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Statistical process control for queue length trajectories using Fourier analysis
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AI
DOI：10.1016/j.ejor.2025.03.013.png)
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摘要
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本文提出了一种新的统计过程控制方法，用于监控队列中等待实体的数量。该方法基于通过傅里叶系数幅值对系统内实体数量（NIS）数据轨迹的动态表征。由于监控周期必然较短，我们研究了用于衰减吉布斯现象影响的窗口化方法，该现象可能污染傅里叶表征。其次，我们利用这一知识提出了一种短窗口修正版的waFm统计量，即傅里叶幅值的加权平均，并将其应用于累积和（CUSUM）控制图中。waFm CUSUM图在仅有周期性NIS报告时也能良好工作。在受控实验中，所提出的方法在考虑非连续和连续数据窗口时，经常优于现有最佳方法，展示了其对平稳和非平稳系统监控的应用。即使当偏离控制的性质已知时，该方法也优于或与现有方法具有竞争力。我们通过简单队列和一个基于作业车间模型的更真实场景来说明其性能。
Keyword:
Fourier analysis
Quality control
Queues
Statistical process control
期刊
IF:
6
论文数:
2.2W
被引数:
6.4W
机构
引用论文
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