プロセスの動作に関する仮定の 1 つは、各測定が独立しており、連続する測定間に関係がないことを必要とします。 すべてのプロセスが独立した測定値を生成するわけではありません。 「多くの産業用アプリケーションでは、データは定期的に取得されます。これらの一連の値の多くでは、連続する値の間に何らかの関係があります」、Donald J. Wheeler 統計的プロセス制御の高度なトピック。
プロセス データに自己相関がある場合、標準的なプロセス動作チャートの管理限界は狭すぎて、誤報が発生しやすくなります。 このアドインは、lag1 自己相関係数を計算し、IMR 管理図から管理限界を読み取り、1/sqrt(1-r^2) だけ拡張された新しい管理限界を計算し、新しい限界で管理図を更新します。 Donald Wheeler は、第 12 章「統計的工程管理の高度なトピック」でこの方法を提案しています。 これは、自己相関プロセス データのプロセス動作チャートを作成するいくつかの方法の 1 つです。 それが常に最善であるとは限りません。この方法または別の方法が自分のデータで使用するのに適しているかどうかを判断するのは、ユーザー次第です。 その他の方法としては、
*EWMA残差チャート - JMPのEWMAレポートの一部
*プロセスの時系列モデルからの残差の IMR チャート - JMP の時系列プラットフォームの使用を伴います。
インスピレーションを与えてくれた JMP 教育チームに感謝します。 このスクリプトは、無料のオンライン SPC コースで使用されている手順を再現しています。
https://community.jmp.com/t5/Learning-Center/JMP-Statistical-Process-Control-Course
自己相関データと SPC 全般の管理図を理解するためのコースを受講することをお勧めします。 説明は簡潔で、従うのが簡単で、練習用の演習があります。
アドイン手順:
1. 自己相関プロセス データを含むデータ テーブルを開くか、既に開いているテーブルから選択します。
2. プロセス データを含む列を選択します。
解釈：
_Lag1 列と、lag1 相関係数を取得するために使用される Fit Y by X レポートは、診断目的で開いたままにしました。 レポートを使用して、データの自己相関の程度を理解することをお勧めします。 また、比較のために標準 IMR チャートを生成することも有益です。 標準 IMR チャートの生成は、アドインでは実行されません。
