單一觀測值下監控多變量製程平均數向量之管制圖

簡易檢索 / 詳目顯示

回結果列表

研究生：	翁志男
論文名稱：	單一觀測值下監控多變量製程平均數向量之管制圖
指導教授：	黃榮臣
口試委員:
學位類別：	碩士 Master
系所名稱：	理學院 - 統計學研究所 Institute of Statistics
論文出版年：	2005
畢業學年度：	93
語文別：	中文
論文頁數：	54
中文關鍵詞：	單一觀測值、指數加權移動平均、修正指數加權移動平均、平均連串長度、馬氏距離
外文關鍵詞：	individual observation, MEWMA, CMEWMA, ARL, Mahalanobis distance
相關次數：	點閱：2 下載：0
分享至:	分享至facebook 分享至twitter

查詢本校圖書館目錄查詢臺灣博碩士論文知識加值系統勘誤回報

現今有許多高科技產業為了生產高良率的產品，因此產品製造過程的複雜度、花費的時間與金錢也跟著提高。面對這種高成本製程的產業而言，監控製程抽樣往往每次只能得到一個觀測值，即樣本數為1。另外，一個製程可能需要同時監控多個具有相關性的品質特性，在這樣的條件下監控製程目標平均數是否已變動是一個非常重要的問題。面對這個問題，Lowry、Woodall、Champ與Rigdon (1992) 提出MEWMA管制圖來監控製程平均數向量，而其前提是假設共變異數矩陣在監控的過程中不會改變，然而事實上共變異數矩陣在監控過程中也有可能會發生改變。針對這樣的問題，本文利用共變異數矩陣的一個合理估計量來對MEWMA管制圖的監控統計量做適當修正，使其在監控平均數向量時，較不受到共變異數矩陣改變的影響，最後我們並利用統計模擬和實例分析來比較兩種管制圖的優劣。

第一章  緒論                                        1
    1.1  前言.......................................1
    1.2  文獻回顧...................................2
第二章  單一觀測值下監控多變量製程平均數之偏移      5
    2.1  文獻探討...................................5
    2.2  修正多變量指數加權移動平均管制圖...........6
第三章  平均連串長度之比較                          9
    3.1  管制圖的比較準則...........................9
    3.2  管制界限的選擇............................10
    3.3  管制圖的比較..............................11
第四章  實例分析                                   15
    4.1  簡介......................................15
    4.2  例子......................................16
第五章  結論                                       22
參考文獻                                           23
附表                                               25
附圖                                               50

                                

[1]Alt, F. B. (1985). “Multivariate Quality Control”. The Encyclopdia of the Statistical Sciences (Vol. 6), Kotz, S., Johnson, N. L. and Read, C. R., (eds.), John Wiley & Sons, New York, NY.
[2]Anderson, T. W. (1984). An Introduction to Multivariate Analysis, John Wiley & Sons, New York, NY.
[3]Crosier, R. B. (1988). “Multivariate Generalization of Cumulative Sum Quality Control Schemes”. Technometrics 30, pp. 291-303.
[4]Healy, J. D. (1987). “A Note on Multivariate CUSUM Procedures”. Technometrics 29, pp. 409-412.
[5]Huwang, L., Yeh, A. B., and Wu, C. (2005). “Monitoring Multivariate Process Variability for Individual Observations”. Manuscript, pp. 1-28.
[6]Joshi, M. and Sprague, K. (1986). “Obtaining and Using Statistical Process Control Limit in the Semiconductor Industry”. Statistical Case Studies for Industrial Process Improvement, V. Czitrom and P. D. Spagon (Eds.), ASA-SIAM (1997).
[7]Lowry, C. A. and Montgomery, D. C. (1995). “A Review of Multivariate Control Charts”. IIE Transactions 27, pp. 800-810.
[8]Lowry, C. A., Woodall W. H., Champ C. W., and Rigdon S. E. (1992). “A Multivariate Exponentially Weighted Moving Average Control Chart”. Technometrics 34, pp. 46-53.
[9]Montgomery, D. C. (1997). Introduction to Statistical Quality Control (4th Edition), John Wiley & Sons, New York, NY.
[10]Pignatiello, J. J., JR., and Runger G. C. (1990). “Comparisons of Multivariate CUSUM Charts”. Journal of Quality Technology 22, pp. 173-186.
[11]Sullivan, J. H. and Woodall, W. H. (1996). “A Comparison of Multivariate Control Charts for Individual Observations”. Journal of Quality Technology 28, pp. 398-408.
[12]Tracy, N. D., Young, J. C., and Mason, R. L. (1992). “Multivariate Control Charts for Individual Observations”. Journal of Quality Technology 24, pp. 88-95.
[13]Woodall W. H. and Ncube M. M. (1985). “Multivariate CUSUM Quality Control Procedures”. Technometrics 27, pp. 285-292.

全文公開日期本全文未授權公開 (校內網路)
全文公開日期本全文未授權公開 (校外網路)

簡易檢索 / 詳目顯示

相關論文