Método ISO para gráficos de control para tratar la variabilidad entre subgruposTengo una pregunta sobre los límites de control en los gráficos de control cuando hay una variabilidad entre subgrupos.
¿Has oído hablar del siguiente método para calcular los límites de control?
- Calcule el stddev tradicional, s , de todos los valores de datos (ignorando la información del subgrupo).
- Calcular sigma = s / sqrt (n) donde n es el tamaño de la muestra de cada subgrupo.
- Establezca los límites de control mediante [ m-3 * sigma , 3 + 3 * sigma ] donde m es la media general
Este método se explica verbalmente en " 13.1 Precaución general "(pp.21-22) en ISO7870-2: 2013 (E) .
Un usuario en Japón solicita este método "ISO", pero yo nunca había oído hablar de él.
(Creo que el gráfico de control de tres vías de JMP es más comprensible que este método "ISO").
Re: Método ISO para gráficos de control para tratar la variabilidad entre subgrupos¿No estoy claro qué recomienda el estándar? ¿El estándar recomienda NO usar la fórmula que mencionó CUANDO hay una variación sustancial entre los subgrupos? Si bien no he leído el estándar, cuando dijiste que era una "Precaución general ..." que me hace pensar que NO se recomienda este método, lo que llevaría a los medios habituales por los cuales JMP crea límites de control para Xbar y R gráficos (pequeño d2 / R (barra) etc.)?
Por supuesto, el cliente también podría utilizar el enfoque JMP de 3 vías para obtener más información. Sin embargo, algunos consumidores de la información contenida en los cuadros pueden estar confundidos porque, francamente, creo que a la mayoría de las personas nunca se les enseña cómo usar este método de 3 vías ... simplemente siguen los cálculos habituales de los cuadros de control en la Fase I y se detienen allí.
Creo que estaría de acuerdo con la recomendación ... y el enfoque JMP de tres vías es más informativo.
Re: Método ISO para gráficos de control para tratar la variabilidad entre subgruposGracias por tu información y consejos.
El estándar recomienda la fórmula que enumeré cuando hay una variación sustancial entre subgrupos. El estándar dice lo siguiente.
"Por otro lado, la Figura 8 muestra otro gráfico \ bar {X} y R para los mismos datos que en la Figura 7, donde los límites de control del gráfico \ bar {X} se calculan en función de la variabilidad general del proceso. de la media de los rangos (\ bar {R}) ". (p.21 en ISO 7870-2: 2013 (E) )
Esta explicación no es clara, pero el usuario tiene un conjunto de datos para reproducir el LCL y el UCL que se muestran en la standad como un ejemplo numérico.
Los límites de control tradicionales o JMP en los gráficos Xbar-R y Xbar-S se calculan solo a partir de la variación dentro del subgrupo. El método que enumeré calcula la desviación estándar de todos los valores de datos. La plataforma de Distribución puede calcular esta desviación estándar sin establecer ninguna By-variable.
Re: Método ISO para gráficos de control para el tratamiento de la variabilidad entre subgruposEl propósito de la subagrupación racional es minimizar la variación dentro de un subgrupo y monitorear la variación entre subgrupos. Al calcular la desviación estándar, ignoran las dos fuentes de variabilidad. ¿Por qué subagrupar los datos? ¿Por qué graficar la media?
Como dijo mi colega Di Michelson:
"Si hay una variabilidad diferente dentro y entre los distintos grupos, debe reconocerlo y utilizar el componente de varianza adecuado en el gráfico de control. Es fácil utilizar la fórmula "correcta" para la variabilidad de la estadística de representación gráfica, no es necesario complicarse con fórmulas "incorrectas".
Si quieren ignorar las diferentes fuentes de variabilidad, me parece que sería más apropiado un gráfico de Levey-Jennings (que utiliza la desviación estándar) sobre puntos de datos individuales. Pero no estoy seguro de qué se pretende lograr con este enfoque.
