لل تصميم من بين متعدد المتغيرات الاصطناعية - أضعافا مضاعفة الحركة من المتوسط للسيطرة على الرسم البياني لل المرجحة

المتوسط ​​المتحرك المتحرك أسي (إوما) هو إحصائية لمراقبة العملية التي تقوم بقياس البيانات بطريقة تعطي وزن أقل وأقل للبيانات حيث يتم إزالتها بشكل أكبر في الوقت المناسب. مقارنة مخطط التحكم في شيوهارت وتقنيات التحكم في إوما بالنسبة إلى تقنية التحكم في مخطط شيوهارت، فإن القرار المتعلق بحالة التحكم في العملية في أي وقت، (t) يعتمد فقط على أحدث قياس من العملية، وبطبيعة الحال، ودرجة تفاؤل تقديرات حدود الرقابة من البيانات التاريخية. وفيما يتعلق بتقنية التحكم إوما، يعتمد القرار على إحصاء إوما، وهو متوسط ​​مرجح أضعافا مضاعفة لجميع البيانات السابقة، بما في ذلك أحدث قياس. من خلال اختيار عامل الترجيح، (لامدا)، يمكن أن يكون إجراء التحكم إوما حساسة للانحراف صغير أو تدريجي في العملية، في حين أن إجراء التحكم شيوهارت يمكن أن تتفاعل فقط عندما تكون نقطة البيانات الأخيرة خارج حد التحكم. تعريف إوما الإحصائية التي يتم حسابها هي: مبوكس t لامبدا يت (1-لامدا) مبوكس ،،، مبوكس ،،، t 1،، 2،، لدوتس ،، n. حيث (مبوكس 0) هو متوسط ​​البيانات التاريخية (الهدف) (يت) هي الملاحظة في الوقت (t) (n) هي عدد الرصدات التي يتعين رصدها بما في ذلك (مبوكس 0) (0 تفسير مخطط التحكم إوما الأحمر والنقاط هي البيانات الخام الخط الخشن هو إوما إحصائية مع مرور الوقت ويخبرنا الرسم البياني أن العملية هي في السيطرة لأن كل (مبوكس t) تقع بين حدود السيطرة. ومع ذلك، يبدو أن هناك اتجاها صعودا لمدة 5 الماضية الفترات الزمنية. تصميم الرسم البياني للتحكم المتوسط ​​المتحرك المتجانس أضعافا مضاعفة يتم عرض مخطط تحكم متوسط ​​متحرك ألسيا متحرك متعدد الأساليب (مسوما) في هذه الدراسة، ويتكون مخطط التحكم مسوما من مخطط تحكم متوسط ​​متحرك متعدد الأساليب (موما) مخطط التحكم في طول المدى المطابق، ويتم الحصول على متوسط ​​طول تشغيل مخطط التحكم مسوما باستخدام نهج سلسلة ماركوف. ومن المقارنات العددية، يتبين أن مخطط التحكم مسوما يكون أكثر كفاءة من فإن مخطط التحكم T 2 الاصطناعي متعدد المتغيرات ومخطط التحكم ميوما للكشف عن التحولات في العملية يعني المتجه. هل تريد قراءة بقية هذه المقالة. عندما تشير قيمة كرل المرسومة على المخطط إلى أصغر من أو تساوي L (كرل L)، فإنها تشير إلى أن التشكيل غير المطابق للجزء قد زاد وأطلقت إشارة خارجة عن السيطرة. ويمكن الاطلاع على التطورات الأخيرة على المخططات الضوابط الاصطناعية في خيلاري و شيرك 7 بوار و شيرك 17 وو إت آل. (18) خو إت آل. 9،10 تشانغ إت آل. (21) هاريدي إت آل. 5 خيلار وشيرك 8 خو وآخرون. 11 لي 13 كالزادا و سكاريانو 22. أخذ عينة من حجم ن في كل نقطة أخذ العينات وحساب الإحصاء chartx27s كوت عرض الوصف إخفاء الوصف الوصف: المواد التكميلية لاقتصادي الإحصائي تصميم الاصطناعية ماكس تشاراكوت ملف البحوث نوفمبر 2016 أجهزة الكمبيوتر أمب الهندسة الصناعية لي MH عرض الملخص ملخص الملخص الملخص: تقوم هذه الورقة بتحليل الحساسية للرسم التخطيطي T2 باستخدام تصميم مقسم كسري، والذي يدمج تأثيرات التفاعل. ونحن مهتمون في آثار المعلمات المدخلات على التكلفة المثلى، المعلمات chartx27s ومتوسط ​​أطوال تشغيل. وننظر أيضا في معلمات المدخلات المسؤولة عن زيادة التكاليف وتحسين الأداء الإحصائي في ظل القيود الإحصائية، والتحقيق في كيفية تأثير معلمات المدخلات على الأثر الملزم للقيود الإحصائية. تتم مقارنة تحليلات الحساسية للرسم التخطيطي T2 الاصطناعية مع الرسم البياني T2 Hotellingx27s، ويتم تحديد المعلمات المسؤولة عن ميزة التكلفة من الرسم البياني T2 الاصطناعية. مقالة أوج 2014 واي تشونغ يونج مايكل بوون تشونغ خو محمد شمس زمان فيليب كاستاجليولا عرض الملخص ملخص الملخص الملخص: يمكن التحكم في جودة المنتج، استنادا إلى عدد العناصر غير المطابقة، باستخدام الرسم البياني نب. تقترح هذه الورقة مخطط نبائي مزدوج للمعاينة (دس) يحتوي على مخططين فرعيين، أي دس نب والمخططات الفرعية لطول المدى المطابق (كرل). وبالنسبة لحالة الصفر، يفوق الرسم البياني التخطيطي دس نب نظيره المعياري، أي نب الصناعي والرسم البياني الأساسي دس نب، وغيرها من المخططات نب نوع مثل نب القياسية، جنبا إلى جنب الاصطناعية و نب (سينب)، عينة متغيرة (فس) نب، والمتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المرجح (إوما) نب والمجموع التراكمي (كوسوم) نب الرسوم البيانية، للكشف عن الزيادات في جزء من البنود غير المطابقة p، بالنسبة لمعظم أحجام التحول. كما أن الرسم البياني الاصطناعي دس نب ينجز بشكل جيد في حالة الحالة الثابتة بالمقارنة مع المخططات الأخرى المذكورة أعلاه. وهكذا، من بين الرسوم البيانية المتنافسة، والرسم الاصطناعية دس نب تبرز باعتبارها واحدة من أفضل الرسوم البيانية. مقال سيب 2014 تشى لين تشونغ مايكل بي سي خو فيليب كاستاغليولا قابلية الاعتناء بغير طبيعية في مخطط التحكم إوما متعدد المتغيرات نقوم بالتحقيق في المؤشرات غير الطبيعية على الأداء الإحصائي لمخطط التحكم المتوسط ​​المتوسط ​​المرجح أضعافا مضاعفة (موما) وحالته الخاصة، هوتيلينغس تشي-سكارد الرسم البياني، عند تطبيقها على الملاحظات الفردية لرصد المتجه المتوسط ​​لمتغير العملية متعددة المتغيرات. وتبين لنا أن الرسم البياني تشي مربعا حساس للغاية لغير طبيعي. ونجادل بأن الأداء هو الأكثر حساسية للخروج من الحياة الطبيعية متعددة المتغيرات مع الملاحظات الفردية (مجموعات فرعية من حجم واحد). نبين أنه مع الملاحظات الفردية، وبالتالي، بالإضافة إلى ذلك، مع مجموعات فرعية من أي حجم، ويمكن تصميم المخطط ميوما لتكون قوية لغير طبيعية وفعالة جدا في الكشف عن التحولات العملية من أي حجم أو اتجاه، حتى بالنسبة للغاية منحرفة و توزيعات متعددة المتغيرات الثقيلة للغاية. الكلمات الرئيسية: متوسط ​​طول التشغيل، المتوسط ​​المتحرك الموزون أضعافا مضاعفة، الرسوم البيانية للتحكم متعدد المتغيرات، توزيع غاما متعدد المتغيرات، توزيع متعدد الاختلافات t، التحكم في العمليات الإحصائية، متوسط ​​طول التشغيل الغير متحيز. من قبل زكري G. ستومبوس، روتجرس، جامعة ولاية نيو جيرسي، بيسكاتاواي، نج 08854-8054 جو H. سوليفان، جامعة ولاية ميسيسيبي، ستاركفيل، مس 39762-9582 خرائط التحكم هي أدوات رسومية تستخدم على نطاق واسع لمراقبة عمليات التصنيع للكشف بسرعة أي تغيير في العملية التي قد تؤدي إلى تغيير في جودة المنتج. وتستند الإحصائية التي رسمت على مخطط التحكم على عينات من ملاحظات 1 (مجموعات فرعية عقلانية) التي يمكن اتخاذها على فترات أخذ العينات العادية. ومع ذلك، هناك العديد من التطبيقات العملية باستخدام الملاحظات الفردية (ن 1)، كما هو الحال في العديد من الصناعات الكيميائية والعمليات أو عندما يكون معدل الإنتاج بطيئا. انظر مونتجومري (2001، ص 249) وريان (2000، ص 133) للتطبيقات التي تستخدم ملاحظات فردية. وكان النهج المعياري لاستخدام وتحليل مخططات التحكم وحيد المتغير، حيث أن المخططات الرقابية الأكثر استقصافا هي تلك المصممة لرصد متوسط ​​متغير واحد من العمليات الموزعة بشكل طبيعي X. ومع ذلك، مع التطور السريع لتكنولوجيا الحصول على البيانات، فمن الشائع الآن لمراقبة في وقت واحد عدة متغيرات، وعادة ما ترتبط، عملية. استخدام المخططات أحادية المتغير منفصلة لا يحسب الارتباط بين المتغيرات، لذلك مخطط التحكم متعدد المتغيرات هو أكثر ملاءمة. هناك مخطوطة تحكم متعددة المتغيرات التي حظيت باهتمام كبير في أدب التحكم في العمليات الإحصائية (شيكارت)، وهي عبارة عن مخطط شيوهارت من نوع تشي-سكارد (X 2)، الذي نشأ في عمل هوتلينغ (1947)، والمتوسط ​​المتحرك المرجح متعدد المتغيرات ( موما)، التي اقترحها لوري وآخرون. (1992). كل من هذه المخططات السيطرة وضعت أصلا لمشكلة رصد ناقلات المتوسط، على سبيل المثال. متغير العملية المتغير متعدد المتغيرات (ناقلات)، ويقول س. على عكس الرسم البياني X 2، مخطط موما يجمع المعلومات من الملاحظات الماضية، مما يجعلها أكثر حساسية في الكشف عن التحولات الصغيرة المستدامة في. مقالات المسح من ألت وسميث (1988)، ويردا (1994)، لوري ومونتغمري (1995)، وماسون وآخرون. (1997) مناقشات جيدة بشأن المخططات الرقابية متعددة المتغيرات وقوائم المراجع الواسعة. ويعطى ليندرمان و لاف (2000a، b) العمل الأخير على التصميم الاقتصادي لخرائط التحكم في ميوما. عند الرصد. وعادة ما يستند تصميم الرسم البياني للتحكم إلى الوضع الطبيعي التقريبي متعدد المتغيرات (مولتينورماليتي) لبيانات العملية. غير طبيعي عموما ليست مصدر قلق كبير مع مجموعات فرعية كبيرة، لأن نظرية الحد المركزي يضمن أن ناقلات متوسط ​​العينة تقريبا مولتينورمال لجميع التوزيعات معقولة متعددة المتغيرات. ومع ذلك، مع عينات صغيرة 8212quite شيوعا في ممارسات سيك 8212 من السكان غير طبيعية، قد تكون بعيدة عن مولتينورمال. وعلى وجه الخصوص، فإن مشكلة الأداء الإحصائي المتدهور بسبب عدم دقة عمليات الرصد هي أشد ما تكون مع الملاحظات الفردية. وقد درس كل من رينولدز وستومبوس (2002) و ستومبوس و رينولدز (2000) و بورور و مونتجومري و رونجر (1999) المشكلة غير العادية المتغيرة أحادية المتغير، مع الاستنتاج بأن غير طبيعي يمكن أن يضعف بشكل خطير الأداء الإحصائي للشيوهارت X والرسوم البيانية، ولكن يمكن تصميم الرسوم البيانية للمتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة (إوما) والمجموع التراكمي (كوسوم) لتكون قوية. نحن نحقق في أداء الرسم البياني موما والفنادق X مخطط 2 لعمليات الرصد متعددة المتغيرات غير العادية. وتبين لنا أن أداء التحكم (إيك) للأفراد X المخطط الثاني من معدل مفرط من الانذارات الكاذبة مع العديد من أنواع غير طبيعية. وهذا يحد كثيرا من الجدوى العملية لجدول X 2 بسبب الاختلالات المفرطة في العمليات والتعديلات، وفقدان كون في الإجراء الرقابي، وفي نهاية المطاف فقد الإنتاجية. ونوصي باستخدام مخطط مراقبة موما كبديل قوي وفعال للرسم البياني X من الأفراد. وتبين لنا أن مخطط موما للأفراد يمكن تصميمه ليكون أداء إيك تقريبا تقريبا إيك الإحصائي تحت مجموعة واسعة من توزيعات الملاحظات العملية الفردية. كما يوفر التصميم نفسه أداء إحصائيا ممتازا خارج نطاق التحكم (أوك) عبر مجموعة واسعة من عمليات التحولات. في حين يمكن تصميم المخطط موما ليكون الأداء الممتاز في الكشف عن التحولات المستمرة في. إذا تم تصميمها من أجل متانة قد تفتقر إلى بعض القدرة على الكشف عن عمليات الرصد النائية المعزولة. ويمكن النظر إلى هذا على أنه نتيجة طبيعية للتصميم من أجل مقاومة التوزيعات غير العادية. خليط من اثنين من التوزيعات هو نموذج مشترك لتوزيع الذيل الثقيلة، مع واحد لديه احتمال متزايد من القيم المتطرفة. بينتيلدينا وبريتو (2001) تبين أن وجود القيم المتطرفة في مثل هذا النموذج يؤثر على التفرطح، وبالنسبة لعدد قليل من القيم المتطرفة كورتيسيس يمكن أن تفسر على أنها قياس ثقل الذيل. لذلك، فإن تصميم مخطط موما ليكون غير حساس للانحرافات عن الحياة الطبيعية في اللحظات الأعلى، بما في ذلك التفرطح، له الأثر الجانبي لانخفاض الحساسية للتوزيعات التي تمثل القيم المتطرفة. تموز / يوليه 2002 المجلد 34 العدد 3