도움말

자기출발 EWMA와 X 관리도의 관리상태 성능

The in-control performance of self-starting EWMA and X charts
한국데이터정보과학회지 제29권 제4호, 2018.7, 851-860 (10 pages)
DOI :10.7465/jkdi.2018.29.4.851
인용정보 복사
Quick View Quick View
구매하기 6,000원
인용하기
이용수 : 19건
피인용수 : 0건
분야내 활용도 : 26%
자세히 보기 >

· 이용수 : 2010년부터 집계한 원문다운로드수

· 피인용수 : DBpia 논문 가운데 해당 논문을 인용한 논문수

· 분야내 활용도 : 최근 24개월간 DBpia 이용수를 기준으로 산출 / 0%에 가까울 수록 활용도가 높고, 100%에 가까울 수록 활용도가 낮음

초록
관리도를 사용하여 공정을 관리할 때 일반적으로 관리상태에서의 공정 모수의 값은 알려져 있지않기 때문에 제1국면에서 이를 추정해야 한다. 일반적으로 정확한 추정을 위해서는 많은 수의 표본을 추출해야 하는데, 표본을 추출하는 데 너무 많은 시간이 소요되거나 다른 여러 가지 이유로 많은 수의 표본을 추출하기가 어려운 경우가 있다. 이러한 경우 적은 수의 초기 표본만으로 관리도를 바로 적용하기 위하여 자기출발 절차를 사용할 수 있다. 이 논문에서는 선행 연구에서 사용한 자기출발 절차를 EWMA (exponentially weighted moving average) 관리도와 X 관리도에 적용하였고, 모의실험을 수행하여 초기 표본의 수에 따른 관리상태의 성능을 비교하였다. 이때 관리도의 성능을 판단하기 위해 평균런길이의 평균과 표준편차를 사용하였다. 모의실험 결과, 초기 표본의 수에 따라 관리상태 성능에 많은 변동이 발생하지만 예상했던 만큼 크지는 않음을 알 수 있었다.

In monitoring a process with control charts, in-control parameters should be estimated from Phase I samples because the parameters are rarely known with certainty in practice. In general, the number of Phase I samples can often be impractically large in most applications for practitioners to be assured of having performance close to the desired performance. However, collecting the sufficiently large amount Phase I samples can be difficult in some applications. At this time, the self-starting procedure helps to monitor the process using a small amount of initial samples. This paper considers the self-starting EWMA and X charts based on the self-starting procedure used in the previous research, and evaluates the in-control perfomance of two control charts by using simulation study. The average of ARL (AARL) and the standard deviation of ARL (SDARL) are used to evaluate the in-control run length performance. From simulation results, we found that there was a significant amount of variation in the in-control performance obtained by the number of initial samples, however it was not as large as we expected.

목차
요약
1. 서론
2. 자기출발 관리도 소개
3. 자기출발 EWMA 관리도와 X 관리도
4. 모의실험
5. 결론
References
Abstract
키워드
참고문헌 (0)

현재 논문의 참고문헌을 찾아 신청해주세요!

해당 논문은 참고문헌 정보가 없습니다.

인용된 논문 (0)

알림서비스 신청하고 '인용된 논문' 정보를 메일로 확인 하세요!

해당 논문은 인용된 논문 정보가 없습니다.

제 1 저자의 다른 논문 (0)

이주원 식별저자 저자의 상세정보를 확인해 보세요.

해당 논문은 제 1저자의 다른 논문 정보가 없습니다.

권호 내 다른 논문 (24)

한국데이터정보과학회지 제29권 제4호 의 상세정보를 확인해 보세요.

  • 처음
  •  
  • 이전
  •  
  • 1
  •  
  • 2
  •  
  • 3
  •  
  • 다음
  •  
  • 마지막
추천 논문 (6)

DBpia 추천논문과 함께 다운받은 논문을 제공합니다. 논문 초록의 텍스트마이닝과 이용 및 인용 관계 분석을 통해 추천해 드리는 연관논문을 확인해보세요.

DBpia 추천논문

더 많은 추천논문을 확인해 보세요!

함께 다운받은 논문

지표

이용현황

· 이용수

· 이용순위 상위 Top3

자세히 보기 >
No 상위 이용이관 이용수
1 고려대학교 3
2 연세대학교 2
3 서울대학교 2

활용도

· 활용지수

· 논문의 활용도 추이 (주제분야 기준)

자세히 보기 >

: %

2016-09
2016-10
2016-11
2016-12
0
20
40
60
80
100
  • 0%
  • 20%
  • 40%
  • 60%
  • 80%
  • 100%

피인용수

상세정보
저작권 정책

누리미디어에서 제공되는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, 누리미디어는 각 저작물의 내용을 보증하거나 책임을 지지 않습니다. 단, 누리미디어에서 제공되는 서지정보는 저작권법에 의해 보호를 받는 저작물로, 사전 허락 없이 임의로 대량 수집하거나 프로그램에 의한 주기적 수집 이용, 무단 전재, 배포하는 것을 금하며, 이를 위반할 경우, 저작권법 및 관련법령에 따라 민, 형사상의 책임을 질 수 있습니다.

맨 위로 이동