Gráfico de control, porcentaje de prueba positiva para cada fase y estándares de gráfico de controlHola,
Tengo un gráfico de IMR que se separa en algunas fases. Realicé todas las pruebas de Nelson para ver cuáles son los puntos de datos de la prueba de la prueba 8. ¿Hay alguna manera de obtener el porcentaje de puntos de datos que están en cada fase que tienen un resultado positivo para cada prueba de Nelson O el total de puntos que se obtienen después de la prueba en la fase? Tengo muchos cuadros de control para hacer esto y me gustaría saber una forma rápida de hacerlo en lugar de contarlos. No estoy seguro de si esta capacidad está incorporada a jmp 13.
por ejemplo, me gustaría una tabla que tenga algo como esto
fase 1: prueba 1, 1% prueba 2, 0,3%
fase 2: prueba 4, 3%
fase 3 prueba 6, 6%
Además, he estado buscando las normas o reglas a seguir para los cuadros de control con el fin de determinar qué está fuera de control. He llegado a varias cosas, pero nada ha sido blanco o negro en lo que respecta a las guías para los gráficos de control. Me gustaría tener cierta orientación sobre este tema.
Re: porcentaje de prueba positiva de la gráfica de control para cada fase y estándares de la gráfica de control @chris_G_ttu Creo que demasiados libros sobre el tema del monitoreo de procesos han perdido de vista la imagen más grande en la que originalmente se encargó Shewhart. Y reducen el problema a "probar el control o no" como si, inherentemente, la respuesta proporciona valor. Para una gran lectura simple sobre este tema, también sugiero el libro de Don Wheeler, "Entendiendo la variación ... la clave para manejar el caos".
Es fácil codificar las reglas de Western Electric en el software. Adoctrine los nuevos 'Cinturones' (elija su color) con un mundo en blanco y negro 'fuera de control' usando estas reglas. La limitación de este enfoque es que el mundo real no es tan simple. Su jefe (o sus clientes) no quiere saber (mucho menos cuidado) si el proceso está "en control". Quieren saber, '¿Cómo se está desempeñando? ¿Que vas a hacer al respecto? ¿Necesitamos mejorar? ¿Si es así, de qué manera?' Ahí es donde un Cinturón gana su paga ... sin preocuparse por "tener el control o no".
Despotricar sobre.
Re: porcentaje de prueba positiva de la gráfica de control para cada fase y estándares de la gráfica de control Gracias por la respuesta y la guía. El material de Six Sigma que he leído sobre los cuadros de control usa el contenido está en control o está fuera de control. Definitivamente voy a leer en el libro de Shewhart!
Re: porcentaje de prueba positiva de la gráfica de control para cada fase y estándares de la gráfica de controlApilar a @Kevin_Anderson 's de entrada y aquí está la parte difícil. Trate de no pensar en el proceso de toma de decisiones de monitoreo como una prueba de hipótesis. Esto es lo que sucede cuando comenzamos a hacer afirmaciones como "El proceso ESTÁ en control". O, 'El proceso NO ESTÁ en control'. Un gráfico de control NO es una herramienta de inferencia estadística.
Todo lo que un cuadro de control puede "decirle" es "¿Existe evidencia de variación de causa asignable?". Luego, una vez que respondamos a esa pregunta, tenemos que decidir nuestra próxima acción. Puede ser 'no hacer nada' o 'hacer algo'. Lo que lleva a la conversación y la discusión acerca de las consecuencias de cometer errores Tipo I o Tipo II ... lo que nos lleva de nuevo a la clásica discusión de Shewhart sobre los gráficos de control destinados a equilibrar económicamente los riesgos de cometer cualquiera de estos dos errores. Es aquí donde las estadísticas proporcionan poca o ninguna orientación. Entonces, al final del día, trate de no enfocarse en la pregunta '¿está bajo control o no'? ... pero los datos, su conocimiento de procesos, decisiones, acciones, consecuencias de esas acciones.
Trato de decirle a cada profesional de la calidad que debería invertir tiempo en leer el documento fuente del que proviene todo esto ... El clásico libro de Shewhart "Control económico de la calidad del producto manufacturado". Se espera que mucho quede claro después de leer este trabajo seminal ... tiene casi 100 años ... pero sigue siendo tan relevante hoy como lo fue cuando se publicó por primera vez en 1931.
Re: porcentaje de prueba positiva de la gráfica de control para cada fase y estándares de la gráfica de controlHola, Kevin_C_anders
¡Yo aprecio la respuesta! Esa fue una gran información
Re: porcentaje de prueba positiva de la gráfica de control para cada fase y estándares de la gráfica de control¡Esto funcionó! Gracias
Re: porcentaje de prueba positiva de la gráfica de control para cada fase y estándares de la gráfica de controlHola, chris_G_ttu!
Con respecto a su pregunta sobre los estándares: los métodos de control de procesos inventados por Walter A. Shewhart son tan elegantes que parecen simples. Son elegantes y poderosos y alteran el mundo, pero no se dejen engañar; no son simples
Las reglas de control de Nelson (y todas las variaciones de las reglas de control) dependen de los límites que se aplican a los datos. Los datos utilizados para establecer los límites deben ser abundantes, independientes y distribuidos de manera idéntica (Normal) y libres de variación de causa especial. Si se aplican límites apropiados a los datos apropiados, debe tener una proporción de referencia de 0,0027 Fuera de control ... eso es 0.27% OOC. Esto implica un problema de "gallina y huevo": la única forma de evaluar la variación de la Causa Especial es a partir de una tabla de control con los límites correctos, pero los límites correctos provienen de los datos sin la variación de la Causa Especial.
La aplicación de las 8 reglas de Nelson sobre límites incorrectos calculados a partir de pequeños conjuntos de datos es casi una pérdida de mala aplicación. Lloyd Nelson documentó sus pruebas en un artículo de 1984 del Journal of Quality Technology "... por conveniencia y uniformidad de aplicación ...". También afirma que "... los analistas deberían estar alertas a cualquier patrón que indique las influencias de causas especiales ...", ya que una lista completa de estándares para OOC sería infinitamente grande. No puede haber estándares en blanco y negro para OOC.
Y todos estos métodos obtienen su verdadero poder de ser aplicados en línea, no después del hecho (¡como parece que los está aplicando!).
Por favor consulte con un estadístico. ¡Buena suerte!
Re: porcentaje de prueba positiva de la gráfica de control para cada fase y estándares de la gráfica de controlSimplemente puede crear una columna llamada Porcentaje del total y usar la siguiente fórmula
Col Number(Test,Phase,Test)/ Col Number(Test, Phase)
Re: porcentaje de prueba positiva de la gráfica de control para cada fase y estándares de la gráfica de controlDescubrí cómo obtener una nueva tabla jmp. La prueba muestra la prueba de cada número de muestra, pero tengo problemas para crear una fórmula que cuente el porcentaje de cada fase. Me gustaría hacer algo como esto utilizando una fórmula jmp en la columna para los porcentajes de prueba 1.
Todavía estoy buscando algunos estándares para determinar si un proceso está fuera de control. ¿Existe alguna verificación que indique que un proceso está fuera de control? Sé que por capacidad hay cpk, ¿hay algo como esto para la estabilidad?
