Controlul statistic al proceselor este folosit pentru a monitoriza și apoi pentru a gestiona procesul monitorizat. Pentru sistemele complexe, poate fi necesar să se genereze un model pentru a determina modul în care graficul SPC va arăta dat anumite stări variabile specifice. Acest lucru permite, de asemenea, conducerii să calculeze o deviație medie și așteptată pentru a crea o diagramă de control SPC pentru variabile specifice de intrare, în loc de a lăsa sistemul să ruleze și să creeze o nouă diagramă de fiecare dată când se schimbă intrările de proces.
Prezentare generală a controlului statistic al procesului
SPC colectează o serie de valori privind caracteristicile (înălțime, greutate, dimensiuni) observate. Aceste valori sunt cartografiate. Se calculează media procesului. Acesta este folosit ca linia de centru a diagramei SPC. Apoi se calculează deviația standard. Se determină o limită superioară și inferioară de control și apoi se plasează pe diagramă. Diagrama SPC este apoi monitorizată. Orice tendință este înregistrată. Orice tendință care abordează limitele superioare sau inferioare de control va determina acțiuni corective.
Modelare pe serii de timp
Modelarea seriilor de timp măsoară un proces la anumite intervale de timp. Se calculează apoi o serie de linii sau curbe de trend pentru datele existente în serii de timp. Linia de trend este o ecuație simplă algebrică. Un model de serie de timp poate apoi prognoza care va fi linia de trend în viitor. O linie de tendință poate fi netedă, în creștere sau în trend.
Modelare multivariată
Multivariate înseamnă multe variabile. Un model multivariat are mai multe variabile, toate cu propriile ecuații asociate. Aceste variabile pot include timpul, viteza procesului, variațiile materialelor și orice altă variabilă de proces. Un model multivariat este creat pe baza luării în considerare a tuturor acestor factori. Un model multivariat pentru graficul de control al procesului statistic va fi apoi creat prin introducerea unor momente diferite. Acest model poate arăta apoi cum ar trebui să arate schema SPC în timp pentru diferite valori ale variabilelor.
Modele stochastice
Procesele stochastice sunt în esență aleatorii. Aceste procese sunt modelate prin atribuirea unei probabilități fiecărui rezultat posibil. Modelul este apoi creat prin rularea ecuației de mai multe ori pentru a genera rezultatul cel mai probabil și probabilitatea altor rezultate. Modelele stochastice se mai numesc simulări Monte Carlo.
Rețele neuronale artificiale
Acest tip de model de control al proceselor statistice este abreviat la ANN. Ans sunt cea mai complexă formă a modelelor de control al proceselor statistice. Ele simulează procese cu intrări multiple care pot varia, pași intermediari care pot varia și rezultate diferite rezultate. ANN va da rezultatul rezultat. Dacă procesul are procese stocastice împreună cu variabile definite de ecuații liniare, ANN poate da o serie de rezultate. În cazul în care executați de mai multe ori, acest lucru va oferi rezultatul cel mai probabil și, în consecință, "mediu" pentru o diagramă SPC pentru un astfel de proces complex.
