the characteristics. To solve the issue on the optimal design for muliple quality characteristics, the study propose the expected loss function with cross-product terms among the characteristics and derived range of the coefficients of terms. Therefore, the analysis have to be required a multivariate statistical technique. This paper introduces to multivariate capability indices and then selects a multivariate process capability index incorporated both the process variation and the process deviation from target among these indices under the multivariate normal distribution. We propose a new multivariate capability index $MC_{pm}^{++}$ using quality loss function instead of the process variation and this index is compared with the proposed indices when quality characteristics are independent and dependent of each other,
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2004.11a
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pp.69-79
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2004
Process capability indices are widely used in industries and quality assurance system. When designing the parameter on the multiple quality characteristics, there has been a study for optimization of problems, but there has been few former study on the possible conflicting phenomena in considertion of the correlations among the characteristics. To solve the issue on the optimal design for multiple quality characteristics, the study propose the expected loss function with cross-product terms among the characteristics and derived range of the coefficients of terms. Therefore, the analysis have to be required a multivariate statistical technique. This paper introduces to multivariate capability indices and then selects a multivariate process capability index incorporated both the process variation and the process deviation from target among these indices under the multivariate normal distribution. We propose a new multivariate capability index $MC_{pm}^{++}$ using quality loss function instead of the process variation and this index is compared with the proposed indices when quality characteristics are independent and dependent of each other.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.2
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pp.78-85
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2019
High variance observed in the measurement system can cause high process variation that can affect process capability badly. Therefore, measurement system analysis is closely related to process capability analysis. Generally, the evaluation for measurement system and process variance is performed separately in the industry. That is, the measurement system analysis is implemented before process monitoring, process capability and process performance analysis even though these analyses are closely related. This paper presents the effective concurrent evaluation procedure for measurement system analysis and process capability analysis using the table that contains Process Performance (Pp), Gage Repeatability & Reproducibility (%R&R) and Number of Distinct Categories (NDC). Furthermore, the long-term process capability index (Pp), which takes into account both gage variance and process variance, is used instead of the short-term process capability (Cp) considering only process variance. The long-term capability index can reflect well the relationship between the measurement system and process capability. The quality measurement and improvement guidelines by region scale are also described in detail. In conclusion, this research proposes the procedure that can execute the measurement system analysis and process capability analysis at the same time. The proposed procedure can contribute to reduction of the measurement staff's effort and to improvement of accurate evaluation.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.18
no.3
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pp.377-389
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2011
A higher quality level is generally perceived by customers as improved performance by assigning a correspondingly higher satisfaction score. The third generation index $C_{pmk}$ is more powerful than two useful indices $C_p$ and $C_{pk}$ that have been widely used in six sigma industries to assess process performance. In actual manufacturing industries, process capability analysis often entails characterizing or assessing processes or products based on more than one engineering specification or quality characteristic. Since these characteristics are related, it is a risky undertaking to represent the variation of even a univariate characteristic by a single index. Therefore, the desirability of using vector-valued process capability index(PCI) arises quite naturally. In this paper, we consider more powerful vector-valued process capability index $C_{pmk}$ = ($C_{pmkx}$, $C_{pmky}$)$^t$ that consider the univariate process capability index $C_{pmk}$. First, we examine the process capability index $C_{pmk}$ and plug-in estimator $\hat{C}_{pmk}$. In addition, we derive its asymptotic distribution and variance-covariance matrix $V_{pmk}$ for the vector valued process capability index $C_{pmk}$. Under the assumption of bivariate normal distribution, we study asymptotic confidence regions of our vector-valued process capability index $C_{pmk}$ = ($C_{pmkx}$, $C_{pmky}$)$^t$.
Process capability indices are being used as indicators for measurements of process capability for SPC of quality assurance system in industries. In view of the enhancement of customer satisfaction, process capability indices in which loss functions are used to deal with the economic loss In the processes deviated from the target, are in an adequate representation of the customer's perception of quality In this connection, the loss function has become increasingly important in quality assurance. Taguchi uses a modified form of the quadratic loss function to demonstrate the need to consider the proximity to the target while assessing its quality. But this traditional quadratic loss function is inadequate to assessing the quality and quality improvement since different processes have different sets of economic consequences on the manufacturing, Thereby, a flexible approach to the development of the loss function needs to be desired. In this paper, we introduce an easily understood loss function, based on reflection of probability density function of the normal distribution. That is, the Reflected Normal Loss function can be adapted to an asymmetric loss as well as to a symmetric loss around the target. We propose that, instead of the process variation, a new capability index, CpI using the Reflected Normal Loss Function that can accurately reflect the losses associated with the process and a new capability index CpI Is compared with the classical indices as $C_{p}$ , $C_{pk}$, $C_{pm}$ and $C_{pm}$$^{+}$.>.+/./.
As we understand it, Process Capability indices are intended to provide single-number assessments of ability to meet specification limits on quality characteristics of interest. As a consequence of the varied ways in which PCIs are used, there have been two natural lines of research work: $\circled1$ studies on the properties of PCIs and their estimators in many different environments; $\circled2$ construction of new PCIs purporting to have better properties in certain circumstances. The most of existing process capability indices are concerned with the single variable. But, in many cases, a quality characteristic is composed with several factors. In that case, we want to know the integrated process capability of a quality characteristic not those of each factor. In this paper, we proposed a new multivariate system process capability index called $MSPCI:SC_{psk}$ which is the geometric mean of performance measure $C_{psk}$'S, and will be used as the criterion to assess multiple response process designs. Numerical illustration is done for $SC_{psk}$, $\overline{C_p}$(f), Cp, Cpk, Cpm, and Cpsk.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.41
no.2
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pp.174-183
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2018
In the industrial fields, the process capability index has been using to evaluate the variation of quality in the process. The traditional process capability indices such as $C_p$, $C_{pk}$, $C_{pm}$ and $C^+_{pm}$ have been applied in the industrial fields. These traditional process capability indices are mainly applied in the univariate analysis. However, the main streams in the recent industry are the multivariate manufacturing process and the multiple quality characteristics are corrected each other. Therefore, the multivariate statistical method should be used in the process capability analysis. The multivariate process indices need to be enhanced with more useful information and extensive application in the recent industrial fields. Hence, the purpose of the study is to develop a more effective multivariate process index ($MC_{pI}$) using the multivariate inverted normal loss function. The multivariate inverted normal loss function has the flexibility for the any type of the symmetrical and asymmetrical loss functions as well as the economic information. Especially, the proposed modeling method for the multivariate inverted normal loss function (MINLF) and the expected loss from MINLF in this paper can be applied to the any type of the symmetrical and asymmetrical loss functions. And this modeling method can be easily expanded from a bivariate case to a multivariate case.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.11
no.4
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pp.433-445
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2007
Digital divide comes to appear as a new factor of causing social inequality with the entry of information society. Especially, the digital divide in student class makes a worry about education inequality as the education using ICT, e-learning, and u-learning are enlarged. So, the concern about the status of digital divide in school is increasing. In this study, we conducted a questionnaire survey of students and teachers in elementary and secondary schools located in Gyeongnam, and measured informatization level with the weighted average of three subindices : accessing index, capability index, and utilization index. According to the survey, the index on information processing capability showed the largest gap in both the student group and the teacher group. We also had the result of positive correlation between the capability index and the utilization index. These results show that the gap of information processing capability is an important factor for understanding the digital divide.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.7
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pp.872-880
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1999
This paper presents an algorithm that can calculate the evaluation index of power system from the transfer capability point of view. The algorithm adopts a successive linear programming skill to solve an optimal solution. Two indices which are transfer margin index and economic matching index have been developed. Prior to calculating these indices, Maximum Load supplying Capability(MLSC) and Economic Load Supplying Capability(ELSC) are utilized as basic data. For man-machine interface, graphical user interface has been implemented so that an unified software package PSTCP(Power System Transfer Capability Program) has been developed. KEPCO systems planned up to 2006 year have been tested to show effectiveness and usefulness of the PSTCP for power system planning stages.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.18
no.4
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pp.869-878
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2007
In this paper a new process capability index $C_{psks}$ is introduced for non-normal process. $C_{psks}$ that is proposed by transformation of the $C_{psks}$ incorporates an additional skewness correction factor in the denominator of $C_{psks}$. The use of each technique is illustrated by reference to a distribution system which includes the Pearson and Johnson functions. Accordingly, $C_{psks}$ is proposed as the process capability measure for non-normal process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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