[해외논문(SCI)] Fuzzy-inference-based decision-making method for the systematization of statistical process capability control

구분 : 논문 | 저자 : Young-Hwan Choi, Gun-Yeol Na, Jeongsam Yang

성과코드	2-양-A-10-1	연구기관	아주대학교
성과명	Fuzzy-inference-based decision-making method for the systematization of statistical process capability control	버전
성과형식		연구기관 연락처	jyang@ajou.ac.kr
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성과구성	This paper proposes a decision-making method based on fuzzy inference to facilitate process capability analysis based on the knowledge and experience of experts, and implement systematized statistical process capability control. Data screening is implemented in the form of a rule-based decision-making tree to perform normality testing, R- or s-control chart testing, and x-bar control chart testing on process data to determine whether a process is in a state of statistical control. After establishing the direction of the process improvement using fuzzy inference and a four-block diagram, a process with large dispersion compared to the specification is likely to experience defect leakage. This enables the process capability to be analyzed once the process has been fundamentally improved using activities to enhance its technology . Additionally, an optimal process capability index is selected using fuzzy inference by considering the degree of bias in a distribution and the differences between short- and long-term process capabilities. The feasibility of the proposed method was verified by applying it to a process for manufacturing home gas boilers. The method enables process control engineers to examine the results of the statistical analysis and the priority of the process to be improved, which are visualized in real time using a dashboard. These results are subsequently used for decision-making. Keywords: Control chart, Four-block diagram, Fuzzy inference, Process capability analysis, Process capability index, Statistical process control
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