An Adaptive Multivariate Functional EWMA Control Chart

EWMA图表 多元统计 控制图 计算机科学 图表 统计 数学 计量经济学 过程(计算) 操作系统
作者
Christian Capezza,Giovanna Capizzi,Fabio Centofanti,Antonio Lepore,Biagio Palumbo
出处
期刊:Cornell University - arXiv
标识
DOI:10.48550/arxiv.2403.03837
摘要

In many modern industrial scenarios, the measurements of the quality characteristics of interest are often required to be represented as functional data or profiles. This motivates the growing interest in extending traditional univariate statistical process monitoring (SPM) schemes to the functional data setting. This article proposes a new SPM scheme, which is referred to as adaptive multivariate functional EWMA (AMFEWMA), to extend the well-known exponentially weighted moving average (EWMA) control chart from the univariate scalar to the multivariate functional setting. The favorable performance of the AMFEWMA control chart over existing methods is assessed via an extensive Monte Carlo simulation. Its practical applicability is demonstrated through a case study in the monitoring of the quality of a resistance spot welding process in the automotive industry through the online observations of dynamic resistance curves, which are associated with multiple spot welds on the same car body and recognized as the full technological signature of the process.
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