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Control Chart Builder e variabili asimmetriche

Ciao a tutti. Grazie per aver letto la mia domanda e il tuo tempo;

Sono molto inesperto sugli strumenti di qualità e processo. Desidero utilizzare Control Chart Builder per i dati compositivi misurati nel nostro laboratorio per un prodotto cinese. Questo tipo di dati è distorto alcune volte per alcuni elementi, come CaO.

Posso ancora utilizzare le carte di controllo se i dati non sono distribuiti normalmente?

A proposito, ho i limiti minimi e massimi delle specifiche per gli elementi.

Grazie.

Ri: Control Chart Builder e variabili distorte

@P_Bartell Grazie per la tua risposta. Penso che esista anche un processo di segnalazione formale tra la mia organizzazione e il fornitore.

Ri: Control Chart Builder e variabili distorte

Se ne vale la pena e questo è importante per la tua organizzazione, potresti voler impostare alcuni processi formali di segnalazione tra la tua organizzazione e il fornitore. In passato ero responsabile della qualità dei fornitori presso Eastman Kodak Company e disponevo di numerosi dashboard standard con dati di controllo dei processi per le principali caratteristiche di qualità dei materiali e dei servizi che i fornitori fornivano alle nostre organizzazioni interne. Ad esempio, avevamo impostato i rapporti per cose come la densità dell'inchiostro solido per le immagini su etichette e materiali di imballaggio (una variabile di tipo continuo) e il tasso di risoluzione del primo contatto (una variabile di tipo di conteggio discreto) per un centro di contatto con i clienti in outsourcing. Il processo complessivo a volte era legato a tutto, dai contratti con i fornitori e talvolta anche a sanzioni per non conformità. Raramente abbiamo raggiunto la fase di penalità, preferendo lavorare in modo collaborativo su progetti di tipo Six Sigma quando il miglioramento era giustificato.

Ri: Control Chart Builder e variabili distorteMolte grazie. Chiederò l'ordine di produzione e spero che possano trovarlo per me. Per la maggior parte ciò che mi interessa è la consistenza del prodotto che è già fabbricato in Cina e sono sicuro che l'azienda abbia già effettuato il controllo del processo. Ma ora vogliamo ricontrollare e assicurarci e vogliamo anche verificare se è successo qualcosa durante il viaggio verso gli Stati Uniti. Dobbiamo comunque controllare i limiti delle specifiche ASTM, ma forse sarà utile scavare più a fondo con questi grafici ancora una volta e se troviamo qualche incoerenza, possiamo sempre negoziare con loro sui prezzi ecc. Per ordini futuri. Spero che abbia senso da dove vengo.Ri: Control Chart Builder e variabili distorte

Non preoccuparti, ci lavoro da oltre 30 anni e sto ancora imparando. Ho anche iniziato con un pregiudizio verso il DOE, ma il campionamento diretto appreso può essere estremamente efficace ed efficiente.

 

Per ordine di produzione, l'ordine in cui è stato fabbricato il prodotto. Potrebbe riflettersi o meno nella data di spedizione o persino nel codice della data. Molto dipende da come viene fabbricato il prodotto (ad es. flusso continuo, batch o one-piece). Il grafico dell'intervallo mobile dipende dalle serie temporali (o da alcune serie razionali). Se randomizzi i campioni e li metti su un grafico MR ottieni risposte completamente diverse, quindi l'ordinamento temporale è imperativo. Stai cercando di vedere se il processo è coerente. Come è fatto .... confronta qualcosa con se stesso nel tempo. Questo è ciò che fanno tutti i grafici di intervallo, incluso il grafico MR. Ci saranno sempre variazioni, quindi i limiti di controllo sono lì in modo da non reagire in modo eccessivo alla "causa comune" o alla variazione "normale".

Ri: Control Chart Builder e variabili distorte

Grazie ancora per il tuo tempo e la risposta perspicace. Ho accettato la tua risposta finale come soluzione. Mi sento così stupido ora perché ho pensato che ci fossero così tante cose, termini, ecc. Secondo le tue risposte che avrei dovuto imparare in quest'area. A me sembra che gli strumenti di qualità e processo siano ancora più difficili del DOE e della modellazione predittiva!! Oppure sembra che sia una sezione molto profonda coperta dal software JMP.

Solo un'ultima domanda, cosa intendi esattamente per ordine di produzione?

Penso che nel mio caso l'ordine/data di spedizione sia l'ordine di produzione.

 

Grazie ancora.

Ri: Control Chart Builder e variabili distorte

Se stai cercando di determinare se i materiali in arrivo sono coerenti, un grafico Individuale, Intervallo mobile funzionerà a purché tu conosca l'ordine di produzione dei materiali (non solo la data di spedizione). Ecco alcuni pensieri aggiuntivi:

 

1. Puoi valutare i sistemi di misurazione della tua azienda sia per la coerenza che per la precisione utilizzando le carte di controllo. Progettare uno studio di misurazione per incorporare componenti di variazione del sistema di misurazione (ad esempio, precisione - ripetibilità dell'apparecchiatura, riproducibilità tra più tecnici e stabilità). Poiché non hai il controllo sulla produzione, probabilmente utilizzerai la randomizzazione per ottenere campioni su uno spazio di inferenza sufficientemente ampio (questo non è l'ideale) per determinare l'adeguatezza dei tuoi sistemi di misurazione.

2. L'utilizzo di semplici grafici di variabilità contribuirà notevolmente a comunicare visivamente la variabilità dei materiali in arrivo.

3. Rendersi conto che la coerenza del prodotto in entrata ha più componenti. Coerente all'interno di "batch", coerente "tra batch", ecc.

4. La maggior parte delle specifiche. i limiti NON sono rigorosamente o scientificamente determinati. Di solito non hanno alcuna relazione con la variazione naturale dei materiali a cui sono applicati. Non sono utili per determinare la coerenza, né sono utili per determinare la causalità. L'unico utilizzo è determinare se si desidera/è necessario spendere risorse per indagare sul processo. I grafici di controllo sono progettati per fare due cose:

• darti un'idea di quale insieme di x ha la maggiore influenza nel processo ( dove alla tua indagine dovrebbe concentrarsi)
• qual è la natura di quella variabilità (è speciale o comune, quindi in sostanza come se la tua indagine dovesse procedere)

Ri: Control Chart Builder e variabili distorte

Alcuni degli elementi XRF e alcune delle altre colonne nella precedente immagine allegata sono molto importanti per noi. Vedrò che i materiali che stiamo acquistando hanno una qualità costante; se le variazioni sono così elevate nelle suddette colonne, allora dobbiamo contattare il fornitore. Prima di ciò, replichiamo sicuramente i test per assicurarci di nuovo. Possiamo anche acquisire visivamente le variazioni e mostrarle ai fornitori, se necessario. Questo giustifica l'uso delle carte di controllo grafiche in JMP per il mio caso?

Le variazioni possono ancora rientrare nei limiti delle specifiche, ma non ci piace lavorare con un prodotto altamente variabile. A volte causa altri problemi che esulano dall'ambito di questa discussione.

 

Grazie.

Ri: Control Chart Builder e variabili distorte

A quali domande stai cercando di rispondere? Inizia sempre con domande e ipotesi prima di decidere la strategia di raccolta dei dati appropriata e la successiva analisi necessaria.

Ri: Control Chart Builder e variabili distorte

Grazie per l'aiuto. Leggerò anche l'articolo che hai inviato, grazie.

I dati sono raggruppati come di seguito e nel file allegato per essere sicuri di avere altri suggerimenti. Penso di non essere preoccupato per la media mobile qui.

 

Ri: Control Chart Builder e variabili distorte

Grazie per i vostri suggerimenti. Capisco e mi sono iscritto poche settimane fa. Ho anche guardato 2-3 ore di video di webinar con JMP che mostrano come vengono utilizzati questi strumenti. Ma il tipo di domanda che avevo non era trattato nei video. Allora scavo più a fondo nei materiali del corso.

Ri: Control Chart Builder e variabili distorte

Per quanto riguarda la tua domanda sull'assunzione di normalità per i grafici di controllo, ti suggerisco di leggere il libro di Wheelers "Understanding Statistical Process Control". Non vi è NESSUN presupposto normale per le carte di controllo originariamente derivate da Shewhart. Le strategie razionali di sottoraggruppamento e campionamento sono indispensabili per utilizzare correttamente le carte di controllo. Sembra che tu voglia utilizzare carte di controllo per i materiali in arrivo. Questo non è ciò per cui sono destinati, ma ciò non significa che non puoi adattare i grafici per lo scopo previsto. Dal momento che avrai strategie di sottogruppi razionali limitate o assenti (più comprendi come vengono fabbricati i materiali forniti, meglio sarai in grado di sviluppare sottogruppi razionali), potresti essere limitato a guardare le serie temporali utilizzando i grafici del raggio mobile individuale. Ciò implica che CONOSCI la serie temporale in cui è stato prodotto il materiale in entrata.

 

Ho allegato un buon articolo che copre le basi.

Ri: Control Chart Builder e variabili distorte

Se non hai esperienza con i metodi di controllo dei processi statistici di base, prima di utilizzare ciecamente qualsiasi applicazione software o metodo di creazione di grafici, ti suggerisco caldamente un po 'di istruzione generale e sviluppo di abilità. Un buon punto di partenza è il corso online gratuito JMP Statistical Thinking for Industrial Problem Solving. C'è molto di più nell'uso appropriato dei metodi SPC che nelle questioni distributive. Ecco l'URL di quel sito web:

 

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

 

Se il tuo lavoro è strettamente limitato ai metodi, agli studi e alle tecniche SPC, allora come minimo ti consiglio di completare i primi tre moduli nella sequenza dei moduli.