プロセス動作の仮定の 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が必要です。 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。 「多くの産業用途では、データは定期的に取得され、これらの一連の値の多くについては、連続する値の間に何らかの関係があります。」、「Advanced Topics in Statistical Process Control」、Donald J. Wheeler
プロセスデータに自己相関がある場合、標準プロセス挙動図の管理限界が狭すぎるため、誤った警報が生成される可能性があります。 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「統計的プロセス制御の高度なトピック」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ためのいくつかの方法のうちの 1 つです。 それが常に最善であるとは限りません。この方法と別の方法のどちらがデータに使用するのが適切であるかを判断するのはユーザーの責任です。 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 チャートには、JMP の時系列プラットフォームの使用が含まれます。
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 コースで使用される手順を再現しています。
JMP統計的プロセス管理コース
自己相関データと SPC の管理図全般を理解するには、このコースを受講することをお勧めします。 説明は簡潔でわかりやすく、練習用の演習も付いています。
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、すで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、診断目的のために開いたままにしておきます。 データの自己相関の程度を理解するには、レポートを使用することをお勧めします。 比較のために標準の 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、アドインによって実行されません。
ありがとう、ジャーモ ( @jthi ）！ 修正させていただきます。
@ジェイソン・ウィギンズSPC コースのリンクが機能していないようです (URL の末尾に ID/一部が欠落していますか?)。
コミュニティでは、@ タグを使用してページを参照することも (機能することができれば...) 通常は良いと思います。 JMP統計的プロセス管理コース
