最近、ネバダ州スパークスにあるパナソニックのデータサイエンスチームと協力して、管理図の自己相関データを制御する方法を含む品質デモを行いました。
パナソニックは、自己相関（大きなラグ1相関）の対象となる連続製造ラインで測定値を持っています。 これらのタイプのデータのパターン化は、標準のプロセス動作チャートで期待されるものと一致せず、管理限界が狭すぎる傾向があり、多くの誤警報につながります。 パナソニックのデータに関するこの問題は、シックスシグマチームに黒い目を与えました-データサイエンスマネージャーのダンルンド。
デモでは、時系列モデルからの残差のチャートを示しました（残差チャート）時系列予測で信頼区間を使用して、特別な原因の変動の証拠を確認します。 信頼限界Rbar / d2（1-r ^ 2）をスケーリングするためにサンプル相関係数を使用するというWheelerの推奨事項を使用することは示しませんでしたが、言及しました（統計的プロセス制御の高度なトピック、第12章）。
私の短期的な提案：
管理図ビルダーでWheelerの調整済み信頼限界を計算するオプションを含めます。
長期的な提案：
残余実行、CUSUMまたはEWMAチャートを直接生成するプラットフォームを開発します。
それがビジネスケースに役立つ場合は、Dan Lundに電話をかけて、自己相関プロセスデータを正しくグラフ化することでパナソニックにもたらされるメリットを詳しく説明できると確信しています。
ありがとう！！
