An important characteristic of the

An important characteristic of the fuzzy control charts
produced is that the central line, the control limits as well
as the data used are of fuzzy nature. In this section, a new
approach is developed which provides the ability of
determining the tightness of inspection, based on
estimations of control parameters from statistical data.
Let  0,1 be a control parameter used to decide if an
exceeding sample should indeed be rejected or not. We
will give an explicit measure of whether a sample value
has exceeded a control limit. Value of  can be set
according to how strict the results are desired to be.
Let  be a non asymptotic fuzzy estimator for the
mean value of a subgroup m of size n. The sample's
distribution is considered random e.g. binomial and the
 -cuts of  can be constructed as shown in previous
section. Thus we obtain all closed intervals
= , , 0,1 L R                 (20)
that needs to be compared against fuzzy upper control
limits (Eq. (12), Eq. (15)) and fuzzy lower control limits
(Eq. (10), Eq. (13)). For this purpose, we produce a
fuzzy measure inspired from fuzzy hypothesis testing [1]
taken a step further in order to be applied in fuzzy
control charts. The accept/reject decision is made
according to the following rule:
• H0 : the sample is in-control if / A A R T   , therefore
accepted
• H1 : the sample is out-of-control if A A R T / >  ,
therefore rejected
AT is calculated as the complete area of fuzzy number
 :
 
    R
T
L
A = u du

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คุณลักษณะสำคัญของแผนภูมิควบคุมที่พร่าเลือนผลิตคือที่กลางเส้น ขีดจำกัดควบคุมเช่นเป็นข้อมูลที่ใช้มีลักษณะที่พร่าเลือน ในส่วนนี้ ใหม่แนวทางพัฒนาซึ่งให้ความสามารถของกำหนดความหนาแน่นของการตรวจสอบ อิงประเมินของพารามิเตอร์การควบคุมจากข้อมูลทางสถิติให้ 0, 1 พารามิเตอร์ควบคุมที่ใช้ในการตัดสินใจหากมีตัวอย่างเกินควรแน่นอนถูกปฏิเสธ หรือไม่ เราจะให้วัดชัดเจนว่าค่าตัวอย่างมีเกินขีดจำกัดควบคุม สามารถตั้งค่าของตามวิธีอย่างเคร่งครัดผลลัพธ์ที่ต้องการปล่อยให้จะเป็นประมาณเลือน asymptotic ไม่ใช่สำหรับการหมายถึง ค่าของ m ในกลุ่มย่อยของขนาด n ตัวอย่างการกระจายเป็นแบบสุ่มเช่นทวินามและ-สามารถสร้างของดังที่แสดงในก่อนหน้านี้ส่วน ดังนั้น เราขอช่วงปิดทั้งหมด0,1 L R,, = (20)ที่ต้องการที่จะเปรียบเทียบกับควบคุมเลือนจำกัด (Eq. (12) Eq. (15)) และขีดจำกัดควบคุมล่างเลือน(Eq. (10), Eq. (13)) สำหรับวัตถุประสงค์นี้ เราผลิตเป็นพร่าเลือนวัดแรงบันดาลใจจากเลือนสมมติฐานการทดสอบ [1]ดำเนินการขั้นตอนเพิ่มเติมเพื่อใช้ในการเลือนแผนภูมิควบคุม ยอมรับ/ปฏิเสธเลยตามกฎต่อไปนี้:• H0: เป็นตัวอย่างในการควบคุมถ้าเทียบ A A R T  ดังนั้นการยอมรับ• H1: ตัวอย่างคือเช็คของควบคุมถ้ามี A R T / > ดังนั้นจึง ปฏิเสธจะคำนวณเป็นพื้นที่สมบูรณ์ของเลขเลือน: RTLA = u du

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ลักษณะสำคัญของแผนภูมิควบคุมเลือน
ผลิตคือสายกลางขีด จำกัด ของการควบคุมเป็นอย่างดี
เป็นข้อมูลที่ใช้เป็นของธรรมชาติเลือน ในส่วนนี้ใหม่
วิธีการได้รับการพัฒนาซึ่งมีความสามารถในการ
กำหนดความหนาแน่นของการตรวจสอบที่อยู่บนพื้นฐาน
การประมาณการของพารามิเตอร์การควบคุมจากข้อมูลทางสถิติ.
ให้0,1จะควบคุมตัวแปรที่ใช้ในการตัดสินใจถ้า
ตัวอย่างเกินควร แน่นอนจะปฏิเสธหรือไม่ เรา
จะให้เป็นมาตรการที่ชัดเจนในการว่าค่าตัวอย่าง
ได้เกินขีด จำกัด ของการควบคุม ค่าของสามารถตั้งค่าได้
ตามวิธีการที่เข้มงวดผลลัพธ์ที่ต้องการจะเป็น.
Let จะไม่ใช่ประมาณการเลือน asymptotic สำหรับ
ค่าเฉลี่ยของกลุ่มย่อยม. ขนาด n ตัวอย่างของ
การจัดจำหน่ายจะถือว่าสุ่มเช่นทวินามและ
 -cuts ของสามารถสร้างตามที่แสดงในก่อนหน้านี้
ส่วน ดังนั้นเราได้ทุกช่วงเวลาปิด
=, 0,1 LR   (20)
ว่าจะต้องมีการเปรียบเทียบกับการควบคุมบนเลือน
ขีด จำกัด (สม. (12 ) สม. (15)) และคลุมเครือต่ำกว่าขีด จำกัด ของการควบคุม
(สม. (10), สม. (13)) เพื่อจุดประสงค์นี้เราผลิต
วัดเลือนแรงบันดาลใจจากการทดสอบสมมติฐานเลือน [1]
การดำเนินการขั้นตอนต่อไปเพื่อที่จะได้นำไปใช้ในเลือน
แผนภูมิควบคุม ยอมรับ / ปฏิเสธการตัดสินใจจะทำ
ตามกฎต่อไปนี้:
• H0: ตัวอย่างที่อยู่ในการควบคุมหาก / AART จึง
ได้รับการยอมรับ
• H1: ตัวอย่างจะออกจากการควบคุมถ้า AART /> ,
จึงปฏิเสธ
AT จะถูกคำนวณเป็นพื้นที่ที่สมบูรณ์ของจำนวนเลือน
:

 R
T
L
A = U ดู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ลักษณะสำคัญของแผนภูมิควบคุมฟัซซี่ผลิต คือ เส้นกลาง การควบคุมจำกัดเช่นกันเป็นข้อมูลที่ใช้เป็นแบบธรรมชาติ ในส่วนนี้ใหม่พัฒนาวิธีการซึ่งมีความสามารถของกำหนดความหนาแน่นของการตรวจสอบตามประมาณค่าพารามิเตอร์ควบคุม จากข้อมูลทางสถิติให้ 0.1 เป็นการควบคุมพารามิเตอร์ที่ใช้เพื่อตัดสินใจว่าเกินตัวอย่างแน่นอนควรจะปฏิเสธหรือไม่ เราจะให้วัดที่ชัดเจนว่าตัวอย่างค่ามีเกินควบคุม จำกัด คุณค่าของสามารถตั้งค่าตามวิธีการที่เข้มงวด ผลลัพธ์ที่ต้องการเป็นเป็นแหล่งให้ไม่เลือนประมาณการสำหรับหมายถึงค่าของกลุ่มย่อยของขนาดของตัวอย่างของการแจกแจงแบบทวินามและเป็นเช่น - ตัดสามารถสร้างขึ้นที่แสดงในก่อนหน้านี้ส่วน ดังนั้นเราได้รับช่วงเวลาที่ปิดทั้งหมด= 0.1 ลิตร R  ( 20 )ที่ต้องเปรียบเทียบกับการควบคุมแบบฟัซซี่บนจำกัด ( อีคิว ( 12 ) อีคิว ( 15 ) ) และลดควบคุมฟัซซี่ จำกัด( อีคิว ( 10 ) อีคิว ( 13 ) สำหรับวัตถุประสงค์นี้ เราผลิตได้รับแรงบันดาลใจจากแบบวัดแบบทดสอบสมมุติฐาน [ 1 ]ดำเนินการขั้นตอนต่อไปเพื่อที่จะได้ใช้ฟัซซี่แผนภูมิควบคุม ยอมรับ / ปฏิเสธ ตัดสินใจแล้วตามกฎต่อไปนี้ :- H0 : ตัวอย่างในการควบคุมถ้า / a r t  ดังนั้นยอมรับ- H1 : ตัวอย่างออกจากการควบคุมถ้า r / >  T ,จึงปฏิเสธที่คำนวณตามพื้นที่ที่สมบูรณ์ของตัวเลขฟัซซี่ : Rทีl= คุณดู