Štatistická kontrola procesu sa používa na monitorovanie a následné riadenie sledovaného procesu. Pri komplexných systémoch môže byť potrebné vygenerovať model, ktorý určí, ako bude graf SPC vyzerať s danými špecifickými premennými stavmi. To tiež umožňuje manažmentu vypočítať priemernú a očakávanú odchýlku, aby vytvoril riadiacu tabuľku SPC pre špecifické vstupné premenné namiesto toho, aby musel nechať systém bežať a vytvoriť novú tabuľku zakaždým, keď sa vstupy procesu zmenia.
Prehľad štatistickej kontroly procesov
SPC zhromažďuje sériu hodnôt charakteristík (výška, hmotnosť, rozmery). Tieto hodnoty sú mapované. Vypočíta sa priemerná hodnota procesu. Toto sa používa ako stredová čiara tabuľky SPC. Potom sa vypočíta štandardná odchýlka. Horná a spodná kontrolná hranica sú určené a potom umiestnené na grafe. Diagram SPC je potom monitorovaný. Všetky trendy sa zaznamenávajú. Akékoľvek trendy, ktoré pristupujú k hornej alebo dolnej kontrolnej hranici, budú mať za následok nápravné opatrenia.
Časové modelovanie
Modelovanie časových radov meria proces v určitých časových intervaloch. Potom sa vypočíta séria trendových riadkov alebo kriviek pre existujúce údaje časových radov. Trendová čiara je jednoduchá algebraická rovnica. Model časových radov potom môže predpovedať, čo bude táto trendová línia v budúcnosti. Trendová čiara môže byť plochá, trendová alebo trendová.
Multivariačné modelovanie
Multivariačné znamená mnoho premenných. Viacrozmerný model má niekoľko premenných, všetky s vlastnými asociovanými rovnicami. Tieto premenné môžu zahŕňať čas, rýchlosť procesu, zmeny materiálu a akúkoľvek inú procesnú premennú. Na základe zohľadnenia všetkých týchto faktorov sa vytvorí viacrozmerný model. Viacrozmerný model pre graf kontroly štatistických procesov sa potom vytvorí zadaním rôznych časov. Tento model potom môže zobraziť, ako má graf SPC v priebehu času zobrazovať rôzne hodnoty premenných.
Stochastické modely
Stochastické procesy sú v podstate náhodné. Tieto procesy sú modelované priradením pravdepodobnosti ku každému možnému výsledku. Model je potom vytvorený spustením rovnice mnohokrát, aby sa vygeneroval najpravdepodobnejší výsledok a pravdepodobnosť ďalších výsledkov. Stochastické modely sa tiež nazývajú simulácie Monte Carlo.
Umelé neurónové siete
Tento typ modelu riadenia štatistických procesov je skrátený pre ANN. ANN sú najkomplexnejšou formou modelov riadenia štatistických procesov. Simulujú procesy s viacerými vstupmi, ktoré sa môžu meniť, medziľahlé kroky, ktoré sa môžu meniť a rôzne výsledné výstupy. ANN potom dá výsledné výsledky. Ak proces má nejaké stochastické procesy spolu s premennými definovanými lineárnymi rovnicami, ANN môže poskytnúť celý rad výsledkov. Ak je spustená mnohokrát, dá to najpravdepodobnejší a tým aj "najlepší" výsledok pre graf SPC pre taký zložitý proces.
