Статистичка контрола процеса се користи за праћење и управљање процесом који се прати. За сложене системе може бити потребно генерисати модел како би се одредило како ће СПЦ карта изгледати с обзиром на специфичне варијабле стања. Ово такође омогућава менаџменту да израчуна средњу и очекивану девијацију да би креирала контролну карту СПЦ за специфичне улазне варијабле, уместо да дозволи систему да ради и креира нови графикон сваки пут када се процесни улази промене.
Преглед статистичке контроле процеса
СПЦ прикупља низ вредности о карактеристикама (висина, тежина, димензије) које се посматрају. Ове вредности су уцртане. Израчунава се средња вредност процеса. Ово се користи као средишња линија СПЦ карте. Затим се израчунава стандардна девијација. Горња и доња контролна граница се одређују и затим се постављају на графикон. Затим се прати СПЦ карта. Сви трендови се евидентирају. Сви трендови који се приближавају горњим или доњим контролним границама ће резултирати корективним радњама.
Моделирање временских серија
Моделовање временских серија мери процес у одређеним временским интервалима. Затим се израчунава низ линија трендова или кривуља за постојеће податке временских серија. Линија тренда је једноставна алгебарска једначина. Модел временске серије тада може предвидети шта ће та линија тренда бити у будућности. Линија тренда може бити равна, да се креће према горе или да се смањује.
Мултивариате Моделинг
Мултиваријатна значи много варијабли. Мултиваријатни модел има неколико варијабли, све са сопственим једначинама. Ове варијабле могу укључивати вријеме, брзину процеса, варијације материјала и било коју другу варијаблу процеса. Мултиваријатни модел се креира на основу узимања у обзир свих ових фактора. Затим ће се креирати мултиваријатни модел за статистичку контролну карту процеса уносом различитих времена. Овај модел тада може показати како би СПЦ карта требала изгледати током времена за различите вриједности варијабли.
Стоцхастиц Моделс
Стохастички процеси су у суштини случајни. Ови процеси су моделирани додељивањем вероватноће сваком могућем исходу. Модел се затим креира покретањем једнаџбе много пута да би се генерисао највјероватнији исход и вјероватноће других исхода. Стохастички модели се називају и Монте Царло симулације.
Артифициал Неурал Нетворкс
Овај тип статистичког модела контроле процеса је скраћеница за АННс. АННс су најсложенији облик статистичких модела контроле процеса. Они симулирају процесе са вишеструким улазима који се могу разликовати, међукорацима који се могу разликовати, и различитим резултирајућим излазима. Тада ће АНН дати резултате. Ако процес има било каквих стохастичких процеса заједно са варијаблама дефинисаним линеарним једнаџбама, АНН може дати распон резултата. Ако се покрене много пута, то ће дати највјероватнији и стога “средњи” исход за СПЦ карту за тако сложен процес.
