การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแผนภูมิควบคุมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักสำหรับการแจกแจงปรกติ

Main Article Content

เนตรทราย บัวพิมพ์
จุฑาภรณ์ สินสมบูรณ์ทอง
ธิดาพร ศุภภากร

Abstract

The objective of this research was to compare the efficiencies of four control charts – double exponentially weighted moving average (DEWMA), double generally weighted moving average (DGWMA), hybrid exponentially weighted moving average (HEWMA) and modified exponentially weighted moving mean shift (δ) was equal to 0.3, 0.5, 1 and 2. The criterion for efficiency comparison was out-of-control average run length (ARL1). The results showed that DGWMA control chart tended to be the best control chart for detection of process mean shift for all situations. In addition, four control charts tended to have no difference efficiency for detection of process mean shift when the sizes of process mean shift were large (δ = 1, 2) for all sample sizes.

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

Section
วิทยาศาสตร์กายภาพ
Author Biographies

เนตรทราย บัวพิมพ์

ภาควิชาสถิติ คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ แขวงลาดยาว เขตจตุจักร กรุงเทพมหานคร 10900

จุฑาภรณ์ สินสมบูรณ์ทอง

ภาควิชาสถิติ คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ แขวงลาดยาว เขตจตุจักร กรุงเทพมหานคร 10900

ธิดาพร ศุภภากร

ภาควิชาสถิติ คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ แขวงลาดยาว เขตจตุจักร กรุงเทพมหานคร 10900

References

[1] Shewhart, W.A., 1924, Economic Control of Quality Manufactured Product, Van Nostrand Reinhold, Princeton, 482 p.
[2] Jareonsiri, T., 2011, Comparison of Efficiency in Detecting Mean Shift between Shewhart Control Chart and Nonparametric Arcsine EWMA Sign Control Chart, Bachelor Projects, Burapha University, Chonburi, 35 p. (in Thai)
[3] Ketchart, P., 2011, Comparison of Efficiency between Shewhart Control Chart and Nonparametric EWMA Sign Control Chart, Bachelor Projects, Burapha University, Chonburi, 27 p. (in Thai)
[4] Roberts, S.W., 1959, Control chart tests based on geometric moving averages, Technometrics 42: 97-102.
[5] Shamma, S.E. and Shamma, A.K., 1992, Development and evaluation of control charts using double exponentially weighted moving averages, Int. J. Qual. Reliabil. Manage. 9: 18-25.
[6] Steiner, S.H., 1999, EWMA control charts with time-varying control limits and fast initial response, J. Qual. Technol. 31: 75-86.
[7] Sheu, S.H. and Lin, T.C., 2003, The generally weighted moving average control chart for detecting small shifts in the process mean, Qual. Eng. 16: 209-231.
[8] Chiu, W.C., 2009, Generally weighted moving average control charts with fast initial response features, J. Appl. Stat. 36: 255-275.
[9] Haq, A., 2013, A new hybrid exponentially weight moving average control chart for monitoring process mean, Qual. Reliab. Engng. Int. 29: 1015-1025.
[10] Haq, A., Brown, J. and Moltchanova. E., 2014, Improved fast initial response features for reliability exponentially weighted moving average and cumulative sum control charts, Qual. Engng. Int. 30: 697-710.
[11] Haq, A., 2017, A new hybrid exponentially weight moving average control chart for monitoring process mean: Discussion, Qual. Reliab. Engng. Int. 33: 1629-1631
[12] Maisombun, P., Hongkummeaung, J. and Sinsomboonthong, J., 2017, Efficiency comparison of control charts in detection of process mean shift for normal distribution, Thai Sci. Technol. J. 25: 907-917. (in Thai)
[13] Aslam, M., Azam, M. and Jun, C.H., 2014, New attributes and variables control charts under repetitive sampling, Ind. Eng. Manag. Syst. 13: 101-106.
[14] Aslam, M., Azam, M. and Jun, C.H., 2014, A new exponentially weighted moving average sign chart using repetitive sampling, J. Process Control. 24: 1149-1153
[15] Azam, M., Aslam, M. and Jun, C.H., 2015, Designing of a hybrid exponentially weighted moving average control chart using repetitive sampling, Int. J. Adv. Manuf. Technol. 77: 1927-1933.