Graphiques M pour la fréquence des pannesNous avons un processus de production avec des taux d'échec très faibles (ppm-ish) dont nous aimerions surveiller les échecs.Plutôt que de surveiller les taux d'échec en ppm, il est plus efficace de surveiller le nombre d'échecs (ou le temps) entre eux, en supposant qu'ils suivent une distribution binomiale. Dans un graphique M (c'est ainsi que nous l'appelons), vous calculez ensuite un score Z à chaque fois qu'il y a un échec et vous tracez comme d'habitude.Il n'est pas clair que JMP dispose de cette fonctionnalité, mais il existe peut-être sous un nom différent.Quelqu'un peut-il commenter ?Nous utilisons JMP 15.2 Pro.
Ingénierie Qualité et ProcédésRe : Graphiques M pour la fréquence des pannesVous pouvez cliquer avec le bouton droit sur le graphique et sélectionner Limites > Définir les limites de contrôle . Vous pouvez désormais saisir ainsi vos limites prédéterminées.
Re : Graphiques M pour la fréquence des pannesMerci Marc.Malheureusement, cela ne semble pas vraiment être ce dont j'ai besoin.Je peux prétraiter mes données pour les convertir de PPFPPPPPFPPF, etc. en nombre de passes entre chaque échec, et cela a une distribution binomiale négative.La stratégie que vous recommandez semble calculer des limites en fonction des points centiles des distributions observées.Cependant, pour une carte de contrôle, je dois introduire des limites de contrôle basées sur une probabilité maximale autorisée de succès (= échec) (par exemple, 1 ppm), plutôt que sur ce qui est observé dans l'échantillon.Notre méthodologie générale consiste à mapper le percentile binomial au score az en utilisant le CDF normal inverse, de sorte qu'une valeur de -3 soit une bonne limite inférieure ; en utilisant cette approche, mon ensemble de données est en moyenne autour de z = -4,7.La limite inférieure du graphique JMP est cependant 0, ce qui correspond essentiellement à z = -INF.As-tu des recommandations?
Re : Graphiques M pour la fréquence des pannesCliquez sur le bouton Variables Shewhart dans le panneau de configuration sur le côté gauche de Control Chart Builder et sélectionnez Événement rare. Vous pouvez créer un graphique G (modèle de distribution binomiale négative) ou un graphique en T (modèle de distribution de Weibull).
