관리도 작성기 및 기울어진 변수안녕 모두. 내 질문과 시간을 읽어 주셔서 감사합니다.
저는 품질 및 프로세스 도구에 대해 매우 경험이 없습니다. 중국 제품에 대해 실험실에서 측정한 구성 데이터에 Control Chart Builder를 사용하고 싶습니다. 이러한 유형의 데이터는 CaO와 같은 일부 요소에 대해 약간 왜곡됩니다.
데이터가 정상적으로 분포되지 않은 경우에도 관리도를 계속 사용할 수 있습니까?
그건 그렇고, 요소에 대한 최소 및 최대 사양 제한이 있습니다.
감사.
Re: 컨트롤 차트 빌더 및 왜곡된 변수@P_Bartell 답장을 보내 주셔서 감사합니다. 우리 조직과 공급업체 간에 공식적인 보고 프로세스도 있다고 생각합니다.
Re: 컨트롤 차트 빌더 및 왜곡된 변수노력할 가치가 있고 조직에 중요한 경우 조직과 공급업체 간에 공식적인 보고 프로세스를 설정할 수 있습니다. 이전에는 Eastman Kodak Company의 공급업체 품질 관리자였으며 공급업체가 내부 조직에 제공하는 재료 및 서비스의 주요 품질 특성에 대한 프로세스 제어 데이터가 포함된 수많은 표준 대시보드를 가지고 있었습니다. 예를 들어, 라벨 및 포장재의 이미지에 대한 고체 잉크 농도(연속 유형 변수) 및 아웃소싱 고객 연락 센터의 첫 번째 접촉 해결률(이산 계수 유형 변수)과 같은 항목에 대한 보고를 설정했습니다. 전체 프로세스는 때때로 공급업체 계약의 모든 것과 연결되어 있었고 때로는 비준수에 대한 처벌까지 있었습니다. 개선이 필요한 경우 식스 시그마 유형의 프로젝트에서 공동 작업을 선호하여 페널티 단계에 도달하는 경우는 거의 없었습니다.
Re: 컨트롤 차트 빌더 및 왜곡된 변수정말 감사합니다. 나는 생산 주문을 요청할 것이고 그들이 나를 위해 그것을 찾을 수 있기를 바랍니다. 대부분의 경우 제가 관심을 갖는 것은 이미 중국에서 제조된 제품의 일관성이며 회사에서 이미 프로세스 제어를 수행했다고 확신합니다. 하지만 이제 우리는 다시 한 번 확인하고 확인하고 싶고 또한 미국으로 가는 도중에 무슨 일이 있었는지 확인하고 싶습니다. 어쨌든 ASTM 사양 제한을 확인해야 하지만 이러한 차트를 다시 한 번 더 자세히 살펴보는 것이 도움이 될 수 있으며 불일치를 발견하면 향후 주문에 대한 가격 책정 등에 대해 항상 그들과 협상할 수 있습니다. 내가 어디에서 왔는지 이해되기를 바랍니다.Re: 컨트롤 차트 빌더 및 왜곡된 변수걱정 마세요, 저는 30년 넘게 이 일을 해왔고 여전히 배우고 있습니다. 나는 또한 DOE에 대한 편견으로 시작했지만 지시 샘플링이 매우 효과적이고 효율적일 수 있음을 배웠습니다.
생산 오더별 제품이 제조된 오더입니다. 배송 날짜 또는 날짜 코드에 반영되거나 반영되지 않을 수 있습니다. 많은 부분이 제품 제조 방법(예: 연속, 배치 또는 일체형 흐름)에 따라 달라집니다. 이동 범위 차트는 시계열(또는 일부 합리적 계열)에 따라 다릅니다. 샘플을 무작위로 추출하여 MR 차트에 넣으면 완전히 다른 답을 얻게 되므로 시간 순서 지정이 필수적입니다. 프로세스가 일관성이 있는지 확인하려고 합니다. 그것이 어떻게 이루어지나요....시간이 지남에 따라 무언가를 그 자체와 비교하십시오. 이것이 MR 차트를 포함한 모든 범위 차트가 하는 일입니다. 변동은 항상 있을 것이므로 "일반적인 원인" 또는 "정상적인" 변동에 과도하게 반응하지 않도록 제어 한계가 있습니다.
Re: 컨트롤 차트 빌더 및 왜곡된 변수귀하의 시간과 통찰력있는 답변에 다시 한 번 감사드립니다. 귀하의 최종 답변을 해결책으로 수락했습니다. 당신의 답변에 따라 이 분야에서 배워야 할 것이 너무 많다고 생각했기 때문에 지금은 너무 멍청합니다. 나에게는 품질 및 프로세스 도구가 DOE 및 예측 모델링보다 훨씬 더 어려운 것 같습니다!! 또는 JMP 소프트웨어에서 다루는 매우 깊은 섹션인 것 같습니다.
마지막 질문입니다. 생산 주문이란 정확히 무엇을 의미합니까?
내 경우에는 배송 주문/날짜가 생산 주문이라고 생각합니다.
다시 한 번 감사드립니다.
Re: 컨트롤 차트 빌더 및 왜곡된 변수들어오는 재료가 일관성이 있는지 확인하려는 경우 개별 이동 범위 차트가 작동합니다. 생산 순서를 아는 한 (단지 배송 날짜가 아닌). 다음은 몇 가지 추가 생각입니다.
1. 관리도를 사용하여 회사 측정 시스템의 일관성과 정확성을 평가할 수 있습니다. 측정 시스템의 변동 요소를 통합하기 위한 측정 연구를 설계합니다(예: 정밀도 - 장비의 반복성, 여러 기술자에 걸친 재현성 및 안정성). 제조를 제어할 수 없기 때문에 무작위화를 사용하여 충분히 넓은 추론 공간(이상적이지 않음)에서 샘플을 가져와 측정 시스템의 적합성을 결정할 수 있습니다.
2. 간단한 가변성 차트를 사용하면 들어오는 재료의 가변성을 시각적으로 전달하는 데 큰 도움이 됩니다.
3. 들어오는 제품의 일관성을 실현하려면 여러 구성 요소가 있습니다. "배치" 내에서 일관성, "배치 간" 일관성 등
4. 대부분의 사양. 한계는 엄격하게 또는 과학적으로 결정되지 않습니다. 그들은 일반적으로 그들이 적용되는 재료의 자연적인 변화와 관련이 없습니다. 일관성을 결정하는 데 유용하지 않으며 인과 관계를 결정하는 데도 유용하지 않습니다. 유일한 용도는 프로세스를 조사하는 데 리소스를 사용하고 싶은지/필요한지 결정하는 것입니다. 컨트롤 차트는 다음 두 가지 작업을 수행하도록 설계되었습니다.
- 어떤 x 세트가 프로세스에서 가장 영향력이 큰지에 대한 통찰력을 제공합니다( 어디 조사에 집중해야 함)
- 그 변동성의 본질은 무엇입니까(특수한 것인지 일반적인 것인지, 그래서 본질적으로 어떻게 조사가 진행된다면)
Re: 컨트롤 차트 빌더 및 왜곡된 변수이전에 첨부된 이미지의 일부 XRF 요소와 다른 열은 우리에게 매우 중요합니다. 나는 우리가 구매하는 재료가 일관된 품질을 갖는 것을 볼 것입니다. 위에서 언급한 열의 편차가 너무 크면 공급업체에 문의해야 합니다. 그 전에 다시 확인하기 위해 테스트를 반드시 복제합니다. 또한 변형을 시각적으로 캡처하여 필요한 경우 공급업체에 보여줄 수 있습니다. 이것이 제 경우에 JMP의 그래픽 관리도 사용을 정당화합니까?
변형은 여전히 사양 제한 내에 있을 수 있지만 매우 가변적인 제품으로 작업하는 것을 좋아하지 않습니다. 때때로 이 토론의 범위를 벗어나는 다른 문제가 발생합니다.
감사.
Re: 컨트롤 차트 빌더 및 왜곡된 변수어떤 질문에 대답하려고 합니까? 적절한 데이터 수집 전략과 필요한 후속 분석을 결정하기 전에 항상 질문과 가설로 시작하십시오.
Re: 컨트롤 차트 빌더 및 왜곡된 변수당신의 도움을 주셔서 감사합니다. 보내주신 글도 잘 읽어보겠습니다 감사합니다.
더 이상의 제안이 있는지 확인하기 위해 데이터는 아래와 같이 첨부 파일에 그룹화되어 있습니다. 여기에서 이동 평균에 대해 걱정하지 않는다고 생각합니다.
Re: 컨트롤 차트 빌더 및 왜곡된 변수제안해 주셔서 감사합니다. 이해하고 몇 주 전에 등록했습니다. 또한 JMP를 사용하여 이러한 도구가 어떻게 사용되는지 보여주는 웨비나 동영상을 2~3시간 시청했습니다. 그러나 내가 가진 질문 유형은 비디오에서 다루지 않았습니다. 그런 다음 강의 자료를 더 깊이 파고 듭니다.
Re: 컨트롤 차트 빌더 및 왜곡된 변수관리도의 정규성 가정에 대한 귀하의 질문에 대해서는 Wheelers의 저서 "Understanding Statistical Process Control"을 읽어 보시기 바랍니다. Shewhart가 원래 도출한 관리도에 대한 정상적인 가정은 없습니다. 관리도를 적절하게 사용하려면 합리적인 하위 그룹화 및 샘플링 전략이 필수적입니다. 들어오는 자료에 관리도를 사용하려는 것 같습니다. 이것이 그들이 의도한 바는 아니지만 그렇다고 해서 의도한 목적에 맞게 차트를 조정할 수 없다는 의미는 아닙니다. 합리적인 하위 그룹화 전략이 제한적이거나 전혀 없기 때문에(제공된 재료가 제조되는 방법을 더 많이 이해할수록 합리적인 하위 그룹을 더 잘 개발할 수 있음) 전략이 개별 이동 범위 차트를 사용하여 시계열을 보는 것으로 제한될 수 있습니다. 이것은 들어오는 재료가 제조된 시계열을 알고 있음을 의미합니다.
기본을 다루는 좋은 기사를 첨부했습니다.
Re: 컨트롤 차트 빌더 및 왜곡된 변수기본적인 통계 프로세스 제어 방법에 익숙하지 않은 경우 맹목적으로 소프트웨어 응용 프로그램이나 차트 작성 방법을 사용하기 전에 일반적인 교육과 기술 구축을 강력히 제안합니다. 시작하기 좋은 곳은 산업 문제 해결을 위한 JMP 통계적 사고 무료 온라인 과정입니다. 분배 문제보다 SPC 방법의 적절한 사용에 훨씬 더 많은 것이 있습니다. 해당 웹 사이트의 URL은 다음과 같습니다.
https://www.jmp.com/en_us/online-statistics-course.html
귀하의 작업이 SPC 방법, 연구 및 기법으로 엄격히 제한되는 경우 최소한 모듈 순서에서 처음 세 모듈을 완료하는 것이 좋습니다.
