Es gibt viele ausgereifte SPC-Methoden zur Kontrolle der Produktausbeute. Basierend auf dem P/NP-Diagramm der Produktfehlerratenanalyse, dem U/C-Diagramm der Produktfehlerpunkte oder der Verteilungsform der Produktfehlerrate entsprechend der Normalverteilung folgt die Methode der kontinuierlichen Datenverarbeitung beispielsweise direkt in Abbildung 1 dargestellt.
U von #Mängeln
P von #defekt
Abbildung 1)
Welche Art von Kontrolldiagramm sollte also für einige Daten verwendet werden, die keiner bestimmten Verteilung entsprechen? Heute stellen wir eine weitere Kontrollmethode vor: die Quantilmethode.
Was ist die Quantilmethode?
Zurück zum Grundprinzip von SPC: Wir brauchen einen Standard, der Ausreißer identifizieren kann. Die von SPC routinemäßig verwendeten Kontrollkarten dienen der Unterscheidung von Anomalien durch Festlegung einer Kontrollgrenze (Kontrollgrenze) (Regel 1, andere werden vorerst nicht besprochen). Wie wir alle wissen, beträgt bei der Standardverteilung die Wahrscheinlichkeit des Bereichs außerhalb der Kontrollgrenze weniger als 0,5 %, und das Ereignis mit geringer Wahrscheinlichkeit ist das Objekt, das wir untersuchen müssen. In Anlehnung an die gleiche Idee verwenden wir bei ausreichender Stichprobengröße, aber unklarer Datenverteilung die Methode der Analyse des prozentualen Quantils der Daten, um einen festen Wert als Schwellenwert (Kontrollgrenze) auszuwählen, um Produktchargen mit geringer Wahrscheinlichkeit zu identifizieren. Führen Sie dann einen Drilldown durch und bewerten Sie die Risiken.
Wie nutzt man also die Quantilmethode zur Auswahl von Kontrollgrenzen? Dies hängt von Ihrer eigenen Risikoeinstellung ab. Wenn wir beispielsweise Hypothesen testen, setzen wir gerne α = 0,05 und β = 0,1. Basierend auf den gleichen Managementstandards wie beim herkömmlichen SPC bedeutet der vorläufige Wert von 0,5 % hier, dass wir auf der Grundlage umfangreicher historischer Daten 0,5 %-Chargen für die weitere Bewertung und Analyse identifizieren können, wie in Abbildung 2 dargestellt.
Figur 2)
Wie berechnet man Quantile?
Die Berechnung von Quantilen ist eigentlich sehr einfach. Zusätzlich zu dem in Abbildung 2 dargestellten Balkendiagramm kann die „Tabulate“-Plattform von JMP jedes Produkt, jede Ausschussart und jede Verwaltungsebene stapelweise berechnen. Einschränkungen, wie in Abbildung 3 dargestellt. Je nach Datenstruktur Ihrer eigenen Datenbank können Sie diese einfach per Drag & Drop verschieben, sodass Sie schnell zum gewünschten Ergebnis gelangen. Hierbei ist zu beachten, dass die Produktausbeute und die Ausschussrate entsprechend den individuellen Anforderungen ausgewählt werden, sodass die Wahl der Quantile Aufmerksamkeit erfordert. Die folgende Abbildung stellt das Quantil für die Berechnung der Ausschussrate dar, daher wird das Quantil von 99,5 % als Kontrollgrenze in der Berechnung verwendet.
Bild 3)
Warum die Quantilmethode verwenden?
Warum also die Quantilmethode verwenden? Wann ist es angebracht, es zu verwenden? Hat diese Methode auch bestimmte Einschränkungen?
- Zunächst kann die Quantilmethode den Fall analysieren, dass die Stichprobenstruktur nicht einer bestimmten Verteilung entspricht
Wenn die gesammelten Probendaten nicht einer bestimmten Verteilung entsprechen, sind die Ergebnisse, die durch die erzwungene Berechnung der Kontrollgrenzen erzielt werden, verzerrt. Bei der Verwendung herkömmlicher Kontrolldiagramme besteht der erste Schritt darin, eine Verteilungsanpassung an den Stichprobendaten durchzuführen und zu beurteilen, ob es sich bei den Daten um eine Normalverteilung, eine Binomialverteilung oder eine Boisson-Verteilung handelt. Wenn die Verteilungsanpassung sehr unterschiedlich ist, müssen Sie die Daten konvertieren oder die Stichprobengröße erhöhen, um die Analyse fortzusetzen. Mit der Quantilmethode können Sie direkt den Standard angeben, den Sie entsprechend dem Umfang großer Datenmengen benötigen, und so die Mängel ausgleichen die traditionelle Methode.
- Die Methode zur Berechnung der Eingriffsgrenze ist einfach und vielfältig
Mit der Quantilmethode kann ein eindeutiger Wert als Kontrollstandard ermittelt werden, der sehr einfach zu berechnen ist und für dessen Berechnung es viele Möglichkeiten gibt. Es kann mit professioneller statistischer Analysesoftware wie den Funktionen „Distribution“ (Verteilung) und „Tabulate“ (Tabulate) in JMP realisiert werden oder mit Excel berechnet werden (ordnen Sie einen Datensatz von groß nach klein an und verwenden Sie ihn). Gesamtdatenmenge, um die Seriennummer des gewünschten Quantils zu berechnen und direkt auszuwählen.
- Einzigartiger Steuerungsstandard, einfach zu implementieren
Aufgrund der Berechnung nach der Quantilmethode ist die Kontrollgrenze für jedes Projekt einzigartig. Die Qualitätskontrolle vor Ort kann den Kontrollstandard einfach anhand der Kontrolltabelle abfragen, dann bestätigen, ob das Produkt ausgesetzt werden muss, und den Techniker über den nächsten Analyseschritt informieren . (Wenn das Unternehmen über ein Produktionsmanagementsystem verfügt, können Sie versuchen, die Kontrolltabelle zu digitalisieren und mit dem Produktionsmanagementsystem zu verknüpfen, um die Funktionen der automatischen Produktkontrolle und -benachrichtigung zu realisieren.) Nach einer gewissen Zeit, wenn die Kontrollgrenze aktualisiert wird, kann der Techniker eine neue Tabelle ausgeben und die alte Tabelle zur Verwaltung wiederverwenden (die Datenbank kann aktualisiert werden, wenn ein automatisches Verwaltungssystem vorhanden ist).
Bei herkömmlichen proportionalen Kontrollkarten müssen die Kontrollspezifikationen für jede Charge berechnet werden und es wird aufgezeichnet, ob die Ergebnisse jeder Charge den Spezifikationen entsprechen. Ein solcher Betriebsprozess stellt hohe Anforderungen an die Qualitätskontrolle der Produktion vor Ort. Daher stellt es höhere Anforderungen an das Personalmanagement, wie z. B. die Rekrutierungs- und Schulungsarbeit, die nach dem Personalwechsel ansteht, was der Verwaltung und Produktkontrolle vor Ort nicht förderlich ist.
Obwohl die Quantilmethode viele Lichtblicke aufweist, gibt es bestimmte Einschränkungen bei ihrer Verwendung, wie zum Beispiel:
- Es gibt Anforderungen an die Stichprobengröße
Da es sich bei der Quantilmethode um eine auf großen Datenmengen basierende Anpassungsmethode handelt, gelten Anforderungen an die Stichprobengröße entsprechend dem gewählten Standard. Beispielsweise erfordert ein Quantil von 10 % mindestens 10 Chargen, um die Mindestauflösung zu erreichen. Für die Unterscheidung eines 0,5 %-Quantils sind mindestens 200 Chargen erforderlich.
- Nicht geeignet für neues Projektmanagement
Die Ertragskontrolle neuer Produkte und neuer Projekte sollte den Entwurfsertragsanforderungen folgen, die grundlegenden Ertragsindikatoren basierend auf Standardfertigungsfähigkeiten und Toleranzmanagement vorhersagen, dann den Einstiegspunkt analysieren und verbessern, die Qualität der Produktchargen anpassen und verbessern und warten, bis Das Projekt ist offiziell freigegeben. Beginnen Sie mit der Datenerfassung und berechnen Sie die Kontrollgrenzen. Allerdings benötigt die Quantilmethode eine große Stichprobe als Grundlage, die für die Testproduktionsphase nicht geeignet ist. Während der Testproduktionsphase passen NPI (oder ähnliche Abteilungen) häufig das Design oder die Parameter an, sodass sich die Ergebnisse stark ändern. Bei der Beobachtung aller Versuchsproduktionsdaten wird eine Schichtung (z. B. bimodale oder multimodale Daten) festgestellt, die für die Verwaltung mit Kontrollkarten jeglicher Art nicht geeignet ist. Es wird empfohlen, das abgestufte Zielmanagement direkt einzurichten und das SPC-Management durchzuführen, nachdem die Massenproduktion neuer Produkte freigegeben wurde.
Müssen die gesetzlichen Grenzwerte aktualisiert werden?
Durch die obige Beschreibung verstehen wir die Idee der Quantilmethode zur Steuerung von SPC. Ist die Kontrollgrenze dann festgelegt, nachdem sie festgelegt wurde? Die Antwort ist offensichtlich nein. Die gesetzlichen Grenzwerte sollten regelmäßig auf der Grundlage der tatsächlichen Werte aktualisiert werden. Beispielsweise sammelt die Produktionslinie immer mehr Produktionserfahrung für ein Produkt und die Produktausbeute entwickelt sich natürlich in eine gute Richtung, sodass die Kontrollgrenze anhand von Proben eines bestimmten Zeitraums neu berechnet werden sollte.
Wie kann nach Überprüfung und Berechnung der gesetzlichen Grenzwerte bestehender Produkte beurteilt werden, ob die gesetzlichen Grenzwerte aktualisiert werden müssen ( Da die Proben unterschiedlich sind, unterscheidet sich die neue Kontrollgrenze mehr oder weniger von der ursprünglichen Kontrollgrenze )? Dies ist von Person zu Person unterschiedlich und Sie können einen Schwellenwert entsprechend Ihrer eigenen Situation festlegen. Persönliche Erfahrungen basieren auf langfristig schwankenden Produktionsschwellenwerten. Wie in Abbildung 4 dargestellt, beurteilt der Autor automatisch, ob die Kontrollgrenze aktualisiert werden muss, nachdem er den Schwellenwert erhalten hat, indem er die Formel bearbeitet.
Das + nach dem Spaltennamen in Abbildung (4) bedeutet, dass in dieser Spalte eine Bearbeitungsformel vorhanden ist.
JSL ——Automatisierte Analyse, doppeltes Ergebnis mit halbem Aufwand
Aufgrund der großen Anzahl von Produkten und entsprechender veralteter Codes ist der Arbeitsaufwand für die Endanalyse recht groß und es gibt viele Betriebsschritte, an denen JMP beteiligt ist. Zu diesem Zweck haben wir den einzigartigen JSL-Code (JMP Script Language) von JMP übernommen, indem wir die spezifischen Arbeitsschritte aufzeichnen und dann speichern und installieren, sodass Sie ihn bei der nächsten Verwendung mit einem Klick analysieren können, ohne dass dies erforderlich ist Beginnen Sie jedes Mal von vorne. Wiederholen Sie den Vorgang, wie in der Abbildung unten gezeigt.
Über JSL können wir eine automatische Batch-Analyse der zu analysierenden Daten durchführen, was für QE praktisch ist, um die Kontrolle aller Produkte innerhalb eines begrenzten Zeitraums zu überprüfen, was den Arbeitsaufwand und die Zeitkosten von QE erheblich spart Es kann mehr Energie für die Lösung von Problemen aufgewendet werden als für die Identifizierung.
