Esistono molti metodi maturi per SPC per controllare la resa del prodotto.Ad esempio, secondo la mappa P / NP dell'analisi della percentuale di difetti del prodotto, secondo il diagramma U / C del numero di prodotti difettosi, o il modello di distribuzione della percentuale di difetti del prodotto è conforme alla distribuzione normale, direttamente secondo il metodo di elaborazione dei dati continuo, come mostrato nella Figura 1. .
U di # difetti
P di # difettoso
Figura (1)
Quindi, quale tipo di diagramma di controllo dovrebbe essere usato per alcuni materiali che non soddisfano la distribuzione specifica?Oggi introduciamo un altro metodo di regolazione, il metodo quantile.
Qual è il metodo quantile?
Per tornare ai principi di base di SPC, abbiamo bisogno di uno standard in grado di identificare punti anomali.Le carte di controllo comunemente utilizzate dagli SPC si distinguono impostando un limite di controllo (regola 1, altre per il momento).È noto che nel caso di una distribuzione standard, la probabilità di una regione al di fuori del limite normativo è inferiore allo 0,5% e il piccolo evento di probabilità è l'oggetto che dobbiamo studiare.Prendendo in prestito la stessa idea, quando la dimensione del campione è sufficiente, ma la distribuzione dei dati non è chiara, selezioniamo un valore fisso come soglia (limite di controllo) analizzando il quantile percentuale dei dati e discriminiamo il batch del prodotto con una piccola probabilità. Ulteriore ricerca e valutazione dei rischi.
Quindi, come si usa il metodo quantile per scegliere il limite di controllo?Questo dipende dalla propria impostazione di rischio.Ad esempio, quando eseguiamo il test di ipotesi, ci piace impostare α = 0,05, β = 0,1.Basato sugli stessi standard di gestione dei tradizionali SPC, lo 0,5% provvisorio significa che, sulla base di dati storici, speriamo di identificare lo 0,5% del lotto per ulteriori valutazioni e analisi, come mostrato nella Figura 2.
Figura (2)
Come calcolare il quantile?
Il calcolo dei quantili è in realtà molto semplice: oltre ai grafici a barre mostrati nella Figura 2, la piattaforma di tabulazione di JMP può calcolare ogni prodotto in lotti, ogni tipo di scarto e i tubi per ogni strato. Limitazione, come mostrato nella Figura 3.Secondo la struttura dei dati del proprio database, è possibile ottenere rapidamente il risultato desiderato semplicemente trascinandolo.Una cosa da notare qui è che la resa del prodotto e il tasso di scarto sono scelti in base alle esigenze individuali, quindi la scelta del quantile dovrebbe essere annotata.Nella figura seguente, viene calcolato il quantile della velocità di scarto, pertanto il quantile del 99,5% viene utilizzato come limite di controllo.
Figura (3)
Perché usare il metodo quantile?
Quindi perché usare il metodo quantile?Quando è adatto per l'uso?C'è un limite a questo metodo?
- Innanzitutto, il metodo quantile può analizzare il caso in cui la struttura del campione non è conforme a una distribuzione specifica.
Quando i dati del campione raccolti non soddisfano la distribuzione specifica, i risultati ottenuti calcolando forzatamente i limiti di controllo possono essere distorti.Quando si utilizza il diagramma di controllo tradizionale, il primo passo è quello di adattare i dati del campione per determinare se i dati sono distribuzione normale, distribuzione binomiale o distribuzione Buhuasong.Se l'adattamento della distribuzione è molto diverso, è necessario convertire i dati o aumentare la dimensione del campione e continuare l'analisi.Il metodo quantile può specificare direttamente lo standard necessario in base al livello dei dati di grandi dimensioni, compensando così i difetti del metodo tradizionale.
- Il metodo di calcolo dei limiti di controllo è semplice e diversificato.
Usando il metodo quantile, puoi ottenere un valore univoco come standard normativo, che è molto semplice da calcolare e ha diversi modi per calcolare.Può essere implementato con software di analisi statistica professionale, come le funzioni "Distribuzione" e "Tabulazione" in JMP o Excel (per un insieme di dati da grandi a piccoli, attraverso la quantità totale di dati) Calcola il numero seriale del quantile richiesto e selezionalo direttamente).
- Gli standard di controllo sono unici e facili da implementare
Grazie al metodo quantile, i limiti di controllo per ciascun progetto sono unici.Il controllo di qualità in loco può facilmente verificare gli standard normativi in base alla tabella di controllo per confermare se è necessario sospendere il prodotto e informare l'ingegnere per condurre l'analisi successiva. .(Se la società dispone di un sistema di gestione della produzione, è possibile provare a controllare elettronicamente l'elenco di controllo e collegarlo al sistema di gestione della produzione per automatizzare il controllo dei prodotti e delle notifiche).Dopo un periodo di tempo, quando il limite di controllo viene aggiornato, l'ingegnere può emettere un nuovo modulo e riciclare il vecchio modulo per la gestione (il sistema può essere aggiornato se esiste un sistema di gestione automatica).
Per i grafici di controllo proporzionale tradizionale, ogni lotto deve calcolare le specifiche normative e registrare i risultati di ciascun lotto per soddisfare le specifiche.Tale procedura operativa richiede un elevato controllo di qualità per la produzione in loco.Pertanto, requisiti più elevati per la gestione del personale, come il reclutamento e la formazione dopo il flusso del personale, non favoriscono la gestione in loco e il controllo del prodotto.
Sebbene ci siano molti punti luminosi nel metodo quantile, ci sono alcune restrizioni quando lo si utilizza, come ad esempio:
- Richiesta per la dimensione del campione
Poiché il metodo quantile si basa sul metodo di adattamento di dati di grandi dimensioni, è necessario per la dimensione del campione secondo lo standard selezionato.Ad esempio, almeno il 10% del quantile richiede 10 lotti per ottenere la risoluzione minima.Un numero di divisione dello 0,5% richiede un minimo di 200 lotti per distinguere.
- Non adatto per la gestione di nuovi progetti
Il controllo del rendimento di nuovi prodotti e nuovi progetti dovrebbe seguire i requisiti di rendimento del progetto, prevedere gli indicatori di rendimento di base in base alle capacità di produzione standard e alla gestione della tolleranza, quindi analizzare e migliorare i punti di ingresso, migliorare la qualità del lotto dopo l'adeguamento e attendere il rilascio ufficiale del progetto. Inizia a raccogliere dati e calcola i limiti di controllo.Il metodo quantile richiede di utilizzare un campione di grandi dimensioni come base e non è adatto per la fase di produzione di prova, e l'NPI (o reparto simile) spesso regola il progetto o i parametri durante la fase di produzione di prova, quindi il risultato sarà notevolmente modificato.Quando vengono osservati tutti i dati di prova, la stratificazione (come i dati a doppio o multi-picco) non è adatta per la gestione delle mappe normative.Si consiglia di impostare direttamente la gestione dei target di fase e attendere il rilascio di nuovi prodotti dopo la produzione di massa, quindi eseguire la gestione SPC.
Il limite normativo deve essere aggiornato?
Attraverso la spiegazione sopra, comprendiamo l'idea del metodo quantile per controllare l'SPC.Quindi, il limite di controllo è invariato dopo che è stato impostato?La risposta è ovviamente no.I limiti normativi devono essere regolarmente aggiornati in base ai livelli effettivi.Ad esempio, se la linea di produzione accumula sempre più esperienza di produzione per un prodotto e la resa del prodotto si svilupperà naturalmente in una buona direzione, il limite di controllo dovrebbe essere ricalcolato per un certo periodo di campionamento.
Dopo aver riesaminato e calcolato i limiti di controllo dei prodotti esistenti, come determinare se è necessario aggiornare i limiti di controllo ( Poiché i campioni sono diversi, i nuovi limiti normativi saranno più o meno diversi dai limiti regolamentari originali. )?Qui varia da persona a persona, è possibile impostare una soglia in base alla propria situazione.L'esperienza personale si basa su fluttuazioni a lungo termine della produzione per stabilire soglie.Come mostrato nella Figura 4, l'autore determina automaticamente se il limite di controllo deve essere aggiornato dopo aver ottenuto la soglia modificando la formula.
La figura (4) dopo il nome della colonna +, rappresenta la formula di modifica in questa colonna.
JSL —— Analisi automatiche, fare di più con meno
A causa dell'elevato numero di prodotti e del corrispondente codice scartato, la quantità di lavoro che deve essere analizzata è piuttosto grande e ci sono molti passaggi coinvolti in JMP.A tal fine, utilizziamo l'esclusivo codice JSL (JMP Script Language) di JMP, registriamo i passaggi di lavoro specifici, quindi salviamo e installiamo, in modo da poterlo analizzare con un clic al prossimo utilizzo, senza dover ricominciare da zero Operalo di nuovo, come mostrato di seguito.
Tramite JSL, siamo in grado di eseguire analisi automatiche di tipo batch sui dati che devono essere analizzati, il che è conveniente per il QE per rivedere il periodo regolatorio di tutti i prodotti, il che consente di risparmiare notevolmente il carico di lavoro e il costo del QE, in modo da dedicare più energia per risolvere il problema. Invece di identificare il problema.
