Abstract
在許多實際的製程裡，產品或製程的品質特性是由一反應變數和一個或多個解釋變數的函數關係來界定，這種反應變數和解釋變數之間的關係稱為輪廓，而其資料形式被稱為輪廓的數據。在第二階段製程監控的實際應用中，製程參數往往是未知的，但可以用管制狀態下的歷史資料來估計，而Self-starting是一個可以結合歷史資料與新資料資訊來估計參數的方法，且同時可以進行線上監控。在大部分研究輪廓監控的文獻上，都是假設每組樣本有n對觀測值，然而在實際應用上，常因生產成本或生產速度等其他因素，導致每組樣本只有一對觀測值。在本文中，我們提出一個在第二階段裡針對單一觀測值之輪廓資料的監控方法。我們提出將Self-starting技術應用在兩個管制圖上，並比較兩者的監控能力。同時，我們討論在製程失控警訊發生後，如何準確估計製程改變點以及診斷造成可歸屬變因的參數，這些檢查將幫助使用者準確快速地採取改正動作。最後，我們以一個實例來闡述我們所提出的方法是如何操作及使用。