Výzkum v oblasti monitorování autokorelovaných procesů pomocí regulačních diagramů

Abstract

Kniha Výzkum v oblasti monitorování autokorelovaných procesů pomocí regulačních diagramů se zaměřuje na problematiku monitorování autokorelovaných procesů pomocí nástrojů SPC (Statistical Process Control – Statistické řízení procesů), zejména prostřednictvím regulačních diagramů pro časové řady. Použité metody a techniky byly verifikovány na simulovaných a reálných datech, což poslouží jako návod pro jejich praktickou aplikaci. Jsou zde publikovány výsledky aktivního výzkumu autora této monografie z oblasti používání nástrojů SPC při autokorelovaných procesech pomocí regulačních diagramů pro časové řady. Monografie je členěna do sedmi kapitol. První kapitola je zaměřena na stručný přehled výzkumné činnosti jiných autorů v dané problematice autokorelovaných procesů. Ve druhé kapitole jsou prezentovány závěry z kvalitativního a kvantitativního výzkumu v oblasti (ne)správného používání a chápání problematiky SPC a největších problémů při používání nástrojů pro monitorování variability ve výrobních procesech. Kapitola 3 a 4 pojednává o klasickém využití nástrojů SPC a problémech s jejich implementací při monitorování autokorelovaných procesů. Kapitola 5 má za úkol konfrontovat vliv autokorelace procesních dat na klasické regulační diagramy a výpočet indexů způsobilosti procesu. Předposlední kapitola 6 je věnována praktickým případovým studiím implementace regulačních diagramů časových řad pro monitorování autokorelovaných procesů. Závěrečná kapitola 7 je věnována návrhu regulačního aparátu pro automatizovaný sběr dat ve výrobních procesech a jeho konfrontace s jinými přístupy.

The book, titled “Research in autocorrelated process monitoring using contol charts”, focuses on monitoring of autocorrelated processes using SPC (Statistical Process Control), primarily regulation diagrams for time series. The methods and techniques have been verified on simulated and real-world data sets which will serve as a guideline for practical applications. The findings originate from author’s current research in the area of SPC for autocorrelated processes using regulation diagrams for time series. The text is divided into 7 chapters. The first is a brief literature overview of autocorrelated processes. The second presents findings of quantitative and qualitative research regarding (in)correct use and understanding of SPC along with the challenges when using tools for variability monitoring in production processes. Chapters three and four mention classic SPC application areas and the challenges when implementing them for monitoring autocorrelated processes. The fifth chapter delimits the influence of autocorrelation in process data on classic regulation diagrams and quantifying process capability indices. The sixth is dedicated to case studies describing how regulation diagrams for time series are implemented for monitoring autocorrelated processes in practice. The final chapter outlines a regulation method for automatic data collection in production processes and confronts it with other approaches.