پایش پروفایل‌های چندمتغیره خطی ساده خودهمبسته در فاز 1 تحت مدل‌های (AR(1 و (MA(1

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه آزاد- واحد علوم و تحقیقات، تهران، ایران

2 دانشیار، گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه شاهد، تهران، ایران

3 دانشیار،گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات، تهران، ایران

چکیده

در برخی مسائل، کیفیت یک فرایند یا محصول با استفاده از یک پروفایل که رابطه بین یک یا چند متغیر پاسخ و یک یا چند متغیر مستقل است توصیف و کنترل می‌شود. در موارد مشخصی که متغیرهای پاسخ همبسته‌اند، می‌توان کیفیت فرآیند یا محصول را به وسیله چندین پروفایل هم‌زمان توصیف نمود. در برخی موارد به دلیل فاصله کم بین دوبار نمونه‌گیری، متغیرهای پاسخ در یک پروفایل خودهمبسته می‌شوند. خود همبستگی روی براورد پارامترهای رگرسیون تاثیر گذاشته و عملکرد نمودارهای کنترلی در کشف تغییرها ضعیف‌تر می‌شود. در این مقاله یک پروفایل چندمتغیره خطی ساده خودهمبسته در نظر گرفته می‌شود و فرض می‌شود که خودهمبستگی بتواند با مدل‌های AR(1) و MA(1) توصیف ‌شود. سپس دو نمودار کنترل برای پایش پروفایل‌های چندمتغیره خطی ساده در فاز 1 پیشنهاد می‌شود. عملکرد نمودارهای کنترل پیشنهادی در فاز 1 با استفاده از شبیه‌سازی و معیار توان آزمون مقایسه می‌شوند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Monitoring Auto-Correlated Multivariate Simple Linear Profiles in Phase I under AR(1) and MA(1) Models

نویسندگان [English]

  • Mohammad Taghipour 1
  • Amirhossein Amiri 2
  • Abbas Saghaei 3
1 Department of Industrial Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
2 Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Shahed University, Tehran, Iran
3 Department of Industrial Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
چکیده [English]

In some Problems, quality of a process or a product is described by a relationship between one or more response variables and one or more explanatory variables. In the case that the response variables are correlated, quality of a process or a product can be characterized by a multivariate Profile. In some situations, the values of response variables in a Profile are auto-correlated due to the time collapse between two successive samples. The autocorrelation affects the regression parameters estimates and as a result, the performance of control charts in detecting shifts deteriorates. In this paper, an auto-correlated multivariate simple linear profile is considered and assumed that the autocorrelation can be described by AR (1) and MA(1) models. Then, two control charts for monitoring the multivariate simple linear profiles are suggested. The Performance of the proposed control charts are compared in Phase I by using simulation in terms of Power criterion.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Auto-correlated multivariate simple linear profiles
  • Within Profile Autocorrelation
  • Phase I
  • Power Criterion
[1] ایوزیان، م.، (1388). توسعه روش‌هایی برای پایش پروفایل‌های چند متغیره، رساله دکترا. دانشگاه علم و صنعت، دانشکده صنایع.
[2]  سلیمانی، پ.، (1390). توسعه روشهایی برای پایش پروفایل‌های چند متغیره خودهمبسته، رساله دکترا، دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات، دانشکده فنی و مهندسی.
[3]مونتگمری، د.س.، (1393). کنترل کیفیت آماری. ترجمه: دکتر رسول نورالسناء، چاپ ششم، انتشارات دانشگاه علم و صنعت.
[4]   Mestek, O., Pavlik, J., and Suchanek, M. (1994). Multivariate control charts: control charts for calibration curves. Fresenius, Journal of Analytical Chemistry, 350(6), 344-351.
 
[5]     Stover, F. S., and Brill, R.v. (1998). Statistical quality control applied to ion chromatography calibrations. Journal of Chromatography, A, 804(1-2), 37-43.
 
[6]     Mahmoud, M. A., and Woodall, W. H. (2004). Phase I monitoring of linear profiles with calibration application, Technometrics, 46(4), 380-391.
 
[7]     Kazemzadeh, R.B., Noorossana R. & Amiri, A.(2010). Phase II monitoring of autocorrelated polynomial profile in AR(1) processes. International Journal of Science and Technology, Scientia Iranica.17(1), 12-24.
 
[8]     Eyvazian, M., Noorossana, R., Saghaei, A. & Amiri, A. (2011). Phase II monitoring of multivariate multiple linear regression profiles. Quality and Reliability Engineering International, 27 (3), 281-296.
 
[9]     Williams, J.D., Woodal, W.H., and Birch, J. B. (2007). Statistical monitoring of nonlinear product and process quality profiles. Quality and Reliability Engineering International, 23(8), 925-941.
 
[10]   Mahmoud, M. A., Parker, P. A., WOODALL, w. h., AND Hawkins, D. M. (2007). A change point method for linear profile data. Quality and Reliability Engineering International, 23(2), 247-268
[11]    Jensen, W.A., Birch, L.B. and Woodall, W.H (2008). Monitoring correlation within linear profiles using mixed models. Journal of Quality Technology, 40(2), 167-183.
 
[12]     Qui P., Zou, Ch., Wang, Zh., (2010). Nonparametric profile monitoring by mixed effects modeling. Technometrics, 52(3): 265-277.
 
[13]     Noorossana, R., Eyvazian, M., Amiri, A. & Mahmoud, M. A. (2010). Statistical monitoring of multivariate multiple linear regression profiles in phase I with calibration application. Quality and Reliability Engineering International, 26(3), 291-303.
 
[14]     Soleimani, P., Noorossana, R. & Amiri, A. (2009). Simple linear profiles monitoring in the presence of within profile autocorrelation. Computers and Industrial Engineering, 57(3), 1015-1021.
 
[15]     Hadizadeh, R., Soleimani, P. (2017). Monitoring simple linear in the presence of generalized autoregressive conditional heteroscedasticity. Quality and Relibility Engineering International, Wiley. 33(8), 2423-2436.
 
[16]     Taghipour, M., Amiri, A., Saghaei, A. (2017). Phase I monitoring of within-profile autocorrelated multivariate linear profiles. Journal of Engineering Research, 5 (4), 195-208.
 
[17]     Soleimani, P. & Noorossana, R. (2014). Monitoring multivariate simple linear profiles in the presence of between profile autocorrelation. Communications in Statistics-Theory and Methods, 43(3), 530-546.
 
[18]     Soleimani, P., Noorossana, R. & Niaki, S.T.A. (2013). Monitoring autocorrelated multivariate simple linear profiles. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 67(5-8), 1857-1865.
 
[19]   Golnabi, S. & Houshmand A. A. (1999). Multivariate Shewhart X-bar chart. Internet Statistics, 4, a webbased journal: www.interstat.stat.vt.edu.