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제조공정에서 사용되어 지는 SPC(Statistical Process Control)관리 기법은 가피원인 을 탐지하여 변동을 감소시키는 통계적 공정관리 시스템이다. SPC의 대표적인 관리 기 법으로는 Shewhart관리도, Cusum관리도, EWMA관리도가 있으며 이러한 관리 기법들 은 공정을 보다 안정적으로 관리 할 수 있도록 유지 및 예측하는데 사용 되어 진다. 하 지만 제조 공정의 유형에 따라 샘플링 방법, 관리한계선 등을 다양하게 설정하여 보다 효율적인 관리를 모색하고 있다. 공정 형태에 따라 다양한 관리 방법과 분석 결과가 나 타난다. 일반적으로 Xbar-R 관리도와 같은 Shewhart 관리도를 사용하지만 Batch 단위 의 공정, 연속 공정의 라인에서 사용되기에는 부분적인 한계를 보이고 있다. 본 논문에서는 일반적인 관리도와 공정 변화에 민감하게 반응 할 수 있는 누적합 관리도와 지수가중치이동평균 관리도를 비교해 보고 작은 변동에 대한 탐지 능력이 우수한 지수가중치이동평균 관리도에 대한 연구동향과 사례를 분석하여 제조 공정에 적합한 관리 방법을 모색하고자 한다.

Average number of samples to signal (ANSS) and average time to signal (ATS) are the most widely used criterion for comparing the efficiencies of the quality control charts. In this study the method of evaluating ANSS and ATS values of the multivariate exponentially weighted moving average (EWMA) control charts with Markov chain approach was presented when the production process is in control state or out of control state. Through numerical results, it is found that when the number of transient state r is less than 50, the calculated ANSS and ATS values are unstable; and ATS(r) tends to be stabilized when r is greater than 100; in addition, when the properties of multivariate EWMA control chart is evaluated using Markov chain method, the number of transient state r requires bigger values when the smoothing constatnt λ becomes smaller.

지난 몇 십년동안 전 세계적으로 제조기술 분야의 급속한 성장으로 대부분의 제조 업에서 눈부실만한 품질향상과 생산성 극대화를 이루어 왔다. 하지만 현재 제조기술 분야는 새로운 문제에 직면하고 있다. 실제 현장에서 관리하고자하는 품질특성은 정규 분포를 따르지 않는 경우가 많은데, 대부분의 통계적 공정관리기술체계가 정규분포를 기반으로 하고 있다는 것이다. 이러한 이유로 비정규 공정에서 극소불량관리, 미세변 동관리에 대한 연구가 시급한 실정이다. 하지만 비정규 분포를 통계적으로만 해석하고 설계하기 위해서는 현실적으로 한계가 있으며, 경제적 설계의 접근방법이 또 하나의 좋은 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 비정규 공정에서 관리도의 경제적 설계를 위한 연구동향을 살펴보고 추후 연구방향에 대해 제시하고자 한다.

The research interprets the principles of sampling error design for quality statistics models such as hypothesis test, interval estimation, control charts and acceptance sampling. Introducing the proper discussions of the design of significance level according to the use of hypothesis test, then it presents two methods to interpret significance by Neyman-Pearson and Fisher. Second point of the study proposes the design of confidence level for interval estimation by Bayesian confidence set, frequentist confidential set and fiducial interval. Third, the content also indicates the design of type I error and type II error considering both productivity and customer claim for control chart. Finally, the study reflects the design of producer's risk with operating charistictics curve, screening and switch rules for the purpose of purchasing and subcontraction.

This paper proposes service layout strategy considering service characteristics by the use of benchmarking production system such as layout by P-Q chart, improvement tool, automated system, Toyota production system and lean production system. This paper represents operation methodology of statistical process control using control chart for service performance outcomes.

Because of the equivalence between control chart procedures and hypothesis testing, we propose to use likelihood ratio test (LRT) statistic Z2i as the multivariate control statistic for simultaneous monitoring means of the multivariate normal process. Properties and comparisons of the proposed control charts are explored and conducted for matched fixed sampling interval (FSI) and variable sampling interval (VSI) with two sampling interval charts. The result of numerical comparisons shows that EWMA chart with two sampling interval procedure is more efficient than the corresponding FSI chart for small or moderate changes. When large shift of the process has occurred, we also found that Shewhart chart is more efficient than EWMA chart.

산업의 빠른 발전 속도에 따라 연구 개발도 함께 발전해야 한다. 따라서 현재 제조 공정에 대한 품질 특성치의 분석방법으로 공정 모수의 작은 변화도 쉽게 탐지를 할 수 있 는 EWMA 관리도와 Shewhart 관리도보다 공정 변화에 민감하게 탐지 가능한 CUSUM 관리도에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 식스시그마 공정관리에 맞춘 평균, 불량률, 미세 분산을 동시에 감지할 수 있는 동시 관리 체계 연구는 많이 미흡하다. 본 연구에서는 기존의 CUSUM, EWMA 관리도 기법보다 빠른 이상 감지를 위해서 평균, 불량률, 분산 3가지가 동시에 관리되어질 수 있도록 Zp-s 관리도를 소개한다. Zp-s 관리도는 ARL을 통해 기존 관리도보다 민감함을 확인할 수 있다.

In the manufacturing process the most widely used chart has been applied to control the process mean. Also, Accelerated Life Test(ALT) is commonly used for efficient assurance of product life in development phases, which can be applied in production reliability acceptance test. When life data has lognormal distribution, through censored ALT design so that censored ALT data has asymptotic normal distribution, control chart integrating chart and ALT procedure could be applied to control the mean of process in the manufacturing process. In the situation that process variation is controlled, control chart is an effective method for the very small fraction nonconforming of quality characteristic. A simultaneous control scheme with control chart and control chart is designed for the very small fraction nonconforming of product lifetime.

The research discusses the implementation of control charts tools of MINITAB which are classified according to the type of data and the existence of subgrouping, weight and multivariate covariance. The paper presents the three integrated models by the use of zone, multivariate T2-GV(Generalized Variance) and ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average).

Approximately normalized control charts, called Q charts, have been given Quesenberry(1991) for charting in process of short-run, job-shop, etc. We consider a Q chart with inspection error for job-shop floor under geometric distribution, which can be used for processes when a fraction nonconforming is very small. Our results would be applied for designing other control charts with inspection error.

Even though the ad hoc Shewhart methods remain controversial due to various mathematical flaws, there is little disagreement among researchers and practitioners when a set of process data has a skewness distribution. In the context and language of process control, the error related to the process data shows that time to signal increases when a control parameter shifts to a skewness direction. In real-world industrial settings, however, quality practitioners often need to consider a skewness distribution. To address this situation, we developed an enhanced design method to utilize advantages of the traditional attribute control chart and to overcome its associated shortcomings. The proposed design method minimizes bias, i.e., an average time to signal for the shift of process from the target value (ATS) curve, as well as it applies a variable sampling interval (VSI) method to an attribute control chart for detecting a process shift efficiently. The results of the factorial experiment obtained by various parameter circumstances show that the VSI c control chart using nearly unbiased ATS design provides the smallest decreasing rate in ATS among other charts for all experimental cases.

There are several models for process quality assurance by quality system (ISO 9000), process capability analysis, acceptance control chart and so on. When a high level process capability has been achieved, it takes a long time to monitor the process shift, so it is sometimes necessary to develop a quicker monitoring system. To achieve a quicker quality assurance model for high-reliability process, this paper presents a model for process quality assurance when the fraction nonconforming is very small. We design an acceptance control chart based on variable quality characteristic and time-censored accelerated testing. The distribution of the characteristics is assumed to be normal or lognormal with a location parameter of the distribution that is a linear function of a stress. The design parameters are sample size, control limits and sample proportions allocated to low stress. These paramaters are obtained under minimization of the relative variance of the MLE of location parameter subject to APL and RPL constraints.

This paper is to present design principle and operation strategy of acceptance control chart by the use of OC-Based sampling inspection for continuous data. The unified control limits for acceptance control chart when considering both APL(Acceptable Process Level) and RPL(Rejectable Process Level) are proposed. The control limits can be also extended to the acceptance control chart with unknown process standard deviation.

제조공정에서 사용되어 지는 SPC(Statistical Process Control)관리 기법은 가피원인 을 탐지하여 변동을 감소시키는 통계적 공정관리 시스템이다. SPC의 대표적인 관리 기법으로는 Shewhart관리도, Cusum관리도, EWMA관리도가 있으며 이러한 관리 기법 들은 공정을 보다 안정적으로 관리 할 수 있도록 유지 및 예측하는데 사용 되어 진다. 본 논문에서는 일반적으로 사용되어 지는 Shewhart관리도와 공정 예측에 유리한 EWMA 관리도에 대해 연구해보고 공정변화에 민감하게 반응하는 EWMA 관리도의 적용 사례를 제시하고자 한다.

현대의 산업은 점차 분야가 다양해지고 기술이 첨단화되며, 고객의 요구사항이 복잡해지고 있다. 이에 따라 제조업에서는 초정밀, 고신뢰도가 요구되어지고 있는 실정이다. 제조업 분야의 핵심 기술인 SPC기법 중에서 누적합(CUSUM) 관리도는 공정의 작은 변화에 대해서 민감하다는 특징 때문에 첨단 산업인 반도체나 화학공정 등에서 활용도가 높은 관리도 기법이다. 하지만 복잡한 이론 체계로 인하여 사용편리성이 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 누적합 관리도의 이론적 전개에 관한 체계적인 조사연구를 통해 누적합 관리도의 복잡한 이론 체계를 이해하는데 도움이 되고자 한다.

이 논문은 미세공정변동에서 극소불량을 감지하는 관리도의 경제적 설계를 개발하 기 위한 조사연구이다. 일반적인 관리도의 설계는 통계적 설계와 경제적 설계로 구분 할 수 있다. 공정의 변동 원인에 따라 샘플의 간격(h), 샘플의 크기(n), 관리한계선(k) 등의 설계 모수를 최적접근방법으로 결정을 하는 경제적 설계의 모델을 조사하였다. 관리도의 경제적 설계는 공정의 관리이상상태를 효율적으로 감지하여 관리상태로 정상화 시키는 것에 대한 공정의 개선비용과 기대품질비용을 절약 할 수 있는 최적설 계 방안이다. 그리고 Shewhart 관리도의 X-bar 통계량으로 극소불량을 검출 하는것에 한계가 있기 때문에 Zp 통계량과 분포를 설계하여 극소불량을 빠르게 감지할 수 있는 Zp 관리도의 설계를 적용하고, 미세공정변동을 정확하게 감지할 수 있는 CUSUM 관 리도를 동시에 적용하였다. 따라서, 미세공정변동과 극소불량을 동시에 관리 할 수 있는 Zp-CUSUM 관리도의 통계적 설계 구조를 체계화 하였으며, 기존의 경제적 설계의 모델을 비교 분석하여 새 로운 경제적 설계에 대한 모델을 제안하고자 한다.

현대의 산업은 점차 분야가 다양해지고 기술이 첨단화되며, 고객의 요구사항이 복잡해지고 있다. 이에 따라 현대의 첨단산업에서 제조파트는 제조기술의 초정밀, 극소불량, 고신뢰도가 요구되어지고 있는 실정이다. 이런 제조파트의 핵심 기술인 SPC기법 중에서 누적합(CUSUM) 관리도는 공정의 작은 변화에 대해서 민감하다는 장점 때문에 첨단 산업인 반도체나 화학공정 등에서 활용도가 높은 관리도 기법이다. 하지만 복잡한 이론 체계로 인하여 사용편리성이 떨어진다는 단점이 있어서 널리 사용되지는 못 하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 누적합 관리도의 이론적 전개에 관한 체계적인 동향 분석을 통해 누적합 관리도의 복잡한 이론 체계를 이해하는데 도움을 주고 더 나아가 앞으로의 제조 기술의 방향성을 제시하고자한다.

이 논문은 공정변화를 보다 잘 감지할 수 있는 관리도의 개발동향에 주안점을 두고 있으며, 경제적 접근법으로 관리모수를 설정하여 공정관리 메카니즘을 사용하는데 있 어서 최소의 비용을 가지도록 하여 품질 향상 비용을 절감시킬 수 있는 설계 접근방 법을 조사 연구했다. 또한 CUSUM 관리도를 기존의 다양한 관리도와 결합하여 개발 된 새로운 관리도를 비교했다. 비교된 관리도의 경제적 모형설계를 통하여 공정 품질 에서의 경제적인 영향의 최적화를 위한 관리모수를 제시했다. 이는 공정평균의 이동을 감지하기 위한 결합 관리도를 개발하는 경제적설계 절차를 제시했다.

소트프웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나. 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정 이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하는 도중에 지수가중 이동 평균 관리도를 이용하여 관리 상태에 있는 자료만 가지고 정보분석을 해야 효율성이 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 추세 검정과 지수가중이동평균 관리도를 사용하 여 실제 소프트웨어 자료를 비교 분석하는 것을 목표로 하고 있다.

Software failure time presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing. For data analysis of software reliability model, data scale tools of trend analysis are developed. The methods of trend analysis are arithmetic mean test and Laplace trend test. Trend analysis only offer information of outline content. In this paper, we discuss exponentially weighted moving average chart, in measuring failure time. In control, exponentially weighted moving average chart’s uses are efficiency case of analysis with knowing information, Using real software failure time, we are proposed to use exponentially weighted moving average chart and comparative analysis of software failure time.

Based on the analysis of the defect of traditional model, this paper proposes a new control chart pattern recognition model, which includes Wavelet Analysis (WA), Principal Component Analysis (PCA), Particle Swarm Optimization (PSO) and Support Vector Machine (SVM). WA is good to eliminate noise control chart anomaly pattern recognition of the adverse effect. PCA eliminates the redundant information of data between SVM and reduces the input dimension and computational complexity. PSO algorithm optimizes the parameters of SVM and the establishment of the optimal control chart anomaly pattern classifier can solve the problem optimal parameters of SVM. The simulation results show that the model is feasible, the results are reliable. This algorithm improves the control chart abnormal state average recognition accuracy and be used in the machining process real-time monitoring.