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관리도에서 Markov연쇄의 적용: 복습 및 새로운 응용
Implementation of Markov Chain: Review and New Application 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.24 no.4, 2011년, pp.657 - 676  

박창순 (중앙대학교 응용통계학과)

초록
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통계적 공정관리절차의 특성은 해석적 해를 얻기가 어려운 경우가 많이 있으나 Markov연쇄를 적용하면 가능한 경우가 많이 있다. 이 논문에서는 공정 통계량이 Markov특성을 따르는 경우, Markov연쇄를 생성하는 방법과 이를 이용한 공정관리 절차의 특성을 도출하는 방법에 대해 설명하고 있다. 관리도의 통계적 설계, 경제적 설계 및 변량 표본 추출비 설계 등의 특성 규명을 위한 Markov연쇄의 적용에 대한 기존의 알려진 방법을 복습하고 또한 새로운 공정관리 분야인 재조정 관리도에의 적용방법에 대한 연구결과도 보여주고 있다. 공정관리의 특성연구에서 해석적 해가 가능한 경우에도 이 과정이 복잡하여 Markov연쇄를 병행 사용하면 특성 규명이 명확해지며, 모의실험보다는 짧은 시간에 더 정밀한 결과를 얻을 수 있어 널리 이용되고 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Properties of statistical process control procedures may not be derived analytically in many cases; however, the application of a Markov chain can solve such problems. This article shows how to derive the properties of the process control procedures using the generated Markov chains when the control...

주제어

#공정관리   #일시영역   #흡수영역   #전이확률   #평균방문수   #재조정관리도  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
통계적 공정관리 절차로 구성되는 세 가지 요소는 무엇인가? 통계적 공정관리 절차는 세 가지 요소로 구성된다: 관리통계량(control statistics), 표본추출시점(sampling time)과 관리한계(control limit). 즉 공정이 진행되는 중 지정된 표본추출시점에서 표본을 추출하여 관리통계량을 계산한 다음 이 통계량이 관리한계를 벗어나면 이상신호를 주고 그렇지 않으면 공정을 계속하는 것이다.
고정표본추출비란? 고정표본추출비(fixed sampling rate; FSR)는 표본추출구간과 표본크기가 사전에 결정되어 항상 동일한 값을 사용하는 것을 말한다. 고정표본추출비 관리도의 평균런길이의 계산은 식 (2.
특별히 단순한 경우를 제외하면 관리특성을 해석적으로 규명하기 어려운 이유는? 이렇게 특별히 단순한 경우를 제외하면 관리특성을 해석적으로 규명하기는 매우 어렵다. 그 주된 이유는 관리통계량이 시간종속이기 때문이다. 관리 통계량의 시간 종속성은 실제 제조업의 환경에 주로 기인한다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (6)

  1. Park, C. (2007). An algorithm for the properties of the integrated process control with bounded adjustments and EWMA monitoring, International Journal of Production Research, 45, 5571-5587. 

    상세보기 crossref

  2. Park, C., Lee. J. and Kim. Y. (2004). Economic design of a variable sampling rate EWMA chart, IIE Transactions, 36, 387-399. 

    상세보기 crossref

  3. Park, C. S. and Reynolds, M. R. (2008). Economic design of an integrated process control procedure with repeated adjustments and EWMA monitoring, Journal of the Korean Statistical Society, 37, 155-174. 

    원문보기 상세보기 crossref

  4. Reynolds, M. R. (1996). Variable-sampling-interval control charts with sampling at xed time, IIE Trans-actions, 29, 497-510. 

  5. Reynolds, M. R. and Arnolds, J. C. (2001). EWMA control charts with variable sample sizes and variable sampling intervals, IIE Transactions, 33, 511-530. 

    상세보기

  6. Woodall, W. H. and Reynolds, M. R. (1983). A discrete Markov chain representation of the sequential probability ratio test, Sequential Analysis: Design Methods and Applications, 2, 27-44. 

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