Mover/Rodar CpK<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hola amigos,
Tengo una tabla con datos de un proceso continuo. Quiero calcular el CpK en cada medición, para poder seguir la variación del CpK con el tiempo. ¿Hay una forma elegante de hacerlo?
Saludos
SG
Re: Mover/Rodar CpK¿Ha trazado los datos sin procesar en JMP Variability Plot?Eso se puede usar para desglosar los muchos componentes de variación visualmente y, hasta cierto punto, numéricamente usando el modelo de efectos aleatorios por lo general.Recuerde que su objetivo es el proceso y, por lo tanto, la MEJORA del producto, no un número de Cpk que sube y baja con frecuencia.
¿Por qué necesita volver a calcular Cpk para cada medición?
¿Es obligatorio?
Ya tiene un gráfico SPC para mostrar excursiones de un solo punto y tendencias en el comportamiento del proceso.
Podría informar estas excursiones OOC como "% OOC" en lugar de usar lo que creo que es un Cpk móvil engañoso que oculta los puntos OOC quizás procesables.
Cpk es un índice de capacidad SUBYACENTE.
Se utiliza para ESTIMAR la tasa de fallas de PPM en función de esos límites de especificación.
Tiene una métrica de "corto plazo" basada en la desviación estándar del subgrupo, que encuentro relativamente inútil, excepto para enfocar los esfuerzos de mejora cuando el comportamiento "en control" aún no es lo suficientemente bueno dada la acción tomada solo en los puntos OOC.
Y tiene una métrica de "largo plazo" basada en TODOS los componentes de variación, incluida la variación temporal en al menos 25 partes.
Los informes diarios sobre el %OOC en todos los gráficos de SPC pueden ayudar a priorizar los esfuerzos de planta a corto plazo, mientras que el Cpk a largo plazo puede ayudar a priorizar los esfuerzos de INVERSIÓN que se centran en la mejora de la variación de CAUSA COMÚN que los gráficos de SPC pasan por alto a propósito.
Ese Cpk a largo plazo es el único que mis clientes informan mensual o trimestralmente, pero no se actualiza para cada punto del gráfico SPC.
Y cuando se sugiere una acción de mejora con un Cpk a largo plazo inferior a 1,5 o 1,67 o cualquier objetivo que su industria haya establecido como objetivo, debe volver a mirar el gráfico SPC datos sin procesar y encuentre los COMPONENTES DE VARIACIÓN que pueden ser atacados por el equipo de CI.Puede usar el diagrama de variabilidad de JMP para visualizar e incluso enumerar esos VC.Ejemplos de componentes de variación pueden ser parte a parte, variación dentro de la parte, lote a lote si se trata de un proceso por lotes, y variaciones temporales que pueden ser por hora, turno a turno o PM a PM, o día a día, semana a semana, alguna medida estacional , etc.Ese gráfico de variabilidad realizado en formato anidado para la mayoría de los subgrupos de producción, o en formato cruzado para estudios DOE, puede ser muy útil para los equipos de CI.Nunca informamos los Cpk sin este tipo de estudio de capacidad de fondo.
Entonces, de nuevo, ¿cómo planea UTILIZAR un Cpk en movimiento?Tiene los mismos problemas que los gráficos de rango móvil y promedio móvil, en términos de interpretación procesable de los componentes de varianza que se muestran mejor en gráficos de variabilidad "multi-vari" o JMP... en mi opinión.Si es necesario, desafíe esa solicitud hasta que alguien explique qué acción se tomaría para los muchos altibajos que muestra a menudo, cuando en realidad la CAPACIDAD SUBYACENTE A LARGO PLAZO NO ha cambiado realmente. Aborde las desviaciones a corto plazo utilizando reglas SPC y planes de acción que atacan las causas ESPECIALES de variación utilizando límites de CONTROL.Trate el comportamiento del proceso a largo plazo frente a los límites SPEC (en lugar de los límites de control) si es necesario atacando las causas COMUNES de variación que los gráficos SPC están diseñados para NO PERDER para que pueda concentrarse a corto plazo en los puntos OOC.CI es un proceso de dos pasos, deshacerse de las causas especiales, luego volver a evaluar la capacidad y, si es marginal, atacar las causas comunes utilizando los diagramas de variabilidad de JMP para la visualización y los métodos del DOE para estudiar y mejorar esos muchos otros componentes de varianza.
Esta es solo una sugerencia basada en mi experiencia, no en un libro de texto en particular.
Si informa Cpk con demasiada frecuencia, engañará a la gerencia y a los clientes que le exigirán EXPLICAR cada valor alto o bajo que puede ser solo un reflejo de los puntos OOC para los turnos bajos, pero en realidad puede ser real para los turnos altos que realmente solo sabrá. después de mucho más tiempo!Las métricas deben ser realistas y procesables y, para ser procesables, deben abordar CADA fuente de variación, no un "promedio" que solo genera más confusión.
Pero recuerde, no soy un experto en SAS.Soy simplemente un ingeniero de procesos de fabricación de alto volumen que ha UTILIZADO JMP durante más de dos décadas para impulsar los esfuerzos de mejora, tanto a corto como a largo plazo, donde a menudo se involucra mucho dinero para mejorar las causas comunes cuando los límites de las especificaciones son ajustados.
Re: Mover/Rodar CpKHola Maclayton,
Disculpa la demora en responderte. Uso el JMP para trazar los SPC... (¿hay algo más que se pueda usar?). Para el cálculo de los CpK en movimiento, exporto los datos a XL, hago los cálculos y luego los exporto a JMP.Esto es doloroso, sin embargo, dado que JMP no tiene la opción de hacer referencia a celdas individuales como en XL, no tengo otra opción. ¿Sabes si hay una solución para esto?
¿Qué otro complemento o software usas para ese trabajo?
Gracias por compartir su valioso conocimiento sobre esto.
Saludos
Re: Mover/Rodar CpKCpk y Ppk (a corto y largo plazo... o dentro de todas las variaciones) son medidas de la CAPACIDAD SUBYACENTE frente a los límites de las especificaciones y no son útiles sin los gráficos SPC para garantizar que el comportamiento del proceso sea NORMAL o, al menos, que no esté muy sesgado.No es una medida INSTANTÁNEA de cambios de capacidad a corto plazo, ya que el gráfico SPC probablemente mostraría una señal OOC media o sigma con datos dispersos o intermitentes.
Entonces, SI tiene al menos 25 puntos después de una larga brecha sin datos, puede volver a calcular los límites de SPC solo para ver cuánto han cambiado o se han vuelto más variables.Pero hasta que tenga quizás 100 puntos, no me molestaría en informar un cambio en la capacidad... a menos que SEA REQUERIDO, en cuyo caso el software SPC moderno puede brindarle valores de Cpk, así como también media y sigma o mediana e IQR para cualquier gráfico SPC que cumpla tamaño de muestra mínimo... y además, brindan NIVELES DE CONFIANZA en el lado alto y bajo del Cpk o Cpm nominal (relacionado con el objetivo, no solo con los límites).
Comience con gráficos SPC, incluidos EWMA, así como X y gráficos de rango móvil... como una opción, según el tipo de comportamiento del proceso (desde el análisis de datos exploratorios o el ESTUDIO de la capacidad del proceso durante un período bien controlado).Consulte otras discusiones sobre este tema, ya que se ha discutido cientos de veces en ASQ.com (especialmente en su Journal of Quality Technology), Isixsigma.com y grupos de discusión vinculados.
Tanto el %OOC de SPC por trimestre como el Cpk por trimestre a menudo se estudian para obtener sugerencias sobre el comportamiento del proceso con gráficos de SPC.
Las brechas largas en los resultados del proceso pueden significar simplemente que está monitoreando el PRODUCTO en lugar del PROCESO, que podría estar ejecutando múltiples productos.
Por lo tanto, Process Cpk para todos los productos que utilizan salidas y entradas de procesos reales en una base de datos MFG puede ser útil, ya que brinda tamaños de muestra más grandes (para la evaluación de Cpk de la capacidad subyacente), así como la medida de alarmas y errores que son accionables (parte del costo de calidad). ), los talleres de trabajo son complicados y Wheeler ha estudiado SPC para la fabricación en tiradas cortas (que menciona Cpk).Los blogs de Wheeler y otros, como Isixsigma.com, pueden responder preguntas especiales, como impactos de tendencias de desgaste de herramientas, producción a corto plazo, comportamiento de proceso no normal.¿Qué software SPC tienes?
Re: Mover/Rodar CpKOye,
Gracias por tu sabia guía, muy útil.
Tengo otra pregunta. Si hay un proceso que se está monitoreando a largo plazo y los resultados no están espaciados uniformemente en el tiempo (de lo que sea que se use en el eje X), ¿debemos comenzar a recalcular el sigma y la media después de, digamos, después de un cierto tiempo (largo)? brecha ?
Re: Mover/Rodar CpKAntes de que alguien intente escribir esta solución, algunas ideas sobre los problemas de tamaño de muestra de Cpk:
Los intervalos de confianza de Cpk para muestras pequeñas son enormes hasta llegar a 20, 200 o incluso 2000 mediciones.(El Cpk nominal de 2.0 puede ser <1.0 o >3.0, por ejemplo, con pocas muestras). El hecho de que las computadoras usen 2 o más resultados de puntos decimales no significa que signifique nada.
Es posible que deba usar un conjunto inicial de 20 (o 200) mediciones típicas del historial y luego volver a calcular a medida que se agrega cada nueva medición.
Sin embargo, el Cpk cambia muy, muy lentamente, por lo que muchas empresas solo lo notifican trimestralmente, o si son de fabricación de alta velocidad, mensualmente o semanalmente, pero con un tamaño de muestra establecido y niveles de confianza superiores e inferiores.Solo mi opinión basada en prácticas de fabricación de volumen.
Quizás sea mejor usar sus medidas en EWMA u otro gráfico SPC con reglas y límites OOC, y luego mostrar su Cpk móvil (¡basado en la media móvil y la desviación estándar móvil!) en el segundo gráfico debajo de los gráficos individuales de SPC. JQT tuvo tantas discusiones sobre los problemas del intervalo de confianza de Cpk que Lloyd Nelson prohibió los artículos sobre Cpk durante un año completo... hace mucho tiempo, según recuerdo.
