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Ayuda en la secuencia de comandos JSL del gráfico de control multivariante basado en modelos

Hola a todos,

Estoy planeando escribir una secuencia de comandos JSL genérica para obtener los datos (que contienen varias columnas) de un archivo y realizar un gráfico de control multivariado de Model Drive para el propósito de verificación continua del proceso en mi organización.Aquí, busco específicamente codificar el gráfico de control T2, el gráfico de puntuación y luego mostrar los gráficos de contribución para los puntos fuera de control del gráfico de control.Básicamente, me gustaría codificar los requisitos mencionados anteriormente en un script para evitar redundancias de gráficos y exportaciones cada vez para obtener beneficios obvios.

 

Agradezco si alguien puede apoyarme en esto y guiarme para continuar.

 

Nota: Intenté hacer esto manualmente desde la opción de menú del gráfico de control multivariado basado en modelos ("Calidad y proceso") y guardé el script en la tabla de datos. Me gustaría hacerlo más genérico para poder usarlo con cualquier tabla de datos. Especialmente, con los gráficos de contribución, no puedo descifrarlo en este momento ya que el sistema no permite mostrar a menos y hasta que seleccione los puntos fuera de control manualmente desde el gráfico de control T2. Además, con los nombres de columna, cuando intento codificarlo con "Obtener nombres de columna" y usarlo en la función de proceso dentro de MDMVCC, no funciona. Por ejemplo, Proceso ( :AA, :CO, :DL, :F9, :FL, :NW, :UA, :US, :WN ), en lugar de mencionar explícitamente todos los nombres de columna cada vez, me gustaría realizar el análisis para todas las columnas de la tabla de datos.

 

Gracias de antemano !!

 

 

Modelado Estadístico AvanzadoRe: Ayuda en secuencias de comandos JSL del gráfico de control multivariado basado en modelos

¿Quiere tener un informe final que tenga los gráficos de contribución al lado del gráfico de control?

 

Re: Ayuda en secuencias de comandos JSL del gráfico de control multivariado basado en modelos

Hola Jti,

 

Esto también funcionará. Junto con estas parcelas de contribución, me gustaría agregar Score Plot con 95% de cobertura de Elipse y preferiblemente para guardar los valores T2 y Contribuciones.

 

Atentamente,

Re: Ayuda en secuencias de comandos JSL del gráfico de control multivariado basado en modelos

Olvidé agregar un punto importante. Quiero gráficos de contribución solo para aquellos que están fuera del límite de control según el gráfico de Control T2

Re: Ayuda en secuencias de comandos JSL del gráfico de control multivariado basado en modelos

Esto podría dar algunas ideas sobre cómo comenzar (esto debería hacerse más sólido)

Names Default To Here(1);
dt = Open("$SAMPLE_DATA/Quality Control/Flight Delays.jmp");
dt << Clear Row States;
cols_of_interest = dt << get column names(Continuous, "String");

obj = dt << Model Driven Multivariate Control Chart(
 Process(Eval(cols_of_interest))
);

obj << T Square Plot(Save Values);
new_cols = Associative Array(dt << get column names(Continuous, "String"));
new_cols << Remove(Associative Array(cols_of_interest)); // T2 column


// get UCL (should be made more robust)
ucl_value = ((Report(obj)[OutlineBox("T² Limit Summaries")] << Child)[3] << Get)[1];
alarm_rows = Loc(dt[0, new_cols << get keys] > ucl_value);

dt << Select Rows(alarm_rows);
wait(0);
obj << T² Plot(Contribution Plot for Selected Samples(alarm_rows));
dt << Clear Select;

Re: Ayuda en secuencias de comandos JSL del gráfico de control multivariado basado en modelos

Hola Jarmo,

 

Muchas gracias. Esto funcionará.

Modificaré el código aún más según mis requisitos.

 

Apreciamos mucho su rápido apoyo en esto.

Gracias otra vez !!

 

Cuidarse,

KR,

 

 

Re: Ayuda en secuencias de comandos JSL del gráfico de control multivariado basado en modelos

Hola Jarmo/jthi,

 

Necesito una ayuda más en esta parte.

 

Me gustaría tener una secuencia de comandos genérica en las líneas similares a las que ha sugerido, pero esta vez, el gráfico de control multivariado basado en modelos debería usar algunos modelos de referencia (ya sea PCA o PLS) para fijar el límite de control. El motivo es que, con el fin de continuar con la verificación del proceso, una vez que fijamos el límite (calculado a partir del conjunto de datos históricos sin valores atípicos), los lotes futuros deben monitorearse contra este límite. Actualmente, lo que sucede es que, cada vez que se ejecuta este script, genera un nuevo límite de control (por razones obvias) ya que el conjunto de datos es diferente.

 

Entonces, la primera parte es fijar el límite de control (todo el conjunto de datos históricos/dorados debe estar por debajo del límite de control) y para hacer esto, ¿es posible desarrollar un modelo con validación cruzada para finalizar el número de componentes para que el los puntos de datos caen por debajo del límite de control (por supuesto, después de eliminar los valores atípicos)? La parte difícil aquí a la que me enfrento, a pesar de que se eliminan los llamados valores atípicos, cada vez que MDMVCC proporciona uno u otro punto de datos más allá de un límite de control (ya que el conjunto de datos está cambiando).Esto tiene que arreglarse.

La segunda parte es ejecutar este script (con un límite de control fijo) en los lotes fabricados posteriormente para identificar cualquier desviación en las variables como parte de la actividad de CPV.

La idea general es tener un script MDMVCC genérico (de un modelo de referencia) que pueda predecir/identificar los valores atípicos/variaciones con buena precisión.

 

Agradezco si me pueden orientar o arrojar algo más de luz sobre este pedido.

 

Gracias de antemano !!

KR,

Nawaz