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語言 |
| DC.contributor | 工業管理研究所 | zh_TW |
| DC.creator | 王亞倫 | zh_TW |
| DC.creator | Wang Yahlun | en_US |
| dc.date.accessioned | 2000-6-20T07:39:07Z | |
| dc.date.available | 2000-6-20T07:39:07Z | |
| dc.date.issued | 2000 | |
| dc.identifier.uri | http://ir.lib.ncu.edu.tw:88/thesis/view_etd.asp?URN=87426001 | |
| dc.contributor.department | 工業管理研究所 | zh_TW |
| DC.description | 國立中央大學 | zh_TW |
| DC.description | National Central University | en_US |
| dc.description.abstract | 統計製程管制一直是工業界提升產品品質的重要工具之一，這些被提出的管制方法中，主要包含蕭華特(Shewhart)、累積和(CUSUM)、指數加權移動平均(EWMA)等管制圖，但以上這些管制圖卻只能針對製程中的單一個品質特性作個別監控，無法同時對數個品質特性作監控，然而目前的產品功能越來越多，製程的複雜度也日漸提升，而且這些製程或品質變數並不完全獨立，因此，如果把這些變數視為獨立而分別監控，會增加誤判的機率，所以探討及發展多變量管制的方法有其必要性。
目前有相當多學者利用單變量管制圖的觀念，衍生出不同的多變量管制圖，其中又以 Hotelling’’s T2最常被討論，其主要是透過製程或產品特性的變數產生綜合性的統計量，再由此統計量判斷是否脫離管制範圍，藉此找出異常值，但當異常值發生時，無法藉由此綜合統計量辨識出到底是由哪些變數所造成，對使用者來說並不實用，因此在建立多變量管制圖時，應一併考量當異常值發生時，應如何診斷此異常值，如此一來，對使用者而言才能算是真正有用的偵測工具。
本研究的目的在於發展一套多變量管制圖的診斷方法；首先運用複迴歸分析的方法，藉由歷史資料建立一套能有效代表系統的模式，並利用此模式來監控往後的製程；如此，當日後所生產的產品脫離管制外時，便可很清楚的研判到底是由哪些變數所造成，也可瞭解目前製程的穩定是否有所改變。 | zh_TW |
| DC.subject | 多變量管制圖 | zh_TW |
| DC.subject | 管制圖 | zh_TW |
| DC.subject | 迴歸分析 | zh_TW |
| DC.subject | 殘差 | zh_TW |
| DC.subject | 主成分分析 | zh_TW |
| DC.subject | Multivariate variables control chart | en_US |
| DC.subject | control chart | en_US |
| DC.subject | regression analysis | en_US |
| DC.subject | residual | en_US |
| DC.subject | principal component analysis | en_US |
| DC.title | 診斷多變量管製圖之研究 | zh_TW |
| dc.language.iso | zh-TW | zh-TW |
| DC.type | 博碩士論文 | zh_TW |
| DC.type | thesis | en_US |
| DC.publisher | National Central University | en_US |