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Pensamiento estadístico para la resolución de problemas industriales
En este video, mostramos cómo identificar procesos de bajo rendimiento en JMP utilizando los datos de capacidad de semiconductores, que se encuentran en la biblioteca de datos de muestra.
Esta tabla tiene 128 variables de proceso agrupadas en el panel de columnas. Cada variable tiene los límites de especificación guardados como una propiedad de columna.
Primero, llevamos a cabo un análisis de capacidad para las primeras 10 variables.
Para realizar el análisis, seleccionamos Capacidad del proceso en el menú Analizar en Calidad y proceso.
Seleccionamos las primeras 10 variables, de NPN1 a NPN4, y hacemos clic en Y, Process.
Tenga en cuenta que hay opciones para definir si los datos se recopilaron utilizando subagrupaciones racionales, para especificar opciones de rango móvil, para ingresar información histórica y para especificar la distribución.
Seleccionamos OK para realizar el análisis.
El triángulo en la gráfica del objetivo es para variables con una P paquete de 1.0 o mayor.
Cambiamos la P paquete a 1.3 en lugar de 1.0. Esto ajusta el triángulo para mostrar variables con P paquete mayor que 1.3 dentro del triángulo.
Podemos ver que cuatro variables caen fuera de esta región.
Para codificar con colores el diagrama de objetivos, seleccionamos Niveles de sombra en el triángulo rojo junto a Diagrama de objetivos. Las variables con mejor desempeño están dentro del triángulo verde. Los procesos límite están en el triángulo amarillo y los procesos de bajo rendimiento están en la zona roja.
Cuando colocamos el puntero del mouse sobre una variable, JMP muestra el nombre de la variable. También muestra un gráfico de gráfico de control para la variable. Las dos variables más problemáticas son IVP2 (en la parte superior izquierda) e IVP1 (en el extremo derecho).
Nos desplazamos hacia abajo para ver diagramas de caja de capacidad para cada variable. Cada variable está centrada por su objetivo y escalada por su límite de especificación. Esto nos permite identificar fácilmente las variables que están fuera del objetivo o tienen demasiada variabilidad.
Vemos que IVP1 es demasiado variable y está fuera del objetivo. Se ha desplazado hacia el límite de especificación superior. IVP2 también es demasiado variable y se desplaza hacia el límite de especificación inferior. Esto confirma lo que vemos en el gráfico de objetivos.
La gráfica del índice de capacidad muestra la P paquete para cada variable. Este es otro gráfico que nos ayuda a identificar fácilmente las variables de bajo rendimiento.
Hay resúmenes adicionales y visualizaciones gráficas disponibles debajo del triángulo rojo superior.
Seleccionamos el informe Detalles individuales. Esto proporciona análisis de capacidad individuales para cada variable. Podemos ver claramente que IVP1 se desplaza mucho más allá de los límites de especificación y que la extensión del proceso es mucho más amplia que el ancho de los límites de especificación.
También puede generar un gráfico de objetivos y otras estadísticas de rendimiento para muchas variables, utilizando la plataforma Process Screening.
Esta plataforma se encuentra en el menú Analizar, en Detección.
Nuevamente, seleccionamos las primeras 10 variables.
El índice de estabilidad, P paquete , y C paquete se proporcionan, junto con muchas otras medidas.
Process Performance Graph y Goal Plot son opciones de triángulo rojo.
Para identificar procesos fuera del objetivo, seleccionamos Índice objetivo de Mostrar capacidad en el menú del triángulo rojo. También seleccionamos C pags de este menú.
Cuatro de los diez procesos están fuera del objetivo por 1 desviación estándar o más.
Hacemos clic en la etiqueta Índice de destino dos veces para ordenar en orden descendente.
La variable NPN3 es estable y es muy capaz pero está fuera del objetivo. ¿Cómo es esto posible? Seleccionamos la variable y luego seleccionamos Process Capability for Selected Item. La dispersión del proceso es muy estrecha en relación con los límites de las especificaciones. Entonces, a pesar de que el proceso está fuera del objetivo, la tasa de incumplimiento pronosticada es 0.00.
