누적결합방법을 적용한 다변량 정규공정을 위한 다변량 지수가중이동평균 관리도

국문 초록 (Abstract)

주요 품질특성치의 수가 p (p≥2)개인 다변량 정규공정 Np(μ, Σ)의 모든 공정모수들을 동시에 관리하기 위한 누적 결합방법을 적용한 3개의 다변량 지수가중이동평균 관리도를 제시하였다. 제시된 3개의 관리도를 결합한 3-관리도 결합절차를 적용하여 구성된 관리도의 수치적 수행도를 모의실험을 통하여 그 특성을 살펴보았다. 누적결합방법 (accumulate-combine method)을 적용한 다변량 지수가중이동평균 관리도가 결합누적방법 (combine-accumulate method)을 적용한 관리도에 비해 공정 변화의 탐지에 더 민감하였으며 지수가중이동평균의 평활계수 λ 작으면 공정의 작은 변화에 더 민감하였다. 특히 품질특성치들의 상관계수가 변화하는 공정에서는 관리통계량 Di에 기반한 다변량 슈하르트 관리도 및 다변량 지수가중이동평균 모두 공정변화의 탐지에는 효과적이지 못하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This research presents three multivariate EWMA (exponentially weighted moving average) charts using accumulate-combine method to control simultaneously both mean vector μ and variance-covariance matrix Σ, which are parameters of multivariate normal process Np(μ, Σ) with p (p ≥ 2) quality characteristics, and presents the 3-chart combining procedure which combines the three multivariate EWMA charts to one chart. In addition, this research also shows the numerical performances of the 3-chart combining procedure using simulation works. Simulation results shows that the multivariate EWMA chart using accumulate-combine method is more effective than the multivariate EWMA chart using combine-accumulate method, and that the multivariate EWMA chart with small smoothing constant λ is more sensitive to smaller shift. Especially, in case of interests of the change of correlation coefficients of quality variables both the multivariate Shewhart chart and the EWMA chart based on control statistic Di are not recommendable for detecting the process changing.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• 1. 서론
• 2. 다변량 관리통계량
• 3. 다변량 슈하르트 관리도
• 4. 다변량 지수가중이동평균 관리도
• 5. 결론
• References
• Abstract

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