Analyse des composants de variance - processus de fabricationSalut tout le monde,
Je cherche à comprendre la variabilité associée à un processus de fabrication en plusieurs étapes.Je pense que la façon de procéder est de tracer l'intrigue à l'aide du graphique de jauge de variabilité/attribut, puis d'utiliser l'analyse des composants de variabilité.Mais, je ne sais pas quel modèle de variabilité (croisé, imbriqué, etc.) utiliser.Cela dit, permettez-moi de donner plus de détails.
Notre entrée de matière première (appelons-les cartes) passe par deux processus principaux (appelons-les processus 1 et processus 2).Le processus 1 consiste à placer des cartes dans une machine qui les traite chimiquement.La machine n'est pas assez grande pour accueillir un lot entier, nous traiterons donc des sous-ensembles du lot de manière séquentielle jusqu'à ce que le lot entier soit complet.Ces sous-ensembles sont appelés sous-lots et se composent de 24 cartes. Il y a deux étagères à l'intérieur de la machine du processus 1, et chaque étagère peut contenir 12 cartes.Nous avons précédemment constaté que nos résultats peuvent varier en fonction de l'étagère sur laquelle une carte se retrouve, nous suivons donc cela ainsi que la position spécifique sur l'étagère.
Une fois que les cartes sortent du processus 1, passez au processus 2. Le processus 2 traite chimiquement les cartes d'une manière différente et le fait par séries de 20.Nous exécutons généralement les cartes sur le processus 2 de manière séquentielle à mesure qu'elles sortent du processus 1. Ainsi, l'exécution 1 du processus 2 comprend 20 des 24 cartes du sous-lot 1 du processus 1. L'exécution 2 du processus 2 comprend 4 cartes du sous-lot 1 et 16 cartes de sous-lot 2, etc.
Donc, si tout cela a du sens, ma question est de savoir comment exécuter l'analyse des composants de variabilité pour cet ensemble de données.Pour le premier processus, je pense que l'étagère et la position sur l'étagère sont imbriquées dans le sous-lot.Ensuite, ceci est croisé avec le processus 2 exécuté.Mais je ne suis pas sûr de cela au niveau conceptuel et je ne sais vraiment pas comment faire en sorte que JMP effectue cette analyse.
Toute aide est appréciée.Merci,
-Mat
Ingénierie de la qualité et des procédésRe : Analyse des composants de variance - processus de fabricationUne autre pensée pour compléter @statman est de considérer Graph Builder pour montrer les modèles de réponse par rapport aux modèles d'imbrication ? Vous pouvez faire glisser et déposer différentes couches sur l'axe des x comme bon vous semble de manière interactive pour explorer la moyenne et la variance de la réponse pour les différentes couches. Reflétant le schéma qui @statman vous propose de créer.
Re : Analyse des composants de variance - processus de fabrication@statman Merci de les envoyer. Je regarderai.
Ce que je veux dire par OFAT, c'est que nous pouvons facilement examiner l'impact d'un sous-lot, d'une étagère, d'une exécution à la fois. Mais, comme vous l'avez mentionné, les interactions vont nous manquer.Re : Analyse des composants de variance - processus de fabricationDans quelle mesure êtes-vous confiant dans la mesure ? L'avez-vous déjà étudié ? l'a-t-il quantifié ?
Je ne comprends pas pourquoi vous regarderiez les données de manière "OFAT" ? Vous manquerez, bien sûr, des interactions potentielles.
L'analyse doit toujours être Pratique>Graphique>Quantitative IMHO.
Il y a plusieurs choses que vous pouvez faire pour parfaire votre modèle d'ajustement. JMP propose plusieurs options en ligne :
https://www.jmp.com/en_us/events/getting-started-with-jmp/overview.html
Vous pouvez aussi toujours utiliser le ? dans le logiciel pour invoquer des informations sur chaque plate-forme :
https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/?os=mac&source=application&utm_source=helpmenu&utm_medium=application#page/jmp/model-specification.shtml#
Re : Analyse des composants de variance - processus de fabricationMerci @statman . Quelques réponses:
2. Une seule mesure à la fin
6. Nous prenons généralement le temps de visualiser les données et de les découper de manière OFAT
7. Je vais y jeter un œil. Le modèle Fit a toujours été un peu une boîte noire pour moi. Si vous avez une suggestion de matériel pour m'initier à l'apprentissage de cette fonction, je l'apprécierais.Re : Analyse des composants de variance - processus de fabrication@barnabei , bienvenue dans la communauté. Je vais partager certaines de mes réflexions :
1. Je conviens que l'étagère est imbriquée dans la sous-parcelle et que l'emplacement sur l'étagère est imbriqué dans l'étagère et que ces composants sont imbriqués dans un lot de matières premières et s'il n'y a qu'une seule mesure, la mesure est confondue avec l'emplacement.
2. Je suppose que vous ne prenez aucune mesure après la première étape du processus ? Une seule variable de réponse ?
3. L'étape 2 du processus semble indépendante de l'étape 2 du processus et il peut y avoir des interactions entre l'étape 1 et l'étape 2 et celles-ci pourraient donc être traitées comme croisées.
4. Les mesures sont imbriquées dans l'étude.
5. Pour l'analyse, il y a un certain nombre de choses que vous pouvez faire. Je ne crois pas que les composants de variance intégrés soient suffisamment flexibles pour gérer la complexité du processus que vous décrivez. Dessinez un arbre représentant l'étude. Portez une attention particulière aux numéros associés à chaque "couche" de l'arbre.
6. Je regarderais d'abord les données graphiquement (courbes de variabilité) et je m'assurerais que la variabilité capturée a effectivement une signification pratique.
7. Pour le quantitatif, j'utiliserais probablement le modèle d'analyse d'ajustement en ajoutant des termes croisés et imbriqués appropriés.
