[품질관리] Robust Control Charts

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목차: 1. INTRODUCTION

2. 관리 한계의 결정

3. 관리도 절차의 강건함

3.1 간단한 위치와 스프레드 차트

3.2 두 단계 절차들

4. EXAMPLES

5. 누적합 도표

6. 결론

본문내용: 2. 관리 한계의 결정
n개의 항목을 각각의 N 개의 소그룹을 가지고 있다고 가정합시다. 통계량 , 그리고 퍼져있는 통계량 Si가 그 위치와 퍼짐 정도의 측정을 나타내기 위해서 주어졌다. 여기서 i는 각각의 소그룹이며 소그룹의 통계량들(G = G1 G2,,,, S=S1 S2)을 개괄하는 방법 T( )이다.
표준적인 구성 방법은 UCL (1) 이며 는 소그룹 G의 표준 편차이고 는 퍼진 통계량의 대략적인 기대 값이다. 잠재적으로, location statistics와 spread statistics의 요약하는 방법은 다른 방법이지만, 여기서는 사용되지 않는다. 예를 들면, 만일 G가 소그룹의 평균이고 S가 소그룹의 범위, T( )가 평균이면
그렇다면 (1)은 정상적으로

표준

기호법 d2와 A2를 사용한다. (Wadsworth et al. 1986).
이 정의는 프로세스의 관리가 낮아질 경우에(1000회중 몇 번) 잘못된 경보의 수에 대해서 보증하기에 충분하다. 이것은 그러나 다른 관리 차트를 비교하기 위한 목적에 관해서는 충분히 표준화된 것은 아니다. 비록 이 방법이 소그룹 위치 측정에 효율성을 주긴 하지만, 그것은 ((소그룹 퍼짐의 측정의 효율성이나 관리 한계 설정을 위한 대략적인 다른 방법들의 효율성))을 위한 관리는 아니다. 따라서 더 섬세한 접근이 필요합니다. 하나의 양식의 UCL를 사용한다고 가정하고

k는 UCL보다 위에 있는 소그룹의 비율로 선택되며 특정 숫자 α 와 가까워 질 수 있다. 이 연구에서는, α=0.002, 2.878의 표준편차 이 숫자는 X차트에서 대략적으로 k=3 으로 산출되어서 선정 되었다. location 과 spread는 작은 샘플에서 산출됨(Table 2) 상수 k는 대략적으로 location 차트에서 사용하는 방식(부록에서 소개하는 델타 방식)

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