臺灣博碩士論文加值系統

在製程監控的過程中，管制圖的目的為監控製程以即時發現製程變異，有助於降低不良品的產生。傳統Shewhart管制圖的優點為容易使用而且比其他管制圖更能夠偵測出製程平均值大幅度的偏移，但對於製程平均值微小變動之偵測較不靈敏，因此，近年來陸續有專家學者提出能夠快速偵測製程微小偏移的方法，Montgomery（2001）指出移動平均管制圖在偵測製程小變動時比Shewhart管制圖具有更好的效率。本研究將以移動平均管制圖做為監控製程的工具，並導入田口損失函數的觀點於成本項目中，利用田口損失函數取代Duncan所提出的成本模式，以推導出符合顧客移動平均管制圖之經濟模式，同時加入變動抽樣間隔之抽樣機制以提高偵測效率。結果顯示，當考慮損失函數時，移動平均值管制圖將趨向於較短的抽樣間隔時間;由敏感度分析結果顯示，在諸多製程參數中，以產品品質特性偏離目標值之單位損失、規格公差、製程標準差對成本損失影響最為顯著。當產品規格公差及製程標準差越小時，使用變動抽樣間隔的抽樣方式較固定抽樣間隔的抽樣方式，成本改善率較大。

Control charts is a graphical expression for monitoring manufacture process to detecting quality defect. The traditional Shewhart control chart is easier to use and sensitive in detecting large shifts, However, for detecting small process shifts, the Shewhart control chart is not as sensitive as other. Montgomery(2001) pointed out that an MA control chart is more effective than a shewhart control chart in detecting small process shifts. This study proposes a Variable-sampling-interval scheme to construct the MA control charts by comprising the Taguchi loss function. Numerical examples show that using Taguchi loss function will result in a shorter sampling-intervals than the traditional cost model, and the sensitivity analysis shows that three process parameters, the difference between the target, specification limits, and process variance have more significant effects on the loss. When “specification limits” become wider or “process variance” decreases, using variable-sampling-interval scheme has higher improvement than using fixed-sampling-interval scheme.

摘 要 I
ABSTRACT II
誌 謝 III
目 錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 VII
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機及目的 2
1.3 研究架構 3
第二章 文獻探討 6
2.1 管制圖之經濟設計 6
2.2 移動平均管制圖 9
2.3 變動抽樣方式 10
2.4 損失函數 12
2.4.1 傳統品質損失與田口損失函數的比較 12
2.4.2 應用田口損失函數的理由 12
第三章 模式之建立 15
3.1 符號定義 15
3.2 基本假設 16
3.3 抽樣方法 17
3.4 製程平均週期 19
3.5 成本模式之建立 20
3.5.1 製程週期時間 30
3.5.2 週期時間內之成本項目 33
3.6 模式求解 36
第四章 數值分析 40
4.1 傳統品質損失與田口損失函數之比較 40
4.2 抽樣模式之比較 42
4.3 製程成本參數之敏感度分析 44
第五章 結論與建議 55
5.1 結論 55
5.2 未來研究方向 56
參考文獻 57

中文部份
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