A Neural Network Approach to Synthetic Control Chart for the Process Mean

In this project, a multivariate synthetic control chart for monitoring the process mean vector of skewed populations using weighted standard deviations has been proposed. The proposed chart incorporates the weighted standard deviation (WSD) method of Chang and Bai (2004) into the standard multivariate synthetic chart of Ghute and Shirke (2008)

Optimal statistical designs of multivariate EWMA and multivariate CUSUM charts based on average run length and median run leng

Carta kawalan multivariat ialah alat yang berkuasa dalam kawalan proses yang melibatkan kawalan serentak beberapa cirian kualiti yang berkorelasi. Carta-carta multivariat hasil tambah longgokan {MCUSUM) dan multivariat purata bergerak berpemberat eksponen (MEWMA) sentiasa dicadangkan dalam kawalan proses apabila pengesanan cepat anjakan tetap yang keciJ atau sederhana dalam vektor min adalah diingini. A multivariate control chart is a powerful tool in process control involving a simultaneous monitoring of several correlated quality characteristics. The multivariate cumulative sum (MCUSUM) and multivariate exponentially weighted moving average (MEWMA) charts are often recommended in process monitoring when a quick detection of small or moderate sustained shifts in the mean vector is desired

On Data Depth and the Application of Nonparametric Multivariate Statistical Process Control Charts

The purpose of this article is to summarize recent research results for constructing nonparametric multivariate control charts with main focus on data depth based control charts. Data depth provides data reduction to large-variable problems in a completely nonparametric way. Several depth measures including Tukey depth are shown to be particularly effective for purposes of statistical process control in case that the data deviates normality assumption. For detecting slow or moderate shifts in the process target mean, the multivariate version of the EWMA is generally robust to non-normal data, so that nonparametric alternatives may be less often required

Multivariate statistical analysis of Hall-Héroult reduction cells : investigation and monitoring of factors affecting performance

Les cuves d'électrolyse utilisées pour la production aluminium sont soumises à des variations de la qualité des matières premières, à des perturbations diverses encourues en cours de production ou en cours de démarrage. Il est connu que ces perturbations ont un impact sur la durée de vie des cuves ainsi que sur l'efficacité de production, métallurgique et énergétique. L'amélioration des performances passe nécessairement par une meilleure compréhension des sources de variations. Plusieurs travaux ont été présentés jusqu'à présent par le biais d'études univariées entre les différents facteurs et les performances. Cependant, dans ces études, le comportement des cuves n'est pas étudié de manière multivariée, ce qui ne permet pas d'étudier les interactions entre les différentes variables. Cette thèse propose d'étudier les facteurs affectant les performances des cuves d'électrolyse, précisément la duré de vie, le rendement Faraday et la consommation énergétique, par le biais de méthodes statistiques multivariées (PCA et PLS). Premièrement, il est démontré que la durée de vie des cuves est expliquée à 72% en utilisant l'information provenant des préchauffages, des démarrages et de l'opération transitoire, démontrant ainsi l'effet de ces étapes sur la durée de vie des cuves. Cette étude est suivie d'une analyse des facteurs affectant l'efficacité de courant et la consommation énergétique des cuves. L'effet de la qualité de l'alumine, des anodes, des variables manipulées, et des variables d'états des cuves permet d'expliquer 50% des variations des performances. Cette étude démontre l'importance du contrôle de la hauteur de bain. Ainsi, une étude approfondie des facteurs affectant la hauteur de bain est effectuée. La composition du produit de recouvrement des anodes a un impact majeur sur la hauteur de bain. Malheureusement, il est présentement impossible de bien effectuer le suivi et le contrôle de cette composition puisque seulement quelques échantillons sont analysés quotidiennement. Afin de palier à ce manque, cette thèse présente une nouvelle approche, basée sur l'analyse d'image, pour prédire la composition du produit de recouvrement. Cette application faciliterait le suivi et le contrôle de la composition, ce qui améliorerait le contrôle de la hauteur de bain permettant ainsi d'améliorer les performances des cuves

Affine invariant signed-rank multivariate exponentially weighted moving average control chart for process location monitoring

Multivariate statistical process control (SPC) charts for detecting possible shifts in mean vectors assume that data observation vectors follow a multivariate normal distribution. This assumption is ideal and seldom met. Nonparametric SPC charts have increasingly become viable alternatives to parametric counterparts in detecting process shifts when the underlying process output distribution is unknown, specifically when the process measurement is multivariate. This study examined a new nonparametric signed-rank multivariate exponentially weighted moving average type (SRMEWMA) control chart for monitoring location parameters. The control chart was based on adapting a multivariate spatial signed-rank test. The test was affine-invariant and the weighted version of this test was used to formulate the charting statistic by incorporating the exponentially weighted moving average (EWMA) scheme. The test\u27s in-control (IC) run length distribution was examined and the IC control limits were established for different multivariate distributions, both elliptically symmetrical and skewed. The average run length (ARL) performance of the scheme was computed using Monte Carlo simulation for select combinations of smoothing parameter, shift, and number of p-variate quality characteristics. The ARL performance was compared to the performance of the multivariate exponentially weighted moving average (MEWMA) and Hotelling T2. The control charts for observation vectors sampled the multivariate normal, multivariate t, and multivariate gamma distributions. The SRMEWMA control chart was applied to a real dataset example from aluminum smelter manufacturing that showed the SRMEWMA performed well. The newly investigated nonparametric multivariate SPC control chart for monitoring location parameters--the Signed-Rank Multivariate Exponentially Weighted Moving Average (SRMEWMA)--is a viable alternative control chart to the parametric MEWMA control chart and is sensitive to small shifts in the process location parameter. The signed-rank multivariate exponentially weighted moving average performance for data from elliptically symmetrical distributions is similar to that of the MEWMA parametric chart; however, SRMEWMA\u27s performance is superior to the performance of the MEWMA and Hotelling\u27s T2 control charts for data from skewed distributions

Políticas de amostragem em controlo estatístico da qualidade

A thesis submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor in Information Management, specialization in Statistics and EconometricsNesta Dissertação apresentam-se e estudam-se, de uma forma crítica, dois novos métodos de amostragem adaptativa e uma nova medida de desempenho de métodos de amostragem, no contexto do controlo estatístico da qualidade. Considerando como base uma carta de controlo para a média do tipo Shewhart, estudamos as suas propriedades estatísticas e realizamos estudos comparativos, em termos do seu desempenho estatístico, com alguns dos métodos mais referenciados na literatura.Inicialmente, desenvolvemos um novo método adaptativo de amostragem no qual os intervalos entre amostras são obtidos com base na função densidade da distribuição de Laplace reduzida. Este método revela-se, particularmente, eficiente na deteção de moderadas e grandes alterações da média, pouco sensível à limitação do menor intervalo de amostragem e robusto face a diferentes situações consideradas para a não normalidade da característica da qualidade. Em determinadas situações, este método é sempre mais eficiente do que o método com intervalos de amostragem adaptativos,dimensões amostrais fixas e coeficientes dos limites de controlo fixos. Tendo como base o método de amostragem definido no ponto anterior e um método no qual os intervalos de amostragem são definidos antes do início do controlo do processo com base na taxa cumulativa de risco do sistema, apresentamos um novo método de amostragem que combina o método de intervalos predefinidos com o método de intervalos adaptativos. Neste método, os instantes de amostragem são definidos pela média ponderada dos instantes dos dois métodos, atribuindo-se maior peso ao método adaptativo para alterações moderadas (onde o método predefinido é menos eficaz) e maior peso ao método predefinido nos restantes casos (onde o método adaptativo é menos eficaz). Desta forma, os instantes de amostragem, inicialmente calendarizados de acordo com as expectativas de ocorrência de uma alteração tomando como base a distribuição do tempo de vida do sistema, são adaptados em função do valor da estatística amostral calculada no instante anterior. Este método é sempre mais eficiente do que o método periódico clássico, o que não acontece com nenhum outro esquema adaptativo, e do que o método de amostragem VSI para alguns pares de amostragem, posicionando-se como uma forte alternativa aos procedimentos de amostragem encontrados na literatura. Por fim, apresentamos uma nova medida de desempenho de métodos de amostragem. Considerando que dois métodos em comparação têm o mesmo tempo médio de mau funcionamento, o desempenho dos métodos é comparado através do número médio de amostras recolhidas sob controlo. Tendo em conta o tempo de vida do sistema, com diferentes taxas de risco, esta medida mostra-se robusta e permite, num contexto económico, um melhor controlo de custos por unidade de tempo

GRÁFICOS DE CONTROL DE CALIDAD MULTIVARIANTES CON DIMENSIÓN VARIABLE

Los gráficos de control multivariantes son una gran aportación al control de procesos, siendo el gráfico T2 de Hotelling la opción más utilizada por el operario por su fácil aplicación. Por este motivo se busca potenciar su uso, sin complicar o cargar de esfuerzo adicional a los responsables del proceso. Considerando los buenos resultados obtenidos por gráficos predecesores en los cuales se varía el tamaño de la muestra, esta tesis plantea la posibilidad de obtener mejores resultados variando de forma adaptativa el número de variables involucradas en el control del proceso. Con ello lograr la reducción del ARL o promedio de muestras necesarias hasta que aparezca una señal de fuera de control, además reducir los costos asociados al muestreo utilizando la totalidad de variables involucradas en el proceso únicamente cuando sea necesario. Para poder lograr los objetivos planteados se hizo uso de técnicas de simulación, aplicación de cadenas de Markov y métodos heurísticos (algoritmos genéticos). Se desarrollaron programas informáticos que facilitaron el cálculo y la optimización del diseño de los gráficos de control propuestos, los cuales trabajan con dimensiones variables p1 y p (p1 < p), el primero gráfico denominado de Doble Dimensión (DDT2 ) y el segundo de Dimensión Variable (VDT2 ). Para mostrar los resultados se presentan tablas informativas, se realiza análisis comparativos con los resultados de los gráficos T 2 de Hotelling y MCUSUM y se hace un análisis de sensibilidad. Los gráficos propuestos, logran reducir el ARL fuera de control con respecto al gráfico de control T2 de Hotelling. Los ARL1 de los gráficos propuestos para todos los casos analizados presentan mejor rendimiento que los obtenidos por el gráfico T2 calculadocon solo las primeras p1 variables. En muchos casos el rendimiento de los gráficos DDT2 y VDT2 superan al rendimiento del gráfico T 2 conseguido con las p variables y MCUSUM con las p1 variables. Los gráficos de control propuestos logran reducir los costos asociados al muestreo. A medida que aumentan p1 y p el porcentaje de veces que se utilizan todas las variables va incrementando. Con las distancias d y d1 el efecto es contrario. Por este motivo, se puede afirmar que a pequeñas distancias y mayor cantidad de variables, se obtienen los porcentajes más altos (coste alto de muestreo, aunque más económico que utilizar todas las p variables). Por el contrario, cuando se consideran pocos parámetros y distancias mayores, éste porcentaje es bajo, reduciendo considerablemente los costos del muestreo.Ruiz Barzola, O. (2013). GRÁFICOS DE CONTROL DE CALIDAD MULTIVARIANTES CON DIMENSIÓN VARIABLE [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/29396TESI