Di quanti dati ho bisogno per calcolare i limiti di controllo?Voglio creare un diagramma di controllo della linea di base e quindi applicare tali limiti di controllo ai nuovi dati per vedere se un cambiamento nel processo di produzione risulta fuori controllo o meno. Di quanti punti dati ho bisogno per calcolare i limiti di controllo per i dati di base?
Ri: Quanti dati sono necessari per calcolare i limiti di controllo?Questa domanda è grande. La risposta è, ovviamente, "dipende".
Quale tipo di grafico di controllo stai usando?
Qual è la dimensione del sottogruppo razionale?
Qual è la frequenza di campionamento dei sottogruppi?
Ri: Quanti dati sono necessari per calcolare i limiti di controllo?La dimensione del campione è sempre una domanda difficile, ma sono più nuovo di questo tipo di statistiche (controllo di processo). Stavo pensando di usare JMP Control Chart Builder. Voglio prelevare un campione in 3 posizioni all'interno di un'unità durante il giorno (8 punti temporali distribuiti uniformemente su 2 turni) per 5 giorni di produzione. Sto cercando di capire quante settimane avrei bisogno di farlo per stabilire una linea di base. Prevedo che ci sarebbe sia la variabilità temporale sia una variabilità giornaliera per ogni località. Stavo leggendo del sottogruppo. Devo prelevare più di un campione per punto temporale e posizione? Ho letto circa 3, 5 o 7 campioni per sottogruppo.
Ri: Quanti dati sono necessari per calcolare i limiti di controllo?I grafici di controllo presuppongono che il processo sia stabile. Si potrebbe prendere in considerazione l'esame dei dati iniziali utilizzando Analizza> Qualità e processo> Grafico della variabilità . È possibile nidificare le fonti di variabilità e modificare in modo interattivo l'annidamento per cercare effetti dominanti. Puoi anche stimare i componenti di varianza per quantificare la variazione che vedi.
Inoltre, se si sospetta una differenza nella variabilità tra i livelli di annidamento, un controllo a tre vie potrebbe essere utile. È molto utile nei processi batch in cui i campioni vengono prelevati all'interno di un batch ma si desidera rappresentare graficamente i batch. La variazione all'interno del batch è spesso inferiore alla variazione tra il batch, quindi un grafico di controllo e una stima della deviazione standard del processo producono grafici inutilizzabili. Control Chart Builder fornisce grafici di controllo a tre vie.
Ri: Quanti dati sono necessari per calcolare i limiti di controllo?Per aggiungere un pensiero non ancora menzionato a tutti @markbailey Il contributo ponderato è quello di non perdere di vista l'idea di base del sottogruppo razionale che è quello di costruire una strategia di campionamento al meglio delle vostre conoscenze di processo conosciute in modo tale che all'interno della variazione di sottogruppo sia il più vicino possibile alla cattura della variazione di causa comune sottostante nel sistema ... mentre l'intervallo di tempo tra le raccolte di sottogruppi ti dà la possibilità di combattere per identificare la variazione della causa assegnabile in modo tempestivo. Il sottogruppo è composto da parti uguali di arte (acquisizione di cause comuni e speciali) e metodo statistico (potenza, ecc.).
Ri: Quanti dati sono necessari per calcolare i limiti di controllo?Ti suggerisco di leggere il libro di Wheeler "Comprensione del controllo statistico dei processi". Devi prima capire che le carte di controllo originariamente create dal Dr. Shewhart sono pensate per fare 2 cose:
1. Valutare la coerenza della base per il confronto (questo è il diagramma di intervallo).
2. Confronta due fonti di variazione per determinare quale ha una leva maggiore (questo è il grafico a X),
Rispondono alle domande; Dove dovrebbe essere il focus del lavoro (all'interno o tra)? e qual è la natura dell'indagine (speciale o comune)?
La variazione quantificata / rappresentata dal diagramma di intervallo è una funzione della x che cambia a quella "frequenza". La prima domanda è: quelle x (all'interno del sottogruppo) presentano variazioni coerenti e stabili? In tal caso, tale variazione può essere quantificata e tali fonti di variazione possono essere confrontate con altre fonti di variazione (tra i sottogruppi) per determinare quale ha una leva maggiore. Se il diagramma di gamma mostra variazioni incoerenti (causa speciale simile), dovresti cercare di capire il perché. Se il diagramma di gamma presenta variazioni coerenti E il grafico a barre X è "sotto controllo", la più grande fonte di variazione è dovuta al sottogruppo x's. Se il grafico a barre X è "fuori controllo", allora le fonti tra (le x cambiano a quella frequenza) dominano.
Ri: Quanti dati sono necessari per calcolare i limiti di controllo?Siamo spiacenti, ho dimenticato di aggiungere, la domanda "quanti dati sono necessari per calcolare i limiti di controllo" dipende, come già suggerito, dalla situazione. La mia guida generale è che i limiti di controllo vengono calcolati quando si dispone di dati sufficienti per trarre conclusioni operative dallo studio. Questo richiede a rappresentante campione delle variabili che agiscono nel processo. Non so che tipo di processo o prodotto stai osservando, ma, per esempio, immagino che stai realizzando lotti di un rivestimento. Si ipotizza che vi sia una variazione delle caratteristiche del rivestimento (y) a causa di un'agitazione insufficiente (all'interno del lotto). Dovresti selezionare più campioni all'interno del batch e farlo per più batch. Di quanti campioni all'interno del lotto avresti bisogno dipende da quanto specifica la tua ipotesi ... se ipotizzi che ci sarebbe una stratificazione, la dimensione del campione potrebbe essere piccola quanto 2, uno dall'alto e uno dal fondo del lotto. Se non si dispone di un'ipotesi specifica, campionare casualmente il componente all'interno del batch e probabilmente aumentare la dimensione del campione per aumentare la probabilità che il campione sia rappresentativo. Quanti lotti? Si applica la stessa logica. Se hai ipotesi specifiche sul motivo per cui ci sarebbero variazioni da lotto a lotto, campiona abbastanza per consentire a tali fonti di variare nel tuo studio. Se la tua ipotesi fosse: la variazione batch-to-batch è dovuta alla modifica di molte materie prime, quindi vorresti campionare su più lotti di materie prime ... quanti sono i giudizi fortemente influenzati dalla tua fiducia nel cogliere la potenziale influenza fuori dai lotti di materie prime. Ottenere uno studio rappresentativo delle x che contribuiscono alla variazione è un giudizio meglio espresso da esperti in materia, non da statistici.
