模糊理論應用於管制圖之建立

Abstract

統計製程管制在國際上公認可提升品質的技術，也已被廣泛地應用於包括營建業等諸多的工業界。品質管制圖為統計製程管制中主要用於監控制造或施工過程，進而判定造成製成變異的原因，用以採用可確保品質穩定之有效改善方案。傳統管制圖的主要應用的技術為X ??R(平均數-全距)、X ???S(平均數-變異數)及不合格率(P)，其包括管制中線、管制上限即下限。管制圖之管制界限係基於樣本的平均數即變異數所建立而成，而由試驗的樣本落於管制界限的位置，可用於判定製程是處於管制中或非管制的狀態。 　　然而，對?多問題而言，當樣本為語意評量的結果、模糊數值，或來自於檢測者、量測工具與製程環境存有不確定性時，管制界限則不能或無法精確地訂出。當樣本不是明確的數值時，模糊理論為處理其不確定性的良好工具。利用隸屬函數與模糊運算可用以建立較傳統管制圖更合理與彈性的模糊管制界限。本研究提出的模糊管制圖，根據模糊直方圖來判斷模糊樣本的分配情形，進而配適可能性分佈函數，並根據選用的可能性分佈函數，依照其特徵值，訂定管制限制繪製管制圖，最後並以實際的營建施工的案例來說明分析的結果，所提出的方法的有效性，以及顯示其在處理模糊資料的潛在應用。 　　而本研究提出針對可能性分佈情形配式之函數於模糊管制圖建立模式，係根據模糊分配情形選用可能性分佈函數針對其特徵值訂定管制界限，避免不論任何分配皆使用常態分配近似所產生之誤差，以及有別於先前模糊管制圖所使用線性隸屬函數，本研究提出非線性之二次曲線隸屬函數用於純模糊評定等級情況使用。

Date of Award	2015 Aug 31
Original language	Chinese
Supervisor	Nang-Fei Pan (Supervisor)