| published |
| DOI |
Assist.Prof. Dr. Kawa M. Jamal Rashid 1,3, Gulshan Star Muhammad2
1,2Statistics and Informatics Department, College of Administration and Economics, Sulaimani University, Sulaimani, Kurdistan Region of Iraq
3 Department of Accounting, Faculty of Administration and Financial Sciences, Cihan University Slemani, Sulaimanyia, Iraq
[email protected]1, [email protected]2
Received : 30-3-2019 Revised:25-5-2019
Accepted : 3-6-2019 Published :30-6-2019
Abstract
Monitoring of the production process is an important subject for developing the quality of the product and reducing the costs, (ARIMA) residual chart is a special control chart used to specify and detect the quality behavior in time-correlated process data, to determine if they are out of control or in control. Furthermore, this type of chart is useful for adjusting and specifying the quality limits during the process. Water quality is considered the main factor of controlling human health in disease therefore, it is necessary to keep the quality of drinking water to be in control. The main objective of this study is to monitor the two important chemical parameters of drinking water which are Power of Hydrogen (PH) and Magnesium (MG), it also aims to determining the control limits for both (PH &MG) from the optimal tolerance limits to control the water production for reach better quality products in the future, by taking the data for each of the parameters (PH& MG) from January to September (2018) from the (KANISARD) factory for producing drinking water at Sulaimani city in Kurdistan region in Iraq. By using the autoregressive integrated moving average (ARIMA) control chart. The result of the study showed that both (PH &MG) processes are in statistical control by using ARIMA control chart, and also the optimal tolerance limits were determined for both of the parameters.
Keyword: quality control, statistical process control, control chart, ARIMA control chart, tolerance limit, PH, MG.
پوخته:
جاودیریكردنى بروسه ى به رهه مهینان بابه تیكى كرنكه بو بیشكه وتنى به رهه م و كه مكردنه وه ى تیجون، نه خشه ى كونترولى (ئه ریما) یه كیكه له نه خشه كونترولیه تایبه ته كان كه به كارئه هینرى بو دیارى كردن و كه شفكردنى سلوكى جوربو ئه و داتایانه ى كه به یوه ستن به كاته وه بوزانینى ئه وه ى كه بروسه كه له ده ره وه ى كونتروله یان له ناو كونتروله، هه روه ها ئه م جوره نه خشه ى كونتروله به سوده بوجاككردن و دیارى كردنى سنورى جور له كاتى بروسه كه دا. جورى ئاویه كیكه له فاكته ره سه ره كیه كان بو كونترولكردنى ته ندروستى مروف له نه خوشى له به رئه وه كرنكه كه كوالیتى ئاوى خواردنه وه له زیر كونترول بهیلینه وه. ئامانجى سه ره كى له م تویزینه وه یه جاودیریكردنى دوو بیكهاته ى كرنكى ئاوه كه ئه وانیش (هیزى هایدروجینى ومه كنسیوم) ن، وه هه روه ها دیارى كردنى باشترین سنور(واته زور ترین وكه مترین سنور) بو ئه وه ى له داهاتودا بكه ین به كوالتیه كى باشتر، ئه مه ش به وه ركرتنى داتا بو هه ریه ك له هیزى هایدروجینى ومه كنسیوم له مانكى یه ك بو مانكى نو 2018 له كاركه ى (كانیسارد) له شارى سلیمانى له هه ریمى كوردستان له عیراق. به به كارهینانى نه خشه ى كونترولى (ئه ریما). وه له ئه نجامى ئه م تویزینه وه یه ده ركه وت كه (هیزى هایدروجینى ومه كنسیومیش) له زیركونترولى ئاماریدان وه هه روه ها باشترین سنوریش دیارى كران بوهه ردوو بیكهاته ى ئاوه كه.
الملخص
يعد المراقبة عملية الإنتاج موضوعًا مهمًا لتطوير جودة المنتج وخفض التكاليف،ان لوحة السيطرة (الانحدارالذاتي والاوساط المتحركة المتكاملة) هي عبارة عن لوحات السيطرة الخاصة،التي تستخدم لتحديد واكتشاف سلوك الجودة في بيانات العملية المرتبطة بالوقت إذا كانت خارجة عن السيطرة أوتحت السيطرة، كما أن هذا نوع من اللوحة مفيد لضبط الحدود الجودة وتحديدها أثناء العملية. تعتبرنوعية المياه العامل الرئيسي في السيطرة على صحة الإنسان من الأمراض، لذلك من الضروري الحفاظ على جودة المياه الشرب والسيطرة عليها. الهدف الرئيسي من هذه الدراسة هو مراقبة المعلمتين الكيميائيتين المهمتين لمياه الشرب وهما قوة الهيدروجين والمكنسيوم، كما تهدف أيضًا الى تحديد الحدود التحكم لكل من قوة الهيدروجين والمكنسيوم من حدود التسامح المثالية للتحكم في إنتاج المياه من أجل الوصول إلى منتجات ذات جودة أفضل في المستقبل، من خلال أخذ البيانات لكل من المعلمات قوة الهيدروجين والمكنسيوم من ينايرإلى سبتمبر 2018من مصنع (كانيسارد) لإنتاج مياه الشرب في مدينة السليمانية في إقليم كردستان في العراق. باستخدام لوحة السيطرة (الانحدارالذاتي والاوساط المتحركة المتكاملة). أظهرت نتائج الدراسة أن كلا من قوة الهيدروجين والمكنسيوم تحت السيطرة الإحصائية وكذلك تم تحديد حدود التسامح المثلي لكلا المعلمتين.
References:
Ashour, M. F. M. (2014). Using multivariate statistical quality control models to monitor the quality of drinking water in KHAN YOUNIS governorate. M.S.C thesis, department of applied statistics, faculty of economics and administrative sciences, AL-AZHER University
Ahmad, N. M. (2006). Constructing control charts, for cigarettes production, in Sulaimani cigarettes factory. Journal of administration and economics
Bhasin, S., Shukla, A. N., Shrivastava, S., & Mishra, U. (2016). Control Chart Model for Assessment of Water Quality of a Tropical River-Kshipra Ujjain, India.
George, J. P., Chen, Z., & Shaw, P. (2009). Fault detection of drinking water treatment process using PCA and hotelling’s T² chart. World Academy of Science, Engineering and Technology, 50, 970-975.
Hamarasoul, F. O., & Hidar, E. A. (2019). Use of the modified and standard deviation plates to control the quality property of amoxicillin and predict the control residue of the time series model. Journal of Humanity Sciences, 23(1), 1-24.
Kovářík, M., Sarga, L., & Klímek, P. (2015). Usage of control charts for time series analysis in financial management. Journal of Business Economics and Management, 16(1), 138-158.
Kovářík, M., & Klímek, P. (2012). The usage of time series control charts for financial process analysis. Journal of Competitiveness
Magaji, A. A., Yahaya, A., & Asiribo, O. E. (2015). Assessing the Effects of Autocorrelation on the Performance of Statistical Process Control Charts. International Journal of mathematics and statistics invention, 3(6), 15-23.
Montgomery, D. C. (2007). Introduction to statistical quality control. John Wiley & Sons
Muhammad, M. A. (2011). The analysis and forecasting in time series
Muhammad, M. A. (2018). Time series analysis with application
Rashid, K. M. J. (2016). The Effect of Sample Size On (Cusum and ARIMA) Control Charts. International Journal of Advanced Engineering, Management and Science, 2(5)
Salleh, R. M., Zawawi, N. I., Gan, Z. F., & Nor, M. E. (2018). Autocorrelated process control: Geometric Brownian Motion approach versus Box-Jenkins approach. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 995, No. 1, p. 012039). IOP Publishing
Salih, S. O. (2011). Using Fuzzy Logic in Quality Control on ALA natural water production in Sulaimani. M.S.C Thesis College of administration and economics, University of Sulaimani
TAŞDEMİR, A. (2017). DETERMINATION OF CONTROL LIMITS FOR ASH CONTENT OF CLEAN COARSE COAL PROCESSED BY HEAVY MEDIUM DRUM. The Online Journal of Science and Technology-April, 7(2)
Tasdemir, A., & Kowalczuk, P. B. (2014). Application of statistical process control for proper processing of the Fore-Sudetic Monocline copper ore. Physicochemical Problems of Mineral Processing, 50
Xiao, P. (2013). Robust MEWMA-type control charts for monitoring the covariance matrix of multivariate processes (Doctoral dissertation, Virginia Tech).
