統計的プロセス制御は、監視されているプロセスを監視して管理するために使用されます。複雑なシステムでは、特定の変数状態を考慮してSPCチャートがどのように見えるかを判断するためのモデルを生成する必要があります。これにより、プロセス入力が変わるたびにシステムを実行して新しいチャートを作成する代わりに、管理者は平均値と予想偏差を計算して特定の入力変数のSPC管理図を作成することもできます。
統計的プロセス管理の概要
SPCは観察されている特性（身長、体重、寸法）に関する一連の値を収集します。これらの値はグラフ化されています。プロセス平均が計算されます。これはSPCチャートの中心線として使用されます。そして、標準偏差を算出する。管理限界の上限と下限が決定されてからチャートに配置されます。その後、SPCチャートが監視されます。あらゆる傾向が記録されます。管理限界の上限または下限に近づく傾向があると、是正措置が取られます。
時系列モデリング
時系列モデリングは、特定の時間間隔でプロセスを測定します。その後、一連の傾向線または曲線が既存の時系列データに対して計算されます。トレンドラインは単純な代数方程式です。時系列モデルは、そのトレンドラインが将来どうなるかを予測できます。トレンドラインは、平らにすることも、トレンドを上下させることもできます。
多変量モデリング
多変量は多くの変数を意味します。多変量モデルにはいくつかの変数があり、すべて独自の関連方程式があります。これらの変数は、時間、プロセス速度、材料の変動および他の任意のプロセス変数を含み得る。多変量モデルは、これらすべての要因を考慮して作成されます。統計プロセス管理図の多変量モデルは、異なる時間を入力することによって作成されます。このモデルは、SPCチャートがさまざまな変数値に対して時間の経過とともにどのように見えるべきかを示すことができます。
確率モデル
確率過程は本質的にランダムです。これらのプロセスは、考えられる各結果に確率を割り当てることによってモデル化されています。その後、このモデルを何度も実行して、最も可能性の高い結果と他の結果の確率を生成することによってモデルを作成します。確率モデルはモンテカルロシミュレーションとも呼ばれます。
人工ニューラルネットワーク
この種の統計的プロセス管理モデルはANNと略されます。 ANNは最も複雑な形式の統計的プロセス管理モデルです。それらは、変化する可能性がある複数の入力、変化する可能性がある中間ステップ、および異なる結果出力を持つプロセスをシミュレートします。その後、ANNは結果を出します。プロセスに線形方程式で定義された変数とともに確率過程がある場合、ANNはさまざまな結果を出すことができます。何度も実行すると、このような複雑なプロセスのSPCチャートで最も可能性が高い、したがって「平均的な」結果が得られます。
