Exponentially weighted moving average control schemes with variable sampling intervals

Saccucci, Michael S.; Amin, Raid; Lucas, James M.

doi:10.1080/03610919208813040

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“…References [13][14][15][16][17][18] ), exponentially weighed moving average (EWMA) control charts (e.g. References 19,20 ) and Hotelling's T 2 chart (e.g. References 21,22 ).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

The variable sampling rate X̄ control charts for monitoring autocorrelated processes

Lin

Chou

2008

Quality & Reliability Eng

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Recent studies demonstrated that the adaptive X control charts are more efficient than fixed parameters (FP) X control chart from statistical and economic criteria.The usual assumption for designing a control chart is that the observations from the process are independent. However, for many processes, such as chemical processes, consecutive measurements are often highly correlated, especially when the interval between samples is small. In the present paper, the observations are modeled as an AR(1) process plus a random error, and the properties of the variable sampling rate (VSR) X charts are evaluated and studied under this model. Based on the study, the VSR X chart is faster than the FP, variable sampling interval and variable sample size X control charts in detecting mean shifts. However, when the level of autocorrelation is high or the process mean shift is large, the advantage of the VSR X chart is reduced.

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“…References [13][14][15][16][17][18] ), exponentially weighed moving average (EWMA) control charts (e.g. References 19,20 ) and Hotelling's T 2 chart (e.g. References 21,22 ).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

The variable sampling rate X̄ control charts for monitoring autocorrelated processes

Lin

Chou

2008

Quality & Reliability Eng

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“…Prabhu et al (1994) e Costa (1997Costa ( , 1998aCosta ( , 1999a fornecem uma descrição detalhada destes gráficos de X com todos os parâmetros adaptativos. A idéia de usar gráficos de parâmetros variáveis foi naturalmente estendida a outros esquemas estatísticos, tais como os gráficos de X e R, gráficos CUSUM e EWMA (ver Reynolds et al, 1990;Saccucci et al, 1992;e Costa, 1998be Costa, , 1999b.…”

Section: Introductionunclassified

Gráficos adaptativos de controle por atributos e seu projeto na prática

2005

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ResumoOs gráficos de controle de processo com parâmetros variáveis, ou gráficos adaptativos, permitem intensificar ou relaxar o controle do processo de acordo com a informação da amostra mais recente. Sua vantagem é uma maior rapidez na detecção de causas especiais que tiram o processo de sua situação de controle. Este artigo apresenta um modelo geral para gráficos de c, np, u e p com um, dois ou todos os parâmetros de projeto (tamanho de amostra, intervalo de tempo entre amostras e largura dos limites de controle) variáveis, que proporciona ganhos de eficiência substanciais. É proposto um procedimento para escolha dos valores para os parâmetros dos gráficos na prática, apoiado em um programa em Excel (disponível a pedido) que permite selecionar, de forma rápida e simples, dentre valores práticos, aqueles que otimizam a eficiência do gráfico de controle na detecção de alterações do processo.Palavras-chave: gráficos de controle com parâmetros variáveis; atributos; controle estatístico de processo. AbstractProcess control charts with variable parameters, also known as adaptive charts, allow one to intensify or to relax the control of the process according to the information about the process obtained from the most recent sample. In this paper, we study an adaptive scheme for the c, np, u, and p charts that allows one to vary one, two, or all design parameters (sample size, sampling interval and control limit width). The adaptive scheme increases significantly the speed with which the control chart detects process disturbances. We propose, in addition, a simple and fast procedure using an Excel spreadsheet for selection of the best values for the design parameters, from a set of practicable values.

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“…A idéia de variar o intervalo entre retirada de amostras foi primeiro explorada com os gráficos X (REYNOLDS, et al, 1988;RUNGER & PIGNATIELLO, 1991;AMIN & MILLER, 1993;RUNGER & MONTGOMERY, 1993;BAXLEY, 1995;REYNOLDS, ARNOLD & BAIK, 1996;, mas logo se estendeu para outros gráficos (REYNOLDS, AMIN & ARNOLD, 1990;SACCUCCI, AMIN & LUCAS, 1992). Por sua vez, PRABHU, RUNGER & KEATS (1993) e COSTA, (1994 estudaram os gráficos X com o tamanho das amostras variável.…”

Section: Introductionunclassified

Gráficos de controle X para processos robustos

Costa

1998

Gest. Prod.

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Resumo O avanço tecnológico tem tornado os processos produtivos cada vez mais robustos (robustos no sentido de produzirem itens cada vez mais iguais). Neste contexto, pequenas alterações no processo podem ser críticas, devendo portanto ser eliminadas com rapidez. Tradicionalmente, são utilizados os gráficos das somas acumuladas ou das médias móveis para controlar tais processos. O objetivo deste trabalho é mostrar que os gráficos de Shewhart também podem ser utilizados para controlar processos robustos, bastando variar seus parâmetros de projeto de maneira apropriada.Palavras-chave: processos robustos, controle de processos, gráficos de Shewhart com parâmetros variáveis.

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Exponentially weighted moving average control schemes with variable sampling intervals

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The variable sampling rate X̄ control charts for monitoring autocorrelated processes

The variable sampling rate X̄ control charts for monitoring autocorrelated processes

Gráficos adaptativos de controle por atributos e seu projeto na prática

Gráficos de controle X para processos robustos

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