Auteurs primés Brenda Ramírez et José G. Ramírez étaient nos invités pour le versement de mars Analytiquement parlant . Si vous avez manqué leur webcast, il est maintenant disponible sur demande . Au cours de l’entretien, ils ont discuté de la manière dont les techniques de qualité traditionnelles - mises à jour avec les dernières avancées de l’analyse visualisation de données - aider à acquérir de nouvelles connaissances sur les processus, les produits et les services.
En raison du grand nombre de questions posées par notre auditoire lors de la diffusion en direct sur le Web, nous n'avons pas pu traiter toutes les demandes. Mais les Ramírezes ont eu la gentillesse d'en suivre quelques-uns dans cet entretien post-blog.
Question: Parfois, le processus EMP ne fournit pas l'équivalent d'un ratio PT pour évaluer s'il est possible de discriminer la conformité des pièces non conformes. Que recommandez-vous pour obtenir une évaluation comparable du ratio PT classique basé sur AIAG en utilisant la méthode EMP?
Réponse: La plateforme EMP en JMP peut générer les résultats traditionnels de R & R de jauge en sélectionnant «Résultats de jauge EMP de R & R». Le rapport précision à tolérance (PT) peut ensuite être facilement calculé à l'aide de la formule 6 * (Gauge R & R Std Dev) / (USL-LSL). Dans le contexte EMP, pour établir une distinction entre les pièces conformes et les pièces non conformes, l'erreur probable peut être utilisée pour définir des spécifications de fabrication offrant une probabilité donnée que la pièce mesurée respecte les spécifications du client.
Question: Un résultat instable et imprévisible nous met-il au défi d'évaluer si nous avons les bonnes caractéristiques? Veuillez citer un exemple montrant la différence entre une pression d'injection de paramètre de processus et une épaisseur de pièce caractéristique du produit.
Réponse: Dans notre livre, nous décrivons l'utilisation d'un organigramme de processus, décrivant les quatre dimensions de toute étape de processus: entrées, sorties, boutons de processus et facteurs de bruit. La figure 2.1 illustre ces dimensions pour une étape de laminage. Les boutons de processus (paramètres de processus) peuvent inclure la vitesse, la température et la pression, tandis que les sorties (caractéristiques du produit) peuvent inclure la force de liaison, l’épaisseur et la résistance au délaminage. La force de liaison d'un stratifié, par exemple, est déterminée par les entrées et les boutons de traitement et peut également être affectée par les facteurs de bruit. Conception d'expériences est utilisé pour caractériser et optimiser les paramètres de processus, tandis que les disciplines de fabrication et le respect des qualité des systèmes sont nécessaires pour exécuter le processus de manière répétable dans le temps. Idéalement, une stratégie efficace surveille et contrôle les entrées de processus, les commandes de processus et les facteurs de bruit, en veillant à ce que les résultats des processus soient conformes aux spécifications du client.
Question: Vos méthodologies peuvent-elles être utilisées dans un environnement de centre de contact?
Réponse: Des méthodes de fiabilité peuvent être utilisées, par exemple, pour estimer le temps de résolution médian d’un problème client particulier. Ces méthodologies peuvent également être utilisées pour évaluer l'impact de l'élimination de causes particulières (attente de pièces, informations erronées, problèmes météorologiques, etc.) sur le temps de résolution moyen estimé.
Question: Pouvez-vous nous dire comment nous pourrions utiliser JMP pour analyser et optimiser les données électroniques RF des antennes et des systèmes à micro-ondes dans différentes dimensions telles que le spectre de fréquences, la plage de puissance d'entrée, la plage de température, etc.?
Réponse: Il s’agit d’un domaine d’application qui convient mieux à l’analyse fonctionnelle de données, car les réponses qui nous intéressent (VSWR, perte de rendement, atténuation, etc.) sont des courbes plutôt que des points. Cependant, d'après mon expérience, certaines fréquences dans le spectre de fréquences sont essentielles pour certaines applications. Ces fréquences clés peuvent être utilisées pour surveiller le processus à l'aide de tableaux de comportement, et des expériences peuvent être conçues pour optimiser les réponses à ces fréquences particulières. Il existe également des moyens de résumer les informations dans une courbe donnée.
Question: D'après votre expérience, comment gérez-vous une expérience effectuée de manière incorrecte par d'autres parties, par exemple en générant trop de facteurs dans les données qu'il est difficile de circonscrire par une analyse en grappes conventionnelle ou par des composantes principales?
Réponse: Dans une expérience avec trop de facteurs et quelques essais, nous ne pourrons peut-être pas estimer tous les effets principaux et les deux facteurs importants dont nous nous soucions. Pour les effets que nous pouvons estimer, nous devons examiner la structure de confusion pour comprendre ce que nous estimons. Pour les conceptions à deux niveaux, la plate-forme de filtrage JMP (dans Analyser> Modélisation) permet de sélectionner des effets importants, mais elle ne teste pas efficacement chaque effet. Nous pouvons utiliser ces informations, ainsi que nos connaissances techniques et scientifiques, pour déterminer si elles sont réellement importantes.
Question: Vous avez tous les deux travaillé toute votre carrière avec des ingénieurs et des scientifiques. Qu'aimez-vous le plus dans votre travail avec eux?
Réponse: Oui, nous collaborons et avons appris de la part d’ingénieurs et de scientifiques pendant de nombreuses années et avons travaillé sur des projets très intéressants. Ces collaborations nous mettent toujours au défi de donner la priorité au problème et d’utiliser les statistiques comme catalyseur afin de proposer des solutions judicieuses ayant un impact sur les activités. Au cours de ce processus, nous en avons appris davantage sur le sujet, trouvé le juste équilibre entre sophistication statistique et valeur pratique, et perfectionné nos compétences en communication. En conséquence, nous avons trouvé des moyens amusants et intéressants d’enseigner le contenu statistique de manière pertinente et utile.
Question: Quelles sont vos fonctionnalités préférées dans JMP?
Réponse: Certaines des fonctionnalités que nous utilisons le plus souvent sont Résumé dans le menu Tables, le générateur de graphiques, le générateur de graphiques de contrôle, le concepteur personnalisé et la plateforme de distribution, que nous utilisons pour adapter différentes distributions et calculer Ppk avec des intervalles de confiance.
