Change search
ReferencesLink to record
Permanent link

Direct link
Non-parametric Statistical Process Control: Evaluation and Implementation of Methods for Statistical Process Control at GE Healthcare, Umeå
Umeå University, Faculty of Science and Technology, Department of Mathematics and Mathematical Statistics.
2015 (English)Independent thesis Advanced level (professional degree), 20 credits / 30 HE creditsStudent thesisAlternative title
Icke-parametrisk Statistisk Processtyrning : Utvärdering och Implementering av Metoder för Statistisk Processtyrning på GE Healthcare, Umeå (Swedish)
Abstract [en]

Statistical process control (SPC) is a toolbox to detect changes in the output of a process distribution. It can serve as a valuable resource to maintain high quality in a manufacturing process. This report is based on the work on evaluating and implementing methods for SPC in the process of chromatography instrument manufacturing at GE Healthcare, Umeå. To handle low volume and non-normally distributed process output data, non-parametric methods are considered. Eight control charts, three for for Phase I analysis, and five for Phase II analysis, are evaluated in this study. The usability of the charts are assessed based on ease of interpretation and the performance to detect distributional changes. The later is evaluated with simulations.

The result of the project is the implementation of the RS/P-chart, suggested by Capizzi et al (2013), for Phase I analysis. Of the considered Phase I methods (and simulation scenarios), the RS/P-chart has the highest overall probability, of detecting a variety of distributional changes. Further, the RS/P-chart is easily interpreted, facilitating the analysis. For Phase II analysis, the use of two control charts, one based on the Mann-Whitney U statistic, suggested by Chakraborti et al (2008), and one on the Mood test statistic for dispersion, suggested by Ghute et al (2014), have been implemented. These are chosen mainly based on the ease of interpretation. To reduce the detection time for changes in the process distribution, the change-point chart based on the Cramer Von Mises statistic, suggested by Ross et al (2012), could be used instead. Using single observations, instead of larger samples, this chart is updated more frequently. However, this efficiently increases the false alarm rate and the chart is also considered much more difficult to interpret for the SPC practitioner.

Abstract [sv]

Statistisk processkontroll (SPC) är en samling verktyg för att upptäcka förändringar, i fördelningen, hos utfallen i en process. Det kan fungera som en värdefull resurs för att upprätthålla en hög kvalitet i en tillverkningsprocess. Denna rapport är baserad på arbetet med att utvärdera och implementera metoder för SPC i en monteringsprocess av kromatografiinstrument på GE Healthcare, Umeå. Åtta styrdiagram, tre för för fas I analys, och fem för fas II analys, studeras i denna rapport. Användbarheten hos styrdiagrammen bedöms efter hur enkla de är att tolka och förmågan att upptäcka fördelningsförändringar. Den senare utvärderas med simuleringar.

Resultatet av projektet är införandet av RS/P-metod, utvecklad av Capizzi et al (2013), för analysen i fas I. Av de utvärderade metoderna, (och simuleringsscenarier), har RS/P-diagrammet den högsta övergripande sannolikheten, för att upptäcka en mängd olika fördelningsförändringar. Vidare är metodens grafiska diagram lätt att tolka, vilket underlättar analysen. För fas II analys, har två styrdiagram, ett baserat på Mann-Whitney's U teststatistika, som föreslagits av Chakraborti et al (2008), och ett på Mood's teststatistika för spridning, som föreslagits av Ghute et al (2014), implementerats. Styrkan i dessa styrdiagram ligger främst i dess enkla tolkning. För snabbare identifiering av processförändringar kan styrdiagrammet baserat på Cramer von Mises teststatistika, som föreslagits av Ross et al (2012), användas. Baserat på enskilda observationer, istället för stickprov, har styrdiagrammet en högre uppdateringsfrekvens. Detta leder dock till ett ökat antal falska larm och styrdiagrammet anses dessutom vara avsevärt mycket svårare att tolka för SPC-utövaren.

Place, publisher, year, edition, pages
2015. , 62 p.
Keyword [en]
Statistical process control (SPC), non-parametric, distribution-free, control charts, Phase I analysis, Phase II analysis, Recursive segmentation and permutation (RS/P), change-point model (CPM)
National Category
URN: urn:nbn:se:umu:diva-104512OAI: diva2:819923
External cooperation
GE Healthcare
Educational program
Master of Science in Engineering and Management
2015-06-05, N380, Naturvetarhuset, Umeå universitet, Umeå, 09:00 (Swedish)
Available from: 2015-06-12 Created: 2015-06-11 Last updated: 2015-06-11Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(1461 kB)405 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 1461 kBChecksum SHA-512
Type fulltextMimetype application/pdf

Search in DiVA

By author/editor
Lanhede, Daniel
By organisation
Department of Mathematics and Mathematical Statistics

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 405 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

Total: 313 hits
ReferencesLink to record
Permanent link

Direct link