<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE ArticleSet PUBLIC "-//NLM//DTD PubMed 2.7//EN" "https://dtd.nlm.nih.gov/ncbi/pubmed/in/PubMed.dtd">
<ArticleSet>
<Article>
<Journal>
				<PublisherName>مروارید درخشان اندیشه</PublisherName>
				<JournalTitle>مهندسی و مدیریت کیفیت</JournalTitle>
				<Issn>3134-0849</Issn>
				<Volume>1</Volume>
				<Issue>1</Issue>
				<PubDate PubStatus="epublish">
					<Year>2012</Year>
					<Month>02</Month>
					<Day>20</Day>
				</PubDate>
			</Journal>
<ArticleTitle>Comparison of Adaptive Control Charts for Non-Normal Data Using Simulation</ArticleTitle>
<VernacularTitle>مقایسه نمودارهای کنترل انطباق‌پذیر با داده‌های غیرنرمال با استفاده از شبیه‌سازی</VernacularTitle>
			<FirstPage>45</FirstPage>
			<LastPage>55</LastPage>
			<ELocationID EIdType="pii">234965</ELocationID>
			
			
			<Language>FA</Language>
<AuthorList>
<Author>
					<FirstName>رسول</FirstName>
					<LastName>نورالسنا</LastName>
<Affiliation>دانشگاه علم و صنعت، تهران، ایران.</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>علی</FirstName>
					<LastName>ادیبی</LastName>
<Affiliation>دانشگاه تهران, تهران، ایران</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>احمد</FirstName>
					<LastName>زراعتکار مقدم</LastName>
<Affiliation>دانشگاه علم و صنعت، تهران، ایران</Affiliation>

</Author>
</AuthorList>
				<PublicationType>Journal Article</PublicationType>
		<Abstract>Statistical process control is a powerful method for establishing stability and improving process performance by reducing variability. Control charts are among the most widely used tools in statistical process control and play a significant role in enhancing process quality. Recent studies have shown that adaptive control charts—such as those with variable sample sizes, variable sampling intervals, and variable parameters—detect mean shifts faster than standard Shewhart &lt;span class=&quot;katex&quot;&gt;&lt;span class=&quot;katex-mathml&quot;&gt;xˉ\bar{x}&lt;/span&gt;&lt;span class=&quot;vlist&quot;&gt;&lt;span class=&quot;mord mathnormal&quot;&gt;x&lt;/span&gt;&lt;span class=&quot;mord&quot;&gt;ˉ&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt; control charts. One common assumption in designing a control chart is that observations follow a normal distribution; however, this assumption may not hold in some processes. In this paper, the performance of adaptive control charts under non-normal data is investigated using a simulation approach in MATLAB. It is demonstrated that the variable-parameter control chart outperforms other adaptive &lt;span class=&quot;katex&quot;&gt;&lt;span class=&quot;katex-mathml&quot;&gt;xˉ\bar{x}&lt;/span&gt;&lt;span class=&quot;vlist&quot;&gt;&lt;span class=&quot;mord mathnormal&quot;&gt;x&lt;/span&gt;&lt;span class=&quot;mord&quot;&gt;ˉ&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt; control charts in detecting small mean shifts under non-normal data, and, most importantly, it reduces the risk of false alarms.</Abstract>
			<OtherAbstract Language="FA">کنترل فرآیند آماری روشی قدرتمند در ایجاد ثبات و بهبود کارآیی فرآیند از طریق کاهش تغییر پذیری است. نمودارهای کنترل از پرکاربردترین ابزارهای کنترل آماری فرآیند بوده و نقش مهمی را در ارتقا کیفیت فرآیندها ایفا می کند. پژوهش های اخیر این مطلب را بازگو می کند که نمودارهای کنترل انطباق پذیر x ? (اندازه نمونه متغیر، فاصله بین نمونه گیری متغیر و پارامتر متغیر) سریع تر از نمودار شوهارت استاندارد x ?در یافتن شیفت های میانگین عمل می کنند. یکی از مفروضات معمول برای طراحی یک نمودار کنترل، نرمال بودن توزیع مشاهدات است ولی ممکن است در بعضی فرآیندها این فرض صادق نباشد. در این مقاله کارایی نمودارهای کنترل انطباق پذیر تحت داده های غیرنرمال از رهیافت شبیه سازی با استفاده از نرم افزار matlab بررسی می شود و نشان داده خواهد شد که نمودار کنترل پارامتر متغیر بهتر از سایر نمودارهای کنترل انطباق پذیر x ? در یافتن تغییرات کوچک میانگین تحت داده های دارای توزیع غیرنرمال عمل می کند و از همه مهم تر خطر هشدار اشتباه کاهش می یابد.&lt;br&gt;&lt;br&gt;&lt;br&gt;&lt;br&gt;&lt;br&gt; &lt;br&gt;&lt;br&gt;&lt;br&gt;&lt;br&gt;&lt;br&gt; </OtherAbstract>
		<ObjectList>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">نمودار کنترل انطباق پذیر</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">داده های غیر نرمال</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">متوسط زمان تا هشدار تعدیل شده</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">متوسط تعداد مشاهدات تا هشدار</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">توزیع گاما</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">توزیع t</Param>
			</Object>
		</ObjectList>
</Article>
</ArticleSet>
