AbstractUsing traditional control c

Abstract

Using traditional control charts to monitor autocorrelated processes is not beneficial, because it will lead us to misleading detections in the processes. One of the methods used to deal with the control charts for autocorrelated process is the model-based approach. It uses an adequate time series model that fits the process and uses the residuals as monitoring statistics. For the said purpose, it is important to pick a suitable model that can adequately be used for different designs of control charts under specific time series model. This study intends to do the same for three popular types of charts namely Shewhart, exponentially weighted moving average, and cumulative sum. The models covered in this study include AR(1), MA(1), and ARMA(1,1) as the potential models to fit the process of interest. We have focused on two performance aspects namely efficiency and robustness. Average run length is used as a performance measure for different in-control and out-of-control states of the autocorrelated processes under varying levels of autocorrelation. An application example based on a real data set is also included in the study to highlight the importance of the study proposals. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อใช้แผนภูมิควบคุมแผนการตรวจสอบกระบวนการ autocorrelated จะไม่เป็นประโยชน์ เพราะมันจะนำเราไปจับทำให้เข้าใจผิดในกระบวนการ หนึ่งในวิธีที่ใช้ในการจัดการกับแผนภูมิควบคุมสำหรับกระบวนการ autocorrelated เป็นวิธีจำลอง ใช้แบบชุดเวลาเพียงพอที่เหมาะสมกับกระบวนการ และใช้เหลือเป็นการตรวจสอบสถิติ วัตถุประสงค์ดังกล่าว จึงควรเลือกแบบที่เหมาะสมที่สามารถใช้ได้อย่างเพียงพอสำหรับการออกแบบที่แตกต่างของแผนภูมิควบคุมภายใต้เวลาที่เฉพาะเจาะจงชุดรูปแบบ การศึกษานี้ตั้งใจที่จะทำเช่นเดียวกันสำหรับสามยอดนิยมประเภทของแผนภูมิคือ Shewhart ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักชี้แจง และผลรวมสะสม แบบจำลองที่ครอบคลุมในการศึกษานี้ได้แก่ AR(1), MA(1) และ ARMA(1,1) เป็นรุ่นมีศักยภาพให้เหมาะสมกับกระบวนการที่น่าสนใจ เราได้มุ่งเน้นในด้านประสิทธิภาพการทำงานที่สองคือประสิทธิภาพและความทนทาน ความยาวใช้งานเฉลี่ยจะใช้เป็นการวัดประสิทธิภาพการทำงานสำหรับรัฐต่าง ๆ ในการควบคุม และออกของการควบคุมของกระบวนการ autocorrelated ภายใต้ autocorrelation ในระดับต่าง ๆ ตัวอย่างโปรแกรมประยุกต์ที่ขึ้นอยู่กับชุดข้อมูลจริงจะรวมอยู่ในการศึกษาเพื่อเน้นความสำคัญของข้อเสนอในการศึกษา ลิขสิทธิ์ © 2016 John Wiley & Sons จำกัด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อ

การใช้แผนภูมิควบคุมแบบดั้งเดิมในการตรวจสอบกระบวนการอัตสหสัมพันธ์ไม่ได้เป็นประโยชน์เพราะมันจะนำเราไปสู่การตรวจจับที่ทำให้เข้าใจผิดในกระบวนการ หนึ่งในวิธีการที่ใช้ในการจัดการกับแผนภูมิควบคุมสำหรับกระบวนการอัตสหสัมพันธ์เป็นวิธีแบบที่ใช้ โดยจะใช้รูปแบบอนุกรมเวลาเพียงพอที่เหมาะกับกระบวนการและการใช้งานที่เหลือเป็นสถิติการตรวจสอบ เพื่อจุดประสงค์กล่าวว่ามันเป็นสิ่งสำคัญที่จะเลือกรูปแบบที่เหมาะสมเพียงพอที่สามารถนำมาใช้สำหรับการออกแบบที่แตกต่างกันของแผนภูมิควบคุมภายใต้รูปแบบอนุกรมเวลาที่เฉพาะเจาะจง การศึกษาครั้งนี้มุ่งมั่นที่จะทำเช่นเดียวกันสำหรับสามชนิดที่นิยมของแผนภูมิคือ Shewhart ถ่วงน้ำหนักชี้แจงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และผลรวมสะสม รุ่นที่ครอบคลุมในการศึกษาครั้งนี้ ได้แก่ (1) AR, MA (1) และ ARMA (1,1) เป็นรุ่นที่มีศักยภาพเพื่อให้พอดีกับกระบวนการที่น่าสนใจ เราได้มุ่งเน้นในสองด้านคือประสิทธิภาพการทำงานที่มีประสิทธิภาพและความทนทาน ความยาววิ่งเฉลี่ยจะใช้เป็นตัวชี้วัดประสิทธิภาพการทำงานที่แตกต่างกันในการควบคุมและการออกจากการควบคุมของรัฐของกระบวนการอัตสหสัมพันธ์ภายใต้ระดับความแตกต่างของความผิดพลาดที่สัมพันธ์ ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ขึ้นอยู่กับชุดข้อมูลจริงยังรวมอยู่ในการศึกษาจะเน้นความสำคัญของข้อเสนอการศึกษา ลิขสิทธิ์© 2016 John Wiley & Sons, Ltd.