There are two major types of variat

There are two major types of variations in processes that affect the product characteristics: one is special cause variation and theother is common cause variation. A process is considered in control in the presence of only common cause ariations, but thepresence of special cause variations brings it out of control. Control charts are famous tools to differentiate between these two states of a process (Shewhart1 ). Shewhart control charts are mostly used to detect large shifts in location and/or dispersion parameters. On the other hand, the exponentially weighted moving average (EWMA) control chart and the cumulative sum (CUSUM) control chart are popular for small to moderate shifts (cf. Roberts2 and Page,3 respectively).
There is a variety of literature on these types of charts for efficient monitoring of process parameters and improving the quality of the process outputs. In order to enhance the detection abilities of different kinds of charts, researchers have suggested certain modifications in the literature. Lucas4 proposed a combined Shewhart-CUSUM quality control scheme for efficient detection of small and large shifts. Lucas and Saccucci5 recommended a combined Shewhart-EWMA control chart for improved performance. Lucas and Crosier6 proposed fast initial response (FIR) CUSUM charts that provide a head start to the CUSUM statistics, and similarly, Steiner7 proposed FIR EWMA. Yashchin8 proposed the weighted CUSUM in which he assigned weights to the past information in CUSUM statistics. Riaz et al.9 used the idea of runs rules to enhance the performance of the CUSUM control charts for small to large shifts. Riaz et al.10 implemented different runs rules schemes, and Mehmood et al.11 used a variety of ranked set strategies to enhance performance of Shewhart charts. Abbas et al.12 applied the runs rules idea for the EWMA charts. Recently, Abbas et al.13 introduced the design structure of a mixed EWMA-CUSUM (MEC) control chart for improved monitoring of the process parameters. In the said MEC chart, the EWMA statistic is used as the input for the CUSUM structure. In this study, we propose a reverse version of this mixing, that is, a mixed CUSUM-EWMA (MCE) control chart. In this new setup, the CUSUM statistic will serve the input for the EWMA structure.
The organization of the rest of this study is as follows: Section 2 describes the classical CUSUM and classical EWMA control charts, the MEC of Abbas et al.,13 and the proposed scheme denoted by MCE; section 3 contains the explanations of the different measures that will be used to evaluate the performance, the comparisons using these performance measures, and some graphical presentations; in section 4, an example with a real data set is given for the practical aspects of the proposed scheme; finally, we conclude the article with a Section 5.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีสองประเภทหลักของการเปลี่ยนแปลงในกระบวนการที่มีผลต่อลักษณะผลิตภัณฑ์: พิเศษสาเหตุความผันแปร และ theother เปลี่ยนแปลงสาเหตุทั่วไป ถือว่ากระบวนการในการควบคุมใน ariations สาเหตุทั่วไปเท่านั้น แต่ thepresence ของรูปแบบพิเศษสาเหตุมาจากการควบคุม แผนภูมิควบคุมเป็นเครื่องมือที่มีชื่อเสียงเพื่อแยกความแตกต่างระหว่างสองรัฐนี้ของกระบวนการ (Shewhart1) แผนภูมิควบคุม Shewhart ส่วนใหญ่จะใช้การตรวจสอบใหญ่กะในพารามิเตอร์ที่ตั้งและ/หรือกระจาย บนมืออื่น ๆ การถ่วงน้ำหนักชี้แจงย้ายเฉลี่ย (EWMA) แผนภูมิควบคุมและแผนภูมิควบคุมผลรวมสะสม (CUSUM) เป็นที่นิยมสำหรับขนาดเล็กถึงปานกลางกะ (cf. Roberts2 และหน้า 3 ตามลำดับ) มีความหลากหลายของวรรณกรรมเหล่านี้ประเภทของแผนภูมิสำหรับการตรวจสอบพารามิเตอร์กระบวนการที่มีประสิทธิภาพ และการปรับปรุงคุณภาพของกระบวนการผล เพื่อเพิ่มความสามารถตรวจหาชนิดของแผนภูมิ นักวิจัยได้แนะนำการปรับเปลี่ยนบางอย่างในวรรณคดี Lucas4 เสนอเลื่อนแผนควบคุมคุณภาพ Shewhart CUSUM รวมสำหรับการตรวจจับมีประสิทธิภาพขนาดเล็ก และใหญ่ ลูคัสและ Saccucci5 แนะนำแผนภูมิควบคุม Shewhart EWMA รวมสำหรับประสิทธิภาพที่ดีขึ้น ลูคัส Crosier6 นำเสนอและตอบสนองอย่างรวดเร็วเบื้องต้นแผนภูมิ CUSUM (FIR) ที่ให้การเริ่มต้นเป็นสถิติ CUSUM และในทำนองเดียวกัน Steiner7 เสนอ EWMA เฟอร์ Yashchin8 เสนอ CUSUM ถ่วงน้ำหนักที่ที่เขากำหนดให้น้ำหนักกับข้อมูลที่ผ่านมาสถิติ CUSUM Riaz et al.9 ใช้ความคิดในการทำงานกฎระเบียบเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของแผนภูมิ CUSUM ควบคุมสำหรับกะขนาดใหญ่ Riaz et al.10 ดำเนินแบบแผนกฎทำงานแตกต่างกัน และ Mehmood et al.11 ใช้หลากหลายอันดับกำหนดกลยุทธ์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของ Shewhart แผนภูมิ อับบาส et al.12 ใช้ความคิดกฎการทำงานของแผนภูมิ EWMA เมื่อเร็ว ๆ นี้ อับบาส et al.13 นำมาใช้ออกแบบโครงสร้างของแผนภูมิ EWMA CUSUM (MEC) ผสมควบคุมสำหรับการปรับปรุงตรวจสอบพารามิเตอร์กระบวนการ ในแผนภูมิสัญจรดังกล่าว สถิติ EWMA จะใช้เป็นอินพุตสำหรับโครงสร้าง CUSUM ในการศึกษานี้ เรานำเสนอรุ่นนี้ผสม นั่นคือ แผนภูมิ CUSUM EWMA (MCE) ควบคุมผสมย้อนกลับ ในการตั้งค่านี้ใหม่ สถิติ CUSUM จะทำหน้าที่ป้อนข้อมูลสำหรับโครงสร้าง EWMA องค์กรของส่วนเหลือของการศึกษานี้จะเป็นดังนี้: ส่วนที่ 2 อธิบาย CUSUM คลาสสิคและคลาสสิค EWMA แผนภูมิควบคุม การสัญจรของอับบาส et al. 13 และแบบนำเสนอที่ระบุ โดย MCE ส่วนที่ 3 ประกอบด้วยคำอธิบายของมาตรการต่าง ๆ ที่จะใช้ในการประเมินประสิทธิภาพการทำงาน เปรียบเทียบการใช้มาตรการเหล่านี้ประสิทธิภาพการทำงาน และงานนำเสนอกราฟิกบาง ในส่วนที่ 4 ตัวอย่างกับชุดข้อมูลจริงถูกกำหนดสำหรับด้านการปฏิบัติแบบแผนเสนอ ในที่สุด เราสรุปบทที่ 5 ส่วน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มีสองประเภทหลักของการเปลี่ยนแปลงในกระบวนการที่มีผลต่อลักษณะของผลิตภัณฑ์: หนึ่งเป็นรูปแบบพิเศษและสาเหตุ theother เป็นรูปแบบสาเหตุที่พบบ่อย กระบวนการมีการพิจารณาในการควบคุมในการปรากฏตัวเพียง ariations สาเหตุ แต่สาเหตุปรากฏกรอบรูปแบบพิเศษนำมันออกจากการควบคุม แผนภูมิควบคุมเป็นเครื่องมือที่มีชื่อเสียงในการแยกความแตกต่างระหว่างทั้งสองรัฐของกระบวนการ (Shewhart1) Shewhart แผนภูมิควบคุมส่วนใหญ่จะใช้ในการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงขนาดใหญ่ในสถานที่และ / หรือพารามิเตอร์การกระจายตัว บนมืออื่น ๆ ที่ถ่วงน้ำหนักชี้แจงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (EWMA) แผนภูมิควบคุมและผลรวม (CUSUM) แผนภูมิควบคุมสะสมเป็นที่นิยมสำหรับขนาดเล็กถึงปานกลางกะ (cf Roberts2 และหน้า 3 ตามลำดับ).
มีความหลากหลายของวรรณกรรมเหล่านี้ ประเภทของแผนภูมิสำหรับการตรวจสอบที่มีประสิทธิภาพของพารามิเตอร์ของกระบวนการและการปรับปรุงคุณภาพของผลกระบวนการ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจสอบความสามารถแตกต่างกันของชาร์ตนักวิจัยมีข้อเสนอแนะการปรับเปลี่ยนบางอย่างในวรรณคดี Lucas4 เสนอรูปแบบการควบคุมคุณภาพ Shewhart-CUSUM รวมสำหรับการตรวจสอบที่มีประสิทธิภาพของการเปลี่ยนแปลงขนาดเล็กและขนาดใหญ่ ลูคัสและ Saccucci5 แนะนำรวม Shewhart-EWMA แผนภูมิควบคุมสำหรับการปรับปรุงประสิทธิภาพ ลูคัสและ Crosier6 เสนอตอบสนองเริ่มต้นอย่างรวดเร็วชาร์ต (FIR) CUSUM ที่ให้เริ่มต้นหัวสถิติ CUSUM และในทำนองเดียวกัน Steiner7 เสนอ FIR EWMA Yashchin8 เสนอ CUSUM ถ่วงน้ำหนักในการที่เขาได้รับมอบหมายให้น้ำหนักกับข้อมูลที่ผ่านมาในสถิติ CUSUM Riaz et al.9 ใช้ความคิดของกฎวิ่งเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของแผนภูมิควบคุม CUSUM สำหรับขนาดเล็กเพื่อการเปลี่ยนแปลงที่มีขนาดใหญ่ Riaz et al.10 ดำเนินการที่แตกต่างกันวิ่งกฎรูปแบบและมาห์มูด et al.11 ใช้ความหลากหลายของกลยุทธ์การจัดอันดับชุดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของแผนภูมิ Shewhart อับบาสและ al.12 ใช้ความคิดกฎวิ่งชาร์ต EWMA เมื่อเร็ว ๆ นี้อับบาสและ al.13 แนะนำการออกแบบโครงสร้างของผสม EWMA-CUSUM (MEC) แผนภูมิควบคุมสำหรับการตรวจสอบที่ดีขึ้นของพารามิเตอร์กระบวนการ ในแผนภูมิ MEC กล่าวว่าสถิติ EWMA ถูกนำมาใช้เป็นข้อมูลสำหรับโครงสร้าง CUSUM ในการศึกษานี้เรานำเสนอรุ่นย้อนกลับของการผสมนี้นั่นคือ CUSUM-EWMA (MCE) แผนภูมิควบคุมผสม ในการตั้งค่าใหม่นี้สถิติ CUSUM จะทำหน้าที่ป้อนข้อมูลสำหรับโครงสร้าง EWMA ได้.
องค์กรของส่วนที่เหลือของการศึกษานี้จะเป็นดังนี้: ส่วนที่ 2 อธิบาย CUSUM คลาสสิกและการควบคุม EWMA คลาสสิกชาร์ตที่ MEC ของอับบาส, et al, 13. และโครงการที่เสนอแสดงโดย MCE; ส่วนที่ 3 มีคำอธิบายของมาตรการต่าง ๆ ที่จะนำมาใช้ในการประเมินผลการดำเนินงานเปรียบเทียบโดยใช้มาตรการเหล่านี้ประสิทธิภาพการทำงานและบางส่วนนำเสนอกราฟิก; ในส่วนที่ 4 เป็นตัวอย่างกับชุดข้อมูลจริงจะได้รับสำหรับด้านการปฏิบัติของโครงการที่เสนอ; ในที่สุดเราสรุปบทความที่มีมาตรา 5

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มีอยู่สองประเภทหลักของการเปลี่ยนแปลงในกระบวนการที่มีผลต่อคุณสมบัติผลิตภัณฑ์ : หนึ่งคือการเปลี่ยนแปลงและสาเหตุพิเศษและทั่วไปทำให้เกิดการแปรผัน กระบวนการพิจารณาในการควบคุมในการปรากฏตัวของ ariations สาเหตุ แต่มีการเปลี่ยนแปลงสาเหตุพิเศษนำมันออกจากการควบคุม แผนภูมิควบคุมเป็นเครื่องมือที่มีชื่อเสียงเพื่อแยกความแตกต่างระหว่างทั้งสองรัฐของกระบวนการ ( shewhart1 ) แผนภูมิควบคุมเชิงเดี่ยวเป็นส่วนใหญ่เพื่อใช้ตรวจหากะขนาดใหญ่ในสถานที่และ / หรือค่าการกระจาย บนมืออื่น ๆ , ชี้แจงถัวเฉลี่ยเคลื่อนที่ ( ewma ) และแผนภูมิควบคุมผลรวมสะสม ( cusum ) แผนภูมิควบคุมเป็นที่นิยมขนาดเล็กถึงปานกลาง ( CF . roberts2 กะหน้าและ 3 ตามลำดับ )มีความหลากหลายของวรรณกรรมเหล่านี้ประเภทของแผนภูมิสำหรับการตรวจสอบประสิทธิภาพของกระบวนการผลิตและปรับปรุงคุณภาพของกระบวนการเอาท์พุท เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจสอบความสามารถของชนิดที่แตกต่างกันของแผนภูมิ นักวิจัยได้เสนอการปรับเปลี่ยนบางอย่างในวรรณคดี lucas4 เสนอรวมเชิงเดี่ยว cusum การควบคุมคุณภาพโครงการตรวจหากะขนาดเล็กและขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพ ลูคัสและ saccucci5 แนะนำรวมเชิงเดี่ยว ewma แผนภูมิควบคุมสำหรับการปรับปรุงประสิทธิภาพ ลูคัสและ crosier6 เสนอเริ่มต้นการตอบสนองอย่างรวดเร็ว ( FIR ) cusum แผนภูมิที่ให้เริ่มต้นหัวไป cusum สถิติ และในทำนองเดียวกัน steiner7 เสนอเฟอร์ ewma . yashchin8 เสนอ cusum ถ่วงน้ำหนัก ซึ่งเขาได้รับมอบหมายเวทข้อมูลที่ผ่านมาในสถิติ cusum . ริอาซ et al . 9 ใช้ความคิดวิ่งกฎเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของแผนภูมิควบคุมสําหรับ cusum เล็กกะใหญ่ ริอาซและใช้กฎที่แตกต่างกัน al.10 วิ่งแบบ และ เมห์มูด และ al.11 ใช้ความหลากหลายของการตั้งค่ากลยุทธ์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของแผนภูมิชิวฮาร์ท . อับบาสและ al.12 ประยุกต์วิ่งกฎสำหรับ ewma แผนภูมิ เมื่อเร็วๆ นี้ al.13 Abbas และแนะนำการออกแบบโครงสร้างของ ewma-cusum ผสม ( MEC ) แผนภูมิควบคุมสำหรับการปรับปรุงการตรวจสอบของกระบวนการพารามิเตอร์ ในการกล่าว ewma MEC แผนภูมิ สถิติที่ใช้เป็น input สำหรับโครงสร้าง cusum . ในการศึกษานี้เราขอย้อนกลับรุ่นนี้ผสม นั่นคือ cusum-ewma ผสม ( MCE ) แผนภูมิควบคุม ในการติดตั้งใหม่นี้ cusum สถิติจะใช้ input สำหรับโครงสร้าง ewma .องค์กรของส่วนที่เหลือของการศึกษาครั้งนี้มีดังนี้ ส่วนที่ 1 กล่าวถึง cusum คลาสสิกและแผนภูมิควบคุม ewma คลาสสิกนี้ของอับบาส et al . , 13 และเสนอโครงการแทน โดย MCE ; มาตรา 3 ประกอบด้วยคำอธิบายของมาตรการต่าง ๆที่จะใช้ประเมินประสิทธิภาพการใช้มาตรการประสิทธิภาพ เหล่านี้ และบางกราฟิกนำเสนอ ในมาตรา 4 , ตัวอย่างกับชุดข้อมูลที่เป็นจริงให้ด้านการปฏิบัติของการเสนอโครงการ สุดท้าย เราสรุปบทความที่มีส่วนที่ 5