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로버스트 추정에 근거한 수정된 ${\\bar{x}}$-s 관리도의 설계
Design of Modified ${\\bar{x}}$-s Control Chart based on Robust Estimation 원문보기

Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering = 한국산업경영시스템학회지, v.38 no.1, 2015년, pp.15 - 20  

정영배 (인천대학교 산업경영공학과) ,  김연수 (인천대학교 산업경영공학과)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Control charts are generally used for process control, but the role of traditional control charts have been limited in case of a non-contaminated process. Traditional ${\bar{x}}$-s control chart has not been activated well for such a problem because of trying to control processes as cente...

주제어

#Robust Estimation   #Trimmed Method   #Modified Control Chart  

AI 본문요약
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제안 방법

  • 본 논문에서는 기존의 \(​​\bar { x }\)-s 관리도에서 사용하는 평균치와 표준편차의 추정치에서 절사방법을 이용하여 각 부분군에서 구한 평균치와 표준편차를 절사율에 따라 절사평균과 절사 표준편차를 구해 관리도를 작성하는 수정된 \(​​\bar { x }\)-s 관리도를 제시하였다. 그리고 오염된 데이터가 혼입된 공정에서 군의 크기와 군의 수를 변화 시켜가며 기존의 관리도와 본 연구에서 제시한 수정된 관리도를 비교하였다.
  • 기존의        \(​​\bar { x }\)-s 관리도와 로버스트 추정치에 근거한          \(​​\bar { x }\)a-sa관리도의 성능을 비교하기 위해 평균런의 길이(ARL : Average Run Length)를 이용하여 평가한다.
  • 본 논문에서는 기존의   \(​​\bar { x }\)-s 관리도에서 사용하는 평균치와 표준편차의 추정치에서 절사방법을 이용하여 각 부분군에서 구한 평균치와 표준편차를 절사율에 따라 절사평균과 절사 표준편차를 구해 관리도를 작성하는 수정된   \(​​\bar { x }\)-s 관리도를 제시하였다.
  • 본 연구에서는 계량치의 공정관리에 널리 이용되고 있는 기존의 # 관리도와 절사방법에 의한 로버스트 추정치에 근거한 수정된 # 관리도인 #관리도를 작성하고 비교를 하였다.
  • 확률변수 X가 X~N(100,52)인 정상적인 공정에 오염된 데이터를 투입하기 위해 평균과 산포에 a=3, b=3의 변화를 준 X~N(300,152)인 오염된 공정에서 데이터를 20% 투입시켰을 때의 # 관리도와 절사율 # 인 # 관리도를 작성하고 관리도의 성능을 비교하기 위해 ARL을 구한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
현대의 품질관리는 무엇이 대세인가? 현대의 품질관리는 검출에 의한 사후 품질관리보다는 공정을 통계적으로 관리하는 예방 품질관리가 대세이다. 이러한 공정관리에서는 산포의 원인을 우연원인과 이상 원인으로 구분하여 이상원인에 대하여 조치를 취해 제거 함으로써 공정을 관리 상태로 유지하는 관리를 하고 있고, 공정이 관리 상태에 있을 때 공정의 능력을 파악하는 공정분석을 하여 공정능력을 파악하고 개선하는 공정관리활동이 기업에서는 필수적으로 이루어지고 있다.
공정관리에서는 산포의 원인을 무엇으로 구분하였나? 현대의 품질관리는 검출에 의한 사후 품질관리보다는 공정을 통계적으로 관리하는 예방 품질관리가 대세이다. 이러한 공정관리에서는 산포의 원인을 우연원인과 이상 원인으로 구분하여 이상원인에 대하여 조치를 취해 제거 함으로써 공정을 관리 상태로 유지하는 관리를 하고 있고, 공정이 관리 상태에 있을 때 공정의 능력을 파악하는 공정분석을 하여 공정능력을 파악하고 개선하는 공정관리활동이 기업에서는 필수적으로 이루어지고 있다. 이러한 목적으로 관리도라는 도구가 제안되었고 관리특성에 따라 계량형 관리도와 계수형 관리도가 공정관리에 많이 활용되고 있다.
이상치나 오염된 데이터에 영향을 받지 않는 강건한 공정의 평균과의 산포의 추정치가 필요하게 되어, 오염데이터나 이상치의 영향을 없애는 절사방법 (trimmed method)에 의한 추정치의 개념에 대한 연구가 이루어져 온 배경은? 현재 가장 널리 사용되는 전통적인 관리도는 공정에서 얻은 데이터를 기반으로 중심선과 관리한계선을 구하여 관리를 하는 방법을 택하고 있어 공정의 데이터가 정 상적이고 오염이 되어 있지 않는 경우에 공정관리에 의미가 있다고 할 수 있다. 그러나 공정이 자동화되고 대량 생산이 되는 상황에서 작업자, 자재, 기계, 작업방법, 환 경 등 공정에 영향을 미치는 인자의 돌발적이고 예상치 못한 오염된 데이터가 공정에 들어가는 경우 이러한 데이터를 탐지하지 못하고 오염된 데이터를 포함해서 공정 관리를 한다는 것은 공정의 상태를 왜곡하여 의사결정을 함으로써 기업에 커다란 손실을 야기할 수도 있다. 따라서 이러한 경우 이상치나 오염된 데이터에 영향을 받지 않는 강건한 공정의 평균과의 산포의 추정치가 필요하게 되어, 오염데이터나 이상치의 영향을 없애는 절사방법 (trimmed method)에 의한 추정치의 개념에 대한 연구가 이루어져 왔다.
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참고문헌 (7)

  1. Chung, Y.B. and Kim, Y.S., Comparison and Application of Process Capability Indices. Journal of Society of Korean Industrial and System Engineering, 2007, Vol. 30, No. 4, pp. 182-189. 

  2. Chung, Y.B. and Kim, Y.S., Disign of Robust $\overline{x}$ Control Chart using a Location Paramater. Journal of Society of Korean Industrial and System Engineering, 2014, Vol. 37, No. 1, pp. 151-156. 

    원문보기 상세보기 crossref

  3. Kim, Y.J., Kim, D.H., and Chung, Y.B., The Design of Robust Control Chart for a Contaminated Process. The Korean Society for Quality Management, 2012, Vol. 40, No. 3, pp. 327-336. 

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  4. Kim, D.H. and Chung, Y.B., Design of Expected Loss Control Chart considering Economic Loss. Journal of Society of Korean Industrial and System Engineering, 2013, Vol. 36, No. 2, pp. 56-62. 

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  5. Rocke, D.M., Robust Control Charts. Technometrics, 1989, Vol. 31, No. 2, pp. 173-184. 

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  6. Schoonhoven, M., Riaz, M., and Does, R.J.M.M., Design and Analysis of Control Charts for Standard Deviation with Estimated Parameters. Journal of Quality Technology, 2011, Vol.43, No.4, pp. 307-333. 

    상세보기 crossref

  7. Schoonhoven, M. and Does, R.J.M.M., A Robust Standard Deviation Control Chart. Technometrics, 2012, Vol. 54, No. 1, pp. 73-82. 

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