การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแผนภูมิควบคุมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักสำหรับการแจกแจงปรกติ
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแผนภูมิควบคุม 4 ชนิด ได้แก่ แผนภูมิควบคุมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักแบบเลขชี้กำลังสองชั้น (DEWMA) แผนภูมิควบคุมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักแบบทั่วไปสองชั้น (DGWMA) แผนภูมิควบคุมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักแบบเลขชี้กำลังไฮบริด (HEWMA) และแผนภูมิควบคุมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักแบบเลขชี้กำลังตอบสนองขั้นต้นอย่างรวดเร็วปรับแก้ (MFIR-EWMA) เมื่อข้อมูลมีการแจกแจงปรกติ โดยจำลองข้อมูลที่ศึกษาด้วยวิธีมอนติคาร์โล และในแต่ละสถานการณ์ทดลองซ้ำ 10,000 ครั้ง โดยกำหนดปัจจัยที่ศึกษาดังนี้ ขนาดตัวอย่าง (n) ในแต่ละกลุ่มย่อยเท่ากับ 3, 5, 10, 15 และ 20 ขนาดการเปลี่ยนแปลงของค่าเฉลี่ยกระบวนการ (δ) เท่ากับ 0.3, 0.5, 1 และ 2 ซึ่งเกณฑ์ในการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแผนภูมิควบคุมในงานวิจัยนี้ คือ ค่าความยาววิ่งเฉลี่ยเมื่อกระบวนการออกนอกการควบคุม (ARL1) ผลการวิจัยพบว่า แผนภูมิควบคุม DGWMA มีแนวโน้มให้ประสิทธิภาพในการตรวจพบการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยของกระบวนการดีที่สุดในทุกสถานการณ์ และเมื่อขนาดการเปลี่ยนแปลงของค่าเฉลี่ยกระบวนการมีค่ามากขึ้น (δ = 1, 2) แผนภูมิควบคุมทั้ง 4 ชนิด มีแนวโน้มให้ประสิทธิภาพในการตรวจพบการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยของกระบวนการไม่แตกต่างกันในทุกขนาดตัวอย่าง
Article Details
เอกสารอ้างอิง
Shewhart, W.A., 1924, Economic Control of Quality Manufactured Product, Van Nostrand Reinhold, Princeton, 482 p.
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)
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)
Roberts, S.W., 1959, Control chart tests based on geometric moving averages, Technometrics 42: 97-102.
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.
Steiner, S.H., 1999, EWMA control charts with time-varying control limits and fast initial response, J. Qual. Technol. 31: 75-86.
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.
Chiu, W.C., 2009, Generally weighted moving average control charts with fast initial response features, J. Appl. Stat. 36: 255-275.
Haq, A., 2013, A new hybrid exponentially weight moving average control chart for monitoring process mean, Qual. Reliab. Engng. Int. 29: 1015-1025.
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.
Haq, A., 2017, A new hybrid exponentially weight moving average control chart for monitoring process mean: Discussion, Qual. Reliab. Engng. Int. 33: 1629-1631
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)
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.
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
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.
