Dans les processus de production réels, les équipes de gestion Six Sigma utilisent généralement des méthodes de contrôle statistique des processus (SPC). Évaluer et surveiller chaque étape du processus pour établir et maintenir le processus à un niveau acceptable et stable afin de garantir que les produits et services répondent aux exigences spécifiées.
CPS Les principales manifestations sont diverses cartes de contrôle et l'analyse de la capacité du processus correspondante, et JMP En tant que logiciel professionnel d'analyse statistique, il fournit un support multiplateforme pour les deux, permettant aux utilisateurs de choisir et d'utiliser librement en fonction de leurs propres préférences et besoins spécifiques. Ces plateformes comprennent principalement :
- Analyse> qualité et processus > Générateur de cartes de contrôle
- Analyse> qualité et processus > Capacité du processus
- Analyse> qualité et processus > Plusieurs éléments de sous-plateforme sous la carte de contrôle ( Comme une plage de valeurs moyenne et unique )
- Analyse> distribué > Analyse de capacité
Nous avons reçu de nombreux retours d'utilisateurs sur JMP. Tout en recevant de bons retours sur l'expérience d'exploitation unique, nous avons également reçu des questions courantes de la part de certains utilisateurs : les résultats de l'analyse de la capacité des processus de ces plates-formes ne semblent pas être complètement cohérents, alors quelle est la vérité ? Profitons de cette occasion pour dissiper la confusion.
Tout d'abord, passons en revue le concept de capabilité du processus. Bien entendu, nous faisons ici spécifiquement référence à l'analyse de la capabilité du processus des données métrologiques. La capacité dite du processus consiste à évaluer la capacité du processus à répondre aux exigences du client ou aux spécifications techniques en comparant la largeur de la limite de tolérance du processus et la largeur de variation de la valeur métrique du processus ( image -1) . Lorsque le processus produisant des données métrologiques est stable et que le résultat suit une distribution normale, si l'écart type de la population σ de la distribution du résultat du processus est connu, alors en principe, l'indice de capabilité du processus CP et pk et indice de performance des processus PP et Ppk peut être défini par les expressions mathématiques suivantes. dans, Cpk/Ppk relativement Cp/Pp L'effet du décalage du centre de sortie du processus est pris en compte.
Figure 1 Diagramme schématique de l'analyse de la capabilité du processus
Mais en fait, puisque l’écart type global σ du processus est généralement inconnu, il ne peut être estimé qu’à partir d’observations d’échantillons. Si l'accent est mis sur l'examen de la capacité du processus du point de vue des fluctuations inhérentes au processus, c'est-à-dire que les fluctuations sont principalement causées par des facteurs aléatoires, alors pour le processus de division en sous-groupes, l'ampleur du changement dépendra de la taille. de la capacité du sous-groupe et du type de carte de contrôle recommandé. La valeur peut être calculée par la formule-1( Capacité du sous-groupe <9) ,Mode -2 ou formule -3( Capacité du sous-groupe ≥ 9) à estimer ; pour un processus d'observation à valeur unique qui n'est pas divisé en sous-groupes, c'est-à-dire un processus surveillé par une carte de contrôle de plage mobile à valeur unique, la valeur de la largeur de changement peut être exprimée par la formule -4 Pour estimer, l'indice de capacité du processus est alors enregistré comme CP et pk , également connu sous le nom d’indice de capacité à court terme. Si l'accent est mis sur l'examen de la capacité du processus du point de vue de la fluctuation totale du processus, c'est-à-dire que la fluctuation est causée à la fois par des facteurs aléatoires et des facteurs spéciaux, la valeur de la largeur de changement peut être exprimée par la formule -5 est estimé par l’écart type de l’ensemble de l’échantillon s Pour estimer, l'indice de performance du processus est ensuite enregistré comme PP et Ppk , également appelé indice de capacité à long terme . Bref, c'est CP et PP , pk et Ppk Les numérateurs dans l'expression mathématique sont exactement les mêmes, la seule différence réside dans la façon dont nous estimons et expliquons les fluctuations ou les variations du processus. Parmi eux, le chemin de choix recommandé pour l'estimation de l'écart type du processus est résumé dans la figure -2 montré.
Figure 2 Chemin de choix pour l’estimation de l’écart type du processus
Ensuite, nous utilisons directement un cas spécifique pour l'expliquer en détail.
Description du cas : Une certaine machine produit en continu des billes d'acier dont le diamètre est une caractéristique de qualité importante. Afin de contrôler le diamètre de la bille d'acier, chaque 15 échantillonnage minute 1 fois, chaque fois que le produit est extrait 5 un total d'échantillons 25 temps, mesurer et enregistrer des données ( surface -1) . On suppose que la limite de spécification du diamètre de la bille d'acier est [10h90 , 11h00] , la valeur cible est 10.95 , essayez d'effectuer une analyse de la capacité du processus.
Tableau 1 Tableau de surveillance des données de processus du diamètre des billes d'acier
Il s’agit évidemment d’une capacité typique d’un sous-groupe de 5 processus de contrôle de la qualité, il convient d'adopter
Carte de contrôle, ci-dessous nous passerons par JMP Différentes plates-formes effectuent une analyse de la capacité des processus.
- analyser > qualité et processus > Plateforme de génération de cartes de contrôle
Une fois que vous avez ajouté l'attribut de colonne « Limites de spécification » aux informations de la colonne des variables de procédé, dans la plateforme Générateur de cartes de contrôle ( image -3) Dessinez cet exemple de manière interactive Lors de l'élaboration d'une carte de contrôle, le rapport d'analyse de la capacité du processus correspondant sera automatiquement généré. ( image -4) .
image 3 Plateforme de génération de cartes de contrôle
Figure 4 Rapport d'analyse de la capacité du processus sous la plateforme génératrice de cartes de contrôle
dans,
- s Sigma (dans Sigma, 0,024764) : Puisque ce qui est dessiné est La carte de contrôle fait donc référence à la formule -1 calculé
, correspondant à l'indice de capabilité du processus CP et pk ;
- total Sigma (Sigma global, 0,024787) ：C'est-à-dire la formule 5 calculé , correspondant à l'indice de performance du processus PP et Ppk .
À l'avenir, nous utiliserons les résultats de sortie de cette plateforme comme référence et les comparerons avec JMP. Comparez les résultats de sortie d’autres plates-formes.
- analyser > qualité et processus > Plateforme de capacité de processus
Appuyez sur la figure-5 Illustré configure la plate-forme de capacité du processus de lancement.
Parmi eux, il est important de souligner que dans JMP Par défaut, sous-groupes imbriqués IDENTIFIANT Après la colonne, statistiques de variation au sein des sous-groupes ( Logo de la boîte rouge ) Le paramètre par défaut est " moyenne non biaisée de l'écart type " , c'est-à-dire, sous ce paramètre, au sein du groupe Sigma sera la formule -2 à calculer, et comme mentionné précédemment, en raison de la capacité de sous-groupe de cet exemple <9 , il est donc plus approprié d'utiliser la « plage moyenne » comme statistique de variation au sein du sous-groupe, les paramètres doivent donc être modifiés en conséquence.
Figure 5 Lancement de la plateforme « Compétences Processus »
De plus, généralement, en raison de Les cartes de contrôle sont plus couramment utilisées, vous pouvez donc également utiliser JMP les "fichiers" du logiciel > premier choix > plate-forme > Sous le sous-élément « Capacité du processus », modifiez le paramètre par défaut de la variation intra-sous-groupe de la plate-forme en « Plage moyenne » pour la rendre plus pratique pour une utilisation quotidienne. ( image -6) .
Figure 6 Modifier les paramètres par défaut pour les mutations au sein du sous-groupe de plateforme « Capacités de processus »
Appuyez sur la figure-5 Après le réglage, cliquez sur OK, puis cliquez sur le triangle rouge à côté de la capacité du processus. > Les résultats de sortie obtenus par le « Rapport détaillé individuel » seront totalement cohérents avec la plate-forme génératrice de cartes de contrôle. ( image -7) .
Figure 7 Rapports détaillés individuels sous la plateforme de capabilité des processus
- analyser > qualité et processus > Tableaux de contrôle > plateforme moyenne
Semblable à la plateforme génératrice de cartes de contrôle, une fois que les informations de votre colonne de variables de processus contiennent l'attribut de colonne « Limites de spécification », dans la section « Carte de contrôle > Dans la boîte de dialogue de démarrage "Moyenne", cliquez sur le graphique -8 Configurez et vérifiez les capacités. Après avoir cliqué sur OK, vous pouvez directement sortir le rapport « Analyse de capacité ». ( image -9) .
Figure 8 Démarrer la « Carte de contrôle » > plateforme "méchante"
Figure-9 "Tableaux de contrôle > Rapport d'analyse de capacité sous la plateforme « moyenne »
Ce qu'il faut souligner ici, c'est que dans JMP13 Dans les conditions de paramétrage par défaut, le rapport d'analyse de capabilité « Non ajouté Ppk label de capacité", donc à long terme Sigma et carte de contrôle Sigma L'identification de l'étiquette de capacité dans le rapport de groupe est cohérente, ce qui est également le cas pour certains JMP Une des raisons de confusion parmi les nouveaux utilisateurs. Dans le même temps, il convient également d'ajouter que les informations contenues dans le rapport d'analyse des capacités long Sigma Équivalent au générateur de cartes de contrôle et à la plateforme de capacité de processus total Sigma ,et Tableaux de contrôle Sigma Équivalent au générateur de cartes de contrôle et à la plateforme de capacité de processus s Sigma .
Deuxièmement, pour le problème d'identification des étiquettes de capacité, nous pouvons passer "Fichier> premier choix > plate-forme > Distribution "vérifier" Ajouter Ppk "Label de compétence" ( image -dix) , pour éviter le problème de confusion ci-dessus ( image -11) , et ses résultats quantitatifs sont cohérents avec le générateur de cartes de contrôle et la plate-forme de capacité de processus.
Figure-10 Ajouter " Ppk "Label de compétence"
Figure-11 En ajoutant " Ppk Étiquettes de capacité » pour éviter toute confusion d'identité
- analyser > distribué > Plateforme d'analyse des capacités
Enfin, présentons la plateforme d'analyse de capacité en cours de distribution. Ce qui diffère de la plateforme présentée précédemment, c'est que lorsque votre procédure liste des variables Non inclus Lors de la sélection de l'attribut de colonne « Limites de spécification », cliquez sur « Analyser > distribué > Triangle rouge à côté du diamètre > "Analyse de capacité" apparaîtra comme indiqué sur la figure -12 boîte de dialogue, sinon seule la sortie directe sera basée sur le long terme Sigma Rapport d'analyse des capacités.
Figure-12 Lancez « Analyser > distribué > Plateforme « Analyse de Capabilité »
D'après la figure 12 Entrez les informations sur la limite de spécification comme indiqué et cochez « Long terme Sigma » et « à court terme Sigma , regrouper par taille de sous-groupe fixe", après avoir cliqué sur OK, un rapport d'analyse de capacité sera généré ( image -13) .
Figure-13 "analyser > Rapport d'analyse des capacités sous "Distribution"
Avec « Analyse > qualité et processus > Tableaux de contrôle > signifier " La plate-forme est la même. Cette plate-forme a également le problème de définir des étiquettes de capacité. La solution est la même que précédemment et ne sera pas répétée ici. Dans le rapport d'analyse des capacités, long Sigma Équivalent au générateur de cartes de contrôle et à la plateforme de capacité de processus total Sigma ;et court terme Sigma C'est la formule de la presse -3 Calculé, c'est-à-dire que la fluctuation du processus est estimée entièrement sur la base d'observations d'échantillons, ce qui est cohérent avec l'équation -1 Pas équivalent, c'est-à-dire sous cette plateforme court terme Sigma Non équivalent aux autres plateformes s Sigma et Tableaux de contrôle Sigma , cela provoquera donc inévitablement des Biais d’estimation et comparaison avec d’autres plateformes Cp/Cpk L’écart de calcul est également la raison pour laquelle les clients posent davantage de questions.
En outre, il convient de souligner que, selon notre compréhension personnelle, d'une part, dans ce cas, en raison de la petite taille du sous-groupe de l'échantillon (=5) , donc en utilisant la formule -3 Ce n'est peut-être pas le choix le plus raisonnable pour estimer la fluctuation inhérente du processus ; d'un autre côté, le choix de la manière d'estimer la fluctuation du processus dépend en réalité de l'utilisateur. Il n'y a pas de bien ou de mal absolu ici, c'est juste un question de perspective et de méthode pour considérer un même problème. Par conséquent, tant que vous pouvez clarifier les caractéristiques du processus qualité que vous surveillez, choisir le type de carte de contrôle, la plate-forme de mise en œuvre et la méthode d'estimation des fluctuations de processus appropriés, et analyser les résultats absolus, les relations relatives et les tendances changeantes de chaque indicateur quantitatif, je croyez que vous pouvez comprendre la qualité qui vous préoccupe.La capacité du processus est évaluée objectivement.
Ce qui précède est tout le contenu à introduire dans cet article. Nous pouvons voir qu'en plus de "Analyse> distribué > À l'exception de la plateforme « Capability Analysis », qui est un peu particulière, les résultats de l'analyse de capabilité des processus des autres plateformes sont en fait tout à fait cohérents. JMP Le chemin de sélection de la plateforme d'analyse de la capabilité des processus est résumé dans la figure ci-dessous. -14 affiché, si vous utilisez JMP Dans le processus, si vous avez des questions pertinentes sur le domaine d'application de l'analyse de la capabilité des processus, j'espère que cet article pourra résoudre vos doutes et vous aider dans votre travail réel.
Figure 14 JMP Chemin de sélection de la plateforme d'analyse de la capabilité des processus
