resume jurnal pengendalian kualitas n.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
RESUME JURNAL PENGENDALIAN KUALITAS PowerPoint Presentation
Download Presentation
RESUME JURNAL PENGENDALIAN KUALITAS

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 7

RESUME JURNAL PENGENDALIAN KUALITAS - PowerPoint PPT Presentation


  • 266 Views
  • Uploaded on

RESUME JURNAL PENGENDALIAN KUALITAS. Bastian Edward T 3333081560. Perbandingan Sistem Mahalanobis-Taguchi ke Standar Metode statistik untuk Deteksi Cacat. Abstrak .

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about 'RESUME JURNAL PENGENDALIAN KUALITAS' - tavon


Download Now An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
resume jurnal pengendalian kualitas

RESUME JURNAL PENGENDALIAN KUALITAS

Bastian Edward T

3333081560

perbandingan sistem mahalanobis taguchi ke standar metode statistik untuk deteksi cacat

Perbandingan Sistem Mahalanobis-Taguchi ke StandarMetode statistik untuk Deteksi Cacat

Abstrak.

Sistem Mahalanobis-Taguchi merupakan metode diagnosis dan peramalan data multivariat.jarak Mahalanobis adalah ukuran didasarkan pada korelasi antara variabel dan berbedapola-pola yang dapat diidentifikasi dan dianalisis sehubungan dengan dasar atau kelompok referensi. menyajikan perbandingan Sistem Mahalanobis-Taguchi dan standar statistikTeknik untuk deteksi cacat dengan mengidentifikasi kelainan. Tujuan dari penelitian ini adalah untukmenyediakan sebuah metode untuk deteksi cacat dengan alpha diterima(kemungkinan tipe I) dan beta(Kemungkinan tipe II) kesalahan.

pendahuluan

Pendahuluan

Sistem Mahalanobis-Taguchi (MTS) adalah pengenalan pola teknologi yang membantu dalamkuantitatif keputusan dengan membangun sebuah skala pengukuran multivarian menggunakan data analitikmetode. Tujuan utama dari MTS adalah untuk membuat prediksi yang akurat dalam sistem multidimensidengan membangun skala pengukuran (Taguchi dan Jugulum, 2002). Pola pengamatan disistem multidimensi sangat bergantung pada struktur korelasi dari variabel-variabel dalamsistem. Orang bisa membuat keputusan yang salah tentang pola jika variabel masing-masing memandang secara terpisahtanpa mempertimbangkan struktur korelasi. Untukmembangun skala pengukuran multidimensi,adalah penting untuk memiliki mengukur jarak.pengendalian proses statistik, itu account untuk korelasi antara variabel prediktor dan memungkinkan untukalpha ditetapkan pengguna risiko pilihan. Batas-batas ditentukan dari data ini proses yang stabil digunakan saatmengevaluasi kinerja grafik pada empat set simulasi data.

hasil perhitungan statistik

HasilperhitunganStatistik

500 pengamatan disimulasikan dari distribusi normal multivariat dengan kunjungan untukfrekuensi yang sama tetapi empat ukuran yang berbeda: 0,5, 1,5, 2,5, dan 3,5 standar deviasi. Wisatabisa menjadi salah satu dari empat jenis: vektor outlier, outlier variabel individu, vektor pergeseran atau individuvariabel pergeseran.

Table 1 Alpha and beta risk using a standard statistical approach

Alpha Beta

Production data 3.33% N/A

0.5 sigma shift 2.05% 21.10%

1.5 sigma shift 2.03% 26.67%

2.5 sigma shift 2.29% 10.67%

3.5 sigma shift 1.89% 10.93%

hasil perhitungan mahalanobis taguchi system

HasilperhitunganMahalanobis-Taguchi System

Menggunakan data yang sama persis terdiri dari 500 observasi dengantujuh belas variabel, Mahalanobis jarak dihitung untuk menentukan pengamatandianggap cacat.

Table 3 Alpha and beta risk using Mahalanobis Distance

Alpha Beta

Production data 3.35% N/A

0.5 sigma shift 2.00% 21.20%

1.5 sigma shift 2.60% 0.00%

2.5 sigma shift 4.40% 0.20%

3.5 sigma shift 1.80% 0.60%

referensi

Referensi

[1] Asada M. (2001), Wafer yield prediction by the Mahalanobis-Taguchi system; IIE Transactions; 25-

28.

[2] Chatfield C., Collins A.J.(1980), Introduction to Multivariate analysis; Chapman and Hall, London.

[3] Cudney E., Hong J., Jugulum R., Paryani K., Ragsdell K., Taguchi G. (2007), An evaluation of

Mahalanobis-Taguchi system and neural network for multivariate pattern recognition; Journal of

Industrial and Systems Engineering 1(2); 139-150.

[4] Cudney E., Paryani K., Ragsdell K. (2006), Applying the Mahalanobis-Taguchi system to vehicle

handling; Concurrent Engineering: Research & Applications 14(4); 343-354.

kesimpulan

Kesimpulan

Pendekatan statistik standar dan hasil Mahalanobis jarak alpha risiko yang sama untukdata produksi dan empat tingkat pergeseran sigmaPendekatan statistik standar dan hasil Mahalanobis jarak alpha risiko yang sama untukdata produksi dan empat tingkat pergeseran sigma. Namun, hasil jarak Mahalanobis dalamPerbandingan SistemMahalanobis-Taguchi ke perhitunganstatistikpenurunan tajam dalam risiko beta sebagai peningkatan sigma bergeser sambil menunjukkan peningkatan risiko alfadalam beberapa kasus. Keuntungan dariteknik statistik didasarkan adalah bahwa "tuning" adalah otomatis, sebuah persentil dari distribusi adalahdipilih.Sebaliknya, MTS menyediakan skala pengukuranmultivariat sistem yang menggunakan ruang Mahalanobis yang berisi berarti, deviasi standar dankorelasi. Pengurangan dimensi di MTS didasarkan pada kemampuan skala untuk mengukurluar ruang Mahalanobis kondisi. Perbedaan utama antara lain PCA dan MTS adalahmenggunakan array ortogonal dalam MTS untuk mengurangi dimensi dalam hal variabel asli. Pengurangan dimensi didasarkan pada jarak Mahalanobisdan sinyal-to-noise (S / N) rasio.