| المستخلص: |
المساهمة الكبيرة لنظرية المجموعات الفازية (Fuzzy Sets Theory) تكمن في مقدرتها على تمثيل البيانات الغامضة. المنطق الفازي (Fuzzy Logic) يقدم منهجية أساسية للتعامل مع الحالات التي تكون غامضة أو الغير معرفة (محددة) بشكل جيد. البيانات اللغوية (Linguistic Data) يتم تحويلها إلى قيم عددية قبل حساب حدود المراقبة. بعض المساهمة لخرائط المراقبة الفازية تعتمد على طرق التحويل الفازية والتي تتم باستخدام قطع (α- cut) α لتوفير القدرة على تحديد دقة الفحص حيث القيم العليا من α تعطي دقة فحص أعلى (Gulbay and Kahraman, 2007). في هذه الدراسة يتم المقارنة بين المداخل المختلفة لإنشاء خرائط مراقبة الجودة الإحصائية التقليدية والفازية للمتغيرات في حالة متغير واحد وذلك على أساس معياري عدد العينات تحت المراقبة ومتوسط طول الدورة ARL (Average Run Length). وقد توصلت الدراسة إلى أن المدخل الفازي يعد أفضل وأدق لبعض خرائط مراقبة الجودة للمتغيرات. \
The major contribution of fuzzy set theory lies in its capability of representing vague data. Fuzzy logic offers a systematic base to deal with situations, which are ambiguous or not well defined. Linguistic data are transformed into numeric values before control limits are calculated Some contributions to fuzzy control charts based on fuzzy transformation methods are made by the use of a-cut to provide the ability of determining the tightness of the inspection: the higher the value of a the tighter inspection (GQlbay and Kahraman ,2007). In this study is to compare between different approaches to construct traditional statistical quality control and fuzzy quality control charts for variables in the case of one variable based on two criteria number of samples under control and average run length (ARL). The study reached that the fuzzy approaches is the best and the most accurate for some quality control charts for variables. \
|
