On the multivariate process capability vector in fuzzy environment

سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 140

فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_IJFS-13-5_009

تاریخ نمایه سازی: 24 خرداد 1401

چکیده مقاله:

The production of a process is expected to meet customer demands, specifications or engineering tolerances. The ability of a process to meet these expectations is expresed as a single number using a process capability index. When the quality of the products relates to more than one characteristic, multivariate process capability indices are applied. As it is known, in some circumstances we are faced with imprecise data. So, fuzzy logic is engaged to deal with them. In this article, the specification limits and the target value of each characteristic and also, the data gathered from the process are assumed to be imprecise and a new fuzzy multivariate capability vector is introduced. As a whole, the present article provides a research of the application of fuzzy logic in multivariate capability vector.

کلیدواژه ها:

Multivariate normal distribution ، Multivariate process capability vector ، Fuzzy logic ، Triangular fuzzy matrix ، Fuzzy linear equation system ، Ranking function

نویسندگان

Zainab Abbasi Ganji

Department of Statistics, Faculty of Mathematical Sciences, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran

Bahram Sadeghpour Gildeh

Department of Statistics, Faculty of Mathematical Sciences, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • M. A. Basaran, Calculating fuzzy inverse matrix using fuzzy linear ...
  • K. S. Chen and W. L. Pearn, Capability indices for ...
  • M. Dehghan, M. Ghatee and B. Hashemi, Inverse of a ...
  • P. Fortemps and M. Roubens, Ranking and defuzzification methods based ...
  • J. E. Jackson, Quality control methods for two related variables, ...
  • I. Kaya and C. Kahraman, Fuzzy process capability analyses: An ...
  • I. Kaya and C. Kahraman, Fuzzy robust process capability indices ...
  • I. Kaya and C. Kahraman, Development of fuzzy process accuracy ...
  • A. Parchami, M. Mashinchi and H. R. Maleki, Fuzzy confidence ...
  • A. Parchami and M. Mashinchi, Fuzzy estimation for process capability ...
  • A. Parchami, B. Sadeghpour Gildeh, M. Nourbakhsh and M. Mashinchi, ...
  • W. L. Pearn, S. Kotz and N. L. Johnson, Distributional ...
  • B. Sadeghpour Gildeh, Comparison of and process capability indices in ...
  • B. Sadeghpour Gildeh, Measurement error effects on the performance of ...
  • B. Sadeghpour Gildeh and V. Moradi, Fuzzy tolerance region and ...
  • H. Shahriari and M. Abdollahzadeh, A new multivariate process capability ...
  • J. J. H. Shiau, C. L. Yen, W. L. Pearn ...
  • L. A. Zadeh, Fuzzy sets, Information and Control, ۸ (۱۹۶۵), ...
  • M. Zhang, G. A. Wang, H. E. Shuguang and H. ...
  • نمایش کامل مراجع