توسعه رویکردی مبتنی بر رگرسیون تکه ای برای پایش پروفایل های خطی چندگانه با اثرات متقابل در فاز

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، گروه مهندسی صنایع، پژوهشگاه مواد و انرژی، تهران، ایران

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

3 دانشیار، دانشگاه مالک اشتر، دانشکده مهندسی صنایع

4 دانشیار، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، دانشکده مهندسی صنایع

چکیده

در بسیاری از کاربردهای کنترل فرایند آماری، رابطه بین متغیر پاسخ و یک یا چند متغیر کنترلی توسط یک تابع مورد ارزیابی قرار می­­گیرد که به آن پروفایل گفته می­شود. پروفایل­ها به لحاظ ماهیت متغیر پاسخ به انواع مختلفی مانند پروفایل­های خطی و غیرخطی تقسیم می­شود. در این تحقیق، نمودار کنترل جدیدی مبتنی بر رویکرد آزمون خطی تعمیم یافته و رگرسیون تکه ای، به منظور پایش پروفایل های خطی چندگانه با اثرات متقابل در فاز 2 ارائه شده است. نتایج شبیه سازی نمودار کنترل پیشنهادی بیانگر عملکرد بسیار بهتر آن نسبت به نمودار کنترل مبتنی بر روش حداقل مربعات خطا است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Development of a piecemeal regression-based approach for monitoring multiple linear profiles with phase interactions

نویسندگان [English]

  • majid Jalili 1
  • Mahdi Bashiri 2
  • Manouchehr Manteghi 3
  • Ali Asghar Tofigh 4
1 PhD Student, Department of Industrial Engineering, Materials and Energy Research Institute, Tehran, Iran
2 Associate Professor, Shahed University, Faculty of Engineering, Department of Industrial Engineering
3 Associate Professor, Malek Ashtar University, Faculty of Industrial Engineering
4 Associate Professor, Amirkabir University of Technology, Faculty of Industrial Engineering
چکیده [English]

In many statistical process control applications, the relationship between a response variable and one or more control variables is evaluated by a function called a profile. Profiles are divided into different types according to the nature of the response variable, such as linear and nonlinear profiles. In this research, a new control diagram based on the generalized linear test approach and fractional regression is presented to monitor multiple linear profiles with interactions in phase 2. The simulation results of the proposed control diagram show its much better performance than the control diagram based on the least squares error method.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Multiple linear profiles
  • Fragmentary regression model
  • Average trail length
  • phase 2
[1] Sharafi A, M Aminnayeri, Amiri A. (2013) “An MLE approach for estimating the time of step changes in Poisson regression profiles”. Scientia Iranica, 20(3), pp. 855-860.
[2] Niaki STA, Khedmati M, Soleymanian ME. (2014) “Statistical monitoring of auto correlated simple linear profiles based on principal components analysis”. Communications in Statistics-Theory and Methods.
[3] Amiri A, Jensen WA, and Kazemzadeh RB. (2010) “A case study on monitoring polynomial profiles in the automotive industry”. Quality and Reliability Engineering International, 26(5), pp. 509-520.
[4] Woodall WH, Spitzner DJ, Montgomery DC, Gupta S. (2004) “Using control charts to monitor process and product quality profiles”. Journal of Quality Technology, 36 (3), pp. 309-320.
[5] Mahmoud MA, Woodall WH. (2004) “Phase I analysis of linear profiles with calibration applications”. Technometrics, 46 (4), pp.380-391.
[6] Montgomery DC. (2005) “Introduction to Statistical Quality Control”, Ed., 5th. Wiley: New York. 
[7] Kang L, Albin SL. (2000) “On-line monitoring when the process yields a linear profile”. Journal of Quality Technology, 32 (4), pp. 418-426.
[8] Zou C, Tsung F, Wang Z. (2007) “Monitoring general linear profiles using multivariate exponentially weighted moving average schemes”. Technometrics, 49 (4), pp. 395-408.
[9] Wang K, Tsung F. (2005) “Using profile monitoring techniques for a data-rich environment with huge sample size”. Quality and Reliability Engineering International. 21 (7), pp. 677-688.
[10] Williams JD, Birch JB, Woodal WH, Ferry NH. (2007) “Statistical monitoring of heteroscedastic dose response profiles from high-throughput screening”. Journal of Agricultural, Biological, and Environmental Statistics, 12 (2), pp. 216-235.
[11] C. J. Stone, M. H. Hanson, C. Kooperberg and Y. K. Truong, (1997) “Polynomial splines and their tensor products in extended linear modeling”, Annals of Statistics 25 (4), pp 1371-1425.
[12] L. C. Marsh and D. R. Cormier, (2002) “Spline regression models”, A Sage publication, London.
[13] C.L. Mallows, (1973) “Some comments on Cp”. Technometrics 15, 661–675.
[14] H. Akaike, (1973) “Information theory and an extension of the maximum likelihood principle”.  2nd International Symposium on Information Theory. Academiai Kiado, Budapest.
[15] P.Craven, G. Wahba, (1979) “Smoothing noisy data with spline functions: estimating the correct degree of smoothing by the method of generalized cross validation”. Numerische Mathematik 31, 377–403.
[16] Niaki, S.T.A., Abbasi, B. and Arkat, J., (2007). A generalized linear statistical model approach to monitor profiles. International Journal of Engineering Transactions A Basics, 20(3), 233-242.