跳到主要內容

臺灣博碩士論文加值系統

(216.73.217.151) 您好!臺灣時間:2026/07/21 19:42
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果 :::

詳目顯示

我願授權國圖
: 
twitterline
研究生:黃依娟
研究生(外文):HUANG YI CHUAN
論文名稱:偏態校正¯X和S管制圖
論文名稱(外文):Skewness correction ¯X and S control charts
指導教授:高世州高世州引用關係
口試委員:唐惠欽陳琪琪高世州
口試日期:2014-05-23
學位類別:碩士
校院名稱:高苑科技大學
系所名稱:經營管理研究所
學門:商業及管理學門
學類:企業管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2014
畢業學年度:102
語文別:中文
論文頁數:65
中文關鍵詞:非常態分配SC方法GLD分配方法型Ι錯誤型Ⅱ錯誤
外文關鍵詞:Non-normal DistributionSC MethodGLD Distribution MethodType I ErrorType Ⅱ Error
相關次數:
  • 被引用被引用:1
  • 點閱點閱:301
  • 評分評分:
  • 下載下載:0
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:0
摘要
維持企業競爭力的主要因素正是產品品質,因此企業常採用管制圖協助管理者以管控產品生產的過程及提高產品品質。本研究以建立符合偏態平均數(¯X) 及標準差(S)管制圖為目標,並找尋適切的管制界限,以提供統計品質管制之用,並彌補非常態製程下¯X及S管制圖應用之不足。因在偏態分配下,SC(skewness correction;SC)和WV(weighted variance;WV)方法的管制圖為較佳的兩種方法,其中SC方法管制圖的型I錯誤機率較低,故本研究將利用SC方法及GLD(Generalized Lambda Distribution;GLD)分配方法,在非常態分配下以蒙地卡羅(Monte Carlo)模擬,建構出適合於偏態分配與分組抽樣下之¯X及S管制圖,亦即本研究稱之SSC管制圖。本研究提出建構出之¯X及S管制圖,無論在Weibull分配或Burr分配下,當n≥5時,其型Ι錯誤機率優於SC及WV兩種方法。至於型Ⅱ錯誤機率,在假設製程為指數分配時,本研究所提出的SSC ¯X和S管制圖其製程變動偵測能力優於SC和WV方法。本研究亦提供不同樣本數及偏態程度之¯X和S管制圖常數,可便於現場實務人員使用,以降低品質損失成本及提升市場競爭力。

Abstract
The quality is the most important competitiveness for an enterprise. Managers often control the production process and improve the quality of products by using the control chart tool. This study aims at developing the mean (¯X) and standard deviation (S) control charts, designing the appropriate control limits for statistical quality control and making up for the shortage of ¯X and S control chart in a non-normal process. In skewed distribution, SC (skewness correction) and WV (weighted variance) control charts are better than other traditional ones. The risk of type I error of SC control chart is lower than other ones. Therefore, this study will construct the ¯X and S control charts for skewed distributions with the SC method and GLD distribution method (called as SSC control charts) by using Monte Carlo method. The risks of type I error of the SSC ¯X and S control charts are lower than those of the SC and WV methods when n≥5 and the process is in Weibull distribution or Burr distribution. As for the risks of type Ⅱ error, when the process is assumed to be under an exponential distribution, the SSC ¯X and S control charts are better on detecting a process shift or variance than those of SC and WV methods. This study also provides the tables that show the constants of SSC ¯X and S control charts in different sample sizes and at different skewness degrees. If an enterprise correctly use the SSC control charts, they will reduce quality loss and improve market competitiveness.

目錄

摘要 I
Abstract II
謝誌 III
目錄 IV
圖目錄 V
表目錄 VI
第一章緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 2
第三節 研究假設 3
第二章文獻探討 4
第一節管制圖 4
第二節 偏態管制圖 11
第三節 型I及型Ⅱ錯誤機率 18
第四節 WEIBULL及BURR分配之機率密度函數 20
第三章 研究方法 22
第一節 研究流程 22
第二節 GLD的分配 24
第三節SSC管制圖 27
第四章 管制圖建立與模式比較 29
第一節 管制圖參數之建立 29
第二節 型Ι錯誤機率比較 29
第三節 型Π錯誤機率比較 35
第五章 結論與建議 37
第一節 結論 37
第二節 未來研究建議 38
參考文獻 39
圖目錄
圖1 管制圖 4
圖2 常態分配圖 6
圖3 研究流程圖 23
圖4 使用EXT、SSC、SC 和 WV 的¯X管制圖之型Π錯誤機率 35
圖5 使用EXT、SSC、SC 和 WV 的S 管制圖之型Π錯誤機率 36

表目錄
表2-1國內、外與¯X管制圖、R管制圖相關文獻回顧表 7
表2-2國內、外與¯X管制圖與S管制圖相關文獻回顧表 9
表2-3國內、外與偏態管制圖相關文獻回顧表 14
表2-4國內、外GLD方法相關文獻表 16
表2-5 型I及型Ⅱ錯誤判斷表 19
表2-6國內、外型I、型Ⅱ錯誤機率相關研究文獻表 19
表4-1 三種不同方法於Weibull分配下的¯X和S管制圖之型Ι錯誤機率彙整表 33
表4-2 三種不同方法於Burr分配下的¯X和S管制圖之型Ι錯誤機率彙整表 34
附錄 表1 平均數管制圖 44
附錄 表2 S管制圖 55


參考文獻
中文文獻:
王信堡(2009)。平均數與全距管制圖之偏態與峰態修正。國立高雄大學統計學系研究所碩士論文,未出版,高雄市。
王曉齡(2005)。新的R管制圖—使用調整的加權標準差法。淡江大學統計學系研究所碩士論文,未出版,新北市。
包益坤(2004)。¯X 與R 管制圖的聯合經濟統計模式設計應用在服從非常態分配的品質特性。中原大學工業工程學系研究所碩士論文,未出版,桃園縣。
吳育仁(2002)。Weibull非常態母體下全距管制圖界限修正之探討。雲林科技大學工業工程與管理學系研究所碩士論文,未出版,雲林縣。
余豐榮等(2007)。多變異製程移動平均管制圖之統計經濟設計。科學與工程技術期刊,3(2),1-9。
李國路、 劉漢淮(2009)。品質管制圖先期預判技術之探討。萬能商學學報,14,209-219。
李陽榮(2009)。偏態校正方法之目標平均數管制圖的設計。高苑科技大學經營管理學系研究所碩士論文,未出版,高雄市。
林佩芬(1994)。統計檢定力分析之探討。勤益學報 ,12,257-262。
林昆宏(2003)。非常態分配母體之¯X 與S管制圖的經濟設計。雲林科技大學工業工程與管理學系研究所碩士論文,未出版,雲林縣。
林亮妤(2009)。適應性加權損失管制圖之研究。國立政治大學統計學系研究所碩士論文,未出版,台北市。
林洋德(2011)。R、S 和 S2 管制圖在製程變異數需估計時之修正管制界限。國立交通大學統計學系研究所碩士論文,未出版,新竹市。
林君瑜(2013)。模糊隨機變數之期望值與變異數之建立─平均數與標準差管制圖之應用。成功大學工業與資訊管理學系學位論文,未出版,台南市。
周佩欣(2008)。統計推論。國立中山大學應用數學系研究所碩士論文,未出版,高雄市。
洪蓓怡(2004)。變動抽樣間隔¯X與R管制圖之經濟性設計。雲林科技大學工業工程與管理學系研究所碩士論文,未出版,雲林縣。
柯佳甫(2007)。¯X與R管制圖的聯合經濟統計設計應用在自相關資料上。中原大學工業工程學系研究所碩士論文,未出版,桃園縣。
徐世輝(譯)(2006)。品質管理。臺北:高立出版公司。
徐文隆(2010)。管制圖的偏態與峰態修正法之改善與多品質特性製程能力指標之研究。國立高雄大學統計學系研究所碩士論文,未出版,高雄市。
連志偉(2002)。非常態分配下前置管制圖之探討與研究。國立成功大學統計學系研究所碩士論文,未出版,台南市。
張瓊文(2010)。非常態醫療服務流程之品質管控設計。高苑科技大學經營管理系研究所碩士論文,未出版,高雄市。
黃夏慧(2008)。偏態製程的全距管制圖之管制界限設計。高苑科技大學經營管理學系研究所碩士論文,未出版,高雄市。
辜誌強(2008)。¯X-R管制圖之統計設計。逢甲大學工業工程與系統管理學系研究所碩士論文,未出版,台中市。
葉若雯(2005)。監控和診斷多變量製程共變異數矩陣之管制圖。國立清華大學統計學系研究所碩士論文,未出版,新竹市。
劉怡秀(2006)。改良式區間管制圖應用在短製程之研究。朝陽科技大學工業工程與管理學系研究所碩士論文,未出版,臺中市。
廖家葦(2011)。¯X與R管制圖之聯合經濟模式應用在未知自相關過程上。中原大學工業與系統工程學系研究所碩士論文,未出版,桃園縣。
歐家玲(2011)。 新的加權平均損失管制圖。國立政治大學統計系研究所碩士論文,未出版,台北市。
鄭明芳(1994)。S管制圖之經濟設計:更新理論方法。國立政治大學統計學系研究所碩士論文,未出版,台北市。
賴彥良(2008)。小樣本的馬可夫相依產品過程之統計製程管制。國立清華大學統計學系研究所碩士論文,未出版,新竹市。
謝美秀(1994)。馬可夫鏈方法在 S 管制圖經濟設計上的應用。國立政治大學統計學系研究所碩士論文,未出版,台北市。
謝亦瑋(2008)。監控變異數成分之模擬Shewhart管制圖。淡江大學統計學系研究所碩士論文,未出版,新北市。

英文文獻:

Ahmadabadi,M.N.,Mohammad,Y.F. & Moghadam,B.( 2012). A process control method based on five-parameter generalized lambda distribution. Quality & Quantity,46,1097-1111
Bai,D.S. and Choi,I.S.(1995).¯X and R control charts for skewed populations.Journal of Quality Technology,27(2),120-131.
Chan,L.K. & Chi,H.J.(2003).Skewness correction ¯X and R Charts for skewed distributions.Naval Research Logistics,50,555-573.
Chang,Y.S. & Bai,D.S.(2001).Control charts for positively-skewed populations with weighted standard deviations.Quality Reliability Engineering International,17(2),397-406.
Choobineh,F. & Ballard,J.L.(1987).Control-limits of QC charts for skewed distributions using weighted-variance.IEEE Transactions on Reliability,36(4),473-477.
Fournier,B.,Rupin,N.,Bigerelle,M., Najjar,D. & Iost, A.(2006). Application of the generalized lambda distributions in a statistical process control methodology. Journal of Process Control,16,1087–1098.
Fournier,B.,Rupin,N.,Bigerelle,M.,Najjar,D.,Iost,A., & Wilcox,R.(2007). Estimating the parameters of a generalized lambda distribution. Computational Statistics & Data Analysis, 51,2813–2835.
Karian,Z.A. & Dudewicz, E.J.(1999). Fitting the generalized lambda distribution to data: a method based on percentiles.Communications in Statistics - Simulation and Computation, 28(3),793-81.
Montgomery, D. C. (2005). Introduction to Statistical Quality Control, New York :5rd ed,John Wiley and Son.
Shewhart, W. A. (1924).The Utilization of Statistics. Testing.
Spedding & Rawlings.(1994). Non-normality in Statistical Process Control Measurements.International Journal of Quality & Reliability Management, 11(6),27-37.
Su,S.(2007). Numerical maximum log likelihood estimation for generalized lambda distributions. Computational Statistics & Data Analysis ,51(8), 3983-3998.
Saddam.Akber.Abbasi* & Arden Miller.(2012). On Proper Choice of Variability Control Chart for Normal and Non-normal Processes.Quality and Reliability Engineering International , 28( 3), 279–296,
Tarsitano,A.(2005). Estimation of the Generalized Lambda Distribution Parameters for Grouped Data. Communications in Statistics—Theory and Methods,34,1689–1709.



QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top