Pesquisas sobre controle adaptativo CUSUM controle de qualidade do corpo com base no controle de variância Mostrar resumo Ocultar resumo RESUMO: Em um processo de produção, quando o Controle de Processo Estatístico (SPC) lida com uma característica de qualidade (por exemplo, uma dimensão) que é uma variável, geralmente é Necessário monitorar o valor médio da característica de qualidade e sua variabilidade. O esquema CUSUM que compreende algumas cartas CUSUM cooperativas é mais rápido do que os gráficos tradicionais do Shewhart ampS para este propósito. No entanto, os projetos e análises de um esquema de CUSUM multi-gráfico são matematicamente intratáveis e a operação é muito trabalhosa. Com base na função de perda ponderada, este artigo propõe um gráfico CUSUM (chamado gráfico WLC) que detecta a mudança média e a mudança de variância, inspecionando uma única estatística WL (Weighted Loss Function). A característica mais útil do gráfico WLC é a sua simplicidade para implementação e design em comparação com o esquema CUSUM usando algumas tabelas CUSUM. Isto é principalmente atribuível ao uso de uma única estatística WL. Além disso, com base nos resultados de um experimento fatorial, verifica-se que o gráfico WLC é, em média, mais eficaz do que os gráficos ampS e o esquema CUSUM multi-chart em cerca de 30 e 14, respectivamente. Um procedimento passo a passo também é apresentado para facilitar os profissionais na concepção do gráfico WLC. Artigo Jul 2005 Zhang Wu Yu Tian Mostrar resumo Ocultar resumo RESUMO: Existem dois gráficos de dispersão de tipo EWMA para monitorar aumentos de dispersão na literatura. Um redefine a estatística EWMA para zero sempre que está abaixo de zero. O outro trunca observações normalizadas negativas para zero na estatística EWMA. Este artigo propõe dois gráficos EWMA unilaterais para detectar aumentos e diminuições de dispersão, respectivamente, e um gráfico EWMA de dois lados para monitorar a dispersão aumenta ou diminui simultaneamente. Estudos de simulação mostram que o gráfico de EWMA de face superior proposto é melhor do que os dois equivalentes existentes para detectar aumentos de dispersão e que o gráfico de EWMA de face inferior proposto supera significativamente os dois gráficos de EWMA de lados inferiores desenvolvidos de forma semelhante aos dois níveis de alta velocidade existentes, Cursos EWMA para detectar diminuições na dispersão. Além disso, o gráfico EWMA de dois lados proposto oferece uma sensibilidade muito melhor do que os dois gráficos EWMA de dois lados generalizados a partir dos dois gráficos EWMA de face superior existentes para detectar mudanças gerais na dispersão. Em prática, quando a magnitude de uma mudança média futura é desconhecida, é sempre desejado projetar uma tabela de controle para se comportar razoavelmente bem em um intervalo De mudanças em vez de otimizar o desempenho na detecção de um determinado nível de turnos. Comparado com o gráfico de controle da soma cumulativa convencional (CUSUM) projetado com base em uma mudança média pré-especificada, o gráfico CUSUM (ACUSUM) adaptativo proposto por Sparks (2000) pode detectar uma maior amplitude de turnos médios. Este artigo desenvolve um modelo de cadeia de Markov bidimensional para analisar o desempenho das tabelas da ACUSUM. Além disso, um modelo operacional mais geral é sugerido para o gráfico ACUSUM atual para simplificar sua implementação. Artigo Abr 2006 LJ Shu W. JiangAn gráfico adaptativo de controle móvel ponderado exponencialmente ponderado para monitorar variâncias do processo quotEyvazian et al. (2008) propuseram um gráfico de variância de amostra em movimento exponencialmente ponderado para monitorar a variância do processo quando o tamanho da amostra é um. Shu (2008) estendeu o gráfico EWMA adaptativo para a localização do processo para monitorar a dispersão do processo. Razmy e Peiris (2013) projetaram o gráfico EWMA para monitorar variância do processo padronizado. Quot Mostrar resumo Esconder resumo RESUMO: O design ótimo existente do intervalo de amostragem fixo O gráfico de controle S-2-EWMA para monitorar a variância da amostra de um processo é baseado no critério de comprimento de execução médio (ARL). Uma vez que a forma da distribuição do comprimento de corrida muda com a magnitude da mudança na variância, o comprimento de execução médio (MRL) dá uma explicação mais significativa sobre os desempenhos em controle e fora de controle de um gráfico de controle. Este artigo propõe o design ideal do gráfico S-2-EWMA, com base no LMR. A técnica da cadeia de Markov é empregada para calcular os LMRs. Os desempenhos do gráfico S-2-EWMA, tabela de S-2 de amostragem dupla (DS) e gráfico S são avaliados e comparados. Os resultados de MRL indicaram que o gráfico S-2-EWMA dá um melhor desempenho para a detecção de deslocamentos de variância pequena e moderada, mantendo a mesma sensibilidade que os gráficos DS S-2 e S para grandes mudanças de variância, especialmente quando o tamanho da amostra aumenta. Artigo Jul 2015 As aplicações generalizadas dos gráficos de atributo são atribuíveis a muitos fatores, como a simplicidade de manipulação de características de qualidade de atributos, a facilidade de comunicação entre pessoas em diferentes níveis e a prevalência de dados de contagem em muitos setores não-industriais. Nos últimos anos, muitas novas cartas de controle e outras técnicas de controle de processo estatístico (SPC) foram propostas em uma velocidade crescente123. Na maioria dos processos multiatributo, é necessário controlar simultaneamente várias características de qualidade de atributo, uma vez que a qualidade de um produto depende de todos eles. Quot Show abstract Hide abstract RESUMO: Nas últimas décadas, os gráficos de controle multiatributo foram amplamente recomendados na prática. Eles superam os gráficos simultâneos de uniattributo para monitorar processos multiatributo em muitas aplicações. Jolayemi Um modelo estatístico para o projeto de gráficos de controle multiatributo. Indian J Stat. 199961: 351365 desenvolveu um modelo estatístico para o projeto de um gráfico de multiattributo np (Mnp). Com base neste modelo, um gráfico sintético de multiatributo (MSyn) é proposto neste artigo. Além disso, as principais características do gráfico MSyn e do gráfico Mnp são integradas para construir um gráfico multi-tributo Syn-np (MSyn-np). Os resultados dos estudos comparativos indicam que o novo gráfico MSyn-np supera significativamente o gráfico Mnp eo gráfico MSyn em 83 e 27, respectivamente, em termos de número médio de defeitos em uma ampla gama de turnos de processo em diferentes circunstâncias. Texto completo Artigo Sep 2014 quotZantek (2008) propôs um método analítico para computar a distribuição de tempo de execução do CUSUM de uma estatística. Shu et al. (2008) apresentaram um método de estimativa média de tipo Markoviano no esquema CUSUM convencional para atualizar seu valor de referência de forma adaptativa. MacEachern et al. (2007) forneceram um gráfico CUSUM de probabilidade robusta que descontos outliers e ainda tem a capacidade de detectar grandes turnos rapidamente. Quot Conference Paper Nov 2009 Jornal de Computação e Simulação Estatística Michael Boon Chong Khoo Teh SYEvaluação da distribuição de run-length para uma tabela de controle Shewhart-EWMA combinada Cite este artigo como: Capizzi, G. Masarotto, G. Stat Comput (2010) 20: 23. doi: 10.1007s11222-008-9113-8 Um algoritmo simples é introduzido para calcular a distribuição de comprimento de execução de um esquema de monitoramento combinando um gráfico Shewhart com um gráfico de controle de média móvel ponderada exponencialmente. O algoritmo baseia-se na aproximação numérica das equações integrais e relações de recorrência integral relacionadas à distribuição de comprimento de execução. Em particular, uma regra de integração de produtos Clenshaw-Curtis é aplicada para o manuseio de descontinuidades na função integrando devido ao uso simultâneo dos dois esquemas de controle. O algoritmo proposto, implementado em R e publico disponível, se compara favoravelmente com a abordagem da cadeia de Markov originalmente usada para aproximar as propriedades de comprimento de execução do Shewhart-EWMA combinado. Gráficos de controle Média de mudança ponderada exponencial Equação integral Tempo de execução Tabela de controle de Shewhart Controle estatístico de processos Esta pesquisa foi parcialmente financiada por bolsas italianas MIUR-Cofin 2006. Referências Brook, D. Evans, D. Uma abordagem para a distribuição de probabilidade do comprimento de corte CUSUM. Biometrika 59. 539549 (1972) MATH CrossRef MathSciNet Google Scholar Capizzi, G. Masarotto, G. Um gráfico de controle de média móvel móvel ponderado adaptativo. Technometrics 45. 199207 (2003) CrossRef MathSciNet Google Scholar Champ, C. W. Rigdon, S. E. Uma comparação das abordagens da cadeia Markov e da equação integral para avaliar a distribuição do comprimento de corrida dos gráficos de controle de qualidade. Comum. Stat. Simul. Comput. 20. 191204 (1991) MATH CrossRef Google Scholar Champ, C. W. Rigdon, S. E. Scharnag, K. A. Método para derivar equações integrais útil na análise de desempenho do gráfico de controle. Anal. Não-linear. 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