移動 / ローリング CpK<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />やあ友達、
連続プロセスデータを含むテーブルがあります。 CpK の変動を経時的に追跡できるように、すべての測定で CpK を計算したいと考えています。 そうするエレガントな方法はありますか？
よろしく
SG
Re: 移動 / ローリング CpKJMP Variability Plot で生データをプロットしましたか?これは、変動の多くのコンポーネントを視覚的に分類するために使用でき、通常はランダム効果モデルを使用してある程度数値的に分類できます。あなたの目標は、頻繁に上下する Cpk 数ではなく、プロセス、したがって製品の MPROVEMENT であることを忘れないでください。
測定ごとに Cpk を再計算する必要があるのはなぜですか?
必須ですか？
プロセス動作の単一点エクスカーションと傾向を示す SPC チャートが既にあります。
これらの OOC エクスカーションは、おそらく実用的なポイント OOC を隠す、誤解を招くローリング Cpk であると私が考えるものを使用するのではなく、「% OOC」として報告することができます。
Cpk は UNDERLYING 能力指数です。
これらの仕様制限に基づいて PPM 故障率を推定するために使用されます。
サブグループの標準偏差に基づく「短期的な」測定基準がありますが、これは、OOC ポイントに対してのみ実行されたアクションを考えると、「制御中」の動作がまだ十分ではない場合に改善努力に焦点を当てることを除いて、比較的役に立たないことがわかります。
また、少なくとも 25 の部分にわたる一時的な変動を含む、すべての分散コンポーネントに基づく「長期」メトリックがあります。
すべての SPC チャートにわたる %OOC に関する日次レポートは、短期的な製造現場の取り組みに優先順位を付けるのに役立ちますが、長期の Cpk は、SPC チャートが意図的に見逃している一般的な原因の変動の改善に焦点を当てた INVESTMENT の取り組みに優先順位を付けるのに役立ちます。
その長期 Cpk は、私のクライアントが毎月または四半期ごとに報告する唯一のものですが、SPC チャート ポイントごとに更新されません。
また、長期的な Cpk が 1.5 または 1.67 未満、または業界が目標として設定した目標に対して改善アクションが提案された場合は、SPC チャートを振り返る必要があります。生データそして、CI チームが攻撃できる VARIANCE COMPONENTS を見つけます。JMP Variability Plot を使用して、これらの VC を視覚化し、列挙することもできます。差異成分の例としては、部品間、部品内の変動、バッチ処理の場合のバッチ間、時間ごと、シフトごと、午後から午後、または日ごと、週ごと、何らかの季節測定などの一時的な変動があります。などほとんどの生産サブグループのネストされた形式、または DOE 研究のクロス形式で作成された変動性プロットは、CI チームにとって非常に役立ちます。この種の背景能力調査なしに Cpk を報告することはありません。
繰り返しになりますが、移動 Cpk をどのように使用する予定ですか?私の意見では、「マルチバリ」またはJMP変動性プロットでよりよく現れる分散成分の実用的な解釈に関して、移動範囲および移動平均チャートと同じ問題です。必要に応じて、実際には根底にある長期的な能力が実際には変わっていないのに、頻繁に示される多くの浮き沈みに対してどのような行動をとるかを誰かが説明するまで、その要求に挑戦してください。 SPC ルールとアクション プランを使用して短期間のエクスカーションに対処し、CONTROL 制限を使用して変動の SPECIAL 原因を攻撃します。必要に応じて、SPC チャートがミスするように設計されている変動の一般的な原因を攻撃することにより、長期的なプロセス動作と SPEC 制限 (管理限界ではなく) に対処し、OOC ポイントに短期的に集中できるようにします。CI は 2 段階のプロセスであり、特殊な原因を取り除いてから能力を再評価し、可視化のために JMP の変動性プロットを使用して一般的な原因を攻撃し、DOE メソッドを使用して他の多くの分散コンポーネントを調査および改善します。
これは私の経験に基づいた単なる提案であり、特定の教科書ではありません。
Cpk を頻繁に報告すると、経営陣や顧客に誤解を与え、すべての上昇値または下降値を説明するよう要求することになります。これはダウン シフトの OOC ポイントを反映しているにすぎない可能性がありますが、アップ シフトについては実際にあなただけが知っている可能性があります。久しぶりに！指標は現実的で実用的である必要があり、実用的であるためには、混乱を招くだけの「平均」ではなく、変動の各原因に対処する必要があります。
ただし、私は SAS の専門家ではないことを覚えておいてください。私は単なる大量生産プロセス エンジニアであり、20 年以上にわたって JMP を使用して、短期的および長期的な改善努力を推進してきました。仕様の制限が厳しい場合、一般的な原因を改善するために多額の資金が必要になることがよくあります。
Re: 移動 / ローリング CpKこんにちは、マクレイトンです。
お返事が遅くなり申し訳ありません。 私はJMPを使用してSPCをプロットします...（他に使用できるものはありますか）。 移動 CpK を計算するために、データを XL にエクスポートし、計算を行ってから JMP にエクスポートします。これは大変ですが、JMP には XL のように個々のセルを参照するオプションがないため、他に選択肢がありません。 これに対する回避策があるかどうか知っていますか?
そのような作業に使用する他のアドインまたはソフトウェアは何ですか?
これに関する貴重なノウハウを共有していただきありがとうございます。
よろしく
Re: 移動 / ローリング CpKCpk と Ppk (短期および長期... または範囲内 vs すべての変動) は、不足している能力 vs 仕様限界の尺度であり、プロセスの動作が正常であるか、少なくとも大きく歪んでいないことを保証する SPC チャートなしでは役に立ちません。SPC チャートはまばらまたは断続的なデータで平均またはシグマ OOC シグナルを示す可能性が高いため、短期的な能力変化の即時測定ではありません。
したがって、データがない長いギャップの後に少なくとも 25 ポイントがある場合は、SPC 制限を再計算して、それらがどれだけシフトしたか、またはより多くの変数を取得したかを確認することができます。しかし、おそらく 100 ポイントを獲得するまで、私は能力の変化を報告することを気にしません....必要な場合を除き、最新の SPC ソフトウェアは、Cpk 値と、満たす SPC チャートの平均とシグマまたは中央値と IQR を提供できます。最小サンプルサイズ....さらに、公称CpkまたはCpmの上限と下限の信頼水準を示します（制限だけでなく目標に関連しています）。
EWMA や X チャート、移動範囲チャートを含む SPC チャート作成から始めます... 1 つのオプションとして、プロセスの動作のタイプに応じて (探索的データ分析から、または適切に管理された期間中のプロセス能力の調査から)、ASQ.com (特に品質技術のジャーナル)、Isixsigma.com、およびリンクされたディスカッション グループで何百回も議論されているため、このトピックに関する他のディスカッションを確認してください。
四半期あたりの SPC %OOC と四半期あたりの Cpk の両方が、SPC チャートでのプロセス動作に関するヒントとして研究されることがよくあります。
プロセスの結果に長いギャップがある場合は、複数の製品を実行している可能性のあるプロセスではなく、製品を監視していることを意味するだけです。
そのため、MFG DB で実際のプロセス出力と入力を使用するすべての製品のプロセス Cpk は、より大きなサンプル サイズ (基本的な機能の Cpk 評価用) と、アクション可能なアラームとミス (品質コストの一部) の測定値を提供するため、役立ちます。 )、ジョブショップは扱いにくいです。Wheeler は短期生産用の SPC を研究しています (Cpk について言及されています)。Wheeler や Isixsigma.com などの他のブログでは、ツールの摩耗傾向の影響、短期間の製造、異常なプロセス動作などの特別な質問に答えることができます。どの SPC ソフトウェアをお持ちですか?
Re: 移動 / ローリング CpKおい、
賢明なご指導をありがとうございます。
別の質問があります。 長期的に監視されているプロセスがあり、結果が (X 軸で使用されているものの) 時間的に均等に配置されていない場合、シグマと平均値の再計算を開始する必要があります。ギャップ？
Re: 移動 / ローリング CpK誰かがこのソリューションのスクリプトを作成しようとする前に、Cpk のサンプル サイズの問題について考えてみましょう。
小さなサンプルの Cpk 信頼区間は、20、200、さらには 2000 の測定値に達するまで巨大です。(2.0 の公称 Cpk は、サンプル数が少ない場合など、<1.0 または >3.0 になる可能性があります。) コンピューターが 2 つ以上の小数点以下の結果を使用するからといって、それが何かを意味するわけではありません。
履歴からの 20 (または 200) の典型的な測定値のスタートアップ セットを使用し、新しい測定値が追加されるたびに再計算する必要がある場合があります。
ただし、Cpk は非常にゆっくりと変化します。そのため、多くの企業は、高速製造、月次、または週次のいずれかの四半期ごとにしか報告していませんが、サンプルサイズと上限および下限の信頼水準が示されています。大量生産の慣行に基づく私の意見です。
EWMA やその他の SPC チャートで測定値を OOC ルールと制限付きで使用し、移動 Cpk (移動平均と移動標準偏差に基づく!) を SPC 個別チャートの下の 2 番目のチャートに表示する方がよいでしょうか? JQT は Cpk の信頼区間の問題について非常に多くの議論を行ったので、Lloyd Nelson は Cpk に関する記事を 1 年間禁止しました...私が覚えているのはずっと前のことです。
