Ich bin neu in der Verwendung der Stabilitätsanalysefunktion (unter Zuverlässigkeit und Lebensdauer –> Degradation –> Stabilitätstest) in JMP (Ver. 14), und ich habe einige allgemeine Fragen zu diesem Tool.Entschuldigung im Voraus für die ziemlich offenen „Bitte helfen“-Fragen.
F1: Ist diese Funktion für die laufende Überwachung von Stabilitätschargen geeignet, bei denen sich unterschiedliche Chargen zu unterschiedlichen Zeitpunkten befinden? Oder müssen alle Zeitpunkte vor der Analyse abgeschlossen sein?
F2: Konfidenzintervalle. Im Minitab Stability Module wäre das verwendete Konfidenzintervall normalerweise ein oberes oder unteres einseitiges KI, je nachdem, ob die Spezifikation eine obere oder untere Grenze war. Aber in meinen drei Beispielen (im Anhang) scheint das CI immer zu sein Untere Einseitig (sehen Sie sich in den Vorhersageeinstellungen das rote Dreieck neben der Degradationsdatenanalyse an), unabhängig von der Grenze oder der Trendrichtung der Daten. Und doch scheinen die Overlay-Charts 2-seitig zu zeigen (glaube ich – es ist schwer zu sehen). Es sieht auch so aus, als ob die Diagramme der inversen Vorhersage einseitige Konfidenzintervalle und die Registerkarten des Vorhersagediagramms zweiseitige zeigen. Warum sind das nicht alle gleich? [Sie müssen 24 Monate eingeben und das Konfidenzintervall aus der Dropdown-Liste auswählen, um das Vorhersagediagramm anzuzeigen]. Wie kann ich feststellen, was für den Stabilitätstestabschnitt verwendet wird?
F3: Wie interpretiere ich die Registerkarte „Umgekehrte Vorhersage“ in meinem Test 2-Beispiel? Warum gehen einige Linien bis auf Null, aber die prognostizierte Haltbarkeit beträgt ungefähr 24 Monate?
F4: Auch im Beispiel von Test 2 zeigt das Vorhersagediagramm, dass das Konfidenzintervall von Los M mit 24 Monaten über die Spezifikation hinausgeht, aber der Abschnitt Stabilitätstests zeigt an, dass das Verfallsdatum 24,3282 beträgt. Warum passen diese nicht zusammen?
F5: Ist es sinnvoll, eine Haltbarkeitsvorhersage für Test 2 durchzuführen? Es scheint, als wäre es hauptsächlich Variabilität und keine tatsächliche Veränderung im Laufe der Zeit. Gibt es eine objektive Methode, um zu beurteilen, ob eine Haltbarkeitsprognose durchgeführt werden sollte?
Meine Beispiele (im Anhang) :
Test 1: Obere Spezifikationsgrenze = 2,9. Steigende Steigung. Haltbarkeit = 24 Monate.
Test 2: Obere Spezifikationsgrenze = 14,6. Keine große Steigung in beide Richtungen. Haltbarkeit = 24 Monate.
Test 3: : Untere Spezifikationsgrenze = 78,5, abnehmende Steigung. Haltbarkeit = 24 Monate.
Danke schön!
F1: Es ist praktisch, die Stabilität nach Los zu betrachten, z. B. indem Sie Ihrem Stabilitätsbericht einen lokalen Datenfilter für Los hinzufügen. Ein Regressionskontrolldiagramm wäre schön für die laufende Stabilitätsberichterstattung. JMP macht das nicht von Haus aus; Es gibt jedoch einige Entdeckungsgespräche zu diesem Thema. Es könnte eine gute Sache sein, sie zur JMP-Wunschliste hinzuzufügen (Registerkarte in der blauen Leiste oben im Fenster).
F2: Das Diagramm im Stabilitätsbericht zeigt ein zweiseitiges 95-%-Konfidenzintervall (Alpha 0,1). Die Überschreitungszeit ist, wenn das KI die erste Spezifikationsgrenze für zweiseitige Spezifikationen überschreitet. Bei einer einseitigen Spezifikation ist die Grafik dieselbe, aber die Überschreitungszeit gilt nur für die untere oder obere Spezifikationsgrenze. Die anderen Diagramme zeigen die gleichen Intervalle.
Beachten Sie, dass, wenn es keine obere Spezifikation gibt, die Linie im inversen Vorhersageintervall bis ins Unendliche reicht.
Q3: Nicht sicher, poste vielleicht ein Bild
F4: Los M mit einer oberen Spezifikationsgrenze von etwas über 14 kreuzt bei 24,3, der untere CI überschreitet niemals die obere Spezifikationsgrenze.
F5: Keep in min Das Ziel des Verfahrens besteht darin, zu bestimmen, ob eine kleine Anzahl von Chargen gepoolt werden kann oder ob die Überfahrtszeit für den ungünstigsten Fall zur Bestimmung der Haltbarkeit verwendet werden sollte. Das einseitige 95 %-KI aus den gepoolten Chargen mit gemeinsamer Steigung und gemeinsamem Achsenabschnitt (ohne Berücksichtigung des Effekts der Charge oder der Charge*Interaktion) führt zu einem engeren KI und damit zu einer längeren Übergangszeit (erweiterte Haltbarkeitsvorhersage).
In diesem Fall suchen Sie nach Chargen, die Out Of Trend (OOT) sind. Die in den Beispielen präsentierten Daten scheinen bemerkenswert konsistent zu sein.
Mich würde interessieren, was andere dazu sagen könnten.
