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L'identificazione dei parametri deriva dalla non conformità

Ciao comunità,

Ho un dato di potenza che aumenta con il numero di manche fino a quando non si schiaccia.

Quale dovrebbe essere un buon modo statistico per identificarlo alcune corse prima che si schiacci al fine di evitare lo schiacciamento con il fissaggio in tempo?

allegato, campione di dati.

BR,

Yoav

 

AnalyticsTabella datiGraficaAltroOggetto: identificazione dei parametri deriva dalla non conformità

Ciao, Yoav!

 

Probabilmente esiste un numero finito molto elevato di "buoni metodi statistici" per segnalare le corse nei dati.

 

Un modo è utilizzare le regole Nelson nel menu a discesa Analizza,> Qualità e processo> Grafici di controllo legacy> Levey Jennings.Dopo aver inserito le variabili nei loro ruoli e aver fatto clic su OK, viene creato un grafico di controllo.Sotto il piccolo triangolo rosso invertito (LIRT), scegli Test> Tutti i test.Ottieni qualcosa che assomiglia a questo:

 

 

Ho dimostrato tutte le regole, ma potresti usare qualsiasi regola ritieni appropriata per rilevare specificamente ciò che desideri. In allegato ci sono un paio di articoli di riferimento di Lloyd Nelson che descrivono in dettaglio le regole e le loro giustificazioni.

 

Ovviamente, potresti persino creare le tue regole, se lo desideri, e implementarle con JSL.E, come ho detto prima, ci sono molti altri test per le esecuzioni nei dati.Scegline uno che rilevi in modo affidabile ciò che desideri.

 

In bocca al lupo!

Oggetto: identificazione dei parametri deriva dalla non conformità

caro @YGerchman , come possiamo vedere nella tabella SPC di @Kevin_Anderson la potenza aumenta sempre prima dello schiacciamento. Puoi trovare una regola per rilevare la cotta prima che accada. Non sono riuscito a ottenere alcun risultato ragionevole con le regole SPC presenti nella piattaforma, ma puoi anche calcolare un limite massimo da raggiungere prima che si verifichi lo schiacciamento e usarlo per aggiustare la potenza prima che si verifichi lo schiacciamento. Vedi esempio nello screenshot.

• Ho prima cancellato le 0 righe di potenza (perché non le conosci prima che si schiaccino)
• quindi ho creato una formula di colonna per calcolare la media e stddev della potenza in quella fase
• quindi lo confronto con il valore corrente
• Quando il valore corrente> (media (potenza) + 2 x stddev (potenza)), è appena prima del crash

Questo funziona per i dati correnti, potrebbe essere necessario molti più dati, per mostrare se questa regola è affidabile.

Inoltre tutto dipende dai costi di avere una corsa schiacciata e dai costi per risolvere il problema prima.

BR

 

 

 

 

 

Oggetto: identificazione dei parametri deriva dalla non conformità

Ciao @YGerchman ,

 

Oltre a ciò che entrambi @Kevin_Anderson e @ Georg fornito, aggiungerei quanto segue:

 

Un'altra opzione è che se disponi di dati aggiuntivi che vanno di pari passo con la potenza, puoi utilizzare la piattaforma delle carte di controllo multivariata basata su modello (in Analizza> Qualità e processo). Questa piattaforma riduce i dati multidimensionali (supponendo che abbiate altri parametri di processo che vengono registrati insieme alla potenza) utilizzando PCA e riporta il valore T ^ 2 e guardando i valori anomali, potete scoprire quale parte del vostro processo stava uscendo di controllo. Questo è spesso utile in circostanze in cui sono presenti molti parametri di processo come velocità, temperatura, velocità di miscelazione, potenza, ecc. Che fanno tutti parte del processo. A volte, può essere che la temperatura cambi, determinando un assorbimento di corrente maggiore, cambiando così la potenza, quindi a seconda della situazione, potrebbe essere che si tratti di un misto di fattori e la piattaforma MDMVCC è molto utile per questo.

 

Considerando che l'errore tende a verificarsi quando il numero di lotto aumenta, ciò suggerirebbe che qualcosa sta succedendo durante il processo che sta cambiando nel tempo. Puoi vedere che subito prima del guasto, l'alimentazione sale prima del crash per entrambe le fasi, quindi se hai dati da input di elaborazione aggiuntivi, questo potrebbe aiutare a cogliere un fattore latente che è la causa principale del guasto. Inoltre, c'è un grande cambiamento nelle uscite di potenza tra la fase 1 e 2. Le impostazioni sono cambiate o il guasto della fase 1 ha avuto un impatto sulla potenza durante la fase 2?

 

L'importazione di più dati potrebbe aiutare a determinare la causa.

 

In bocca al lupo!,

DS

Oggetto: identificazione dei parametri deriva dalla non conformitàgrazie per la tua risposta dettagliata. per quanto riguarda l'ultima domanda: la seconda fase ha impostato l'impronta digitale e non è influenzata dal crash della fase1. potrebbe essere anche superiore alla prima fase.
i dati sono un esempio semplificato di ciò con cui sono riuscito veramente. infatti - abbiamo migliaia di righe di dati e come ho spiegato prima - sto cercando qualche test che possa avvisare gli ingegneri di alcuni processi prima che lo strumento fallisca. sono sicuro che si può fare perché può vedere dalla tabella di marcia anche ad occhio nudo.Oggetto: identificazione dei parametri deriva dalla non conformità

Ciao @YGerchman ,

 

Hai anche molte colonne di diverse origini dati: ad es. Velocità dell'utensile, temperatura dello strumento o qualcosa del genere? Le migliaia di righe sono buone, ma anche avere altri dati da inserire nell'analisi potrebbe aiutare. Per me, sembra davvero che ci sia un fattore latente che è la causa principale del fallimento e non necessariamente il potere stesso, più come qualcos'altro sta andando fuori controllo che alla fine fa aumentare la potenza e lo strumento si blocca.

 

Una cosa che potresti fare è considerare una media mobile delle ultime tre o cinque misurazioni e stimare dove si trova l'ultima lettura prima di un crash e trovare la variazione relativa di potenza - diciamo che se la potenza inizia ad aumentare di oltre il 20% di il set point, questo indica che l'utensile è destinato a fallire. Poiché l'impostazione media nella fase 2 è inferiore a quella nella fase 1 e continua a non funzionare, sembra che si tratti più di un cambiamento relativo di potenza rispetto al set point piuttosto che di un cambiamento assoluto.

 

Ma ancora una volta, se puoi inserire altri dati e guardare eventuali correlazioni o picchi / cali simili in un punto di arresto anomalo, questo potrebbe aiutare a trovare un fattore latente.

 

Mi interessa sentire cosa trovi.

 

In bocca al lupo!,

DS