Ich arbeite in einer Produktionsumgebung und sehe oft Daten, die relativ normal verteilt, aber nicht unbedingt zufällig verteilt sind.Das Gesamt-Sigma (Standardabweichung) ist im Hinblick auf Prozessfähigkeitsberechnungen oft größer als das Innerhalb-Sigma (Regelkarten-Sigma).Dies kann aus einer Vielzahl von Gründen geschehen, wie z. B. Wechsel der Rohstoffchargen und regelmäßige Instrumentenkalibrierungen.Ich versuche, einige vorgeschlagene Steuerungsstrategien zu bewerten, aber ich kann nicht herausfinden, wie ich meinen Prozess genau simulieren kann.Wenn ich nur Random Normal() verwende, bekomme ich keine Autokorrelation, die ich normalerweise mit den tatsächlichen Prozessdaten sehen würde.Irgendwelche Ideen, wie man Daten simulieren kann, bei denen der Stabilitätsindex nicht 1 ist?Dies ist kein herkömmliches Zeitreihenproblem, bei dem das Datenmuster einen vorhersagbaren Zeitraum aufweist.Ich danke Ihnen allen im Voraus für Ihre Hilfe.
