A basic assumption in standard applications of control charts is that the observations are statistically independent. However, this assumption is often violated from processes in many industries. The presence of autocorrelation has a serious impact on the performance of control charts, causing a dramatic increase in the frequency of false alarms. This paper considers a process in which the observations can be modeled as a first order autoregressive(AR(1)) process, and develops (equation omitted) charts with the variable sample size(VSS) scheme for monitoring the mean of this process.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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2006.11a
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pp.211-216
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2006
Monitoring variability is a vital part of modem statistical process control. The conventional Shewhart Rand S charts address the setting where the in-control process readings have a constant variance. In some settings, however, it is the coefficient of variation, rather than the variance, that should be constant. This paper develops a chart, equivalent to the S chart, for monitoring the coefficient of variation using rational groups of observations.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.17
no.32
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pp.137-144
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1994
According to the cementing process, adhesive for dress shoe applicable to the style of ladies' has steadily been developed. In the study on the evaluation, mathematical model is presented. In the study on the quality control, a list of test results from field application and a model of manufacturing process including adhesion process are introduced.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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1999.08a
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pp.327-335
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1999
A batch process in which transfer bars are rolled in single bar units involves many problems in terms of quality, yield and threading stability. The endless rolling process is an effective solution to such problems. In this, study, an analysis model is proposed to calculate the distribution of normal stress in endless rolling process. The model was examined by comparing with the result of experiment. A device using the spring is developed for improving the welding quality.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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2004.04a
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pp.103-108
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2004
This paper will describe integrated system design process and its application. Integrated design process is performed activities concurrently and sequentially for product development. For a group of activities to be truly integrated, the flow of deliverables among them must be well defined, and committed to. For this purpose, the study will suggest procedure that is executed context analysis of standard process, interface definition from activity decomposition, integration of related activities, and definition of concurrency & sequential activities flow, This procedure and method will contribute to minimize time loss that is emerged from activities iteration by not definitely definition of activities interface.
This paper considers a recent environment in the manufacturing process in which data in large amounts can be obtained on-line in real-time. Under this environment an on-line real-time Statistical Process Control (SPC) scheme equipped with detection of a process change, change-point estimation, and recognition of the change pattern is proposed. The proposed SPC scheme is composed of a Cusum chart, filtering methods and Akaike Information Criterion (AIC). We examine the performance of this scheme by Monte Carlo simulation and show its usefulness.
This paper is a brief review of the different procedures that are available for fitting theoretical distributions to data. The use of each technique Is illustrated by reference to a distribution system which including the Pearson, Johnson and Burr functions. These functions can be used to calculate percent out of specification. Therefore, in this paper a new method for estimating a measure of process capability for Gamma distributed variable data proposed using the percentage nonconforming. Process capability indices combines with the percentage nonconforming Information can be used to evaluate more accurately process capability.
Purpose: The purpose of this study is to examine the Hawthorne effect on healthcare service process innovation, by investing the difference between checklist items of patients and doctors on direct clinical observations (DCO) and the retrospective clinical review (RCR). Methods: The data set consisted of 30 patients and 30 doctors respondents. T-tests were used to perform a comparative analysis of DCO and RCR items between patients and doctors by pre and post examinations. Results: The results indicate that there was a difference between the non-prior notice checklist items of the patients and doctors, while there was no difference of the post-examination checklist items between the patients and doctors. Conclusion: This study provides useful information and can be applied to the improvement of patient experience through healthcare service process innovation. The results of this study also offer practical insights about how hospitals can motivate providers to participate in healthcare service process for improved quality care by the Hawthorne effect. The study contributes to the existing knowledge of the Hawthorne effect for effective strategies for providing quality care.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.11
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pp.1174-1179
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2008
Many modeling and calibration methods have been developed to analyze and design the biological wastewater treatment process. For the systematic use of activated sludge model (ASM) in a real treatment process, a most important step in this usage is a calibration which can find a key parameter set of ASM, which depends on the microorganism communities and the process conditions of the plants. In this paper, a standardized calibration protocol of the ASM model is developed. First, a weighted effluent quality index(WEQI) is suggested far a calibration protocol. Second, the most sensitive parameter set is determined by a sensitive analysis based on WEQI and then a parameter optimization method are used for a systematic calibration of key parameters. The proposed method is applied to a calibration problems of the single carbon removal process. The results of the sensitivity analysis and parameter estimation based on a WEQI shows a quite reasonable parameter set and precisely estimated parameters, which can improve the quality and the efficiency of the modeling and the prediction of ASM model. Moreover, it can be used for a calibration scheme of other biological processes, such as sequence batch reactor, anaerobic digestion process with a dedicated methodology.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.17
no.6
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pp.49-55
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2008
Arc welding process is one of the most important technologies to join metal plates. Robotic welding offers the reduced manufacturing cost sought, but its widespread use demands a means of sensing and correcting for inaccuracies in the part, the fixturing and the robot. A number of problems that need to be addressed in robotic arc welding processes include sensing, joint tracking, and lack of adequate models for process parameter prediction and quality control. Problems with parameter settings and quality control occur frequently in the GMA(Gas Metal Arc) welding process due to the large number of interactive process parameters that must be set and accurately controlled. The objectives of this paper are to realize the mapping characteristics of bead width using a sensitivity analysis and develop the neural network and multiple regression method, and finally select the most accurate model in order to control the weld quality(bead width) for fillet welding. The experimental results show that the proposed neural network estimator can predict bead width with reasonable accuracy, and guarantee the uniform weld quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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