어느 정도의 자기 상관을 사용하여 프로세스 데이터를 시뮬레이션하는 방법은 무엇입니까?저는 제조 환경에서 일하며 상대적으로 정규 분포를 따르지만 반드시 무작위로 분포할 필요는 없는 데이터를 종종 봅니다.공정 능력 계산과 관련하여 전체 시그마(표준 편차)는 종종 내 시그마(관리 차트 시그마)보다 큽니다.이는 원자재 로트 전환 및 주기적인 기기 교정과 같은 다양한 이유로 발생할 수 있습니다.몇 가지 제안된 제어 전략을 평가하려고 하지만 내 프로세스를 정확하게 시뮬레이션하는 방법을 알 수 없습니다.Random Normal()만 사용하면 실제 프로세스 데이터에서 일반적으로 볼 수 있는 자기상관을 얻지 못합니다.안정성 지수가 1이 아닌 데이터를 시뮬레이션하는 방법에 대한 아이디어가 있습니까?이것은 데이터 패턴에 예측 가능한 기간이 있는 전통적인 시계열 문제가 아닙니다.도움을 주신 모든 분들께 미리 감사드립니다.
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