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Kontrollkarten: Diagramme, die Steigung oder Rückgang darstellen

Hallo, ich möchte +/- 3 Sigma plotten und Musterregeln auf Daten mit steigenden und fallenden Daten anwenden.Scheinbar finde ich die Möglichkeit dazu in JMP nicht, aber ich sehe es in anderen Softwareprogrammen

Grüße

 

Jan

Betreff: Kontrollkarten: Diagramme, die Steigung oder Rückgang darstellen

Danke Jim dafür, dies kommt der Lösung für mich am nächsten, ich denke, ich muss etwas Zeit investieren, um JLS zu verstehen, wenn dies ein einfaches Skript ist !!!Ich muss diese Sprache lernen.Schätzen Sie Ihre und @statmann Unterstützung prost Ian

Betreff: Kontrollkarten: Diagramme, die Steigung oder Rückgang darstellen

Vielen Dank für die Antwort, meine Anwendung bewertet Prozesse, bei denen eine Erwartung und Neigung oder Abgrenzung in einem Prozess besteht, wie z. B. der Abbau einer Substanz im Laufe der Zeit oder sogar die Kontaminationsrate von Covid 19 Abnahme konsistent ist oder nicht.Die Regelsätze für normale Kontrollkarten funktionieren gut beim Erkennen einer Änderung, aber ich wollte sehen, ob die Änderung konsistent ist.Ich denke, die zweite gezeigte Lösung ist der beste Weg für mich, aber danke für die Antwort

Grüße Jan

Betreff: Kontrollkarten: Diagramme, die Steigung oder Rückgang darstellen

Zuerst beachten @Statmann Wörter.

Zweitens verfügt JMP nicht über eine integrierte Option zum Zeichnen solcher Linien im Control Chart Builder, JMP hat jedoch die Möglichkeit, die grafische Ausgabe mit JSL zu ändern.Unten ist eine Beispielausgabe und darunter das ziemlich einfache Skript, das das Diagramm ändert.

 

names default to here(1);
dt=open("$SAMPLE_DATA\Quality Control\coating.jmp");

cc = dt << Control Chart Builder(
 Show Control Panel( 0 ),
 Show Capability( 0 ),
 Variables( Subgroup( :Sample ), Y( :Weight ) ),
 SendToReport(
  Dispatch(
   {},
   "Weight",
   ScaleBox,
   {Format( "Best", 10 ), Min( 16.9881233437177 ), Max( 24.2481694370065 ),
   Inc( 1 ), Minor Ticks( 0 )}
  ),
  Dispatch(
   {},
   "Control Chart Builder",
   FrameBox,
   {DispatchSeg( Line Seg( 3 ), {Line Color( "White" )} ),
   DispatchSeg( Line Seg( 4 ), {Line Color( "White" )} )}
  )
 )
);


Report( cc )[FrameBox( 1 )] << add graphics script(
 yMat = dt:weight << get values;
 xMat = dt:sample << get values;
 {Estimates, Std_Error, Diagnostics} = Linear Regression( yMat, xMat );
 sigma = ((Report( cc )["Weight Limit Summaries"][Number Col Box( 3 )] << get)[1] - 
 (Report( cc )["Weight Limit Summaries"][Number Col Box( 1 )] << get)[1]) / 2;
 Pen Color( "red" );
 Pen Size( 2 );
 line style( "Dashed" );
 List1 = {};
 List1[1] = col minimum(:sample);
 List1[2] = sigma + estimates[1] + Estimates[2] * mean(:sample[dt<<GET rows="" where=""></GET>

Betreff: Kontrollkarten: Diagramme, die Steigung oder Rückgang darstellen

Ich kenne Ihre spezifische Anwendung nicht, aber ich habe einige Gedanken. Erstens funktioniert das MR-Diagramm gut, um kurzfristig Schwankungen aufgrund spezieller/zuweisbarer Ursachen zu erkennen (als Funktion der Variablen, die sich zwischen aufeinanderfolgenden "Maßnahmen" ändern). Die Grenzwerte auf der X-Karte basieren auf der Variation, die auf der MR-Karte erfasst wird. Das X-Diagramm soll einen Einblick in die Variation über einen längeren Zeitraum geben (aufgrund von Variablen, die sich über längere Zeiträume ändern). Es beantwortet die Frage: Ist die Schwankung über einen langen Zeitraum größer als die Schwankung in aufeinanderfolgenden Maßen? Wenn es also einen Trend oder eine Verschiebung der Daten im Laufe der Zeit gibt, sollte das X-Diagramm dies erkennen (was es auch tut).

 

Wenn Sie dies erwarten, können Sie auf Y zurückgehen (Analysieren> Modell anpassen). Speichern Sie die vorhergesagten Werte (rotes Dreieck>Spalten speichern>Vorhergesagte Werte). Erstellen Sie eine neue Spalte (Y2) mit einer Formel: Predicted Y- Y. Dadurch wird der Trend in den Daten entfernt. Sie könnten dann die IR-Karten auf dem neuen Y2 ausführen. Sie müssen verstehen, was dies für Sie erkennt, und entscheiden, ob Sie dies möchten.

 

Wenn Sie die Datentabelle anhängen, kann ich sie mir ansehen.