Come monitorare una risposta che dipende dalle dimensioni dell'unitàCiao,
Voglio monitorare un processo che riguarda la porosità delle unità. Misuriamo un singolo valore di porosità per ogni unità (abbiamo convalidato che una singola misura è corretta, ci sono controlli giornalieri per lo strumento utilizzato per misurare la porosità). Voglio iniziare a tenere traccia delle prestazioni del processo e identificare le escursioni quando accadono. Il problema che sto affrontando è che i valori di porosità dipendono dalla dimensione del campione. Sulla base delle ultime due settimane di dati, ho un modello RsqAdjusted del 90% che spiega le prestazioni della porosità dell'unità in base alle dimensioni dell'unità (modello base, può essere migliorato con termini / fattori aggiuntivi). Andando con la premessa che questa performance di 2 settimane è una rappresentazione fedele delle prestazioni del mio sistema, come posso impostare un grafico di controllo basato sulla porosità + le dimensioni dell'unità? Poiché tutte le dimensioni sono fatte su ordinazione, non vi è regolarità nella dimensione delle unità in fase di elaborazione, quindi non posso contare sul campionamento di una dimensione specifica per agire come un predittore di processo. Farò questa analisi usando JMP. Mi sto perdendo su quale tipo di setup grafico di controllo dovrei usare per questa situazione in cui la risposta ha un obiettivo variabile basato su vari fattori noti. Pensando in avanti, so che la variazione di porosità dipende anche dalle dimensioni. Come faccio a sfruttarlo nei grafici di controllo (ad esempio, nelle ultime 2 settimane, la porosità su unità di grandi dimensioni aveva un intervallo di 0,05, mentre la porosità su unità di piccole dimensioni aveva un intervallo di soli 0,01)?
Ri: Come monitorare una risposta che dipende dalle dimensioni dell'unitàSì, molte delle tecniche SPC di breve periodo trasformano la misurazione in una misura relativa, ad esempio una deviazione. Ci sono altre trasformazioni che funzionano, a seconda della misurazione originale e delle altre ipotesi.
Ovviamente, l'SPC a breve termine presuppone che la misura dopo la trasformazione, come la deviazione, abbia la stessa media e la stessa varianza in modo che tutte le misure possano essere raccolte nello stesso diagramma di controllo. Questa ipotesi è di solito l'aspetto prioritario della scelta della trasformazione appropriata.
Ri: Come monitorare una risposta che dipende dalle dimensioni dell'unitàGrazie, leggerò su questo. Sarebbe questo il modo di monitorare la deviazione dei valori in entrata dai valori previsti dal modello per quella specifica dimensione? In tal caso, quanto è difficile incorporare la variazione 3sigma dipendente dalla dimensione dal modello?
Ri: Come monitorare una risposta che dipende dalle dimensioni dell'unitàHo dimenticato di aggiungere che usando l'opzione per trattare ogni diversa dimensione come una fase funzionerà computazionalmente, ma non so se i limiti che si ottengono in questo modo sono così buoni. Suggerisco ancora una volta di saperne di più sulle tecniche a breve termine per utilizzare i dati in modo più efficiente.
Ri: Come monitorare una risposta che dipende dalle dimensioni dell'unitàQuesta situazione è un caso di SQC "a breve termine". Esistono diverse tecniche che normalizzano la misurazione oi limiti. In altre parole, si monitorano le escursioni relative alle dimensioni anziché monitorare direttamente la porosità effettiva. Ad esempio, è possibile convertire la porosità in porosità per unità di misura e creare un grafico di controllo con questo valore e sviluppare limiti di controllo per tale unità.
Vi suggerisco di cercare il termine "short run spc / sqc" per saperne di più sugli approcci di normalizzazione. I grafici di controllo JMP possono funzionare con qualsiasi di queste quantità.
