Gráficos M para la frecuencia de fallasTenemos un proceso de producción con tasas de fallas muy bajas (ppm-ish) que nos gustaría monitorear para detectar fallas.En lugar de monitorear las tasas de fallas en ppm, es una prueba más sólida para monitorear el número de fallas (o tiempo) entre ellas, bajo el supuesto de que siguen una distribución binomial. En un gráfico M (así es como lo llamamos), luego calcula un puntaje Z cada vez que hay una falla y grafica como de costumbre.No está claro que JMP tenga esta capacidad, pero tal vez exista con un nombre diferente.¿Alguien puede comentar?Estamos usando JMP 15.2 Pro.
AnalíticaRe: gráficos M para frecuencia de fallasHaga clic en el botón Variables de Shewhart en el panel de control en el lado izquierdo de Control Chart Builder y seleccione Evento raro. Puede hacer un gráfico G (modelo de distribución binomial negativo) o un gráfico T (modelo de distribución de Weibull).
Re: gráficos M para frecuencia de fallasGracias Mark.Desafortunadamente, eso no parece ser lo que necesito.Puedo preprocesar mis datos para convertir de PPFPPPPPFPPF, etc. en conteos de # de pasadas entre cada falla, y eso tiene una distribución binomial negativa.La estrategia que recomienda parece calcular límites en función de los puntos percentiles de las distribuciones observadas.Sin embargo, para un gráfico de control, necesito establecer límites de control basados en una probabilidad máxima permitida de éxito (= falla) (por ejemplo, 1 ppm), en lugar de lo que se observa en la muestra.Nuestra metodología general es mapear el percentil binomial a la puntuación z usando la CDF normal inversa, de modo que un valor de -3 es un buen límite inferior; usando ese enfoque, mi conjunto de datos promedia alrededor de z = -4.7.Sin embargo, el límite inferior del gráfico JMP es 0, que es esencialmente z = -INF.Tiene alguna recomendación?
Re: gráficos M para frecuencia de fallasPuede hacer clic derecho en el gráfico y seleccionar Límites> Establecer límites de control . Ahora puede ingresar sus límites predeterminados de esta manera.
