In a previous paper [9], the author

In a previous paper [9], the authors presented an improved p chart which provides a large improvement
over the usual p chart for attributes. However, this control chart can detect large increases in the
nonconforming rate p but is not efficient for detecting small increments of the process parameters.
For situations like this, control charts with double sampling (DS) have two possible advantages over a
single sampling plan. First, it may reduce the total amount of inspection and second has the advantage
of giving a lot a second chance before taking a decision.
In this paper, authors apply a double sampling procedure for the improved np chart and provided
the designs that minimize the ARL1 against increases of 50%, 100% and 200% in the process
non-conforming rate. This procedure was applied to processes with in-control non-conforming fraction
p0 equal to 0.005, 0.010 and 0.020 and for ARL0 ≥200 and for ARL0 ≥ 370.4. The optimal designs
were given for average sample sizes such that np0 = 0.5, 1.0, 2.0 and 4.0. In all these cases it was
found that the double sampling minimizes the number of samples needed until the detection of one
item out of control in the process.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในกระดาษก่อนหน้านี้ [9]
ผู้เขียนนำเสนอแผนภูมิพีที่ดีขึ้นซึ่งมีการปรับปรุงที่มีขนาดใหญ่กว่าปกติแผนภูมิพีสำหรับแอตทริบิวต์ อย่างไรก็ตามแผนภูมิควบคุมนี้สามารถตรวจพบการเพิ่มขึ้นของขนาดใหญ่ในพีอัตราไม่ลงรอยกัน แต่ไม่ได้มีประสิทธิภาพสำหรับการตรวจสอบทีละน้อยของพารามิเตอร์กระบวนการ. สำหรับสถานการณ์เช่นนี้แผนภูมิการควบคุมที่มีการสุ่มตัวอย่างคู่ (DS) มีสองข้อได้เปรียบที่เป็นไปได้มากกว่าแผนการสุ่มตัวอย่างเดียว ประการแรกมันอาจจะลดจำนวนของการตรวจสอบและครั้งที่สองมีความได้เปรียบของการให้มากโอกาสครั้งที่สองก่อนที่จะตัดสินใจ. ในบทความนี้ผู้เขียนใช้เป็นขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างคู่สำหรับชาร์เอ็นพีที่ดีขึ้นและให้การออกแบบที่ลด ARL1 กับการเพิ่มขึ้น 50%, 100% และ 200% ในกระบวนการไม่สอดคล้องอัตรา ขั้นตอนนี้จะถูกนำไปใช้ในกระบวนการที่มีการควบคุมส่วนไม่สอดคล้องp0 เท่ากับ 0.005, 0.010 และ 0.020 และ ARL0 ≥200และ ARL0 ≥ 370.4 การออกแบบที่ดีที่สุดที่ได้รับสำหรับขนาดเฉลี่ยตัวอย่างเช่นที่ NP0 = 0.5, 1.0, 2.0 และ 4.0 ในทุกกรณีเหล่านี้มันถูกพบว่ามีการสุ่มตัวอย่างคู่ลดจำนวนตัวอย่างที่จำเป็นจนกว่าการตรวจสอบของหนึ่งรายการออกจากการควบคุมในกระบวนการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในหน้ากระดาษ [ 9 ] ที่ผู้เขียนนำเสนอการปรับปรุง P กราฟซึ่งมีการพัฒนาขนาดใหญ่กว่าปกติ P แผนภูมิคุณลักษณะ อย่างไรก็ตาม แผนภูมิควบคุมสามารถตรวจสอบขนาดใหญ่เพิ่มขึ้นใน
P แต่ไม่มีประสิทธิภาพการวิเคราะห์อัตราการเพิ่มขึ้นเล็กน้อยของพารามิเตอร์ของกระบวนการ .
สำหรับสถานการณ์เช่นนี้แผนภูมิควบคุมคู่ตัวอย่าง ( DS ) จะมีสองเป็นไปได้ความได้เปรียบเหนือ
เดียวตัวอย่างแผน ครั้งแรก มันอาจจะลดจำนวนของการตรวจสอบที่สองได้ประโยชน์
ให้มากโอกาสที่สองก่อนที่จะตัดสินใจ .
ในบทความนี้ ผู้เขียนใช้เป็นคู่ตัวอย่างขั้นตอนสำหรับการปรับปรุงของแผนภูมิและให้
การออกแบบที่ลด arl1 กับเพิ่มขึ้น 50% ,ร้อยละ 100 และ 200% ในกระบวนการ
ไม่อัตรา ขั้นตอนนี้จะใช้กระบวนการในการควบคุมของเสียด้วยเศษส่วน
เท่ากับ 0.005 , 0.010 และ 0.020 และ arl0 ≥ 200 และ arl0 ≥ 370.4 . การออกแบบที่เหมาะสม
ได้รับสำหรับขนาดตัวอย่างโดยเฉลี่ยที่ np0 = 0.5 , 1.0 , 2.0 และ 4.0 ในทุกกรณีเหล่านี้มัน
พบว่า ช่วยลดจำนวนตัวอย่างคู่ตัวอย่างที่จำเป็นจนกว่าจะตรวจสอบหนึ่ง
รายการออกจากการควบคุมในกระบวนการ