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Betreff: Statistische Kontrolle für ein Diagramm wie dieses

Zeigt dieses Beispiel die natürliche Variation der Ausgabe oder enthält es Interventionsereignisse? Steigt das Signal beispielsweise auf einen bestimmten Pegel an und wird der Prozess dann so angepasst, dass das Signal auf einen niedrigeren Pegel zurückkehrt, um in einem neuen Zyklus mit der Zeit wieder anzusteigen?

Betreff: Statistische Kontrolle für ein Diagramm wie diesesHallo, das Signal beginnt nach der Wartung zuzunehmen.

FeliceStatistische Kontrolle für ein Diagramm wie dieses

Hallo ein paar Vorschläge, wie man ein Signal mit dem im angehängten Bild gezeigten Verhalten steuert?

Danke Felice

 

 

 

Betreff: Statistische Kontrolle für ein Diagramm wie dieses

Ich lade andere ein, Hilfe und Vorschläge anzubieten.

 

Ihre Ausgabe ist im statistischen Sinne nicht unter Kontrolle. Es ist sehr positiv korreliert. Was suchen Sie oder hoffen Sie zu erreichen? Ich möchte helfen, aber ich weiß nicht, wohin Sie mit dieser Anfrage gehen möchten.

Betreff: Statistische Kontrolle für ein Diagramm wie dieses

Wenn der Trend erwartet wird, können Sie ihn steuern. Siehe diese Wikipedia Artikel für eine Annäherung.

Betreff: Statistische Kontrolle für ein Diagramm wie dieses

Ein weiterer mit JMP Pro verfügbarer Ansatz ist die Analyse von Funktionsdaten. Sie können jeden einzelnen Trend (nach der Wartung) als Funktion behandeln.

 

1. Sammeln Sie eine Reihe von Trends, wenn davon ausgegangen wurde, dass der Prozess unter Kontrolle ist, und besondere Ursachen fehlten.
2. Ich empfehle, die Daten für alle Funktionen in einer Spalte (gestapelt) zu speichern und in einer benachbarten Spalte anzugeben, zu welcher Funktion die Daten (Zeile) gehören.
3. Wählen Analyse> Spezialisierte Modellierung> Funktionsdaten-Explorer .
   1. Geben Sie die Datenspalte mit den Funktionen in der Rolle Y und die Datenspalte mit der Mitgliedschaft in der Rolle ID ein.
   2. OK klicken.
4. Verwenden Sie ein lineares B-Spline- oder P-Spline-Modell.
5. Speichern Sie die Funktionsprinzipkomponenten.
6. Verwenden Sie den Control Chart Builder, um die FPCs auf Stabilität zu analysieren.

 

Ein ganzes Kompendium widmet sich der Verwendung von Funktionsdaten oder Profilen in einer Steuerungsanwendung. Siehe Noorossana, R., A. Saghaei und A. Amiri (2011) "Statistical Analysis of Profile Monitoring", John Wiley & Sons, NY. Kapitel 2 befasst sich mit der Steuerung einfacher linearer Trends.