제품 목표 설정 내역 데이터를 기반으로 한 반품 률Google은 각 제품의 월별 반품 률을 추적합니다. 항상 연간 목표를 세우는 것이 힘들다. 나는 내년 목표로 사용할 계획 인 Guardbands를 설정하려고 노력하고 있습니다. 이 프로세스에는 몬테카를로 (Monte-Carlo) Ditribution을 사용하여 문제가 있음을 알 수 있습니다. 다른 방법에 대해 물어보고, JMP Proflier와 Control Chart를 시도해 보았습니까?
데이터 세트는 일반적으로 다음과 같이 표시되지만 24 개월 동안 보입니다.
1.25 %, 2.12 %, 0.28 %, 3.1 %, 2.2 % 등이었다.
가변성의 근원 중 하나는 각 제품과 제품군이 매우 상이하다는 것입니다.
어떤 아이디어 나 제안?
Charles R.
다시 : 제품에 대한 목표 설정 내역 데이터를 기반으로 반환 비율그래서 당신이 정말로 행동을 자극 / 개시 할 프로세스 성능 메트릭의 한계를 설정하려고하는 것처럼 들립니다. 물론 프로세스 모니터링 접근법 (관리 차트)과 같은 말은 ... 데이터 수집, 분석, 대화, 의사 결정의 조합 인 프로세스 모니터링식이 요법을 적용하고 있습니다. (그렇습니다. 실행 가능한 의사 결정 옵션), 그리고 합리적인 판단을위한 지속적인 검증. 'JMP에서 가능한 것'을 보려면 다음 웹 세미나를 통해 도움이 될만한 몇 가지 제안을 할 수 있습니다.
https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/mastering-jmp/evaluating-and-monitoring-your-process-using-msa-and-spc.html
위 웹 세미나 후반부는 측정 시스템 평가 내용보다는 문제와 관련성이 가장 큰 부분입니다.
그리고 내 동료 한테서 @Byron_JMP :
https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/mastering-jmp/tracking-and-trending-manufacturing-metrics.html
다시 : 제품에 대한 목표 설정 내역 데이터를 기반으로 반환 비율베드로,
아주 좋은 입력. 과거에는 제품 복잡성 (1 세대 대 3 세대), 신뢰성 지표 및 과거 실적을 기준으로 제품 목표를 설정하여 반품을 시도했습니다. 또한 Warrenty Cost Reserve에서 근무했으며, 제품 수명 기간 동안 특정 제품군의 제품에 대한 incermental 제품 변경 사항을 반영합니다. 항상 혼란으로 밝혀졌습니다.
과거 데이터를 사용하는 것만으로도 대상 목표 또는 특정 유형의 "보호 대역 (guardband)"을 식별 할 수 있습니다. 즉, 초과하면 엔지니어링 및 Manuf에서 조치를 취할 수 있습니다. 소풍을 해결하기위한 팀. 제품이 "진입로"단계를 빠져 나올 때까지 목표 조정을 계획하십시오. 제품 호흡에 중점을 두어 문제를 신고하기위한 심사 요소가 필요하며 다른 제품 팀의 성과 척도에도 사용됩니다.
다시 : 제품에 대한 목표 설정 내역 데이터를 기반으로 반환 비율내 경험에 따르면 어떤 프로세스의 '목표'는 일반적으로 프로세스 데이터 자체에서 오는 것이 아니라 일부 외부 소스 (일반적으로 관리)에서 오는 것입니다. 수립하는 데 사용할 수있는 계산 알고리즘은 제어 한계를 말하거나 시계열 모델, 예측 한계에 대해 말하면서 차례대로 목표로 변환 할 수있는 숫자를 제공합니다. 비즈니스 프로세스 모니터링에 대한 저의 과거 경험은 '목표'가 항상 경영진에 의해 수립된다는 것입니다. 프로세스가 아니라 고유 한 성과입니다. 이 '목표'가 필요한 이유와 목표 달성을위한 프로세스 성과가 어떤 행동이나 결정을 내릴지에 대해 통찰력을 줄 수 있습니까?
