不適合に陥るパラメータの特定こんにちは、コミュニティです。
潰れるまでは走数とともにパワーが上がっていくデータがあります。
時間通りに修正してクラッシュを回避するには、クラッシュする数回前にそれを識別するための統計的な良い方法は何でしょうか?
データのサンプルを添付します。
BR、
ヨアヴ
消費者および市場調査Re: 不適合に陥るパラメータの特定DSさん、こんにちは。
過去 5 ポイントの移動平均は、かなり良い警告を与えてくれるようです。 警告を発するために正確に変化する設定値を見つける必要がありますが、これは良い方法だと思われます。残念ながら、あまり詳細なデータをオンラインで共有することはできません。
私が実行できると信じているもう1つのオプションは、移動平均を使用して「トレンドの力」を見つけて、強いトレンドのブレイク（トレンドの強い変化、増加）を探すことです。
よろしくお願いします、
ヨアヴ
Re: 不適合に陥るパラメータの特定やあ@YGerchman 、
さまざまなデータ ソースの列も多数ありますか?たとえば、工具速度、工具温度などですか? 数千行があるのは良いことですが、分析に取り込む他のデータも役立つ場合があります。 私には、必ずしも電源自体が原因ではなく、障害の根本原因となる潜在的な要因があるように思えます。むしろ、何か他のものが制御不能になり、最終的に電源が急上昇してツールがクラッシュする原因になっているように思えます。
あなたができることの 1 つは、最後の 3 つまたは 5 つの測定値の移動平均を考慮し、衝突前の最後の測定値がどこにあるのかを推定し、パワーの相対的な変化を見つけることです。パワーが 20% 以上増加し始めたとしましょう。設定値、これはツールが故障に向かっていることを示します。 フェーズ 2 の平均設定はフェーズ 1 よりも低く、それでも失敗するため、絶対的な変化ではなく、設定値に対するパワーの相対的な変化であるように見えます。
ただし、他のデータを取り込んで、クラッシュ ポイントでの相関関係や同様のスパイク/ドロップを確認できれば、潜在的な要因を見つけるのに役立つ可能性があります。
あなたが何を見つけたか知りたいです。
幸運を！、
DS
Re: 不適合に陥るパラメータの特定詳細な回答をありがとうございます。最後の質問に関しては、第 2 フェーズでフィンガープリントが設定されており、フェーズ 1 のクラッシュの影響を受けません。第 1 フェーズよりも高くなる可能性もあります。
データは、私が実際に管理したものの単純化された例です。実際、数千行のデータがあり、前に説明したように、ツールが失敗する前にいくつかのプロセスをエンジニアに警告できるテストを探しています。ランチャートからも肉眼で見えるので出来ると思います。Re: 不適合に陥るパラメータの特定やあ@YGerchman 、
両方に加えて@ケビン・アンダーソンと@ゲオルグ提供されている場合、次のことを追加します。
もう 1 つのオプションは、検出力に関連する追加データがある場合、モデル駆動型多変量管理図プラットフォーム ([分析] > [品質とプロセス] の下) を使用できることです。 このプラットフォームは、PCA を使用して多次元データ (電力とともに記録される他のプロセス パラメーターがあると仮定して) を削減し、T^2 値をレポートします。外れ値を調べることで、プロセスのどの部分が失われているかを知ることができます。コントロールの。 これは、速度、温度、混合率、電力など、プロセスの一部である多くのプロセス パラメーターがある状況で役立つことがよくあります。 場合によっては、温度が変化して消費電流が増加し、その結果電力が変化することもあります。状況によっては、さまざまな要因が重なっている可能性があり、MDMVCC プラットフォームはその点で非常に役立ちます。
バッチ番号が大きくなるにつれて障害が発生する傾向があることを考えると、時間の経過とともに変化するプロセス中に何かが起こっていることを示唆しています。 障害の直前に、両方のフェーズでクラッシュの前に電力が上昇することがわかります。そのため、追加の処理入力からのデータがある場合、これは障害の根本原因である潜在的な要因を捕捉するのに役立つ可能性があります。 また、フェーズ 1 とフェーズ 2 では出力に大きな変化があります。 設定が変更されましたか、それともフェーズ 1 の障害がフェーズ 2 の電力に影響を与えましたか?
より多くのデータを取り込むと、原因の特定に役立つ可能性があります。
幸運を！、
DS
Re: 不適合に陥るパラメータの特定親愛なる@YGerchmanの SPC チャートでわかるように、 @ケビン・アンダーソン力はクラッシュする前に常に増加します。 片思いが起こる前にそれを検出するためのルールを見つけることができます。 プラットフォームにある SPC ルールでは妥当な結果は得られませんでしたが、クラッシュが発生する前に到達する上限を計算し、それを使用してクラッシュが発生する前にパワーを修正することもできます。 スクリーンショットの例を参照してください。
- 最初に 0 パワーの行を削除しました (クラッシュする前にそれらの行がわからないため)。
- 次に、そのフェーズの電力の平均と標準偏差を計算するための列式を作成しました。
- 次に、それを現在の値と比較します
- 現在値 > (mean(power) + 2 x stddev(power)) の場合、クラッシュの直前です
これは現在のデータに対して機能しますが、このルールが信頼できるかどうかを示すにはさらに多くのデータが必要になる場合があります。
また、すべてはクラッシュした場合のコストと、事前に問題を解決するためのコストに依存します。
BR
Re: 不適合に陥るパラメータの特定こんにちは、ヨアヴ！
おそらく、データ内の実行を通知するための「優れた統計的方法」は非常に多数有限数存在します。
1 つの方法は、「分析」プルダウン > 「品質とプロセス」 > 「レガシー管理図」 > 「Levey Jennings」で Nelson ルールを使用することです。変数を役割にキャストして「OK」をクリックすると、管理図が作成されます。小さな赤い逆三角形 (LIRT) の下で、[テスト] > [すべてのテスト] を選択します。次のようなものが得られます。
すべてのルールを示しましたが、特に必要なものを検出するには、適切と思われるルールを使用できます。 同封されているのは、ルールとその正当性を詳しく説明したロイド ネルソンによるいくつかの参考記事です。
もちろん、必要に応じて独自のルールを作成し、JSL で実装することもできます。また、前に述べたように、データの実行には他にも多くのテストがあります。必要なものを確実に検出するものを選択してください。
幸運を！
