استعمال لوحات هوتلنك المعلمية والبوتستراب اللامعلمية متعددة المتغيرات في السيطرة النوعية باستخدام المحاكاة

أسماء غالب جابر* a     ،     فهد حسين عناد b

جامعة بغداد /كلية الادارة والاقتصاد

الملخص

     تعد السيطرة النوعية من الأدوات الإحصائية الفعالة في مجال السيطرة على الإنتاجية لمراقبة ومطابقة المنتجات المصنعة للمواصفات القياسية والمعايير المعتمدة لبعض السلع والخدمات والغرض منها هو مواكبة التطور الانتاجي والصناعي في سوق العمل والمنافسة وتستعمل لوحات السيطرة النوعية في مراقبة الخصائص النوعية للعمليات الانتاجية فضلا عن الكشف عن الانحرافات غير الطبيعية في العملية الإنتاجية. حيث تم استعمال لوحات السيطرة المعلمية هوتلنك واسلوب لوحات البوتستراب متعددة المتغيرات وهي احدى الطرائق اللامعلمية التي لا تتطلب أي افتراضات حول توزيع البيانات أو تحديد حدود السيطرة في مراقبة العملية الانتاجية في كون البيانات لا تتبع التوزيع الطبيعي أو لها توزيع غير معروف ، حيث يهدف البحث الى مراقبة العملية الانتاجية من خلال عدة متغيرات في آن واحد ليعكس جودة المادة المنتجة . تم استعمال تجارب المحاكاة لمستويات معنوية مختلفة لتوضيح طريقة عمل اسلوب لوحات هوتلنك و البوتستراب متعددة المتغيرات باعتماد معيار متوسط طول المدى لبيان اداء وكفاءة الطرائق المستعملة .اظهرت النتائج ان لوحات اسلوب البوتستراب اللامعلمية كان أدائها جيد خصوصا عند مستويات معنوية ذات مدى طويل.

The Use of Multivariate Parametric Hotelling–T2 and Nonparametric Bootstrap Charts in Quality Control Using Simulation

Asma Ghalib Jaber *a        ,      Fahd Hussein Enad b

a University of Baghdad  , college of Administration and Economics.

b M.A. Student  ,University of Baghdad , college of Administration and Economics.

Abstract

Quality control is an effective statistical tool in the field of controlling the productivity to monitor and conform the manufactured products to the standard qualities and the certified criteria for some products and services . Its main purpose is to cope with the production and industrial development in the business and competition market. Quality control charts are used to monitor the qualitative properties of the production procedures in addition to detect the abnormal deviations in the production procedure. The parametric Hotelling–T2 control charts and the nonparametric multivariate Bootstrap control charts methods are used. The latter one is one of the nonparametric methods that doesn’t require any assumptions regarding the distribution of the data or determine the control limits in monitoring the production procedure when the data does not follow the normal distribution or has an unknown distribution. The aim of this paper is to monitor the production procedure throughout a number of variables simultaneously to reflect the quality of the produced material. Simulation experiments were used with deferent significance levels to illustrate the way in which the multivariate Hotelling–T2 and Bootstrap charts methods work while adopting the average range length criterion to demonstrate the performance and efficiency of the used methods. The results show that the method of nonparametric Bootstrap charts had a good performance especially at significance levels with long range.

Keywords : Quality Control, Multivariate Statistical Process Control, Multivariate Quality Control Charts, Bootstrap Control Charts, Hotelling charts.

…..تحميل الملف…..

Print Friendly, PDF & Email