In most applications, parametric monitoring schemes are used to monitor the majority of industrial and nonindustrial processes in order to improve the quality of the outputs or services. However, parametric monitoring schemes are known to underperform when the normality assumption is not met or when there is not enough information about the symmetry or asymmetry nature of the process underlying distribution. Hence, in this paper, a new nonparametric Phase II Shewhart-type double-sampling (DS) monitoring scheme based on the precedence statistic is proposed in order to efficiently monitor quality processes when the underlying process distribution departs from normality. The performance is investigated using the average run length (ARL), standard deviation of the run length (SDRL), expected ARL (EARL) and expected average number of observations to signal (EANOS), and the average sample sizes (ASS) metrics. The latter metrics are computed using Monte Carlo simulation and exact formulae. In general, it is shown that the new DS precedence scheme outperforms the existing basic Shewhart precedence scheme with and without supplementary runs rules in many situations. A real-life illustrative example based on a filling process of milk bottles is provided to demonstrate the application and implementation of the new DS precedence monitoring scheme.

中文翻译：

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用于检测位置参数中的未知偏移的无分布双采样优先监控方案

在大多数应用中，参数监控方案用于监控大多数工业和非工业过程，以提高输出或服务的质量。然而，当不满足正态性假设或当没有足够的关于潜在分布过程的对称性或不对称性的信息时，参数监测方案的表现会不佳。因此，在本文中，提出了一种基于优先统计的新的非参数 II 期休哈特型双采样 (DS) 监测方案，以便在潜在过程分布偏离正态时有效地监测质量过程。使用平均运行长度 (ARL)、运行长度的标准偏差 (SDRL) 来研究性能，预期 ARL (EARL) 和预期平均观测数 (EANOS)，以及平均样本量 (ASS) 指标。后面的指标是使用蒙特卡罗模拟和精确公式计算的。总的来说，新的 DS 优先方案在许多情况下都优于现有的基本 Shewhart 优先方案，有和没有补充运行规则。提供了一个基于牛奶瓶灌装过程的真实示例，以演示新的 DS 优先监控方案的应用和实施。结果表明，在许多情况下，新的 DS 优先方案优于现有的基本 Shewhart 优先方案，有和没有补充运行规则。提供了一个基于牛奶瓶灌装过程的真实示例，以演示新的 DS 优先监控方案的应用和实施。结果表明，在许多情况下，新的 DS 优先方案优于现有的基本 Shewhart 优先方案，有和没有补充运行规则。提供了一个基于牛奶瓶灌装过程的真实示例，以演示新的 DS 优先监控方案的应用和实施。