طراحی آماری-اقتصادی نمودار کنترل RNLMVSIT2

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه آمار، دانشکده علوم پایه، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران.

2 گروه آمار، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.

چکیده
هدف: در بسیاری از فرآیندهای صنعتی وضعیت‌هایی وجود دارد که کنترل و پایش هم‌زمان دو یا بیش از دو متغیر غیر مستقل لازم است. در این حالت، کنترل تک‌متغیره‌ی مشخصه‌های کیفی به‌صورت مستقل از هم می‌تواند گمراه کننده باشد. در رهیافت کلاسیک، هنگامی‌که مشخصه‌ی کیفیت خارج از حدود فنی مشخصه‌ی کیفیت قرار‌گیرد، زیان کیفیت به‌عنوان هزینه در‌نظر گرفته می‌شود و همه‌ی محصول‌های داخل حدود فنی مشخصه کیفیت، بدون توجه به انحراف مشخصه‌ی کیفیت از مقدار هدف، دارای کیفیت مشابه قلمداد می‌شوند. این در حالی است که باید بین محصول‌هایی که داخل حدود فنی مشخصه‌ی کیفیت قرار دارند تمییز قایل شد، چراکه هر انحراف از مقدار هدف، زیانی متناسب با آن انحراف ایجاد می‌کند.
روش‌شناسی پژوهش: در این مقاله برای اولین بار در ادبیات موضوع در تعیین متوسط هزینه‌ی تولید محصول نامنطبق در حالتی‌که دو مشخصه‌ی کیفیت مورد ارزیابی قرار می‌گیرند، از تابع زیان نرمال انعکاسی استفاده می‌شود. به‌طور خلاصه این مطالعه، به طراحی آماری-اقتصادی نمودار کنترل چند متغیره‌ی T2هتلینگ با فاصله‌ی نمونه‌‌گیری متغیر چندگانه در حضور تابع زیان چندمتغیره نرمال انعکاسی RNLMVSIT2می‌پردازد. همچنین به‌منظور شناخت اثر پارامترهای زمان و هزینه بر روی پارامترهای طراحی و متوسط هزینه، از تحلیل حساسیت استفاده شده است.
یافته‌ها: نتایج نشان‌دهنده عملکرد رضایت‌بخش مدل‌های پیشنهادی است.
اصالت/ارزش افزوده علمی: در این مقاله برای اولین بار در ادبیات موضوع در تعیین متوسط هزینه‌ی تولید محصول نامنطبق در حالتی‌که دو مشخصه‌ی کیفیت مورد ارزیابی قرار می‌گیرند، از تابع زیان نرمال انعکاسی استفاده می‌شود.




 

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله English

Statistical-economic design of control charts RNLMVSIT2

نویسندگان English

Asghar Seif 1
Mitra Abdolmohammadi 2
1 Department of Statistics, Faculty of Basic Sciences, Bu-Ali Sina University, Hamedan, Iran.
2 Department of Statistics, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
چکیده English

Purpose: In many industrial processes, there are situations where simultaneous monitoring and control of two or more dependent variables are necessary. In such cases, univariate control of quality characteristics can be misleading when considered independently. In the classical approach, when a quality characteristic falls outside the specified technical limits, the quality loss is regarded as a cost. All products within the technical limits of the quality characteristic are assumed to have similar quality, regardless of the deviation of the quality characteristic from its target value. However, it is essential to distinguish between products that fall within the technical limits of the quality characteristic, as any deviation from the target value incurs a proportional loss.
Methodology: This paper introduces, for the first time in the literature, a reflected normal loss function to determine the average cost of producing non-conforming products when two quality characteristics are evaluated. In summary, this study focuses on the statistical-economic design of a multivariate T²-Hotelling control chart with multivariate variable sampling intervals in the presence of a reflected normal multivariate loss function (RNLMVSIT²). Additionally, a sensitivity analysis is conducted to examine the effects of time and cost parameters on the design parameters and the average cost.
Findings: The results demonstrate the satisfactory performance of the proposed models.
Originality/Value: This paper introduces, for the first time in the literature, a reflected normal loss function to determine the average cost of producing non-conforming products when two quality characteristics are evaluated.

کلیدواژه‌ها English

Statistical-economic design؛ T²
؛ -hotelling control chart؛ Markov chain؛ Reflected normal multivariate loss function
[1]     Montgomery, D. C. (1980). The economic design of control charts: A review and literature survey. Journal of quality technology, 12(2), 75–87. https://doi.org/10.1080/00224065.1980.11980940
[2]     Saniga, E. M. (1989). Economic statistical control-chart designs with an application to and r charts. Technometrics, 31(3), 313–320. https://doi.org/10.1080/00401706.1989.10488554
[3]     Woodall, W. H. (1986). Weaknesses of the economic design of control charts. Technometrics, 28(4), 408–409. https://doi.org/10.1080/00401706.1986.10488171
[4]     Aparisi, F., & and Haro, C. L. (2003). A comparison of T 2 control charts with variable sampling schemes as opposed to MEWMA chart. International journal of production research, 41(10), 2169–2182. https://doi.org/10.1080/0020754031000138655
[5]     Faraz, A., R. B., K., & and Saniga, E. (2010). Economic and economic statistical design of T 2 control chart with two adaptive sample sizes. Journal of statistical computation and simulation, 80(12), 1299–1316. https://doi.org/10.1080/00949650903062574
[6]     Seif, A., Alireza, F., & and Saniga, E. (2015). Economic statistical design of the VP control charts for monitoring a process under non-normality. International journal of production research, 53(14), 4218–4230. https://doi.org/10.1080/00207543.2014.986298
[7]     Seif, A., Alireza, F., Erwin, S., & and Heuchenne, C. (2016). A statistically adaptive sampling policy to the Hotelling’s T2 control chart: Markov chain approach. Communications in statistics-theory and methods, 45(13), 3919–3929. https://doi.org/10.1080/03610926.2014.911910
[8]     Seif, A. (2018). Multi-objective genetic algorithm for economic statistical design of the T2 control chart with variable sample size: The updated markov chain approach. Journal of testing and evaluation, 46(3), 1209–1219. https://doi.org/10.1520/JTE20160647
[9]     Bai, D. S., & Lee, K. T. (1998). An economic design of variable sampling interval X̄ control charts. International journal of production economics, 54(1), 57–64. https://doi.org/10.1016/S0925-5273(97)00125-4
[10]   Saadatmelli, A., M. Bameni, M., Asghar, S., & and Faraz, A. (2019). Economic design of X‾ control charts with multiple assignable causes under Burr XII shock model. Communications in statistics-theory and methods, 48(3), 500–522. https://doi.org/10.1080/03610926.2017.1414262
[11]   Naderi, M. H., Seif, A., & Bameni Moghadam, M. (2018). Constrained optimal design of X‾ control chart for correlated data under weibull shock model with multiple assignable causes and taguchi loss function. Srtc-jsri, 15(1), 1–44. http://dx.doi.org/10.29252/jsri.15.1.1
[12]   Abolmohammadi, M., Seif, A., Behzadi, M. H., & B. Moghadam, M. (2021). Economic statistical design of adaptive ̄ X X¯ control charts based on quality loss functions. Operational research, 21(2), 1041-1080.. https://doi.org/10.1007/s12351-019-00467-3
[13]   Taguchi, G., Taguchi, G., Elsayed, E. A., & Hsiang, T. C. (1989). Quality engineering in production systems. McGraw-Hill companies. https://b2n.ir/tp9621
[14]   Chou, C. Y., Liu, H. R., Huang, X. R., & Chen, C. H. (2002). Economic-statistical design of multivariate control charts using quality loss function. The international journal of advanced manufacturing technology, 20(12), 916–924. https://doi.org/10.1007/s001700200215
[15]   Serel, D. A. (2009). Economic design of EWMA control charts based on loss function. Mathematical and computer modelling, 49(3), 745–759. https://doi.org/10.1016/j.mcm.2008.06.012
[16]   Chiu, W. K. (1975). Economic design of attribute control charts. Technometrics, 17(1), 81–87. https://doi.org/10.1080/00401706.1975.10489275
[17]   Spiring, F. A. (1993). The reflected normal loss function. Canadian journal of statistics, 21(3), 321–330. https://doi.org/10.2307/3315758