Uno dei presupposti per il comportamento del processo richiede che ogni misurazione sia indipendente senza alcuna relazione tra misurazioni successive. Non tutti i processi generano misurazioni indipendenti. "In molte applicazioni industriali i dati vengono ottenuti periodicamente e per molte di queste sequenze di valori ci sarà qualche relazione tra valori successivi", Advanced Topics in Statistical Process Control, Donald J. Wheeler.
Quando c'è autocorrelazione nei dati di processo, i limiti di controllo nei grafici di comportamento del processo standard sono troppo ristretti e possono generare falsi allarmi. Questo componente aggiuntivo calcolerà il coefficiente di autocorrelazione lag1, leggerà i limiti di controllo da un grafico di controllo IMR, calcolerà nuovi limiti di controllo ampliati di 1/sqrt(1-r^2) e aggiornerà il grafico con i nuovi limiti. Donald Wheeler propone questo metodo nel capitolo 12, Argomenti avanzati nel controllo statistico dei processi. Questo è uno dei diversi metodi per creare grafici del comportamento del processo per i dati di processo correlati automaticamente. Potrebbe non essere sempre il migliore.Spetta all'utente determinare se questo o un altro metodo è appropriato da utilizzare con i propri dati. Altri metodi includono
*Grafico dei residui EWMA: parte del rapporto EWMA di JMP
*I grafici IMR dei residui da un modello di serie temporali del processo comportano l'utilizzo della piattaforma Time Series di JMP.
I ringraziamenti vanno al team educativo di JMP per l'ispirazione. Questo script replica la procedura utilizzata nel loro corso SPC online gratuito:
Corso di controllo di processo statistico JMP
Consiglio di seguire il corso per comprendere le carte di controllo per i dati autocorrelati e SPC in generale. Le spiegazioni sono succinte, facili da seguire e hanno esercizi per la pratica.
Procedura di aggiunta:
1. Aprire la tabella dati con i dati di processo correlati automaticamente o scegliere da una tabella già aperta.
2. Selezionare la colonna contenente i dati di processo.
Interpretazione:
Ho lasciato aperta la colonna _Lag1 e il report Fit Y by X utilizzato per ottenere il coefficiente di correlazione lag1 per scopi diagnostici. Consiglio di utilizzare il rapporto per comprendere il grado di autocorrelazione nei dati. È anche istruttivo generare un grafico IMR standard a scopo di confronto. La generazione di un grafico IMR standard non viene eseguita dal componente aggiuntivo.
Grazie Jarmo ( @jthi )! Farò la correzione.
@Jason_Wiggins il link del corso SPC non sembra funzionare (manca qualche id/parte dalla fine dell'URL?).
Corso di controllo di processo statistico JMP
