空间依赖的非参数监控

在过程监控中，通常定期或随机地从二维或三维的不同空间位置进行测量。虽然存在使用此类空间数据进行过程监控以检测均值变化的非参数方法，但文献中在开发用于监控空间依赖关系的非参数控制图方法方面仍存在空白。本研究考虑了规则、矩形数据集流，使用空间序数模式作为一种检测空间依赖关系的非参数方法。我们提出了新颖的 SOP 控制图，该图是无分布的且不需要先前的阶段 I 分析。为了揭示高阶依赖关系，我们开发了一类结合 SOP 和 Box-Pierce 方法的新统计量。广泛的模拟研究表明，我们提出的控制图优于传统的参数方法，特别是当空间依赖关系是非线性或双边的，或者当空间数据包含异常值时。所提出的 SOP 控制图使用真实世界数据集进行说明，以检测 德国境内的强降雨、乌克兰（东部）与战争相关的火灾，以及 纺织生产中的制造缺陷。这种广泛的应用和发现证明了所提出的非参数控制图的广泛实用性。此外，本研究中的所有方法均作为公开可用的 \texttt{Julia} 包提供在 \href{https://github.com/AdaemmerP/OrdinalPatterns.jl}{GitHub} 上，以便进一步实现。