ProcessMonitoring with Multivariate p-Control Chart Journal of quality resume Oleh M Wildan Riesha A Teknik Industri Universitas Sultan Ageng Tirtayasa

Pendahuluan Umumnya dalam konteks industri modern, sebagian besar operator tertarik dalam mengevaluasi kualitas proses. Dengan asumsi bahwa kualitas tergantung pada beberapa karakteristik kualitas berkorelasi, adalah tepat untuk menggunakan kontrol kualitas multivariat metodologi. Jika karakteristik mutu didefinisikan pada skala nominal atau ordinal, maka pemantauan yang sesuai proses dikatakan proses atribut multivariat. Setiap item diperiksa dan diklasifikasikan sebagai sesuai atau tidak sesuai, dan berbeda kriteria untuk klasifikasi yang tidak sesuai mungkin digunakan.

Isi Kami berasumsi bahwa operator tertarik dalam memantau proses multin omial. Dalam hal ini item diklasifikasikan menjadi (k + 1) memerintahkan kategori cacat yang berbeda dan saling eksklusif. Kategori pertama adalah digunakan untuk mengelompokkan item bebas cacat sesuai, sementara kategori k sisanya digunakan untuk mengelompokkan item tidak sesuai dikelas cacat k, dengan meningkatnya derajat ketidaksesuaian. Biasanya proses ini dikatakan mampu jika proporsi keseluruhan item yang tidak sesuai sangat kecil dan tetap rendah, atau menurun dari waktu ke waktu.

Namun demikian, karena kita mengklasifikasikan item tidak sesuai kedalam kelas cacat k berbeda, operator juga dapat mengevaluasi keseluruhan tingkat defectiveness. Parameter ini kualitasnya tergantung pada kategori k cacat. Selanjutnya, kami tertarik dalam mengevaluasi, dari waktu ke waktu, proporsi item yang tidak sesuai dimasing-masing kategori serta keseluruhan tingkat defectiveness. Untuk mencapai tujuan ini, kami mengusulkan indeks normal yang dapat digunakan untuk mengevaluasi kemampuan proses dalam hal keseluruhan tingkat defectiveness, dan dua- sisi bagan kendali Shewhart untuk tipetipe multivariat untuk memantau secara keseluruhan proporsi tidak sesuai item dan tingkat defectiveness yang sesuai.

Selain itu, jika kontrol grafik sinyal keluar dari situasi kontrol, kemudian, menaksir interval keyakinan simultan untuk setiap parameter, identifikasi masalah dapat diselesaikan. Statistik sampling yang digunakan untuk memperkirakan secara keseluruhan defectiveness proses dan desain yang sesuai Diagram kontrol adalah fungsi dari bobot yang berhubungan dengan vektor kategori cacat mutu. Oleh karena itu, kinerja dari peta kendali dipengaruhi oleh nilai-nilai ini. Dalam makalah ini peneliti mengajukan untuk menggunakan beban yang dalam hal perkembangan geometris, sedangkan k adalah parameter umum rasio urutan thegeometric. Kinerja peta kendali telah dievaluasi dengan menggunakan data simulasi dari multinomial proses dalam tiga hipotesis yang berbeda: rendah, tinggi, dan sangat tinggi tingkat kualitas proses.

Kesimpulan Diagram kontrol lebih efektif di hadapan kualitas yang sangat tinggi tingkat, khususnya, dalam mengidentifikasi perbaikan proses. Perkembangan metodologis yang menarik adalah mungkin mempertimbangkan distribusi binomial multivariat yang sesuai model probabilistik untuk memantau kualitas proses derajat, karena merupakan distribusi yang lebih umum yang berisi yang digunakan dalam makalah ini.

Sekian dan terima kasih wassalam..