• 응용통계연구
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• 제31권4호
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• pp.485-495
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• 2018

CCC-r 관리도는 고품질공정에서 공정불량률을 관리하는 경우 매우 효율적이라고 알려져 있다. 이 관리도를 사용할 때 관리상태의 공정모수는 일반적으로 알려져 있지 않기 때문에 제1국면의 표본을 추출하여 이를 추정해야 한다. 제2국면에서 관리도의 성능은 제1국면에서 추정한 모수와 관리한계에 영향을 받기 때문에, 추정 오차의 영향을 살펴보는 것은 중요하다. 이 논문에서는 일반적으로 많이 사용하는 평균런길이의 평균(average of average run length) 이외에 평균런길이의 표준편차(standard deviation of average run length)를 사용하여 CCC-r 관리도의 관리상태의 성능을 평가하였다. 그 결과 CCC-r 관리도에서 안정적인 관리상태의 성능을 유지하기 위해서는 이전에 권장하던 제1국면의 표본 크기보다 훨씬 더 큰 표본이 필요하다는 사실을 알 수 있었다.

• 품질경영학회지
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• 제22권1호
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• pp.82-95
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• 1994

When independent individual measurements are taken both $S/c_4$ and $\bar{R}/d_2$ are unbiased estimators of the process standard deviation. However, with dependent data $\bar{R}/d_2$ is not an unbiased estimator of the process standard deviation. On the other hand $S/c_4$ is an asymptotic unbiased estimator. If there exists correlation in the data, positive(negative) correlation tends to increase(decrease) the ARL. The effect of using $\bar{R}/d_2$ is greater than $S/c_4$ if the assumption of independence is invalid. Supplementary runs rule shortens the ARL of X control charts dramatically in the presence of correlation in the data.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권6호
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• pp.1487-1498
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• 2016

관리도를 사용하여 공정을 관리할 때, 일반적으로 공정 모수의 정확한 값은 알 수 없기 때문에 제1국면의 표본을 통하여 이를 추정해서 사용하고 있다. 또한 추정된 공정 모수를 이용하여 관리도를 설계하는 경우 관리한계는 관리상태에서의 런길이의 평균인 ARL (average run length)이 미리 지정한 값을 만족하도록 설정하고 있다. 그러나 런길이의 분포는 일반적으로 치우쳐져 있기 때문에, 런길이의 평균 대신 중위수를 사용하는 것이 바람직할 수 있다. 이 논문에서는 제1국면에서 추정한 모수를 사용하는 경우 부그룹의 크기에 따른 $\bar{X}$ 관리도의 성능에 대해 연구하였고, 이때 공정 평균에 대한 추정량은 전체 표본평균을 사용하고 공정 표준편차에 대해서는 5가지 추정량을 사용하여 이에 대한 영향을 살펴보았다. 기존 연구와 다른 점은 여러 가지의 부그룹 크기에 대해 모수 추정의 영향을 ARL 대신 런길이의 중위수인 MRL (median run length)에 기초하여 살펴보았으며, 두 가지 방법에 대해 그 결과를 비교하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권3호
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• pp.645-657
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• 1998

During the start-up of a process or in a job-shop environment conventional use of control charts may lead to erroneous results due to the limited number of subgroups used for the construction of control limits. This article considers the effect of using estimated control limits based on a limited number of subgroups. Especially we investigate the performance of $\overline{X}$ and R control charts when the data are independent, and X control chart when the data are serially correlated in terms of average run length(ARL) and standard deviation run length(SDRL) using simulation. It is found that the ARL and SDRL get larger as the number of subgroups used for the construction of the chart becomes smaller.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제22권5호
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• pp.519-530
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• 2015

The geometric chart has proven more effective than Shewhart p or np charts to monitor the proportion nonconforming in high-quality processes. Implementing a geometric chart commonly requires the assumption that the in-control proportion nonconforming is known or accurately estimated. However, accurate parameter estimation is very difficult and may require a larger sample size than that available in practice in high-quality process where the proportion of nonconforming items is very small. Thus, the error in the parameter estimation increases and may lead to deterioration in the performance of the control chart if a sample size is inadequate. We suggest adjusting the control limits in order to improve the performance when a sample size is insufficient to estimate the parameter. We propose a linear function for the adjustment constant, which is a function of the sample size, the number of nonconforming items in a sample, and the false alarm rate. We also compare the performance of the geometric charts without and with adjustment using the expected value of the average run length (ARL) and the standard deviation of the ARL (SDARL).

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.187-194
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• 2020

오늘날 반도체나 석유 화학 공정과 같이 프로세스 중심의 산업에서는 관측된 자료들 사이에 자기 상관이 존재한다. 자기상관이 존재하는 공정에 대한 관리 방법으로는 관측치를 이용하여 뱃치 평균이 독립에 가까워지도록 뱃치를 구성하여 관리하거나, 관측치의 EWMA (지수 가중치 이동 평균) 통계량을 EWMA 관리도에 적용하는 방법등이 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 관찰치에 대한 관리 방법으로 일반적으로 사용되는 UBM 의 뱃치 크기를 결정하는 방법을 소개하고, ARL(평균 실행 길이)을 기반으로 최적 뱃치 크기를 정하는 방법과 그러한 뱃치 구성에서 공정의 표준 편차를 추정하는 방법을 제안 한다. 자기상관이 존재하는 공정에 대한 개선된 관리도를 제안하고자 한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.55-59
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• 2000

초기공정에서 개별관측치를 가지고 공정을 관리하는 적절한 기법이 필요하다. 이 논문에서는 현재의 시점과 이전의 시점에서 얻은 개별관측치 만을 이용한 수정된 통계량을 가지고 공정을 관리하는 관리도 운영 기법을 제안한다. 제안된 수정된 EWM, MCEWM 관리도의 효율성을 보기 위해 기존의 EWM, X 관리도의 ARL을 비교해 본다. 수정된 지수 가중 이동 관리도가 지수 가중 이동 관리도 보다는 효율성이 떨어지지만 X 관리도 보다는 우수하다는 것을 확인할 수 있다.

• 품질경영학회지
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• 제26권1호
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• pp.108-125
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• 1998

The EWMA(Exponentially Weighted Moving Average) has recently received a great deal of attention in the quality control literature as a process monitoring tool on the shop floor of manufacturing industires, since it is easy to plot, to interpret, and its control limits are easy to obtain. Most a, pp.ications of the EWMA for process monitoring have concentrated on the problem of detecting shifts of a process mean and a process standard deviation with ARL(Average Run Length) properties. But there may be the necessity of controlling linearity on product quality such as the correlation coefficient to the process operator. Control managers may want to protect the increase of a process correlation coefficient value, such as 0, between two variables of interest. However, there are few studies concerned on this part. Therefore, we propose EWMA models for a process correlation coefficient using two transformed statistics, T-statistic and (Fisher's) Z-statistic. We also present some results of simulation by SAS/IML and compare two models.

• 품질경영학회지
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• 제40권4호
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• pp.467-480
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• 2012

Purpose: This paper introduces new 2-of-3 main and supplementary runs rules to increase the performance of the classical $\bar{X}$ control chart for detecting small process shifts. Methods: The proposed runs rules are compared with other competitive runs rules by numerical experiments. Nonlinear optimization problem to minimize the out-of-control ARL at a specified shift of process mean for determining action and warning limits at a time is formulated and a procedure to find two limits is illustrated with a numerical example. Results: The proposed 2-of-3 main and supplementary runs rules demonstrate an improved performance over other runs rules in detecting a sudden shift of process mean by simultaneous changes of mean and standard deviation. Conclusion: To increase the performance in the detection of small to moderate shifts, the proposed runs rules will be used with $\bar{X}$ control charts.

• 산업경영시스템학회지
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• 제39권2호
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• pp.37-45
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• 2016

Control chart is representative tools of statistical process control (SPC). It is a graph that plotting the characteristic values from the process. It has two steps (or Phase). First step is a procedure for finding a process parameters. It is called Phase I. This step is to find the process parameters by using data obtained from in-controlled process. It is a step that the standard value was not determined. Another step is monitoring process by already known process parameters from Phase I. It is called Phase II. These control chart is the process quality characteristic value for management, which is plotted dot whether the existence within the control limit or not. But, this is not given information about the economic loss that occurs when a product characteristic value does not match the target value. In order to meet the customer needs, company not only consider stability of the process variation but also produce the product that is meet the target value. Taguchi's quadratic loss function is include information about economic loss that occurred by the mismatch the target value. However, Taguchi's quadratic loss function is very simple quadratic curve. It is difficult to realistically reflect the increased amount of loss that due to a deviation from the target value. Also, it can be well explained by only on condition that the normal process. Spiring proposed an alternative loss function that called reflected normal loss function (RNLF). In this paper, we design a new control chart for overcome these disadvantage by using the Spiring's RNLF. And we demonstrate effectiveness of new control chart by comparing its average run length (ARL) with ${\bar{x}}-R$ control chart and expected loss control chart (ELCC).