Kiểm soát quá trình thống kê được sử dụng để theo dõi và sau đó quản lý quá trình được theo dõi. Đối với các hệ thống phức tạp, có thể cần phải tạo một mô hình để xác định biểu đồ SPC sẽ trông như thế nào với các trạng thái biến cụ thể. Điều này cũng cho phép quản lý tính toán độ lệch trung bình và dự kiến để tạo biểu đồ kiểm soát SPC cho các biến đầu vào cụ thể, thay vì phải để hệ thống chạy và tạo biểu đồ mới mỗi khi thay đổi quy trình đầu vào.
Tổng quan về kiểm soát quá trình thống kê
SPC thu thập một loạt các giá trị về các đặc điểm (chiều cao, cân nặng, kích thước) đang được quan sát. Những giá trị này được biểu đồ. Giá trị trung bình của quá trình được tính toán. Điều này được sử dụng như là đường trung tâm của biểu đồ SPC. Sau đó, độ lệch chuẩn được tính toán. Giới hạn kiểm soát trên và dưới được xác định và sau đó được đặt trên biểu đồ. Biểu đồ SPC sau đó được theo dõi. Bất kỳ xu hướng được ghi lại. Bất kỳ xu hướng nào tiếp cận giới hạn kiểm soát trên hoặc dưới sẽ dẫn đến hành động khắc phục.
Mô hình chuỗi thời gian
Mô hình chuỗi thời gian đo lường một quá trình tại các khoảng thời gian cụ thể. Sau đó, một loạt các đường xu hướng hoặc đường cong được tính cho dữ liệu chuỗi thời gian hiện có. Đường xu hướng là một phương trình đại số đơn giản. Một mô hình chuỗi thời gian sau đó có thể dự báo đường xu hướng đó sẽ là gì trong tương lai. Đường xu hướng có thể bằng phẳng, có xu hướng tăng hoặc giảm.
Mô hình đa biến
Đa biến có nghĩa là nhiều biến. Một mô hình đa biến có một số biến, tất cả đều có phương trình liên kết riêng. Các biến này có thể bao gồm thời gian, tốc độ xử lý, biến thể vật liệu và bất kỳ biến quy trình nào khác. Một mô hình đa biến được tạo ra dựa trên việc tính đến tất cả các yếu tố này. Một mô hình đa biến cho biểu đồ kiểm soát quá trình thống kê sau đó sẽ được tạo bằng cách nhập các thời điểm khác nhau. Mô hình này sau đó có thể hiển thị biểu đồ SPC sẽ trông như thế nào theo thời gian cho các giá trị biến khác nhau.
Mô hình ngẫu nhiên
Quá trình ngẫu nhiên về cơ bản là ngẫu nhiên. Các quy trình này được mô hình hóa bằng cách chỉ định một xác suất cho từng kết quả có thể. Mô hình sau đó được tạo ra bằng cách chạy phương trình nhiều lần để tạo ra kết quả rất có thể và xác suất của các kết quả khác. Các mô hình Stochastic cũng được gọi là mô phỏng Monte Carlo.
Mạng lưới thần kinh nhân tạo
Loại mô hình kiểm soát quá trình thống kê này được viết tắt là ANNs. ANN là hình thức phức tạp nhất của các mô hình kiểm soát quá trình thống kê. Chúng mô phỏng các quá trình với nhiều đầu vào có thể khác nhau, các bước trung gian có thể khác nhau và kết quả đầu ra khác nhau. ANN sau đó sẽ đưa ra kết quả cuối cùng. Nếu quy trình có bất kỳ quy trình ngẫu nhiên nào cùng với các biến được xác định bởi các phương trình tuyến tính, ANN có thể đưa ra một loạt các kết quả. Nếu được chạy nhiều lần, điều này sẽ mang lại kết quả rất có thể và do đó, có nghĩa là kết quả của một biểu đồ SPC cho một quy trình phức tạp như vậy.
