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盧鑫理 教授(工業管理與經營資訊學系)

研究領域

  • Statistical Process Control
  • Quality Production Management
  • Business Intelligence
  • Fuzzy Forecasting

 

研究重要發現

利用Single管制圖,同時監控製程平均與變異已成為焦點,發現其在製程平均與變異增減的監控上更有效率。本人利用Auxiliary Information提出AIB-MaxGWMA極大化廣泛加權移動平均管制圖,以同時監控製程平均數與變異數,並提高微小偏移的監控能力。另外,考慮輔助變數Single管制圖的經濟統計設計,結合成本模式及二次損失函數的觀念,不但可以達到管制圖在統計的要求,亦兼顧到經濟上的績效。

 

研究貢獻

面對不同的製造環境,品質特性可以是自我相關、非常態母體、已知的特定分配或未知的任何分配。Statistical Process Control利用統計方法,建立管制圖以追蹤製程品質特性,達到改善製程、穩定品質的目的。針對製程小偏移的偵測,本人考量Auxiliary Information,透過設計參數與調整參數的配置,建立AIB-MaxGWMA極大化廣泛加權移動平均管制圖,並結合成本模式及Taguchi 損失函數,利用數值分析,比較製程因特殊原因而失控的平均連串長度,及最小成本考量下的最佳決策變數。AIB-MaxGWMA管制圖確實有效提高偵測製程小偏移的能力,另在成本的考量下,決定最佳管制圖參數。此重要結果不論在學術研究或實務應用,具有一定的參考價值。

 
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