簡易檢索 / 詳目顯示

研究生: 林煒倫
Lin, Wei-Lun
論文名稱: 導入快速初始反應機制於Kullback-Leibler資訊管制圖監控製程平均數以及變異數並分析其使用時機
Kullback-Leibler information control chart with fast initial response scheme for monitoring process mean and variance
指導教授: 張裕清
Chang, Yu-Ching
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 管理學院 - 工業與資訊管理學系
Department of Industrial and Information Management
論文出版年: 2024
畢業學年度: 112
語文別: 中文
論文頁數: 86
中文關鍵詞: 快速初始反應Kullback-Leibler 資訊管制圖由後往前檢定平均連串長度同時監控製程平均數及變異數
外文關鍵詞: fast initial response, Kullback-Leibler information, average run length, backward empirical sequential test
相關次數: 點閱:53下載:0
分享至:
查詢本校圖書館目錄 查詢臺灣博碩士論文知識加值系統 勘誤回報
  • 在以往產品品質的好壞只有在消費者拿到最終產品後才能得知,隨著科技的發展以及觀念的演進,統計製程管制的觀念也漸漸地被各企業所重視,管制圖是常見的品質管制工具,透過管制圖的監控能夠追蹤產品的品質特徵,除了平均數的改變之外,變異數之變化也是影響產品品質的重要因素,常見的管制圖有累積和管制圖以及指數加權移動平均管制圖,雖然其在偵測小範圍之參數偏移時有不錯的效果,但缺點為需要參數設定,若實際偏移之情形與設定之參數不符合則會產生較差之績效。在不少產業有以下特性分別為製程多半呈現常態分佈微小的參數變動就易造成較大的影響以及若在製程一開始就發生變異且未及時處理則會產生嚴重之後果。基於上述,本研究將導入快速初始反應機制於Kullback-Leibler資訊管制圖監控製程平均數以及變異數之變化,其特點為不需要參數之設定,且可偵測大範圍之參數偏移,根據研究結果與賴芳妤(2022)之研究進行績效比較後發現在製程初期樣本資料有變異的可能時導入快速反應機制能夠得到較好的績效,然而製程實際情形會是甚麼我們無從得知,因此本研究透過成本模型來判斷使用此機制的時機,結果顯示當製程發出警訊時每次處理之成本較高時,除非製程一開始就發生偏移的機率較低,否則導入快速初始反應機制於KLI管制圖為較佳的選擇。

    This study introduces a fast initial response mechanism into the Kullback-Leibler information control chart to monitor changes in process mean and variance. Its feature is that it does not require parameter settings and can detect a wide range of parameter shifts. The FIR feature is suitable for process that are prone to errors. The study results indicate that introducing FIR at the situation that the parameters change at the beginning of the process results in a smaller correct alarm cost and a larger false alarm cost compared to the situation that the parameters do not change at the beginning of the process. The model proposed in this study helps users determine the time for using this mechanism.

    第一章 緒論1 1.1研究背景1 1.2研究動機3 1.3研究目的4 1.4研究假設4 1.5論文架構5 第二章 文獻探討和介紹6 2.1 管制圖監控能力衡量指標6 2.2 修華特管制圖8 2.3 時間權重管制圖8 2.3.1 CUSUM管制圖9 2.3.2 EWMA管制圖10 2.4 一般化概似比管制圖12 2.5 Kullback-Leibler 資訊理論14 2.5.1 Kullback-Leibler information管制圖15 2.6 赤池訊息量準則15 2.7 Change point model變異點模型16 2.8 快速初始反應機制16 2.9 小結17 第三章 管制圖建構與流程18 3.1研究假設與參數設定18 3.2研究流程19 3.3管制圖建構20 3.3.1由後往前檢定法20 3.3.2參數估計21 3.3.3 KLI統計量22 3.3.4 KLI管制界線CL(α,m)23 3.3.5 將FIR導入KLI管制圖23 3.4使用FIR之時機24 3.5小結26 第四章 結果分析27 4.1 績效比較之情境27 4.2 ARL0與α之對應關係27 4.3 初始值之決定方式31 4.4 FIR KLI與KLI之績效比較34 4.5 實例探討41 4.5.1 實際範例分析-在樣本資料沒有偏移下進行監控41 4.5.2 實際範例分析-在樣本資料有偏移情形下進行監控42 4.6 成本模型建立46 第五章 研究結論與未來研究方向51 5.1 結論51 5.2 未來研究方向52 參考文獻53 附錄I 56 附錄II 63

    中文文獻:
    張景富(民112)。導入快速初始反應機制至Kullback-Leibler資訊管制圖。國立成功大學工業與資訊管理研究所碩士論文。
    賴芳妤(民111)。Kullback-Leibler資訊管制圖應用於同時監控製程平均數及變異數。國立成功大學工業與資訊管理研究所碩士論文。
    黃昱霖(民112)。Kullback-Leibler資訊管制圖警訊後之診斷。國立成功大學工業與資訊管理研究所碩士論文。
    英文文獻:
    Akaike, H. (1974). A new look at the statistical model identification. IEEE Transactions On Automatic Control, 19(6), 716-723.
    Ali, S., & Riaz, M. (2020). On designing a new bayesian dispersion chart for process monitoring. Arabian Journal for Science and Engineering, 45(3), 2093-2111.
    Cheng, S. W., & Li, G. Y. (1993). A single variables control chart. Statistica Sinica.
    Chen, G., & Cheng, S. W. (1998). Max chart: combining x-bar chart and s chart. Statistica Sinica, 263-271.
    Chib, S. (1998). Estimation and comparison of multiple change-point models. Journal of Econometrics, 86(2), 221-241.
    Chen, G., Cheng, S. W., & Xie, H. (2001). Monitoring process mean and variability with one EWMA chart. Journal of Quality Technology, 33(2), 223-233.
    Domangue, R., & Patch, S. C. (1991). Some omnibus exponentially weighted moving average statistical process monitoring schemes. Technometrics, 33(3), 299-313.
    Hawkins, D. M., Qiu, P., & Kang, C. W. (2003). The changepoint model for statistical process control. Journal of Quality Technology, 35(4), 355-366.
    Kullback, S., & Leibler, R. A. (1951). On information and sufficiency. The Annals of Mathematical Statistics, 22(1), 79-86.
    Kupperman, M. (1957). Further applications of information theory to multivariate analysis and statistical inference. Annals of Mathematical Statistics.27(4), 1148-1186
    Lucas, J. M., Crosier, R. B. (1982).Fast initial response for CUSUM quality-control.Technometrics. 42(1), 102-107.
    Lucas, J. M., Saccucci, M. S. (1990).Exponentially weighted moving average control.Technometrics. 32(1), 1-12.
    Kanagawa, A., Arizono, I., & Ohta, H. (1997). Design of the (, s) control chart based on Kullback-Leibler information. In Frontiers in Statistical Quality Control (pp. 183-192)
    Page, E. S. (1954). Continuous inspection schemes. Biometrika, 41(1/2), 100-115.
    Pignatiello Jr, J. J., & Samuel, T. R. (2001). Estimation of the change point of a normal process mean in SPC applications. Journal of Quality technology, 33(1), 82-95.
    Roberts,S.W. (2000). Control chart tests based on geometric moving averages. Technometrics, 42(1), 97-101.
    Reynolds Jr, M. R., Lou, J., Lee, J., & Wang, S. (2013). The design of GLR control charts for monitoring the process mean and variance. Journal of Quality Technology, 45(1), 34-60.
    Wu, Z., & Tian, Y. (2005). Weighted-loss-function CUSUM chart for monitoring mean and variance of a production process. International Journal of Production Research, 43(14), 3027-3044.
    Xie, H. (1999). Contributions to qualimetry [PhD thesis]. Winnipeg, Canada:University of Manitoba.

    無法下載圖示 校內:2026-08-01公開
    校外:2026-08-01公開
    電子論文尚未授權公開,紙本請查館藏目錄
    QR CODE