Strumenti di controllo dell impatto ambientale in presenza di dati autocorrelati
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Strumenti di controllo dell’impatto ambientale in presenza di dati autocorrelati. Ugo Cardamone/Laura Deldossi STMicroelectronics. U. Cardamone - STMicroelectronics. SPC (Statistical Process Control).

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Presentation Transcript
Strumenti di controllo dell impatto ambientale in presenza di dati autocorrelati

Strumenti di controllo dell’impatto ambientale in presenza di dati autocorrelati

Ugo Cardamone/Laura Deldossi

STMicroelectronics

U. Cardamone - STMicroelectronics


Spc statistical process control
SPC (Statistical Process Control) di dati autocorrelati

  • Il controllo statistico tradizionale si basa sull’assunzione di osservazioni indipendenti e identicamente distribuite.

  • Nel caso di osservazioni provenienti dal campo ambientale tale condizione non è sempre verificata.

PERCHÈ?

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Cause correlazione
Cause correlazione di dati autocorrelati

  • I processi ambientali sono spesso processi di natura chimica (tipicamente correlati)

  • Inerzia di alcune procedure

  • Utilizzo di strumenti di misura automatica (alta frequenza delle rilevazioni e possibile correlazione tra le osservazioni)

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Come si pu verificare che non sussiste la condizione di indipendenza

Diagramma di dispersione di dati autocorrelati

Correlogramma (ACF)

Come si può verificare che non sussiste la condizione di indipendenza?

U. Cardamone - STMicroelectronics


Esempio di correlazione

Diagramma di dispersione di dati autocorrelati

Correlogramma

Esempio di correlazione

Se le osservazioni non sono indipendenti, come fare a controllare il processo?

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Esempio 1 resistivit

ACF tutti i dati (n=2266) di dati autocorrelati

PreAl

LSL

ACF prime 500 oss.

Esempio 1: Resistività

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Osservazioni correlate cause speciali

Out Of Control di dati autocorrelati

Carta di controllo di Shewart

Carta EWMA l=0.2 L=2.958

Osservazioni correlate – Cause Speciali

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Eliminando le osservazioni fuori controllo
Eliminando le osservazioni fuori controllo di dati autocorrelati

Non sempre la correlazione è dovuta all’insorgere di una causa speciale.

Spesso essa è intrinseca al processo.

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Correlazione intrinseca al processo
Correlazione intrinseca al processo di dati autocorrelati

  • Non utilizzabili le Carte di Controllo Standard!

  • Stimatori della varianza distorti

  • Se correlazione positiva (frequente), gli stimatori della varianza sottostimano il suo vero valore.

Elevato numero falsi allarmi

Sfiducia ed Inefficaci Oneri Economici

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Possibili approcci
Possibili Approcci di dati autocorrelati

  • Modellizzazione del processo + controllo sui residui

  • “Aggiustamento” dei limiti di controllo

  • Carte di controllo ad “hoc”

  • Controllo di tipo “ingegneristico”

Esempio 2: Toc

Esempio 3: pH

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Modellizzazione e controllo dei residui
Modellizzazione e controllo dei residui di dati autocorrelati

  • Approccio tradizionale

  • Procedimento: - si modella il processo

    - se il modello è corretto

Residui sono i.i.d.

Applicazione delle carte di controllo usuali

  • Necessità di identificare il modello, stimare i parametri ed ottenere residui i.i.d.

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Problemi
PROBLEMI di dati autocorrelati

  • Le carte applicate ai residui, anche se i.i.d., non hanno un comportamento analogo alle carte sulle osservazioni.

  • La rottura di media che interviene sul processo viene riassorbita dallo stesso con modalità e tempi differenti a seconda della tipologia di modello sottostante e del tipo ed entità della rottura (FORECAST RECOVERY)

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NONOSTANTE QUESTO

Carte di controllo sui residui risultano essere le migliori qualora il processo sia caratterizzato da correlazione alta e si vogliano rilevare rotture di media di grande entità

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Esempio 2 total organic carbon

Numero Osservazioni = 13595 rilevazione della rottura.

USL = 5 ppb

PreAllarme = 3 ppb

Esempio 2: Total Organic Carbon

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Total organic carbon
Total Organic Carbon rilevazione della rottura.

Limitandosi alle osservazione rilevate nel mese di marzo (4464 osservazioni) il processo si modella secondo un IMA(1,1)

ACF Calcolata sui residui

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Toc carta shewart ewma sui residui lin e adams 1996
TOC – Carta Shewart + EWMA sui residui rilevazione della rottura.(Lin e Adams (1996))

  • Nell’ipotesi che TOC (mese marzo) sia in controllo, utilizziamo il modello individuato per fare previsioni sul futuro.

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Esempio 3 ph
Esempio 3: pH rilevazione della rottura.

Osservazioni = 2266

USL = 9.5

LSL = 5.5

PreAl inf = 6.5

PreAl sup = 8.5

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Estrazione sottoserie stazionaria ph

Osservazioni = 900 rilevazione della rottura.

USL = 9.5

LSL = 5.5

PreAl inf = 6.5

PreAl sup = 8.5

Estrazione sottoserie stazionaria pH

Carta EWMAST per processi stazionari

(Zhang (1998))

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U. Cardamone - STMicroelectronics rilevazione della rottura.


Conclusioni
Conclusioni rilevazione della rottura.

  • Le metodologie proposte in letteratura sono tra loro assai differenti.

  • Non esiste una metodologia che valga per qualsiasi tipo di processo correlato.

  • E’ necessario conoscere “bene” il processo per poter individuare lo strumento più idoneo.

  • Necessità di competenze statistiche e di software che consenta implementazione semiautomatica dei procedimenti.

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Modellizzazione del processo
Modellizzazione del processo rilevazione della rottura.

  • Vantaggi: Non richiesta Stazionarieta’

  • Svantaggi: Richiede di modellare il processo

  • Utilizzando i residui

  • Trend shift” in input Rilevare rottura di media “C”

  • “Step Shift” in output Rilevare rottura di media “C”

    Rischio “Forecast Recovery”

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Forecast recovery
Forecast Recovery rilevazione della rottura.

By Lin & Adams 1996

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