管理図と3シグマ<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />添付の表を参照すると、次のようになります。
約30件の観察があります。 値の標準偏差は 0.534121 です。
平均は 73.93235 です。
ここで、± 3 シグマの経験則に基づいて管理限界を計算すると、限界は 72.3 LCL と 75.5 UCL になります。
ただし、添付の表を使用して管理図をプロットすると、UCL と LCL は 72.852 ～ 75.01 と計算されます。
この違いの理由が理解できません。
誰か説明してもらえますか？
これを解決しようとしたところ、JMP は限界値の計算に ± 2 シグマを使用しており、この目的で推定されるシグマの値も上で計算した値とは異なることがわかりました。 私にはこれが理解できません。
Re: 管理図と3シグマ管理図では出力がOKかどうかは分かりません。プロセスが「合理的な程度の統計的制御」で動作しているかどうかを示します。「はい」の場合、プロセスは可能な限り正常に動作しています。「いいえ」の場合、プロセスを改善する前に除去する必要がある変動の特別な原因が存在します。特殊原因の除去はプロセスの改善ではありません。プロセスが可能な限り正常に動作したら、プロセス自体に変更を加えて、より望ましい平均値で、またはばらつきを抑えて新しいレベルのパフォーマンスに到達させることができます。
Re: 管理図と3シグマ管理図を考案したウォルター シューハートの絶対的な天才に興味がある人は、1931 年に出版された彼の原書を読んでください。50 周年記念版は Amazon.com で入手できます。私はこの本を何度も読み返していますが、経験的な傑作につながる 500 ページの開発と理論に裏付けられたこのシンプルなツールについて、いつもより深い洞察を得ることができます。
1989年にW・エドワーズ・デミングは次のように述べた、「シューハート博士はこの規則を考案し、1924年に発表した。 それ以来、これより優れた仕事をした人は誰もいません。」
1967年8月号産業品質管理記事「私たちのウォルターへの借金シューハート" どれの1ページのメモが含まれていましたからシューハート上司に、最初に発行された管理図のコピーを送りました。すごいことだ！
Re: 管理図と3シグマここには、管理図の基本についての非常に良い議論がいくつかあります。 他の人たちと同じように、ウィーラーの本を手に入れることをお勧めします。
その中で彼は、制限には 2 つの役割があると説明しています。 まず、制御不能な状態があるかどうかを判断します。 そうでない場合、それらが果たす 2 番目の役割は、将来の出力がどこに表示される可能性があるかを予測することです。
それでは、新しいデータの開始に伴う制限の再計算に関するご質問にお答えします... プロセスが安定している場合は、制限を修正する必要はありません。基本的に、すでに設定されているのと同じ制限が与えられます。 プロセスが不安定な場合、限界は単独で判断を下すことになるため、特別な原因を特定して排除するのに役立ちます。
プロセスが不安定な場合、計算の制限値が大幅に変更される可能性があります。 限界を計算し、特別な原因を見つけて排除します。 特殊原因データの排除に基づいて「理論的限界」を計算する慣行を実践している人もいます。 特殊な原因の特定と排除を継続しながら、新しいデータを収集しながら制限値の見直しを続ける企業もいます。 特別な原因がなく一定期間が経過したら、プロセスが安定していると宣言し、制限を凍結できます。
実際のところ、プロセスの知識がなければチャートを使用する方法はありません。 チャートの助けを借りて、操作が安定しているかどうかを理解する必要があります。 たとえば、ツールを交換したり交換したりすると、チャートが変更されることが予想される場合があります。 その場合は、操作に関係する各ツールの管理図が必要になります。これは、それぞれが独自の「安定した」パターンを持つ別個のプロセスであるためです (特別な原因がない場合)。
ここではとりとめのない話をしているように感じますが、ぜひウィーラーの本を手に入れて読んでください。そうすれば、このスレッドに寄せられているコメントを知ることができます。 までデータをお送りください。 levin@predictum.com 。
Re: 管理図と3シグマスムーアさん、ご返信ありがとうございます。
しかし、なぜ制限の再計算が危険なのかはわかりません。 では、なぜ管理図があるのでしょうか。 つまり、それらはシステムの実際の動作に基づいた値を提供し、実際のシステム出力が OK かどうかを伝えることを目的としているということです。
Re: 管理図と3シグマnone1, プロセスの動作図やデータについて考えすぎたり、考えすぎたりしないように注意する必要があります。このため、データの出所、収集、定義に関する知識を得ることが非常に重要です。使用しているソフトウェア パッケージは必要なものをすべて計算できますが、プロセスとデータに関する知識と経験を活用することに管理図の真の価値があります。管理限界を設定し、次の点で管理の欠如が示されると、調査できる信号が得られます。後続のすべてのデータポイントで管理限界を更新することは危険です。繰り返しになりますが、ウィーラーは著書の中でこの状況を扱っています。最終的に問題となるのは、前のデータ ポイントを生成したのと同じシステムがこのデータ ポイントを生成したのかということです。どうして知っていますか？変化（シグナル）が持続すると予想しますか？これには何年もの練習と思考が必要です。考え続けてください...あなたは正しい道を進んでいます。
データ分析でお役に立てることがあれば、私のメールアドレスは次のとおりです。 smoore@wausaupaper.com
Re: 管理図と3シグマそれで、今、私には状況があります。 このプロセスにより、これまでに計算された 3 シグマの範囲外となる結果が突然得られました。 したがって、プロセスは制御不能になっているように見えます。
ただし、3 シグマの制限を超えたこれらの新しいポイントをシグマ計算に含めると、新しいシグマは OK であるように見えます。 したがって、私のプロセスは管理されていると言えるでしょうか、それともこれは詐欺なのでしょうか?
Re: 管理図と3シグマここでもさらに大きな議論があります。 私にとって、管理図は「プロセスの声」であり、いわば「安定した」プロセスが特別な原因によりコースから外れる可能性があることを知らせる煙探知機でした。 あまりにも蔓延している一般的な原因の変動性を追求するのは非常に無駄です。 もちろん、完璧な世界では「使用への適合性」とパフォーマンスに基づいて設定される仕様もあります。これについては、まったく別の議論に値しますが、ここで説明する十分な余地はありません。 当社の品質システムは、実験計画法と、プロセス内のさまざまな指紋の不純物と、最後から 2 番目の仕様、つまり顧客の使用に対するそれらの影響を理解することによって導き出された、使用への適合性を中心に構築された仕様に基づいて構築されています。 多くの場合、材料の仕様は、品質が高いほど優れているというガイドラインに基づいて設定されますが、多くの場合、特定の「不純物」は最終製品またはプロセスのパフォーマンスに相乗効果をもたらし、有益であり、仕様に従ってプロセスを盲目的に最適化するだけでは、常に最高のパフォーマンスの製品が得られるとは限りません。 /プロセス。 プロセス/製品の理解が鍵であり、管理図はその理解に不可欠な部分ですが、すべてではないため、これを議論に追加したかっただけです。 ただし、そうは言っても、特別な原因への探求は必ずしも悪いことではなく、むしろその探求が顧客の手に渡ってより良いパフォーマンスを発揮するプロセス/製品を提供したことがわかる可能性があるため、そのプロセス/製品について学ぶ機会です。重要なのは、エクスカーションの影響を評価し、そこから科学的手法であるプロセスの知識を得ることが重要です。
Re: 管理図と3シグマhttps://www.linkedin.com/groups/Does-Run-chart-require-data-3696237.S.63802395
上のリンクは、管理図に通常のデータが必要かどうかに関する LinkedIn スレッドです。 これはあなたの質問の正確なテーマではありませんが、確かに統計の専門家ではない私が、物事を大局的に考えるのに個人的に役立ち、あなたにも役立つかもしれないと思ったことがいくつかありました。
- 最終的には、外れ値を調査する経済的な方法を見つけようとしていますが、それが管理図の目的のようなものです。
- 貢献者の一人によると: 6 シグマ = +-3 シグマは、運用上の経済的境界です。 私の観点からすると、シューハートは、いつ調査が正当化されるのか、いつ単なるノイズとして考慮されるのかを特定するための堅牢な運用上の定義を見つけようとした賢い人でした。
- 私たちは時々、自分が正確であることにこだわりすぎて、自分の探求が実際に全く異なる結果をもたらすかどうかを見失ってしまうことがあります。 言い換えれば、私たちは髪を分けるためだけに髪を分けているのでしょうか。 あなたの場合はわかりませんが、両方のグラフにデータをプロットして、アラームの数が異なるかどうかを観察してみると興味深いかもしれません。
- ウィーラー氏の論文「通常分散データは必要ないって本当ですか?」このコンセプトについて考えるきっかけになりました。
Re: 管理図と3シグマ対応もとても良かったです！
Re: 管理図と3シグマ体重を量らせていただければ……。I-mR チャートは、プロセス動作チャートの「スイス アーミー ナイフ」です。これはほぼすべてのデータセットに非常に役立ち、堅牢です。データの分散には依存しません。つまり、データは正規分布する必要はありません。上限および下限管理限界を計算するためにデータの標準偏差を使用することは、ほとんどの場合間違っています。その理由は次のとおりです。データは時間順に並べられています。そうでなければ管理図は役に立ちません。標準偏差の計算では、データの順序に関係なく同じ結果が得られます。移動範囲により、時間順の分散統計が得られ、IS は時間順に依存します。移動範囲に 2.66 を乗算すると、データの 3 シグマの推定値が得られます。LouV が言うように、Wheeler の本は素晴らしいです。Wheeler の記事の多くは、www.qualitydigest.com で見つけることができます。Davis Balestracci の作品もご覧になることをお勧めします。
Re: 管理図と3シグマどちらが「最良の方法」であるかを言える立場にあるかはわかりませんが、製造環境で 30 年間働いた経験から、IR-MR チャートは計算が簡単で簡単であるため望ましいと理解しています。標準偏差の計算よりもはるかに重要な計算方法を訓練するために。 非常に多くの場合、管理図は方眼紙とともに製造現場に保管されており、作業ではそれに応じてデータが入力されることを認識する必要があります。 私が考える鍵は、手法を選択し、その手法の価値を活用し、制御不能な信号が発生したときに「プロセスの声」に応答することです。
Re: 管理図と3シグマお二人とも素早いご対応ありがとうございました。すごい速さですね。
そこで問題となるのは、工業環境で管理図をプロットする最良の方法は何かということです。
LJプロットかIRチャートか？
Re: 管理図と3シグマ実際には、IR 管理図 (サブグループ サイズ 1) は計算に移動範囲を使用するため、3 シグマの「親指の法則」と言うのは正しいです。
制限の式は次のとおりです
UCL = 平均 + 2.66 (0.406) = 73.93 + 1.08 = 75.01
LCL = 平均 -2.66 (0.406) = 73.93-1.08 = 72.85
0.406 は、データ内の移動範囲の計算された平均です。
移動範囲欄を追加したファイルを添付しました。
Donald Wheeler の統計的プロセス制御に関する本を強くお勧めします。
Re: 管理図と3シグマこれはよくある質問であり、統計的プロセス制御に関する JMP コースで答えられます。 個別チャートと移動範囲チャートを作成していると仮定します。 個別チャートと移動範囲チャートがどのように作成されるかを理解する必要があります。 彼らは、管理限界の標準偏差の推定値を使用します。 標準偏差はいくつかの方法で推定できます。 これらのチャートは電卓が登場する前に作成されたため、通常はサンプル標準偏差 s ではなく、移動範囲が使用されます。
あなたが提案している制限を含むチャートを取得するには、そのチャートを Levey-Jennings チャートと呼びます。
