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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:何明展
研究生(外文):Ming-Chan Ho
論文名稱:監控多變量製程變異之EWMA管制圖
論文名稱(外文):Monitoring multivariate process variability by an exponentially weighted moving average control chart
指導教授:邱靜娥邱靜娥引用關係
指導教授(外文):Jing-Er Chiu
學位類別:碩士
校院名稱:國立雲林科技大學
系所名稱:工業工程與管理研究所碩士班
學門:工程學門
學類:工業工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2008
畢業學年度:96
語文別:中文
論文頁數:49
中文關鍵詞:EWMA管制圖多變量製程管制平均連串長度
外文關鍵詞:EWMAMultivariate Process VariabilityARL
相關次數:
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由於製程日趨複雜,產品需要管制的品質特性越來越多,且品質特性間有相關性。因此,多變量管制因逐漸成為研究方向,而監控製程的變異是一項重要的議題。針對多變量製程變異的監控,通常使用|S|管制圖。然而,|S|管制圖對中大偏移偵測能力較佳,小偏移則不然。本研究應用EWMA (Exponentially Weighted Moving Average)方法去監控多變量製程變異數。結果顯示,本研究所提的管制圖在偵測製程變異偏移的績效都比傳統|S|管制圖來的較佳。
Monitoring process variability is an important issue in statistic process control (SPC). For a multivariate process, the process variability is usually monitored by standard |S| control chart based on the determinant of the average of sample covariance matrices. However, it is sensitive only to moderate to large shift in the process variability. In this paper, we apply the exponentially weighted moving average (EWMA) control chart to monitor the multivariate process variability. The simulation shows that the proposed control chart outperforms existing |S| control chart in detecting the shift in variation.
中文摘要 i
英文摘要 ii
誌謝 iii
目錄 iv
圖目錄 v
表目錄 vi
第一章 緒論 1
第二章 文獻回顧與探討 3
2.1 EWMA管制圖 3
2.2 利用EWMA監控製程變異管制圖 4
2.2.1監控單變量製程變異管制圖 4
2.2.3監控多變量變異管制圖EWMA V-chart 8
2.3 | S |管制圖 9
2.2.1 改良之 | S |管制圖 11
第三章 研究方法 13
3.1統計量定義 14
3.2 建構監控樣本共變異數矩陣的行列式值| S |之EWMA管制圖 16
3.3 EWMA管制圖之管制界限 16
3.4電腦模擬模式之建構 18
第四章 模擬結果與績效比較 22
4.1管制圖的比較準則 22
4.2 衡量不同偏移量下之 績效 22
4.3 共變異數矩陣偏移之平均連串長度的表現 24
4.3.1一個變量標準差增加 24
4.3.2兩個變量之標準差同時增加 30
第五章 結論與未來研究方向 38
參考文獻 40
一、中文部分
[1]吳政儀,2001,在單一觀測值下監控多變量製程變異性之EWMA管制
圖,國立清華大學統計學研究所,碩士論文
[2]黃立芬,2002,監控多變量製程變異性增加之EWMA管制圖,國立交通大學統計所,碩士論文
[3]顏家鈴,2001,監控多變量製程變異性增加之管制圖,國立交通大學統計所碩士論文

二、英文部分
[4]Crowder, S. V. and Hamilton, M. D., 1992, “An EWMA for Monitoring a
Process Standard Deviation” Journal of Quality Technology, 24, pp. 12-21.
[5]Castagliola, P., 2005, “A New S2-EWMA Control Chart for Monitoring the Process Variance” Quality and Reliability Engineering International, 21, pp.781-794
[6]Djauhari, M. A., 2005, “Improved Monitoring of Multivariate Process Variability” Journal of Quality Technology, 37, pp. 32-39.
[7]Khoo, M. B. C. and Quah, S. H., 2004, “Alternatives to the Multivariate Control Chart for Process Dispersion”, Quality Engineering, 16,pp. 423-435.
[8] Lucas, J. M. and Saccucci, M. S., 1990, “Exponentially Weighted Moving Average Control Schemes: Properties and Enhancements”, Technometrics, 32,pp. 1-12.
[9]Montgomery, D.C., 2001, “Introduction to statistical quality control”, 4th Edition, John Wiley & Sons, New York.
[10]MacGregor, J. F. and Harris, T. J., 1993, “The Exponentially Weighted
Moving Variance” Journal of Quality Technology, 25, pp. 106-118.
[11] Ryan, T. P., 1989, “Statistical Methods for Quality Improvement”, John Wiley & Sons, New York.
[12]Yeh, A. B., Lin, D. K. J., Zhou, H. and Venkataramani, C., 2003, “A multivariate exponentially weighted moving average control chart for monitoring process variability”, Journal of Applied Statistics, 30,pp. 507-536.
[13]Levison, W. A., Holmes, D. S. and Mergen, A. E., 2002, “Variation charts for multivariate processes”, Quality Engineering, 14, pp. 539-545
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