A more technical perspective is needed in estimating the effect of the Manufacturing Process for improving the Productivity, there are many statistical evaluation methods, convenience sampling, frequencies, histogram, QC seven tools, control chart etc. It is more important for the companies to use six sigma to reduce defective and improve the process control than the technical definition as a disciplined quantitative approach for improvement of process control and a new way of quality innovation. Process network analysis is a technique which has the potentiality for a wide use to improve the manufacturing process which other techniques can't be used to analyze effectively. It has some problems to analyze the process with feedback loops. The branch probabilities during quality inspections depend upon the number of times the product has been rejected. This paper presents how to improve the manufacturing process by statistical process control using branch probabilities, Moment Generating Function(MGF) and Sensitivity Equation.
제조업에서는 2개 이상의 상관이 있는 품질특성치를 동시에 감시하거나 관리를 하기 위한 필요성이 많이 제기되고 있다. 하지만 복수의 품질특성치를 각각 독립적으로 감시하면 판단의 오류가 발생될 수 있다. 복수의 품질특성치를 동시에 감시하고자 할 때 $X^2$ 또는 $T^2$와 같은 다변량 관리도가 사용되어질 수 있다. 본 논문에서는 다수의 품질특성치를 갖는 용해공정에서 조기에 이상 징후를 파악하기 위하여 다변량 관리도를 이용한 조기경보 시스템을 구현하였다. 용해공정에서 상관성이 있는 다수의 품질특성치를 동시에 관리하기 위해 개발된 이 모듈은 용해공정의 통계적 공정관리 활동에 효율성 및 효과성을 향상시켜 주었다.
There are many quality control(QC) tools useful for solving quality problems. In this paper, QC 7 tools, new QC 7 tools, and other quality tools are first compared with respect to their frequency of use. We suggest an integrated problem-solving procedure to systematically deal with various quality problems. For each step a streamlined flow chart is presented to help the practitioners to adopt relevant tools depending on certain situations they face. The procedure will help quality practitioners solve field quality problems.
한국품질경영학회 1998년도 The 12th Asia Quality Management Symposium* Total Quality Management for Restoring Competitiveness
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pp.517-529
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1998
증가하는 교통사고의 발생을 미연에 방지하기 위하여 현재 우리나라에서는 교통사고 다발지점을 선정하여 관리하고 있다. 본논문에서는 주위환경을 고려하지 않고 정의되는 현행 다발지점정선정시 문제점을 시정하기 위하여 통계적인 품질관리 기법중 하나인 U-관리도와 X-관리도를 이용하여 사고다발지점을 규명하여 사고감소정책에 도움을 주고자한다.
This paper presents an automated visual inspection system for the electronic parts manufacturing process. In this system, a statistical process control (SPC) method is integrated into the automated inspection method on a real time base. It shows how the collected data can be analyzed with the SPC to provide process information. Also presented are studies of subpixel image processing technology to improve the accuracy of parts measurements, 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.
이 글은 제조공정에서의 통계적 품질관리에 관한 내용을 다룬 것이다. 먼저 제품품질의 산포를 주는 요인들을 고찰하여 보았다. 다음으로 제조공정에서의 전형적인 통계적 품질관리 활동체계를 흐름도로 작성하여 각 단계별로 그 내용을 고찰하였다. 이 활동체계의 흐름에 따라서 이루어졌던 국내기업의 사례를 하나 들고, 마지막으로 통계적 품질관리를 제조공업에서 활성화시키는 장안을 제시하였다.
This research paper introduces the application and implementation of medical decision metrics that classifies medical decision-making into four different metrics using statistical diagnostic tools, such as confusion matrix, normal distribution, Bayesian prediction and Receiver Operating Curve(ROC). In this study, the metrics are developed based on cross-section study, cohort study and case-control study done by systematic literature review and reformulated the structure of type I error, type II error, confidence level and power of detection. The study proposed implementation strategies for 10 quality improvement activities via 14 medical decision metrics which consider specificity and sensitivity in terms of ${\alpha}$ and ${\beta}$. Examples of ROC implication are depicted in this paper with a useful guidelines to implement a continuous quality improvement, not only in a variable acceptance sampling in Quality Control(QC) but also in a supplier grading score chart in Supplier Chain Management(SCM) quality. This research paper is the first to apply and implement medical decision-making tools as quality improvement activities. These proposed models will help quality practitioners to enhance the process and product quality level.
저농도, 고농도의 BOD, COD, TN, TP 항목에 대해 13개 기관을 대상으로 정도관리를 실시하였다. 정도관리 평가값은 6회에 걸쳐 주기적으로 반복측정한 평균치로 정하였으며, 이 값은 실제 조제한 값으로부터 오차율이 5%이내였으며, 표준편차도 0.44 (BOD, 저농도), 2.15 (BOD, 고농도), 0.12 (COD 저농도), 1.63 (COD 고농도), 0.35 (TN 저농도), 1.99 (TN 고농도), 0.05 (TP, 저농도), 0.14 (TP, 고농도)으로 정밀도가 아주 우수한 것으로 나타났다. 6회에 걸쳐 주기적으로 반복측정하여 허용상하한값과 경고상하한값을 구하여 정도관리차트를 얻었으며, 이 차트에 따라 평가한 결과 BOD 저농도의 경우 3개 기관이 5.30, 9.70, 5.30 mg/L로 허용상하한값을 벗어났으며, 고농도는 5개 기관이 허용상하한값을 벗어나 BOD 측정분석의 신뢰도가 다소 좋지 않은 것으로 나타났다. COD 저농도의 경우 4개 실험실, 고농도는 2개 기관이 41.00, 30.60 mg/L로 허용상하한값을 벗어났으며, 그외의 11개 기관은 신뢰할 수 있는 측정분석 결과를 산출하였다. TN 저농도의 경우 1개 기관만이 0.70 mg/L로 허용 하한값을 벗어났지 그외의 11개 기관은 거의 평가값에 가까운 우수한 측정분석 결과를 산출하였으며, 고농도는 거의 대부분인 11개 기관이 허용상하한값의 범위를 벗어나 측정분석 결과에 대한 신뢰도 향상에 보다 더 중점을 두어야 할 것으로 나타났다. TP 저농도의 경우 4개 기관이 1.14, 0.45, 0.64, 1.49 mg/L로 허용 상하한값을 벗어났으며, 고농도는 7개 기관이 허용 상하한값을 벗어나 TP 측정 분석의 신뢰도가 다소 좋지 않은 것으로 나타났다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권1호
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pp.65-77
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2020
Geometric charts are effective in monitoring the fraction nonconforming in high-quality processes. The in-control fraction nonconforming is unknown in most actual processes; therefore, it should be estimated using the Phase I sample. However, if the Phase I sample size is small the practitioner may not achieve the desired in-control performance because estimation errors can occur when the parameters are estimated. Therefore, in this paper, we adjust the control limits of geometric charts with the bootstrap algorithm to improve the in-control performance of charts with smaller sample sizes. The simulation results show that the adjustment with the bootstrap algorithm improves the in-control performance of geometric charts by controlling the probability that the in-control average run length has a value greater than the desired one. The out-of-control performance of geometric charts with adjusted limits is also discussed.
In Shewhart control chart, the average run length(ARL) is calculated using the mean of a conventional geometric distribution(CGD) assuming a sequence of identical and independent Bernoulli trials. In this, the success probability of CGB is the probability that any point exceeds the control limits. When the process is in-control state, there is no problem in the above assumption since the probability that any point exceeds the control limits does not change if the in-control state continues. However, if the out-of-control state begins and continues during the process, the probability of exceeding the control limits may take two forms. First, once the out-of-control state begins with exceeding probability p, it continues with the same exceeding probability p. Second, after the out-of-control state begins, the exceeding probabilities may very according to some pattern. In the first case, ARL is the mean of CGD with success probability p as usual. But in the second case, the assumption of a sequence of identical and independent Bernoulli trials is invalid and we can not use the mean of CGD as ARL. This paper concentrate on that point. By adopting one generalized binomial distribution(GBD) model that allows correlated Bernoulli trials, generalized geometric distribution(GGD) is defined and its mean is derived to find an alternative ARL when the process is in out-of-control state and the exceeding probabilities take the second form mentioned in the above. Small-scale simulation is performed to show how an alternative ARL works.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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