以類神經網路偵測多變量製程變異性變化之管制程序

A Neural Network-Based Control Procedure for Detecting Changes in Process Variability of Multivariate Process

李銘鈞(Ming-Chiun Lee)

指導教授 ： 鄭春生

元智大學/工程學院/工業工程與管理學系/碩士(1998年)

摘要

當一個製程具有多個相關的品質特性同時影響一個產品之品質時，稱之為多變量的品質管制問題。目前大多數產業都已邁入自動化生產，利用自動檢測系統同時偵測多個品質特性變異的管制技術，將是未來品質管制之趨勢。
在多變量的製程管制領域中，過去已有多位學者提出以統計為基礎之管制程序，但大多數都偏重在平均值的偵測。本研究利用類神經網路之技術發展一個新的管制法，用來偵測製程變異性之變化。我們提出一個數據轉換程序，使類神經網路可適用於不同樣本大小及不同共變異數矩陣之製程數據。
本研究利用平均連串長度來評估類神經網路之偵測效益。模擬評估結果顯示，本研究之管制法可以比傳統管制法更快偵測到異常，此顯示類神經網路具有較佳之偵測能力。

關鍵字

多變量統計製程管制 ； 類神經網路 ； 平均連串長度

並列摘要

There are many situations in which the simultaneous control of two or more related quality characteristics is necessary. Quality-control problems in which several related variables are of interest are called multivariate quality-control problems. Various types of quality control charts have been proposed to monitor the average or variability of a multivariate process.
In this research, a neural network-based control procedure was developed to monitor the multivariate process variability. A data transformation procedure was proposed so that the neural network can be applied to various sample sizes or variation of covariance matrices.
Neural network-based control procedure and traditional multivariate quality control method were compared based on the average run length (ARL). Results of simulation study indicate that neural network is better than traditional multivariate quality control method, especially in detecting small changes of process variability.

並列關鍵字

Multivariate quality control ； Neural networks ； Average run length

參考文獻

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