<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Welche Schritte müssen ergriffen werden, um die Ursache zu ermitteln, wenn Sie außerhalb der Kontrollpunkte einer Multivariaten Kontrollkarte stehen?
In JMP würde ich Folgendes tun:
1 Rufen Sie die Änderungspunkt-Erkennungsoption auf, um herauszufinden, wann etwas verschoben wurde. Der Wechselpunktdetektor findet nur den ersten Einfall in der Zeit ... aber es ist ein Anfang.
2 Wenn Sie eine relativ kleine Anzahl von Originalvariablen haben, versuchen Sie es mit einem multivariaten Streudiagrammpfad. Sie erhalten dies auch über die Änderungspunkterkennungsoption.
3. Stellen Sie sicher, dass Sie die interaktive Verknüpfung von JMP zwischen JMP-Berichten und der ursprünglichen Datentabelle verwenden, indem Sie auf interessante Punkte in den verschiedenen Diagrammen klicken, die Sie erstellen möchten. Dies wird Ihnen dabei helfen, diese interessanten Beobachtungen zu finden.
Außerhalb von JMP:
4 Stellen Sie sicher, dass Sie Prozesswissensexperten mit Domänenwissen des Prozesses beauftragen und die Untersuchungsfragen stellen ... "Was könnte sich geändert haben?", "Was wissen wir mit Sicherheit, hat sich NICHT geändert?", "Gibt es andere Prozessfaktoren, die wir sollten Sehen Sie sich an, um Hinweise zu geben? "," Gibt es vermutete Geräusch- / Störgrößen, die sich möglicherweise in den Prozess eingeschlichen haben? "," Ist es möglich, dass wir Messsystemvariationen und keine echten Prozessvariationen beobachten? ... wenn "Nein" Woher wissen wir?" In der Industrie war ich oft zu wenig von diesem Problem betroffen, weil die Menschen dem Messsystem oft blind als Evangelium vertrauen ... und für das Messsystem keine Prozessüberwachung vorhanden ist. Denken Sie daran, dass sich die beobachteten Schwankungen des Prozess- / Produktwerts immer unterscheiden die Summe der tatsächlichen Prozess- / Produktabweichung UND der Abweichung des Messsystems. Als letztes möchten Sie auf Abweichungen des Messsystems reagieren.
Ich würde mir die univariaten "Kontroll" - ("Run") - Diagramme für die einzelnen Variablen anschauen, aber bedenken Sie, dass Sie möglicherweise keinen einzelnen Faktor außer Kontrolle geraten, da die Unkontrolliertheit möglicherweise auf die multivariate Struktur in den Daten zurückzuführen ist. Möglicherweise müssen Sie etwas weiter "graben". Ich würde "Multivariate Statistical Process Control mit industriellen Anwendungen" von Mason und Young empfehlen, um mehr über MVC zu erfahren. Die Bücher haben etwas Mathematik, aber auch einige Beispiele. Was Sie interessiert, fällt unter die Nomenklatur der "Zerlegung des T ^ 2-Signals".
Haben Sie versucht, univariate Kontrolldiagramme aller Variablen zu erstellen, die in das multivariate Kontrolldiagramm aufgenommen wurden, und nach Trends, Verschiebungen usw. suchen. in jedem von denen? Dann sollten Sie in der Lage sein, typische Ursachenanalyseverfahren anzuwenden.
