자기 상관 공정 관리에서 평균 이동을 검출하는 UBM 의 뱃치크기에 관한 연구
A Study on UBM Method Detecting Mean Shift in Autocorrelated Process Control
0
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
오늘날 반도체나 석유 화학 공정과 같이 프로세스 중심의 산업에서는 관측된 자료들 사이에 자기 상관이 존재한다. 자기상관이 존재하는 공정에 대한 관리 방법으로는 관측치를 이용하여 뱃치평균이 독립에 가까워지도록 뱃치를 구성하여 관리하거나, 관측치의 EWMA (지수 가중치 이동평균) 통계량을 EWMA 관리도에 적용하는 방법등이 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 관찰치에 대한 관리 방법으로 일반적으로 사용되는 UBM 의 뱃치 크기를 결정하는 방법을 소개하고, ARL(평균 실행 길이)을 기반으로 최적 뱃치 크기를 정하는 방법과 그러한뱃치 구성에서 공정의 표준 편차를 추정하는 방법을 제안 한다. 자기상관이 존재하는 공정에 대한 개선된 관리도를 제안하고자 한다.
Abstract
In today's process-oriented industries, such as semiconductor and petrochemical processes, autocorrelation exists between observed data. As a management method for the process where autocorrelation exists, a method of using the observations is to construct a batch so that the batch mean approaches to independence, or to apply the EWMA (Exponentially Weighted Moving Average) statistic of the observed value to the EWMA control chart. In this paper, we propose a method to determine the batch size of UBM (Unweighted Batch Mean), which is commonly used as a management method for observations, and a method to determine the optimal batch size based on ARL (Average Run Length) We propose a method to estimate the standard deviation of the process. We propose an improved control chart for processes in which autocorrelation exists.
참고문헌 (13)
- Layth C. Alwan, "Time-Series Modeling for Statistical Process Control", Journal of Business & Economic Statistics, 6, pp.87~95 (1988)
- George C. Runger, "Batch Mean Control Charts for Autocorrelated Data", IIE Transactions, 28(6), pp.483~487 (1996)
- Chung. Chen, "Joint Estimation of Model Parameters and Outlier Effects in Time Series", Journal of the American Statistical Association, 88, pp.284~297 (1993)
- O. O. Atienza, "A SPC Procedure for Detecting Level Shifts of Autocorrelated Processes", Journal of Quality Technology, 30(4), pp.340~351 (1998)
- Runger, George C, "Average Run Length for CUSUM Control Charts Applied to Residuals", Communications Statistics - Theory and Method, 24(1), pp.273~282 (1995)
- Chao-Wen. Lu, "EWMA Control Charts for Monitoring the Mean of Autocorrelated Processes", Journal of Quality Technology, 31(2), pp.166~188 (1999)
- Montgomery, Douglas C., "Statistical quality control: A modern introduction" (2013), John Wiley & Sons, Inc
- Sven Knoth, "Accurate ARL computation for EWMA-S2 control charts", Statistics and computing, 15, pp.341~352 (2004)
- Sven Knoth, "Accurate ARL computation for EWMA control charts monitoring simultaneously normal mean and variance", Sequential Analysis, 26(3), pp.251~264 (2007)
- Haim Shore, "Process Capability Analysis When Data are Autocorrelated", Quality Engineering, 4(4), pp.615~626 (1997)
- S. Jack. Hu, "Change Patterns of Time SeriesBased Control Charts", Journal of Quality Technology, 28(3), pp.302~312 (1996)
- Min. Zhang, "Geometric charts with estimated control limits", Qualaity and Reliability Engineering International, 29, pp.209~223 (2013)
- Min. Zhang, "Exponential CUSUM charts with estimated control limits", Qualaity and Reliability Engineering International, 30, pp.275~286 (2014)