[품질경영] 손실함수에 기반 한 EWMA 관리도의 경제적 설계
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- 목차
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1. 연구 개요 및 내용
2. 평균에 관한 차트의 경제적 설계
3. 최적화 모델에서의 품질 손실 함수 이용
4. 분산 차트에서의 경제적 설계
5. Numerical examples
6. 결론
- 본문내용
-
평균과 분산 차트 둘 다 활용하는 경우에는 총 예상 비용을 최소화하기 위
하여 2개의 차트 매개변수는 같이 결정
: 각각의 차트만 활용할 경우 매개변수값이 달라져 결과값이 아예 달라짐
: 2차 손실 함수와 EWMA 평균과 분산 차트의 동시 사용하여 추측
총비용 함수를 통해 계산 가능
∴ BEST 차트 매개변수: n=2, h=0.76, λm=0.81, Lm=2.76,
λv=0.33, Lv=4.00
시간당 비용= $377.72
대부분 샘플 크기 및 표본 추출 간격은 EWMA 평균 및 X 도표 사이에서 두
드러지게 변하지 않음 경제적 설계 모델에 의한 EWMA 평균 차트는 X차
트와 매우 유사한 특성을 가짐
BUT!
EWMA 평균 차트와 X 차트의 샘플 크기와 표본 추출 간격에서의 차이점은
허위 신호 비용 F와 샘플링 시간 E가 더 높은 레벨에 있을 때, 더 두드러짐
일반적으로 일정한 λv은 0.99 이상 달하고, 근본적으로 EWMA 분산 차트
를 S 차트에 가깝게 함
shift size가 작을때, 샘플 크기가 클 경우 EWMA의 퍼포먼스와 Scharts의
갭을 좁힘
: EWMA와 S 차트에서의 ARL 차이점은 샘플 크기가 커질수록 더 작게 나
타남
[ 고려해야 할 점 ]
목적함수 표면에서 multiple local optima의 가능성?
: 고려하지 않을 경우, 검색 알고리즘이 global optimal point까지 멈추지 않
을 지도 모름
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