Economic Design of and<i>R</i>Charts Under Weibull Shock Models
Notice bibliographique
Résumé
This article considers the problem of a continuous production process, whose mean and variance are simultaneously monitored by and R control charts, respectively. The product variable quality characteristic is assumed to be normally distributed and the process is subject to two independent assignable causes (such as, tool wear-out, overheating, or vibration). One changes the process mean and the other the process variance. The occurrence of one kind of the assignable causes does not preclude the occurrence of the other kind. The occurrence times of the assignable causes are described by Weibull distributions having increasing failure rates. A cost model is developed for determining the economic design parameters. A non uniform decreasing sampling interval scheme is adopted to incorporate the effects of process deterioration. A two-step search procedure is employed to determine the economically optimum design parameters. The relative contribution of this article over the results obtained in Costa (1993 Costa , A. F. B. ( 1993 ). Joint economic design of and R control charts for process subject to two independent assignable causes . IIE Trans. 25 : 27 – 33 .[Taylor & Francis Online], [Web of Science ®] , [Google Scholar]) is addressed. This article introduces a few new assumptions and provides some theoretical derivations and results. These results may serve as readily available references for future studies. The article shows through numerical examples that ignoring the true (by assumption) Weibull shock model and incorrectly assuming exponential distributions of times to occurrences of assignable causes (and using constant sampling schemes), results in sizeable cost penalties. A sensitivity analysis of the model with respect to Weibull distribution parameters is performed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».