초록

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이상원이 존재하여 관리도에서 신호를 주었을 때, 공정 관리자는 이상원인을 즉시 찾아내고, 이를 규명하여야 한다. 이때 공정의 변화시점을 알 수 있다면, 이상원인을 보다 빨리 확인하고, 품질을 향상시키기 위한 적절한 행동을 즉시 행할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 자기상관이 있는 공정에서, 공정의 변화를 탐지하는 관리도를 사용하였을 때, 공정의 변화시...

이상원이 존재하여 관리도에서 신호를 주었을 때, 공정 관리자는 이상원인을 즉시 찾아내고, 이를 규명하여야 한다. 이때 공정의 변화시점을 알 수 있다면, 이상원인을 보다 빨리 확인하고, 품질을 향상시키기 위한 적절한 행동을 즉시 행할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 자기상관이 있는 공정에서, 공정의 변화를 탐지하는 관리도를 사용하였을 때, 공정의 변화시점에 대한 MLE(maximum likelihood estimator)를 제안하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

When a control chart signals that a special cause is present, process engineers must initiate a search for and an identification of the special cause. Knowing the time of the process change could lead to identify the special cause more quickly, and to take the appropriate actions immediately to impr...

When a control chart signals that a special cause is present, process engineers must initiate a search for and an identification of the special cause. Knowing the time of the process change could lead to identify the special cause more quickly, and to take the appropriate actions immediately to improve quality.
In this reserch, we propose the maximum likelihood estimator (MLE) for the process change point when a control chart is used in monitoring the parameters of a process in which the observations can be modeled as a autocorrelated process.