Wykorzystanie zanurzania obserwacji w próbie do konstrukcji kart kontrolnych

• Autorzy: Małgorzata Kobylińska

Warianty tytułu

Using Observation Depth in a Sample to Construct Control Cards

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Sterowanie procesem produkcyjnym wymaga monitorowania obserwowanych odchyleń zmiennych diagnostycznych od wartości celowych. Podstawową rolę w działaniach sterowania jakością odgrywają karty kontrolne, które są jednym z podstawowych narzędzi statystycznej kontroli jakości. Należą do bieżących metod kontroli, jakości, a jednocześnie przy właściwym stosowaniu mają duże znaczenie przy poprawie jakości produkcji. W 1975 roku zostało wprowadzone, przez Tukey'a pojęcie zanurzania obserwacji w próbie wielowymiarowej. Miara zanurzania może być wykorzystywana do klasyfikacji obserwacji wielowymiarowych względem ich oddalenia od centralnego skupienia oraz do wykrywania i eliminacji obserwacji nietypowych. W pracy zaprezentowano wykorzystanie miary zanurzania obserwacji w próbie do konstrukcji kart kontrolnych. (abstrakt oryginalny)

EN

Controlling a production process requires monitoring of the observed deviations of diagnostic variables from target values. The fundamental role in quality control is played by control cards, which are one of the main tools of statistical quality control. They are one of ongoing quality control methods and - when used properly -are very important in improving production quality. In 1975, Tukey introduced the concept of observation depth in a multi-dimensional sample. The depth measure can be used to classify multi-dimensional observations in regard to the distance from the central cluster and to detect and eliminate atypical observations. This article presents the application of a measure of observation depth in a sample in the construction of control cards. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Karty kontrolne; Statystyczne Sterowanie Procesem; Sterowanie jakością

EN

Control charts; Statistic process control (SPC); Quality control

• Czasopismo: Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych / Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego
• Rocznik: 2012
• Tom: 13(XIII)
• Numer: nr 3
• Strony: 127--136

Twórcy

autor

Małgorzata Kobylińska

• Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie

Bibliografia

• Aczel A.D (2000) Statystyka w zarządzaniu, PWN, Warszawa.
• Bartkowiak A., (1976), An Abbreviated Method of Calculating the Mahalanobis Distance or Residua Sum of Squares in a Linear Regression Model, Applicationes Mathematicae, 15: 215-222.
• Demski T. (2010) Sterowanie jakością procesu o wielu właściwościach: wielowymiarowe karty kontrolne i inne narzędzia, www.statsoft.pl/czytelnia.html
• Greber T. (2002) Karty kontrolne przy ocenie liczbowej sterowania procesami- założenia i analiza, www.statsoft.pl/czytelnia.html
• Hamrol A. (2008) Zarządzanie jakością z przykładami, PWN, Warszawa.
• Liu R.Y, Parelius J.M., Singh K. (1999) Multivariate Analysis by Data Depth: Descriptive Statistics, Graphics and Inference, The Annals of Statistics, 27, 783-858.
• Liu R. (1995), Control Chart for Multivariate Processes, Journal of the American Statistical Association December, Vol. 90, No. 432.
• Liu, R.Y., Singh, K. and Teng, J.H. (2004) DDMA-charts: nonparametric multivariate moving average controlcharts based on data depth. Allgemeines Statisches Archiv, 88, 235-258.
• Mahalanobis P. C., (1936), On the Generalized Distance in Statistics, Proc. Nat. Inst. Sci. India, 2, 49-55.
• Płaska S. (2000) Wprowadzenie do statystycznego sterowania procesami technologicznymi, Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej, Lublin.
• Malinowska M., Wiśniewska E. (2011) Zarządzanie jakością żywności. Systemy, koncepcje, instrumenty, Difin.
• Rousseeuw P.J. , Ruts I. (1996), Bivariate Location Depth, Applied Statistics , 45, 516-526.
• Sałaciński T. (2009) SPC-statystyczne sterowanie procesami produkcji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej.
• Szkoda J. (2004) Sterowanie jakością procesów produkcyjnych. Teoria i praktyka, Wydawnictwo Uniwersytetu Warmińsko-Mazurskiego w Olsztynie.
• Tukey J.W., (1975) Mathematics and the Picturing of Data, Proceedings of the International Congress of Mathematicians, 523-531.