ชี้แจง ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่ ควบคุม แผนภูมิ สำหรับ การตรวจสอบการ เพิ่มขึ้น ใน อัตรา Poisson

ใช้แบบแผนการควบคุมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบลอยตัวทางเรขาคณิตแบบพหุคูณในสภาพแวดล้อมการผลิต Poisson แบบผสม Ching-Wen Chen มหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ Kaohsiung, Kaohsiung, Taiwan วันที่ 28 มีนาคม พ. ศ. 2553 ฉบับปรับปรุงเมื่อวันที่ 14 กุมภาพันธ์ พ. ศ. 2555 ได้รับการยอมรับเมื่อวันที่ 16 เมษายน พ. ศ. 2555 มีให้บริการออนไลน์เมื่อวันที่ 25 เมษายน 2555 ในการศึกษานี้ตัวแปรที่ต้องควบคุมตามเวลาคือจำนวนข้อบกพร่อง ในขณะเดียวกันการกระจายตัวของข้อบกพร่องคือการกระจายแบบ Poisson ทางเรขาคณิตการแจกแจง Poisson ที่ประกอบด้วยการกระจายทางเรขาคณิต สำหรับการควบคุมกระบวนการผลิตจะมีการกล่าวถึงโครงการควบคุมน้ำหนักถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูณ (EWMA) ตามขั้นตอนทางเรขาคณิต ประสิทธิภาพของโครงการควบคุม EWMA จะได้รับการประเมินไม่เพียง แต่จะใช้ทั้งระยะควบคุมการควบคุมและควบคุมนอกระยะเวลา (ARLrsquos) เท่านั้น แต่ยังรวมถึงช่วงเวลาที่ยาวนานของการกระจายระยะเวลา (RL) สมบัติการแจกแจงความยาวในการวิ่งสามารถหาได้จากเมทริกซ์การเปลี่ยนแปลงความน่าจะเป็นและดำเนินการโดยใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่พัฒนาขึ้นในการศึกษานี้ ด้วยค่า ARL ที่เหมาะสมและค่าความแปรปรวนของ RL ที่เลือกการเปลี่ยนแปลงขนาดเล็กในค่าเฉลี่ยสามารถตรวจพบได้ผ่านทางรูปแบบการควบคุมเรขาคณิต Poisson EWMA การแจกแจงแบบ Poisson การแจกแจงแบบเรขาคณิตแบบ Poisson การกระจายค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบมีส่วนร่วม (EWMA) ความยาวเฉลี่ยของเส้นโค้ง Markov (ARL) ที่อยู่: 2, Juoyue Rd. เกาสง 811 ไต้หวัน โทร 886 7 6011000x4111 fax: 886 7 6011042 ลิขสิทธิ์สำเนา 2012 Elsevier Ltd. สงวนลิขสิทธิ์ คุกกี้ใช้โดยไซต์นี้ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดไปที่หน้าคุกกี้ Copyright 2017 Elsevier B. V. หรือผู้อนุญาตหรือผู้ให้สิทธิ์ ScienceDirect เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Elsevier BVA แผนภูมิควบคุม EWMA แบบใหม่สำหรับการตรวจสอบข้อสังเกต Poisson ข้อสังเกตในกระบวนการผลิตบางอย่างจำเป็นต้องมีการตรวจนับข้อบกพร่องหรือความสอดคล้องตามหน่วยวัดแต่ละครั้งเพื่อระบุว่ากระบวนการผลิตหรือไม่ อยู่ในการควบคุมหรือไม่ จำนวนชนิดนี้มักจะเหมาะกับการกระจายแบบ Poisson แผนภูมิควบคุมที่มีการถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูณ (EWMA) จำนวน 3 รายการได้รับการพัฒนาขึ้นในเอกสารนี้เพื่อตรวจสอบจำนวนปัวซอง ความยาวของค่าเฉลี่ย (ARL) และความน่าจะเป็นของความยาวของแผนภูมิควบคุมที่ปรับเปลี่ยนเหล่านี้สามารถคำนวณได้โดยใช้ผลลัพธ์จากทฤษฎี Markov Chain แผนภูมิควบคุมที่ปรับเปลี่ยนเหล่านี้แสดงให้เห็นได้ว่าดีกว่าแผนภูมิควบคุม Shewhart โดยพิจารณาจากการพิจารณาของ ARL โดยทั่วไป ตารางควบคุม ARLs ของแผนภูมิควบคุมที่ปรับเปลี่ยนเหล่านี้จะได้รับเพื่อช่วยในการใช้แผนภูมิควบคุมที่มีการดัดแปลงเหล่านี้ การกล่าวถึงการใช้และการออกแบบแผนภูมิควบคุม EWMA เหล่านี้ การใช้แผนภูมิควบคุม EWMA ที่มีการปรับเปลี่ยนเหล่านี้จะแสดงด้วยตัวอย่าง ม. ค. 1990 F. F. Gan บทคัดย่อ: ระเบียนข้อมูลสุขภาพโดยอัตโนมัติเป็นข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการตรวจหาการแพร่ระบาดอย่างรวดเร็ว มีการพัฒนาแผนการถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูนแบบทวีคูณ (EWMA) ที่ปรับเปลี่ยนได้เพื่อบ่งบอกถึงอัตราการเกิดสูงผิดปกติเมื่อตรวจสอบจำนวนครั้งในแต่ละวันของโรคที่ไม่เป็นเนื้อร้าย แบบจำลองการถดถอยเชิงพัซซึ่งแบบถดถอยเชิงพัซซึ่นใช้เพื่อให้สอดคล้องกับแนวโน้มในการนับและคาดการณ์ล่วงหน้าหนึ่งวันนับจากวันนับวันถัดไป มีการตรวจสอบการนับจากการคาดคะเนของพวกเขา กระดาษนี้จะกล่าวถึงแนวทางในการปรับปรุงสัญญาณข้อมูลการระบาดของโรคในช่วงต้นโดยการปรับน้ำหนักแบบเอกซ์โพเนนเชียลแบบไดนามิกให้มีประสิทธิภาพในการส่งสัญญาณการเปลี่ยนแปลงด้านข้างในที่สูงขึ้น เราเน้นสัญญาณการแพร่ระบาดในสถานการณ์ที่มั่นคงนั่นคือการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นหลังจากสถิติ EWMA ผ่านการนับในการควบคุมหลายครั้ง บทความเต็มรูปแบบบทความมิถุนายน 2009 R. S. Sparks Keighley T Muscatello แผนภูมิควบคุมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก DExponentially สำหรับการตรวจสอบการเพิ่มขึ้นของอัตรา Poisson บทคัดย่อ: การใช้งานจำนวนมากเกี่ยวข้องกับการตรวจสอบอัตราอุบัติการณ์ของการแจกแจง Poisson เมื่อขนาดของตัวอย่างแตกต่างกันไปตามช่วงเวลา เมื่อเร็ว ๆ นี้แผนภูมิควบคุมควบคุมน้ำหนักถ่วงน้ำหนักแบบสะสมและสะสมแบบถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูณแบบสะสม (EWMA) จำนวน 2 รายการได้รับการเสนอเพื่อรับมือกับปัญหานี้โดยการพิจารณาขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่แตกต่างกัน อย่างไรก็ตามเราให้เหตุผลว่าแผนภูมิบางส่วนซึ่งทำงานได้ดีในแง่ของระยะเวลาในการทำงานโดยเฉลี่ย (ARL) อาจไม่น่าสนใจเนื่องจากมีการกระจายระยะเวลาที่ไม่น่าพอใจ ด้วยแผนภูมิบางตัวที่ระบุไว้ใน Control (IC) ARL สามารถบรรลุได้ด้วยความน่าจะเป็นที่สูงของการทำงานที่สั้นและยาวมากเมื่อเทียบกับการแจกแจงทางเรขาคณิต นี่สะท้อนอยู่ในส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานระยะยาวที่ยาวกว่าการกระจายทางเรขาคณิตและความน่าจะเป็นที่สูงขึ้นของการเตือนภัยที่ผิดพลาดกับการวิ่งระยะสั้นซึ่งจะส่งผลต่อความเชื่อมั่นของผู้ให้บริการในการเตือนภัยที่ถูกต้อง นอกจากนี้ด้วยแผนภูมิจำนวนมาก IC ARL มีรูปแบบที่แตกต่างกันโดยมีรูปแบบตัวอย่างแตกต่างกัน ภายใต้กรอบของการทดสอบอัตราส่วนความเป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ (Weighted likelihood ratio test) เอกสารฉบับนี้แสดงให้เห็นถึงแผนภูมิควบคุม EWMA แบบใหม่ซึ่งจะรวมขนาดของตัวอย่างที่แตกต่างกันโดยอัตโนมัติกับโครงการ EWMA มันเป็นไปอย่างรวดเร็วในการคำนวณที่ง่ายต่อการสร้างและค่อนข้างมีประสิทธิภาพในการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงของอัตรา Poisson คุณสมบัติที่สำคัญสองประการของวิธีการที่เสนอคือการกระจายระยะการไหลของ IC จะเหมือนกับการแจกแจงทางเรขาคณิตและ IC ARL มีความหลากหลายในรูปแบบของขนาดตัวอย่าง ผลการจำลองของเราแสดงให้เห็นว่าแผนภูมิที่เสนอโดยทั่วไปมีประสิทธิภาพและแข็งแกร่งขึ้นเมื่อเทียบกับแผนภูมิ EWMA ที่มีอยู่ ตัวอย่างการเฝ้าระวังด้านสุขภาพจากข้อมูลการเสียชีวิตจากมลรัฐนิวเม็กซิโกใช้แสดงให้เห็นถึงการใช้วิธีการที่เสนอ บทคัดย่อบทคัดย่อ: แผนภูมิควบคุมตามการแจกแจง Poisson มักถูกใช้ในการตรวจสอบข้อมูลนับในแอ็ตทริบิวต์ อย่างไรก็ตามการแจกแจง Poisson จะขึ้นอยู่กับสมมติฐาน equidispersion ที่อยู่ภายใต้ซึ่งเป็นข้อ จำกัด ตามที่นักวิทยาศาสตร์หลายคนในวรรณคดีได้กล่าวถึง ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีแผนภูมิควบคุมทั่วไปซึ่งสามารถใช้เพื่อตรวจสอบข้อมูลการนับจำนวนที่ถูกแทนที่และหักล้างได้ บทความนี้จะทบทวนวิธีการที่จะใช้สำหรับข้อมูลนับกระจายและนำเสนอแนวคิดสำหรับการทำงานในอนาคตในพื้นที่นี้ การทบทวนวรรณกรรมที่ครอบคลุมสำหรับนักวิจัยและผู้ปฏิบัติงานได้แสดงไว้ในบทความนี้ Copyright 2014 John Wiley amp Sons, Ltd. บทความ มี.ค. 2014 Aamir Saghir Zhengyan Lin แสดงสาขาวิชาซ่อนบทคัดย่อ: มีการจัดทำแผนภูมิควบคุมคุณลักษณะใหม่เพื่อตรวจสอบกระบวนการที่สร้างข้อมูลนับ วัตถุประสงค์ทางเศรษฐกิจของแผนภูมิคือการลดค่าใช้จ่ายทั้งหมดของข้อผิดพลาดของฟังก์ชันเชิงเส้นของข้อผิดพลาดประเภท I และ II แผนภูมิที่นำเสนอสามารถนำมาใช้กับสมมติฐานเกี่ยวกับปัวซง, ทางเรขาคณิตและเชิงลบ ขีด จำกัด ของการควบคุมจะคำนวณได้อย่างเหมาะสมเนื่องจากจะขึ้นอยู่กับการกระจายความน่าจะแน่นอนและใช้เพื่อตรวจหาการเปลี่ยนทิศทางที่กำหนดไว้ในกระบวนการ มีการเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่เป็นตัวเลขและคาดว่าจะมีค่าใช้จ่ายของแผนภูมิใหม่เมื่อเทียบกับแผนภูมิ c-one ด้านเดียว ผลกระทบอื่น ๆ เช่นการเปลี่ยนโครงสร้างต้นทุนจะแสดงเป็นภาพ Copyright 2015 John Wiley amp Sons, Ltd. บทความกรกฎาคม 2015 Negin Enayaty Ahangar จัสตินอาร์ Chimka