ISO method for control charts for treating between-subgroup variabilityI have a question about control limits in control charts when there is between-subgroup variability.
Have you heard of the following method for calculating control limits?
- Calculate the traditional stddev, s , from all data values (with ignoring subgroup information).
- Calculate sigma = s / sqrt (n) where n is sample size of each subgroup.
- Set the control limits by [ m - 3 * sigma , 3 + 3 * sigma ] where m is the overall mean.
This method is explained verbally in " 13.1 General caution "(pp.21-22) in ISO7870-2 : 2013 (E) .
A user in Japan requests this "ISO"method, but I myself had never heard of it.
(I myself think that JMP 's three-way control chart is more understandable than this "ISO"method)
재 그룹 간 변동성을 처리하기위한 관리도에 대한 ISO 방법표준이 권장하는 것이 무엇인지 조금 불분명합니까? 부분 군 군간에 상당한 차이가있을 때 표준에 나열된 공식을 사용하지 않는 것이 좋습니다? 표준을 읽지 못했지만 "일반주의 사항"이라고 말했을 때이 방법은 권장하지 않는다고 생각하게되므로 JMP가 Xbar 및 R에 대한 제어 한계를 작성하는 일반적인 방법으로 이어집니다. 차트 (little d2 / R (bar) 등)?
물론 고객은 자세한 정보를 위해 3 방향 JMP 접근 방식을 사용할 수도 있습니다. 솔직히 말해서, 차트에 포함 된 정보의 일부 소비자는 혼란 스러울 수 있지만 대부분의 사람들은이 3 가지 방법을 사용하는 방법을 결코 배운 적이 없다고 생각합니다.
권장 사항에 동의 할 것 같습니다 ... JMP 접근 방식이 더 유익합니다.
Re : ISO method for control charts for treating between-subgroup variabilityThank you for your information and advice.
The standard is recommending the formula I listed when there is substantial between-subgroup variation. The standard says as below.
"On the other hand, Figure 8 shows another \ bar {X} and R chart for the same data as that in Figure 7, where the control limits of \ bar {X} chart are calculated on the basis of the overall process variability instead of the mean of ranges (\ bar {R}). "(p.21 in ISO 7870-2 : 2013 (E) )
This explanation is not clear, but the user has a data set to reproduce the LCL and UCL which are shown in the standad as an numerical example.
JMP 's or traditional control limits in Xbar-R charts and Xbar-S charts are calculated only from within-subgroup variation. The method I listed calculates the standard deviation from all data values. This standard deviation can be calculated by the Distribution platform without setting any By-variables.
Re: 하위 그룹 간 변동성을 처리하기 위한 관리도에 대한 ISO 방법합리적 하위 그룹화의 목적은 하위 그룹 내의 변동을 최소화하고 하위 그룹 간의 변동을 모니터링하는 것입니다. 표준 편차를 계산함으로써 그들은 변동성의 두 가지 근원을 무시하고 있습니다. 왜 데이터를 하위 그룹화하는 것일까요? 왜 평균을 플로팅하는 것일까요?
제 동료인 디 미켈슨은 이렇게 말했습니다.
"내부 및 변동성 간에 차이가 있는 경우, 이를 인정하고 관리 차트에서 적절한 분산 구성 요소를 사용해야 합니다. 플로팅 통계의 변동성에 대해 "올바른" 공식을 사용하는 것은 쉽고, "잘못된" 공식으로 화려하게 만들 필요는 없습니다."
그들이 다양한 변동성 소스를 무시하고 싶어한다면, 개별 데이터 포인트에 대한 Levey-Jennings 차트(표준 편차 사용)가 더 적절할 것 같습니다. 이 접근 방식이 무엇을 성취하려고 하는지 잘 모르겠습니다.
