Bestimmen Sie die richtige Abtastrate für SPC-DatenHallo,
Ich habe SPC-Daten mit UCL = 12.015 und LCL = 12 (Ziel ist 120.007) - siehe Anhang.
Meine OOC-Werte (Out Of Control) sind zu hoch und ich möchte überprüfen, ob meine Abtastrate korrekt ist.
Die aktuelle Abtastrate beträgt 0,1 (1 von 10 Teilen wird gemessen) und uns fehlen OOC-Messungen (es gibt 2 Gruppen von SPC-Werten mit denselben Grenzwerten: „Measure Depth 7“ und „Measure Depth 1“).
Ich habe versucht, die Stichprobengröße und -leistung zu verwenden, bin mir aber nicht sicher, welche Option ich im Dialogfeld auswählen soll.
Danke Yoni
Betreff: Bestimmen Sie die richtige Abtastrate für SPC-DatenIch habe zwei Antworten, vielleicht werden andere Experten zu dieser Diskussion beitragen. (Hinweis Hinweis)
Erstens zeigt Ihr Bild die gleichen historischen Grenzen, die auf beide Phasen angewendet werden. Haben Sie erwartet, dass die Prozessleistung in Phase 2 gleich bleibt? Welcher Art ist der Prozesswechsel zwischen den beiden Phasen? War es die Abweichungsreduzierung oder die Zentrierung auf das Ziel?Aus Ihren Diagrammen geht für mich hervor, dass sich der Prozessmittelwert in Phase 2 nach oben verschoben hat und dies der Grund für die Fülle von OOC-Signalen ist. Es geht nicht um Undersampling oder niedrige Samplingfrequenz.
Zweitens hat die Bestimmung der Stichprobenhäufigkeit mehr mit der Art der Sonderursachen zu tun als mit dem Modell für die zufälligen Fehler (z. B. Normalverteilung). Was sind die besonderen Ursachen? Haben Sie eine Ursachenanalyse oder eine Fehlermöglichkeits- und Auswirkungsanalyse durchgeführt? Wie groß sind die Auswirkungen der Sonderursachen? Wann können sie auftreten? Wie oft oder häufig können sie auftreten?
Ich kann aus der Legende ersehen, dass LCL, Center und UCL für die Personentabelle für beide Phasen nicht genau gleich sind, aber ich kann nicht glauben, dass die Grenzwerte für Phase 2 mit diesen Daten berechnet wurden. Tatsächlich zeigen meine vorherigen Diagramme, dass Phase 2 eine Varianzreduzierung und ein höheres Zentrum aufweist.
Betreff: Bestimmen Sie die richtige Abtastrate für SPC-DatenVielen Dank Markus!
Ich werde klarstellen - Phase 1 und 2 wurden von mir manuell zu den Daten hinzugefügt - Ich habe einen Fehler in den von Ihnen erwähnten Punkten - bitte ignorieren.
Mein Hauptproblem ist die hohe OOC-Rate im Diagramm (siehe gelb markiert in der angehängten Datei). UCL kann nicht geändert werden, da es Teil der Produktanforderungen ist.
Von jeder Teilecharge wird 1 von 10 Teilen gemessen und in der Datenbank erfasst.
Meine größte Sorge ist, dass die Stichprobenrate (1 von 10) zu niedrig ist, sodass wir nur einen kleinen Teil der OOC-Teile erfassen, obwohl tatsächlich viel mehr OOC-Teile in derselben Charge enthalten sind.
Diese OOC-Teile werden erst später in der Produktionslinie erfasst (wo Rework komplexer ist und die Teilequalität beeinträchtigen kann).
In Anbetracht der Tatsache, dass die Population normal verteilt ist - wie kann ich die richtige Abtastrate finden, die sicherstellt (mit 90 % Leistung), dass wir alle OOC-Teile in der Charge erfassen?
Betreff: Bestimmen Sie die richtige Abtastrate für SPC-Daten
Vielen Dank Markus!
Ich werde klarstellen - Phase 1 und 2 wurden von mir manuell zu den Daten hinzugefügt - Ich habe einen Fehler in den von Ihnen erwähnten Punkten - bitte ignorieren.
Mein Hauptproblem ist die hohe OOC-Rate im Diagramm (siehe unten gelb markiert). UCL kann nicht geändert werden, da es Teil der Produktanforderungen ist.
Von jeder Teilecharge wird 1 von 10 Teilen gemessen und in der Datenbank erfasst.
Meine größte Sorge ist, dass die Stichprobenrate (1 von 10) zu niedrig ist, sodass wir nur einen kleinen Teil der OOC-Teile erfassen, obwohl tatsächlich viel mehr OOC-Teile in derselben Charge enthalten sind.
Diese OOC-Teile werden erst später in der Produktionslinie erfasst (wo Rework komplexer ist und die Teilequalität beeinträchtigen kann).
In Anbetracht der Tatsache, dass die Population normal verteilt ist - wie kann ich die richtige Abtastrate finden, die sicherstellt (mit 90 % Leistung), dass wir alle OOC-Teile in der Charge erfassen?
Betreff: Bestimmen Sie die richtige Abtastrate für SPC-DatenSie haben recht, die Stichprobenrechner sind nicht für Regelkarten gedacht. Sie sind für bestimmte Hypothesentests gedacht (z. t -Prüfung). Regelkarten basieren auf rationale Untergruppen . Ihre Größe und Häufigkeit werden unter Berücksichtigung der Art der besonderen Ursachen einer unnatürlichen Abweichung in der Prozessausgabe bestimmt. Die Größe und Zusammensetzung der Untergruppe sollte frei von Schwankungen aufgrund besonderer Ursachen sein. Die Häufigkeit sollte die Wahrscheinlichkeit einer besonderen Ursache maximieren.
Ich habe Ihr Datenbeispiel verwendet. Ich habe die Zeit mit dem kontinuierlichen Modellierungstyp in numerische Daten konvertiert und dann die Datentabelle nach Datum und Uhrzeit sortiert. Ich erhalte diese XmR-Diagramme für Messtiefe 1 und Messtiefe 7. (Die Sortierung brachte ein potenzielles Datenproblem zum Vorschein, bei dem zwei Beobachtungen später in der Geschichte der Phase = 1 statt 2 zugeordnet wurden.)
Können Sie das Problem beschreiben, das Sie mit diesen Diagrammen haben?
