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A class of distribution-free one-sided Cucconi schemes for joint surveillance of location and scale parameters and their application in monitoring cab services
Computers & Industrial Engineering ( IF 6.7 ) Pub Date : 2020-10-01 , DOI: 10.1016/j.cie.2020.106625
Zhi Song , Amitava Mukherjee , Guihong Tao

Abstract Simultaneous distribution-free surveillance (SDFS) of location and scale parameters of a process based on a single plotting statistic has emerged as a prevalent research issue in the past seven years. Most of the SDFS schemes are, however, appropriate for monitoring two-sided shifts in location-scale. In monitoring service quality or time to an event, among others, decreasing process median or variability are usually considered as a process improvement and not something to worry about in practice. We only desire to have a quick signal when there is an increase in the median or scatter as they refer to a deterioration in the process quality. On the contrary, in network traffic surveillance, a decrease in process variability could be a matter of concern as it may result in network congestion where a decreasing shift may be of more interest. In such instances, specific one-sided shifts are of more importance, and a one-sided SDFS scheme would be more appropriate than traditional two-sided schemes. In this article, we propose several Shewhart-Cucconi type SDFS schemes for jointly monitoring one-sided deviations in location or scale or both parameters of a process. We discuss the implementation steps and establish the in-control robustness of the new surveillance plans. We compare proposed schemes with existing one-sided Shewhart-Lepage type schemes using run-length properties. Numerical results substantiate that the proposed schemes perform quite well in many cases. We explain the application of newly designed schemes in surveillance of waiting time during a taxi ride in some cities.

中文翻译:

一类用于联合监测位置和尺度参数的无分布单面Cucconi方案及其在出租车服务监测中的应用

摘要 在过去七年中,基于单一绘图统计的过程位置和尺度参数的同时无分布监测 (SDFS) 已成为一个普遍的研究问题。然而,大多数 SDFS 方案适用于监测位置尺度的两侧偏移。在监控服务质量或事件发生时间等过程中,降低流程中位数或可变性通常被视为流程改进,在实践中无需担心。我们只希望在中值或散点增加时获得快速信号,因为它们指的是过程质量的恶化。相反,在网络流量监控中,过程可变性的减少可能是一个值得关注的问题,因为它可能导致网络拥塞,而减少转移可能更受关注。在这种情况下,特定的单侧偏移更为重要,单侧 SDFS 方案比传统的两侧方案更合适。在本文中,我们提出了几种 Shewhart-Cucconi 类型的 SDFS 方案,用于联合监测过程的位置或规模或这两个参数的单边偏差。我们讨论了实施步骤并建立了新监测计划的可控稳健性。我们使用游程属性将提议的方案与现有的单边 Shewhart-Lepage 类型方案进行比较。数值结果证实,所提出的方案在许多情况下都表现得很好。我们解释了新设计的方案在一些城市出租车等候时间监控中的应用。单边 SDFS 方案比传统的双边方案更合适。在本文中,我们提出了几种 Shewhart-Cucconi 类型的 SDFS 方案,用于联合监测过程的位置或规模或这两个参数的单边偏差。我们讨论了实施步骤并建立了新监测计划的可控稳健性。我们使用游程属性将提议的方案与现有的单边 Shewhart-Lepage 类型方案进行比较。数值结果证实,所提出的方案在许多情况下都表现得很好。我们解释了新设计的方案在一些城市出租车等候时间监控中的应用。单边 SDFS 方案比传统的双边方案更合适。在本文中,我们提出了几种 Shewhart-Cucconi 类型的 SDFS 方案,用于联合监测过程的位置或规模或这两个参数的单边偏差。我们讨论了实施步骤并建立了新监测计划的可控稳健性。我们使用游程属性将提议的方案与现有的单边 Shewhart-Lepage 类型方案进行比较。数值结果证实,所提出的方案在许多情况下都表现得很好。我们解释了新设计的方案在一些城市出租车等候时间监控中的应用。我们提出了几种 Shewhart-Cucconi 类型的 SDFS 方案,用于联合监测过程的位置或规模或这两个参数的单侧偏差。我们讨论了实施步骤并建立了新监测计划的可控稳健性。我们使用游程属性将提议的方案与现有的单边 Shewhart-Lepage 类型方案进行比较。数值结果证实,所提出的方案在许多情况下都表现得很好。我们解释了新设计的方案在一些城市出租车等候时间监控中的应用。我们提出了几种 Shewhart-Cucconi 类型的 SDFS 方案,用于联合监测过程的位置或规模或这两个参数的单侧偏差。我们讨论了实施步骤并建立了新监测计划的可控稳健性。我们使用游程属性将提议的方案与现有的单边 Shewhart-Lepage 类型方案进行比较。数值结果证实,所提出的方案在许多情况下都表现得很好。我们解释了新设计的方案在一些城市出租车等候时间监控中的应用。数值结果证实,所提出的方案在许多情况下都表现得很好。我们解释了新设计的方案在一些城市出租车等候时间监控中的应用。数值结果证实,所提出的方案在许多情况下都表现得很好。我们解释了新设计的方案在一些城市出租车等候时间监控中的应用。
更新日期:2020-10-01
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