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Generador de gráficos de control y variables sesgadas

Hola todos. Gracias por leer mi pregunta y tu tiempo;

Soy muy inexperto con las herramientas de Calidad y Procesos. Quiero usar el generador de gráficos de control para los datos de composición medidos en nuestro laboratorio para un producto chino. Este tipo de datos está sesgado algunas veces para algunos elementos, como el CaO.

¿Puedo seguir usando los gráficos de control si los datos no se distribuyen normalmente?

Por cierto, tengo los límites de especificación mínimos y máximos para los elementos.

Gracias.

Re: Generador de gráficos de control y variables sesgadas

@P_Bartell Gracias por su respuesta. Creo que también existe un proceso formal de presentación de informes entre mi organización y el proveedor.

Re: Generador de gráficos de control y variables sesgadas

Si vale la pena el esfuerzo y es tan importante para su organización, es posible que desee establecer algunos procesos de informes formales entre su organización y el proveedor. En una vida anterior, fui gerente de calidad de proveedores en Eastman Kodak Company y tenía numerosos tableros estándar con datos de control de procesos para características clave de calidad de materiales y servicios que los proveedores proporcionaban a nuestras organizaciones internas. Como ejemplos, configuramos informes para elementos como la densidad de tinta sólida para imágenes en etiquetas y materiales de embalaje (una variable de tipo continuo) y la tasa de resolución del primer contacto (una variable de tipo de conteo discreto) para un centro de atención al cliente subcontratado. El proceso general a veces estaba vinculado a todo, desde contratos con proveedores y, a veces, incluso sanciones por incumplimiento. Raramente llegamos a la fase de penalización, prefiriendo trabajar en colaboración en proyectos tipo Six Sigma cuando se justificaba la mejora.

Re: Generador de gráficos de control y variables sesgadasMuchas gracias. Pediré la orden de producción y espero que puedan encontrarla por mí. En su mayor parte, lo que me importa es la consistencia del producto que ya se fabrica en China y estoy seguro de que la empresa ya ha realizado el control del proceso. Pero ahora queremos verificar dos veces y asegurarnos y también queremos verificar si algo sucedió en el camino a EE. UU. Tenemos que verificar los límites de especificación de ASTM de todos modos, pero tal vez sea útil profundizar en estos gráficos una vez más y, si encontramos alguna inconsistencia, siempre podemos negociar con ellos sobre precios, etc. para pedidos futuros. Espero que tenga sentido de donde vengo.Re: Generador de gráficos de control y variables sesgadas

No te preocupes, he estado en esto por más de 30 años y sigo aprendiendo. También comencé con un sesgo hacia el DOE, pero aprendí que el muestreo dirigido puede ser extremadamente efectivo y eficiente.

 

Por orden de producción, el orden en que se fabricó el producto. Puede o no reflejarse en la fecha de envío o incluso en el código de fecha. Mucho depende de cómo se fabrique el producto (p. ej., flujo continuo, por lotes o de una sola pieza). El gráfico de rango móvil depende de la serie temporal (o de alguna serie racional). Si aleatoriza las muestras y las coloca en un gráfico MR, obtiene respuestas completamente diferentes, por lo que el orden del tiempo es imperativo. Está tratando de ver si el proceso es consistente. ¿Cómo se hace eso?... comparar algo consigo mismo a lo largo del tiempo. Esto es lo que hacen todos los gráficos de rango, incluido el gráfico MR. Siempre habrá variación, por lo que los límites de control están ahí para que no reaccione de forma exagerada a la variación de "causa común" o "normal".

Re: Generador de gráficos de control y variables sesgadas

Gracias de nuevo por su tiempo y perspicaz respuesta. Acepté tu respuesta final como la solución. Me siento tan tonto ahora porque pensé que hay tantas cosas, términos, etc. según sus respuestas que debería aprender en esta área. ¡Para mí, parece que las herramientas de calidad y proceso son incluso más difíciles que el DOE y el modelado predictivo! O parece que es una sección muy profunda cubierta en el software JMP.

Solo una última pregunta, ¿a qué se refiere exactamente con orden de producción?

Creo que en mi caso, la orden/fecha de envío es la orden de producción.

 

Gracias de nuevo.

Re: Generador de gráficos de control y variables sesgadas

Si está tratando de determinar si los materiales entrantes son consistentes, un gráfico de rango móvil individual funcionará de manera siempre y cuando conozca la orden de producción de los materiales (no sólo la fecha de envío). Aquí hay algunos pensamientos adicionales:

 

1. Puede evaluar la coherencia y la precisión de los sistemas de medición de su empresa utilizando gráficos de control. Diseñar un estudio de medición para incorporar componentes de variación del sistema de medición (p. ej., precisión - repetibilidad del equipo, reproducibilidad entre múltiples técnicos y estabilidad). Dado que no tiene control sobre la fabricación, probablemente utilizará la aleatorización para obtener muestras en un espacio de inferencia lo suficientemente amplio (esto no es lo ideal) para determinar la idoneidad de sus sistemas de medición.

2. El uso de gráficos de variabilidad simples contribuirá en gran medida a comunicar visualmente la variabilidad de los materiales entrantes.

3. Darse cuenta de que la consistencia del producto entrante tiene múltiples componentes. Consistente dentro de "lote", consistente "entre lotes", etc.

4. La mayoría de las especificaciones. los límites NO están determinados rigurosa o científicamente. Por lo general, no tienen relación con la variación natural de los materiales a los que se aplican. No son útiles para determinar la consistencia, ni son útiles para determinar la causalidad. Casi el único uso es determinar si desea/necesita gastar recursos investigando el proceso. Los gráficos de control están diseñados para hacer dos cosas:

• le dará una idea de qué conjunto de x tiene mayor influencia en el proceso ( dónde a su investigación debe centrarse)
• cuál es la naturaleza de esa variabilidad (es especial o común, por lo que en esencia cómo si su investigación continúa)

Re: Generador de gráficos de control y variables sesgadas

Algunos de los elementos XRF y algunas de las otras columnas en la imagen adjunta anterior son muy importantes para nosotros. Voy a ver que los materiales que estamos comprando tengan una calidad consistente; si las variaciones son tan altas en las columnas mencionadas, entonces debemos contactar al proveedor. Antes de eso, seguramente replicaremos las pruebas para asegurarnos nuevamente. También podemos capturar las variaciones visualmente y mostrárselas a los proveedores si es necesario. ¿Esto justifica el uso de gráficos de control en JMP para mi caso?

Las variaciones aún pueden estar dentro de los límites de las especificaciones, pero no nos gusta trabajar con un producto muy variable. A veces causa otros problemas que están fuera del alcance de esta discusión.

 

Gracias.

Re: Generador de gráficos de control y variables sesgadas

¿Qué preguntas estás tratando de responder? Comience siempre con preguntas e hipótesis antes de decidir la estrategia adecuada de recopilación de datos y el análisis posterior necesario.

Re: Generador de gráficos de control y variables sesgadas

Gracias por tu ayuda. También leeré el artículo que enviaste, gracias.

Los datos se agrupan como se muestra a continuación y en el archivo adjunto para asegurarse de que tenga más sugerencias. Creo que no estoy preocupado por el promedio móvil aquí.

 

Re: Generador de gráficos de control y variables sesgadas

Gracias por tus sugerencias. Lo entiendo y me inscribí hace unas semanas. También he visto de 2 a 3 horas de videos de seminarios web con JMP que muestran cómo se usan estas herramientas. Pero el tipo de pregunta que tenía no estaba cubierta en los videos. Entonces profundizo más en los materiales del curso.

Re: Generador de gráficos de control y variables sesgadas

Con respecto a su pregunta sobre la suposición de normalidad para los gráficos de control, le sugiero que lea el libro de Wheeler "Comprensión del control estadístico de procesos". NO existe una suposición normal para los gráficos de control como los dedujo originalmente Shewhart. Las estrategias racionales de subagrupación y muestreo son imprescindibles para utilizar correctamente las gráficas de control. Parece que desea utilizar gráficos de control para los materiales entrantes. No es para lo que están destinados, pero eso no significa que no pueda adaptar los gráficos para su propósito previsto. Dado que tendrá estrategias de subagrupación racional limitada o nula (cuanto más comprenda cómo se fabrican los materiales suministrados, mejor podrá desarrollar subgrupos racionales), es posible que se limite a mirar la serie temporal utilizando gráficos de rango móvil individual. Esto implica que CONOCES la serie temporal en la que se fabricó el material entrante.

 

He adjuntado un buen artículo que cubre los conceptos básicos.

Re: Generador de gráficos de control y variables sesgadas

Si no tiene experiencia en los métodos básicos de control de procesos estadísticos, antes de usar ciegamente cualquier aplicación de software o método de gráficos, le sugiero encarecidamente que adquiera alguna educación general y desarrollo de habilidades. Un buen lugar para comenzar es el curso en línea gratuito JMP Statistical Thinking for Industrial Problem Solving. Hay mucho más en el uso apropiado de los métodos SPC que los problemas de distribución. Aquí está la URL de ese sitio web:

 

https://www.jmp.com/en_us/online-statistics-course.html

 

Si su trabajo se limita estrictamente a los métodos, estudios y técnicas de SPC, como mínimo recomiendo completar los primeros tres módulos en la secuencia de módulos.