一個新自相關性製程監控方法之研究

Abstract

傳統管制圖的建構，常假設製程觀察值是具獨立性，然而實務上卻有許多情形違背此假設。此類不具獨立性的自相關性製程資料文獻中，對於製程平均值發生跳階偏移(step shift)的研究遠多於製程平均值發生緩慢偏移(trend shift)。本研究的目的即是針對自相關性製程之純噪音(white noise)平均值發生跳階偏移導致製程緩慢移動至新水準的問題上，提出一個不監控預測誤差(forecast error)的新方法，而是直接使用管制圖來監控原始資料。經由統計模擬，可證實所提出的方法，對某些常發生的自相關性製程之純噪音平均值發生跳階偏移導致製程緩慢移動至新水準有不錯的偵測力。