Statistical process control (SPC) and engineering process control (EPC) are based on different strategies for process quality improvement. SPC reduces process variability by detecting and eliminating special causes of process variation, while EPC reduces process variability by adjusting compensatory variables to keep the quality variable close to target. Recently there has been need for an integrated process control (IPC) procedure which combines the two strategies. This article considers a scheme that simultaneously applies SPC and EPC techniques to reduce the variation of a process. The process disturbance model under consideration is an IMA(1,1) model with a location shift. The EPC part of the scheme adjusts the process, while the SPC part of the scheme detects the occurrence of a special cause. For adjusting the process repeated adjustment is applied by compensating the predicted deviation from target. For detecting special causes the two kinds of exponentially weighted moving average (EWMA) control chart are applied to the observed deviations: One for detecting location shift and the other for detecting increment of variability. It was assumed that the adjustment of the process under the presence of a special cause may change any of the process parameters as well as the system gain. The effectiveness of the IPC scheme is evaluated in the context of the average cost per unit time (ACU) during the operation of the scheme. One major objective of this article is to investigate the effects of the process parameters to the ACU. Another major objective is to give a practical guide for the efficient selection of the parameters of the two EWMA control charts.
Process capability indices as an important kind of indices are intended to provide single-number assessments of the inherent process capability to meet specification limits on quality characteristic(5) of interest. In this paper the condition for the application of process capability indices is analyzed. On the basis of process capability indices, dynamic process capability indices as a new kind of indices to show the current process capability are discussed and the condition for the application of dynamic process capability indices is exhibited. Comparison between process capability index and dynamic process capability index and comparison between $D_p$ and $D_pk$ are made and the conclusions provide the approach for process control. According to the requirement of process capability indices provided by customer, quality control based on process capability indices dynamic process capability indices is discussed.
This article investigates economic-statistical design of VSSI(variable sampling size and interval) cause-selecting charts considering two assignable causes. We consider a process which is composed of two dependent sub-processes. In each sub-process, two kinds of assignable cause may exist. We propose a procedure for designing VSSI cause-selecting charts, based on Lorenzen and Vance model. Computational experiments show that the VSSI cause-selecting chart is superior to the FSSI cause-selecting chart in the economic-statistical characteristics, even under two assignable causes.
임상검사실은 질관리 시스템(quality management system)을 구축하여 일정 수준 이상의 질 확보를 위해 노력하여야 한다. 그러나 검사실 환경은 매우 복잡하여 단일 정도관리 절차로는 다양한 유형의 오류를 감지하는데 충분하지 않을 수 있다. 환자 기반 실시간 정도관리(patient-based real-time quality control, PBRTQC)는 테스트 과정을 모니터링하기 위한 검사실 도구로써 Bull's 알고리즘, 정상치 평균, 이동 중앙값, 이동평균, 지수가중이동평균과 같은 알고리즘이 활용되고 있다. PBRTQC는 저렴한 비용, 교환 가능성, 지속적인 실시간 성능 모니터링, 분석 전 오류에 대한 민감도 등 기존 정도관리에 비해 많은 이점이 있다. 그러나 PBRTQC는 통계 알고리즘의 선택, 적절한 규칙과 프로토콜의 설계, 성능검증 등을 고려해야하므로 구현하기가 쉽지만은 않다. 본 리뷰에서는 PBRTQC의 기본 개념과 방법 및 절차에 대해 설명하였으며, 이를 통해 환자 기반 정도관리 시스템 구현을 위한 지침을 제시하고자 하였다. 이에 기존의 내부정도관리의 성능이 제한적일 경우 PBRTQC 절차를 병용하는 것을 제안하고자 한다. 본 리뷰에서는 임상적 평가는 배제되었으며, 향후 이에 대한 평가가 요구된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권4호
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pp.1027-1034
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2015
A control chart is very useful in monitoring various production process. There are many situations in which the simultaneous control of two or more related quality variables is necessary. When the joint distribution of the process variables is multivariate normal, multivariate Shewhart control charts using the function of the maximum likelihood estimator for monitoring the dispersion matrix are considered for the simultaneous monitoring of the dispersion matrix. The performances of the multivariate Shewhart control charts based on the proposed control statistic are evaluated in term of average run length (ARL). The performance is investigated in three cases, where the variances, covariances, and variances and covariances are changed respectively. The numerical results show that the performances of the proposed multivariate Shewhart control charts are not better than the control charts using the trace of the covariance matrix in the Jeong and Cho (2012) in terms of the ARLs.
Estimation of the process deviation is an important problem in statistical process control, especially in the control chart, process capability analysis or measurement system analysis. In this paper we suggest the use of the Gini's mean difference for the estimation of the process deviation when we design the control limits in construction of the control charts. The efficiency of the Gini's mean difference was well explained in Nam, Lee and Jung(2000). In this paper we propose an $\overline{X}$ control chart which use the control limits based on the Gini's mean difference. In various classes of distributions, the proposed control chart shows food performance.
This paper investigates the economic design of synthetic control charts. The synthetic control chart has been proven to be statistically superior to the $\bar{X}$-control chart, but its economic characteristics have not been known. We develop an economic model of the synthetic control chart, based on Duncan's model. The synthetic chart has one more decision variable, the lower control limit for the conforming run length. In addition to this, the significance level and the power of the synthetic chart are more complicated than those of the $\bar{X}$-chart. These features make the optimization problem more difficult. We propose an optimization algorithm by adapting the congruent gradient algorithm. We compare the optimal cost of the synthetic chart with that of (equation omitted)-control chart, under the same input parameter set of Duncan’s. For all cases investigated, the synthetic chart shows superior to the $\bar{X}$-chart. The synthetic control chart is easy to implement, and it has better characteristics than the $\bar{X}$-chart in economical sense as well as in statistical sense, so it will be a good alternative to the traditional control charts.
The purpose of this study was to develop a process management system to manage ingot fabrication and the quality of the ingot. The ingot is the first manufactured material of wafers. Operating data (trace parameters) were collected on-line but quality data (measurement parameters) were measured by sampling inspection. The quality parameters were applied to evaluate the quality. Thus, preprocessing was necessary to extract useful information from the quality data. First, statistical methods were employed for data generation, and then modeling was accomplished, using the generated data, to improve the performance of the models. The function of the models is to predict the quality corresponding to the control parameters. The dynamic polynomial neural network (DPNN) was used for data modeling that used the ingot fabrication data.
The purpose of this study was to compare the quality of life (QOL) between breast cancer patients with lymphedema and without using the SF-36 (Korean version). Fifty-three consecutive, unselected patients who underwent treatment for breast cancer patients with lymphedema and 37 patients without lymphedema from August 4, 2004 to October 13, 2005 were interviewed and asked to complete the SF-36. These data were used to test the hypothesis that breast cancer patients with lymphedema experience impaired quality of life relative to their control group. The lymphedema group scored poorer than the control group on six of the eight subscales as well as the physical component summary scale of the SF-36 (p<.05). Only bodily pain didn't show statistical difference (p>.05). Breast cancer patients with lymphedema appear to experience problems in multiple quality of life domains compared with without lymphedema group. These findings demonstrate the need for interventions to improve the quality of life in breast cancer patients with lymphedema.
This paper is concerned with the design of four control charts for real-time monitoring of the continuous flow processes. Control charts for both uncorrelated data and correlated data are designed using the Kalman filtering techinque. The relative performance between the designed control charts and traditional control charts is evaluated in terms of the Average Run Length(ARL). Results show that the Adaptive EWMA control charts designed for uncorrelated data has better performance when process mean is shifted, while the residual control charts for correlated data has better performance when process is in control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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