Types de modèles de contrôle des processus statistiques

SPC recueille une série de valeurs sur les caractéristiques (taille, poids, dimensions) étant observées. Ces valeurs sont cartographiées. La moyenne de traitement est calculé. Il est utilisé comme la ligne centrale de la carte SPC. Ensuite, l`écart type est calculé. Une limite de contrôle supérieure et inférieure sont déterminées et ensuite placé sur le graphique. Le tableau de la CPS est ensuite contrôlée. Toutes les tendances sont enregistrées. Les tendances qui se rapprochent des limites de contrôle supérieure ou inférieure se traduira par des mesures correctives.

Séries modélisation mesure un processus à des intervalles de temps spécifiques. Une série de lignes de tendance ou des courbes est alors calculée pour les données de séries chronologiques existantes. La ligne de tendance est une équation algébrique simple. Un modèle de série chronologique peut alors prévoir que la ligne de tendance sera à l`avenir. Une ligne de tendance peut être plat, tendance à la hausse ou tendance à la baisse.

Multivariée signifie de nombreuses variables. Un modèle multivarié a plusieurs variables, tous avec leurs propres équations associées. Ces variables peuvent inclure le temps, la vitesse du processus, les variations matérielles et toute autre variable de processus. Un modèle multivarié est créé sur la base de prendre tous ces facteurs en compte. Un modèle multivarié pour la carte de contrôle statistique du processus sera alors créé en entrant des moments différents. Ce modèle peut alors montrer comment la carte SPC devrait regarder au fil du temps pour différentes valeurs variables.

processus stochastiques sont essentiellement aléatoire. Ces procédés sont modélisés par l`attribution d`une probabilité à chaque résultat possible. Le modèle est ensuite créé en exécutant l`équation à plusieurs reprises pour générer un résultat et les probabilités d`autres résultats les plus probables. Les modèles stochastiques sont également appelés simulations de Monte Carlo.

Ce type de modèle statistique de contrôle de processus est abrégé en ANNs. ANNs sont la forme la plus complexe de modèles de contrôle des processus statistiques. Ils simulent des processus avec de multiples entrées qui peuvent varier, les étapes intermédiaires qui peuvent varier, et les différentes sorties résultantes. L`ANN donnera ensuite les résultats obtenus. Si le processus a des processus stochastiques ainsi que les variables définies par des équations linéaires, l`ANN peut donner une série de résultats. Si exécuter plusieurs fois, cela vous donnera le plus probable et donc "signifie" résultat d`un graphique de la CPS pour un tel processus complexe.