rel="nofollow" rel="nofollow" Повышение эффективности контрольной карты с помощью нечетких множеств

Повышение эффективности контрольной карты с помощью нечетких множеств

Фам Ван Тыаспирант кафедры метрологии  и стандартизации РТУ МИРЭА; Москва
e-mail: anhtutula.king@gmail.com

А.Н. Чесалинк.т.н., заведующий кафедрой компьютерной и информационной безопасности РТУ МИРЭА; Москва
 
Я.С. Гродзенскийк.т.н., доцент, доцент кафедры метрологии и стандартизации РТУ МИРЭА; Москва
 
И.В. Еманаковзаместитель начальника отдела ФГУП «ВНИИ «Центр»; Москва
 
Исследуется проблема контроля технологических процессов при наличии нечеткой информации. Рассмотрен способ формирования нечетких множеств на основе доверительных интервалов для построения нечетких контрольных карт. Сформулированы правила и алгоритмы адаптивного контроля стабильности технологических процессов производства наукоемкой продукции в нечетких средах на основе применения нечетких контрольных карт.
Ключевые слова: управление качеством, нечеткие множества, нечеткая контрольная карта, мониторинг процесса.
Литература
1.   Гродзенский С.Я. Управление качеством: учебник. – 3-е изд., М.: Проспект, 2021. – 368 с.
2.   Гродзенский С.Я., Гродзенский Я.С., Чесалин А.Н. Средства и методы управления качеством: учебное пособие. М.: Проспект, 2019. – 128 с.
3.   Чесалин А.Н., Гродзенский С.Я., Ни- лов М.Ю., Фам Ван Ты. Интеллектуальные инструменты управления качеством цифрового производства // Стандарты и качество. – 2020. – № 3. – С. 68–72.
4.   S. Senturk and N. Erginel, «Development of fuzzy X̃ – R̃ and X̃ – S̃ control charts using α-cuts», Information Sciences, vol. 179, no. 10, pp. 1542–1551, 2009.
5.   Gulbay M., Kahraman C. (2006). Development of fuzzy process control charts and fuzzy unnatural pattern analyses. Computational Statistics & Data Ana­lysis, Vol. 51, pp. 434–451.
6.   Hungshu M. and Hsien C.W. (2010). Monitor­ing imprecise fraction of nonconforming items using p control charts. Journal of Applied Statistics, Vol. 37, No. 8, pp. 1283–1297.
7.   Talebs H. and Limam M. (2002). On fuzzy and probabilistic control charts. International Journal of Production Research, Vol. 40, No. 12, pp. 2849–2863.
8.   Buckley, J.J. (2005). Fuzzy statistics: regression and prediction. Soft Computing, 9(10), 769–775.  doi:10.1007/s00500-004-0453-9.
9.   Chang, D.Y. Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP, European Journal of Operational Research 95 (1996) 649– 655.
10. Marimuthu G., Ramesh Dr.G., On Moderate Fuzzy Analytic Hierarchy Process Pairwise Comparison Model, International Journal of Science and Research (IJSR) ISSN (Online): 2319-7064 Index Copernicus Value (2013): 6.14.
DOI: 10.34214/2312-5209-2021-30-2-37-43

Back to top