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Re: Contrôle statistique pour un graphique comme celui-ci

Cet exemple montre-t-il la variation naturelle de la production ou inclut-il des événements d'intervention? Par exemple, le signal monte-t-il à un certain niveau, puis le processus est-il ajusté pour que le signal revienne à un niveau inférieur, pour remonter au fil du temps dans un nouveau cycle?

Re: Contrôle statistique pour un graphique comme celui-ciSalut, le signal commence à augmenter après la maintenance.

FeliceContrôle statistique pour un graphique comme celui-ci

Salut une suggestion sur la façon de contrôler un signal avec le comportement montré dans l'image ci-jointe?

Merci Felice

 

 

 

Re: Contrôle statistique pour un graphique comme celui-ci

J'invite les autres à offrir de l'aide et des suggestions.

 

Votre sortie n'est pas sous contrôle au sens statistique. Il est fortement corrélé positivement. Que recherchez-vous ou espérez-vous réaliser? Je veux aider mais je ne sais pas où vous voulez aller avec cette demande.

Re: Contrôle statistique pour un graphique comme celui-ci

Si la tendance est attendue, vous pouvez la contrôler. Voir ce Wikipedia article pour une approche.

Re: Contrôle statistique pour un graphique comme celui-ci

Une autre approche disponible avec JMP Pro est l'analyse des données fonctionnelles. Vous pouvez traiter chaque tendance distincte (après la maintenance) comme une fonction.

 

1. Recueillir un ensemble de tendances lorsque le processus a été jugé maîtrisé et causes spéciales étaient absents.
2. Je recommande que les données de toutes les fonctions soient stockées dans une colonne (empilées) et utilisent une colonne adjacente pour indiquer à quelle fonction les données (ligne) sont membres.
3. Sélectionner Analyse> Modélisation spécialisée> Explorateur de données fonctionnelles .
   1. Entrez la colonne de données avec les fonctions du rôle Y et la colonne de données avec l'appartenance au rôle ID.
   2. Cliquez sur OK.
4. Utilisez un modèle linéaire B-spline ou P-spline.
5. Enregistrez les principaux composants fonctionnels.
6. Utilisez le générateur de cartes de contrôle pour analyser la stabilité des FPC.

 

Un recueil complet est consacré à l'utilisation de données ou profils fonctionnels dans une application de contrôle. Voir Noorossana, R., A. Saghaei et A. Amiri (2011) «Statistical Analysis of Profile Monitoring», John Wiley & Sons, NY. Le chapitre 2 est consacré au contrôle des tendances linéaires simples.