이동 / 롤링 CpK<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />안녕 친구,
지속적인 프로세스 데이터가 있는 테이블이 있습니다. 시간에 따른 CpK의 변화를 추적할 수 있도록 모든 측정에서 CpK를 계산하고 싶습니다. 그렇게하는 우아한 방법이 있습니까?
문안 인사
SG
Re: 이동 / 롤링 CpKJMP 가변성 도표에 원시 데이터를 도표화했습니까?이는 시각적으로 그리고 일반적으로 임의 효과 모델을 사용하여 어느 정도 수치적으로 변동의 많은 구성 요소를 분해하는 데 사용할 수 있습니다.당신의 목표는 자주 위아래로 움직이는 Cpk 수치가 아니라 프로세스와 제품 개선이라는 것을 기억하십시오.
모든 측정에 대해 Cpk를 다시 계산해야 하는 이유는 무엇입니까?
필수인가요?
프로세스 동작의 단일 지점 이탈 및 추세를 보여주는 SPC 차트가 이미 있습니다.
아마도 실행 가능한 지점 OOC를 숨기는 오해의 소지가 있는 롤링 Cpk를 사용하는 대신 이러한 OOC 이탈을 "% OOC"로 보고할 수 있습니다.
Cpk는 기본 능력 지수입니다.
이러한 사양 제한을 기반으로 PPM 실패율을 추정하는 데 사용됩니다.
여기에는 하위 그룹 표준 편차를 기반으로 하는 "단기" 메트릭이 있는데, OOC 포인트에만 취해진 조치를 감안할 때 '통제 중인' 행동이 여전히 충분히 좋지 않을 때 개선 노력에 집중하는 것을 제외하고는 상대적으로 쓸모가 없습니다.
그리고 최소 25개 부분에 대한 시간적 변동을 포함하여 모든 변동 구성요소를 기반으로 하는 "장기" 메트릭이 있습니다.
모든 SPC 차트에서 %OOC에 대한 일일 보고서는 단기 작업 현장 노력의 우선 순위를 지정하는 데 도움이 될 수 있으며 장기 Cpk는 SPC 차트가 의도적으로 놓치는 공통 원인 변동의 개선에 중점을 둔 투자 노력의 우선 순위를 정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
그 장기 Cpk는 내 고객이 월별 또는 분기별로 보고하는 유일한 항목이지만 각 SPC 차트 포인트에 대해 업데이트되지는 않습니다.
그리고 개선 조치가 1.5 또는 1.67 미만의 장기 Cpk 또는 업계에서 목표로 설정한 목표를 제안할 때 SPC 차트를 다시 살펴봐야 합니다. 원시 데이터 CI팀이 공격할 수 있는 VARIANCE COMPONENTS를 찾습니다.JMP 가변성 도표를 사용하여 해당 VC를 시각화하고 열거할 수도 있습니다.분산 구성 요소의 예는 부품 대 부품, 부품 내 변동, 배치 프로세스인 경우 배치 간, 시간별, 교대조로 또는 PM에서 PM으로, 또는 일별, 주별, 일부 계절 측정일 수 있는 시간적 변동일 수 있습니다. , 등.대부분의 프로덕션 하위 그룹에 대해 중첩 형식으로 수행되거나 DOE 연구에 대해 교차 형식으로 작성된 변동성 도표는 CI 팀에 매우 유용할 수 있습니다.우리는 이런 종류의 배경 능력 연구 없이 Cpk를 보고하지 않습니다.
그래서 다시, 어떻게 움직이는 Cpk를 사용할 계획입니까?내 의견으로는 "다중 변수" 또는 JMP 변동성 플롯에 더 잘 나타나는 분산 구성 요소의 실행 가능한 해석 측면에서 이동 범위 및 이동 평균 차트와 동일한 문제입니다.필요한 경우 실제로 기본 장기 기능이 실제로 변경되지 않은 경우 자주 표시되는 많은 기복에 대해 어떤 조치가 취해질 것인지 누군가가 설명할 때까지 해당 요청에 이의를 제기하십시오. CONTROL 한계를 사용하여 변동의 특정 원인을 공격하는 SPC 규칙 및 조치 계획을 사용하여 단기 여행을 처리합니다.SPC 차트가 MISS용으로 설계된 변동의 COMMON 원인을 공격하여 필요한 경우 OOC 포인트에 단기적으로 집중할 수 있도록 장기 프로세스 동작 대 SPEC 한계(제어 한계가 아닌)를 처리합니다.CI는 2단계 프로세스로 특수 원인을 제거한 다음 시각화를 위한 JMP 가변성 도표와 DOE 방법을 사용하여 능력과 한계 공격의 경우 일반 원인을 재평가하여 다른 많은 분산 구성요소를 연구하고 개선합니다.
이것은 특정 교과서가 아닌 내 경험에 기초한 제안 일뿐입니다.
Cpk를 너무 자주 보고하면 다운 시프트에 대한 OOC 포인트만 반영할 수 있지만 실제로는 실제로만 알 수 있는 업 시프트의 경우 실제일 수 있는 모든 위 또는 아래 값을 설명하도록 요구하는 경영진과 고객을 오도하게 됩니다. 훨씬 더 오랜 시간 후에!메트릭은 현실적이고 실행 가능해야 하며 실행 가능하려면 더 많은 혼란만 야기하는 "평균"이 아니라 각 변동 소스를 다루어야 합니다.
그러나 기억하십시오. 저는 SAS 전문가가 아닙니다.저는 단순히 사양 제한이 빡빡할 때 일반적인 원인을 개선하기 위해 큰 비용이 수반되는 단기 및 장기적 개선 노력을 추진하기 위해 20년 이상 JMP를 사용해 온 대량 제조 공정 엔지니어입니다.
Re: 이동 / 롤링 CpK안녕하세요 맥클레이튼입니다.
답변이 늦어서 죄송합니다. JMP를 사용하여 SPC를 플로팅합니다...(사용할 수 있는 다른 것이 있습니까?) 이동 CpK 계산을 위해 데이터를 XL로 내보내고 계산을 수행한 다음 JMP로 다시 내보냅니다.이것은 고통스럽습니다. 그러나 JMP에는 XL과 같은 개별 셀을 참조하는 옵션이 없기 때문에 다른 옵션이 없습니다. 이에 대한 해결 방법이 있는지 알고 있습니까?
그러한 작업에 사용하는 다른 애드인 또는 소프트웨어는 무엇입니까?
이에 대한 귀중한 노하우를 공유해 주셔서 감사합니다.
문안 인사
Re: 이동 / 롤링 CpKCpk 및 Ppk(단기 및 장기...또는 범위 내 대 모든 변동)는 기본 기능 대 사양 한계의 측정값이며 SPC 차트가 없으면 프로세스 동작이 정상인지 또는 적어도 심하게 치우치지 않았는지 확인하는 데 유용하지 않습니다.SPC 차트는 희소 데이터 또는 간헐적 데이터가 있는 평균 또는 시그마 OOC 신호를 표시할 가능성이 높기 때문에 단기 기능 변경에 대한 즉각적인 측정이 아닙니다.
따라서 데이터가 없는 긴 간격 후에 최소 25개의 포인트가 있는 경우 SPC 제한을 다시 계산하여 얼마나 많이 이동했거나 더 많은 변수를 얻었는지 확인할 수 있습니다.그러나 아마도 100포인트가 될 때까지 저는 능력의 변화를 보고하는 것을 귀찮게 생각하지 않을 것입니다....필요한 경우가 아니면 최신 SPC 소프트웨어가 Cpk 값과 함께 Cpk 값을 제공할 수 있습니다. 최소 샘플 크기....그리고 더 나아가 그들은 공칭 Cpk 또는 Cpm의 높은 쪽과 낮은 쪽에서 신뢰 수준을 제공합니다(한계뿐만 아니라 목표와 관련됨).
EWMA뿐만 아니라 X 및 이동 범위 차트를 포함한 SPC 차트로 시작하여 프로세스 동작 유형에 따라 하나의 옵션으로 시작합니다(탐색 데이터 분석 또는 잘 통제된 기간 동안의 프로세스 능력 연구).ASQ.com(특히 품질 기술 저널), Isixsigma.com 및 연결된 토론 그룹에서 수백 번 논의된 이 주제에 대한 다른 토론을 확인하십시오.
분기당 SPC %OOC와 분기당 Cpk는 종종 SPC 차트로 처리 동작에 대한 힌트를 얻기 위해 연구됩니다.
프로세스 결과의 긴 공백은 단순히 여러 제품을 실행할 수 있는 PROCESS가 아니라 제품을 모니터링하고 있음을 의미할 수 있습니다.
따라서 MFG DB의 실제 프로세스 출력 및 입력을 사용하는 모든 제품에 대한 Process Cpk는 더 큰 샘플 크기(기본 기능의 Cpk 평가용)와 실행 가능한 경보 및 실수 측정(품질 비용의 일부)을 제공하므로 유용할 수 있습니다. ), 잡 샵은 까다롭습니다. 그리고 Wheeler는 단기 제조(Cpk에 대한 언급이 있음)를 위한 SPC를 연구했습니다.Wheeler의 블로그와 Isixsigma.com과 같은 다른 블로그에서는 공구 마모 추세 영향, 단기 제조, 비정상 공정 동작과 같은 특별한 질문에 답할 수 있습니다.어떤 SPC 소프트웨어가 있습니까?
Re: 이동 / 롤링 CpK여기요,
당신의 현명한 안내에 감사드립니다. 매우 도움이 됩니다.
다른 질문이 있습니다. 장기적으로 모니터링되는 프로세스가 있고 결과가 시간적으로 균일하지 않은 경우(X축에서 사용된 것의) 시그마와 평균을 다시 계산하기 시작해야 합니다. 갭?
Re: 이동 / 롤링 CpK누군가 이 솔루션을 스크립팅하기 전에 Cpk 샘플 크기 문제에 대한 몇 가지 생각이 있습니다.
작은 샘플에 대한 Cpk 신뢰 구간은 20, 200 또는 2000 측정값에 도달할 때까지 매우 큽니다.(2.0의 공칭 Cpk는 예를 들어 소수의 샘플에서 <1.0 또는 >3.0일 수 있습니다.) 컴퓨터가 2개 이상의 소수점 결과를 사용한다고 해서 그것이 아무 의미가 없다는 의미는 아닙니다.
기록에서 20개(또는 200개)의 일반적인 측정으로 구성된 시작 세트를 사용한 다음 새로운 측정이 추가될 때마다 다시 계산해야 할 수도 있습니다.
그러나 Cpk는 매우 매우 느리게 변경되므로 많은 회사에서 분기별, 고속 제조의 경우 월별 또는 주별로 보고하지만 명시된 샘플 크기와 상위 및 하위 신뢰 수준으로 보고합니다.볼륨 제조 관행을 기반으로 한 내 의견일 뿐입니다.
OOC 규칙 및 제한이 있는 EWMA 또는 기타 SPC 차트에서 측정값을 사용한 다음 SPC 개별 차트 아래의 두 번째 차트에 이동 Cpk(이동 평균 및 이동 표준 편차 기반!)를 표시하는 것이 더 나을까요? JQT는 Cpk 신뢰 구간 문제에 대해 너무 많은 토론을 했고 Lloyd Nelson은 1년 동안 Cpk에 대한 기사를 금지했습니다.
