MDMVCC による多変量プロセス監視こんにちは。私は数か月間、プロセス監視にモデルドライブ多変量管理図を使用していますが、いくつか質問や問題があります。同様の問題に遭遇した人がいれば、解決策はありますか？
1. 多くの場合、モデルはベースラインからの偏差に敏感ですが、それでも通常の動作範囲内にあり、T2 プロットでフラグが立てられます。変数に重み付けを割り当てたり、さらに良いことに通常の動作範囲を定義してモデルで考慮したりできれば、感度と T2 / DModX 値が下がることが期待されます。これは現在 JMP では利用できませんが、他のソフトウェアでは利用できると思います。
2. 列プロパティで変数に定義された仕様限界は、単変量の制御内/制御外の赤/緑の描写には影響しません。寄与プロットに表示される制御内/制御外は、データセットの分散のみに基づいているようです。繰り返しになりますが、限界に関するパフォーマンスを理解するのに役立ちます。仕様限界も考慮する MDMVCC を利用する方法はありますか?
3. データが欠落していると、MDMVCC の行は役に立たなくなるため、通常は自動データ補完から始めて欠落値を入力します。これにより、元のデータ テーブルのすべてのスクリプトとラベルが含まれない別のデータ テーブルが作成され、変更内容をコピーする必要があります。または、元のデータ テーブルに結合する前に新しいデータに対して補完を実行します。ただし、テーブルを結合すると実際のデータ ポイントと区別されないため、どのデータ ポイントが補完されているかわかりません。これを実行するより良い方法はありますか?
私の投稿を読んでいただきありがとうございます。
乾杯、
氏
データのブレンドとクリーンアップRe: MDMVCC による多変量プロセス監視T スクエアと SPE の両方が現在のフェーズで大幅に上昇しているように見えるため、より多くのシグナルに遭遇することは驚くべきことではありません。
プロセス温度の現在の制御に満足しているかもしれません。 それでも、T 2 乗は、この温度の変化が他の変数の変化ともはや相関していないことを示しています。 管理図は、異常または予期しないイベントがいつ発生したかを示します。 それは必ずしも悪いことではありません。 このグラフに含まれる 14 の変数の相関構造はどのようなものでしたか? 現在のフェーズで変更されましたか?
T 2 乗計算で変数の感度を下げる方法を知りません。 別の読者が方法を提案するかもしれません。
プロセス温度が管理されていることを一変量管理図が示している場合、プロセス温度を重要とは見なさないため、T 平方からプロセス温度を削除するとどうなるでしょうか?
T 2 乗を損なわない欠損データを代入する方法を知りません。
Re: MDMVCC による多変量プロセス監視返信ありがとうマーク。
はい、私が言及している通常の動作範囲は単変量です。
また、ユーザー定義の正常範囲を考慮して、特定のパラメーターに対する感度を下げる/調整する柔軟性が役立つ場合があります。
- T スクエア チャートと SPE チャートがいくつかの偏差を示した例を 1 つ添付します。トップの要因は、プロセス温度がいつ変化するかを知りたくない場合、時折の変動 +-0.2 から 0.3 を除いて、適切に制御された温度でした。設定値から 0.3 以内です。それに応じてモデルの感度を下げたいと考えています。これにより、他の変数をより適切に取得するのに役立つ可能性があります。
私の 2 番目の質問は、管理限界または仕様限界の列プロパティ仕様によって、管理内/管理外の赤/緑の描写に影響を与えることができるかどうかという点で、最初の質問に関連しています。
データの欠落は時々発生しますが、それほど頻繁ではなく、通常は 100 個の変数のうちの数個です。 データ準備ステップ (欠落データの処理) を多変量モニタリング プロセスと統合して効率的にするためのより良い方法があるかどうかを知りたいです。
Re: MDMVCC による多変量プロセス監視1.「モデル」は多変量であると仮定しますが、「通常の動作範囲」は単変量です。 T スクエア チャートの要点は、観察が確立された相関関係を破った場合、個々の一変量チャートは変化を示さないということです。 T スクエア チャートの感度を下げてもよろしいですか?
2. 能力 (規格限界内) は管理 (管理限界内) に依存しますが、その逆はありません。 あなたが言うように、コントロールは、目標に対するパフォーマンスではなく、プロセスの固有または自然な変動に基づいています。
3. 代入は予想されるデータを生成し、チャートの感度を低下させます。 なぜデータが欠落しているのですか? どのくらいの頻度でデータが欠落していますか?
