SPC系统里面存放了很多检测数据,有一些共同来源的检测项目之间可能存在相关性的。一般来说,我们会把这些检测项目数据整理出来,用minitab或者excel,两两一组去做相关分析和回归分析,并且调整滞后期,以寻找最佳的前置影响。
如果检测项目两两之间的检测日期不能完全严格一直对齐数据(比如就差了几秒的,但都是同一批/同一时刻的),那就更麻烦了。
这样做很麻烦,需要整理数据,再放到工具去分析,每个滞后期也要分析,才能寻找到或者寻找不到规律。
看我们SPC产品是怎么做的。
可以对任意两两检测项目做散点图和回归分析
可以用不同的选项对检测日期进行对齐
滞后期可以是一个范围,这样不用一个一个去尝试,更容易寻找前置影响
在一个系统,点点鼠标就可以完成,无需一个一个整理数据到excel、minitab等分析工具处理
接下来我们看看具体操作:
我们在检测项目列表中选择你需要做相关分析的检测项目(要求是单值的)
点击相关分析按钮,打开下面的页面:
确认检测项目有记录
选择时间对齐方式,因为两个检测项目同一个批次/时间点的数据,实际的时间值可能存在毫秒/秒等的不一致,我们就可以选择不同的对齐方式来对齐。
一对多处理:如果对齐数据出现一个检测项目对应另一个检测项目有多个(即一个x对应多个y),我们需要选择如何处理,可以去平均值、取最新的一个,也可以取最旧的一个。
滞后:滞后0表示分析当前期之间的影响,-2表示检测项目1的当前期对检测项目2的后两期的影响,也可以说是检测项目2的前置影响。
N:对齐后的记录数可能很多,可以提取最新的N个记录做分析。
我们填写滞后从0到2,看不同的滞后期的相关性。
从上面滞后0到2这三种滞后期的散点图和回归分析,可以看出,滞后2的相关性比较明显。也就是说这检测项目1的N-2期对检测项目2的N期影响明显。
理论我们都熟识,都知道很好用,但没有一个好的工具,你是无法用起来的,我们就是一个这样的好工具。