Control Charts for Short Production Runs in Aerospace Manufacturing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Statistical process control (SPC) has been extensively used in many different industries including automotive, electronics, and aerospace, among others. SPC tools such as control charts, process capability analysis, sampling inspection, etc., have definitive and powerful impact on quality control and improvement for mass production and similar production systems. In aerospace manufacturing, however, applications of SPC tools are more challenging, especially when these tools are implemented in processes producing products of large sizes with slower production rates. For instance, following a widely accepted rule-of-thumb, about 100 units of products are required in the first phase of implementing a Shewhart type control chart. Once established, it then can be used for process control in the second phase for actual production process monitoring and control. In many aerospace production processes, however, it requires that quality control measures be in place from the time that the first unit of product is produced. Certain types of control charts for self-starting (without the first phase) and for short production runs (as few as 3 units) have been developed by researchers and practitioners. They have been tested and used in places where traditional Shewhart control charts are difficult to apply. In this work, we used Monte-Carlo simulation to study the suitability of applying <i>Q</i>-chart, one of the available self-starting control charts, in comparison with I/MR-<i>X</i> chart for short production runs. The preliminary results suggest that a combination of Cusum <i>Q</i>-chart and Cusum I/MR-<i>X</i> chart be considered for better quality monitoring and control.</div></div>
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle