Conférencier
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Transcription
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| Nicolas Shelton |
D'accord, et je vais rester muet et une fois que je serai muet, alors vous pouvez commencer quand vous êtes prêt et comme je l'ai mentionné ne vous inquiétez pas si vous faites une erreur ou quoi que ce soit continuez simplement et puis, quand nous avons terminé, je vais arrêter l'enregistrement et réactiver le son. |
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D'accord, d'accord, d'accord, vous pouvez continuer et commencer lorsque vous êtes prêt. |
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Bonjour à tous je suis ici pour je suis ici aujourd'hui pour vous expliquer pour en parler. |
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Un problème industriel qui a été résolu à l'aide d'outils statistiques avancés et de JMP, c'est donc un vrai problème auquel j'ai été confronté lorsque je travaillais dans un fabricant électrique moderne. |
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Alors, quel était le problème auquel nous étions confrontés à l'époque? Nous avions ces moteurs électriques, et donc le client achète le distillat à partir de l'eau. |
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Et il doit connecter ces modèles électriques à sa propre machine, il doit donc ouvrir cette boîte ici. |
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Cette boîte a quatre vis différentes ici et quatre trous, il doit donc ouvrir ce couvercle, il doit connecter les câbles électriques à sa propre machine et il doit le fixer à nouveau pour le fermer contre ainsi. |
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Lorsque le client essaie de le faire et, au moment où il doit le réparer pour fermer la boîte avec ce couvercle et ces quatre différents. |
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vis parfois il a ce problème quand la vis est [tournée fausse ?]. Autrement dit on n'a plus le grip entre la vis et le trou en aluminium donc. |
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Par spécification, cette vis présente ce processus d'assemblage, et ces assemblages doivent résister au moins 10 fois. |
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Et le client le fait sans aucun problème pendant très, très longtemps ou à des moments différents, ou s'il le doit. |
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changer la position changer la machine d'où ces moteurs électriques sont utilisés, il devrait juste ouvrir et fermer la boîte, sans aucun problème Donc ici nous avons un peu. |
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Courte vidéo juste une belle illustration du problème, donc cet équipage est perdu ici, il n'y a aucune adhérence du tout. |
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Lorsque cela se produit, ce n'est pas un problème courant auquel nous sommes confrontés tous les jours, mais cela peut parfois arriver quand cela s'est produit, a reçu le réalisateur. |
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une plainte, le directeur, a appelé le responsable qualité et le responsable qualité m'a appelé donc Matheus, il faut régler ce problème donc mettre les gens ensemble et commencer cette enquête. |
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Et c'est ce qui s'est passé, c'est ce que nous avons commencé à faire. |
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Comme d'autres situations, d'autres problèmes sur lesquels nous devons enquêter. |
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Nous commencerons toujours par quelques hypothèses, donc au moins quelques hypothèses sur ce qui peut affecter ce problème, comment pouvons-nous expliquer cet échec, nous avons donc réuni des personnes de différents domaines, par exemple, l'ingénierie de produits. |
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Que pouvons-nous faire de mal ici, cela peut être n'importe quel problème et dans le département d'ingénierie des produits, causant ces problèmes, certaines erreurs de conception ou pouvons-nous avoir des erreurs de ligne d'assemblage, des problèmes de variation, peut-être la machine à visser. |
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travaille avec un couple élevé et génère ce problème ou cette vis que nous achetons chez ce fournisseur, qui nous fournit ces vis peut-être qu'ils ont. |
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Diamètre réduit et nous ne pouvons pas avoir cette poignée ou la dernière hypothèse que nous avons énumérée à l'époque était le processus d'injection, donc cette boîte en aluminium convient ici. |
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Ce diamètre pourrait être ouvert donc, même si nous avions un mauvais écran ou un bon diamètre de vis, nous pourrions avoir un très gros diamètre et la vis ne peut pas avoir cette prise avec ça. |
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Tout pour qu'on puisse avoir un problème. |
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Une fois que nous avons eu ces réunions, ces hypothèses ont été répertoriées, nous avons commencé à les valider ou à les invalider. |
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Avec certaines études, certaines avec des données et nous avons commencé ici à parler de l'ingénierie du produit et de la chaîne de montage, de sorte que les deux ont été invalidées. |
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Nous vérifions toutes les conceptions nous vérifions toutes les spécifications toutes les normes que nous avions lorsque nous concevons ces assemblages cette combinaison entre vis et trou les différents matériaux, tout allait bien, nous n'avons donc rien eu à faire ici. |
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La visseuse que nous utilisions sur la chaîne de montage, nous venons de la recevoir. |
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est venu aux laboratoires, la métrologie et nous avons vérifié le parc, nous avons vérifié les machines et tout allait bien, nous n'avons donc pas eu de problèmes ici, alors qu'est-ce qui peut affecter ce problème maintenant nous. |
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Il n'y avait que la vis et le trou de fixation cette pièce en aluminium cette boite ici que nous avons pu vérifier ok faisons ça parlons du diamètre d'Israël, une des hypothèses principales de ce problème. |
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Et ici, nous avons commencé à utiliser JMP, mais avant de commencer à mesurer les vis en usine, nous devons toujours nous assurer que le système de mesure est approuvé. |
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Voici un tableau de variabilité simple où nous avons ici le diamètre, le diamètre de la vis, nous avons cinq pièces chaque pièce a été mesurée par deux opérateurs différents trois fois chacun. |
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Nous avons nos différents composants ici, où nous pouvons voir que 93,8% de la variation de variation a été causée par des pièces, c'est donc l'une des choses dont nous pouvons être sûrs que notre système de mesure est bon, nous pouvons différencier. |
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pièces dans le processus, donc le système de mesure a été approuvé, et maintenant nous pouvons passer à autre chose, nous pouvons passer au processus Aaron nous pouvons évaluer ce sont des vis alors faisons-le, comment la voix du processus est-elle juste et nous avons eu un exemple de stratégie à chaque étape que je vous présente ici. |
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Nous avons utilisé la méthodologie six Sigma, nous la suivons donc un peu. |
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Une approche très structurée commence par les évaluations du système de mesure et va dans le processus et comprend la voix du processus et, à la fin. |
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faire quelques combinaisons et essayer de valider ou de valider les hypothèses que je viens de présenter, donc l'échantillonnage est une stratégie ici. |
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Avons-nous eu une boîte pleine de vis à l'intérieur, donc nous savions que la seule information que nous avions était que nous avions reçu ces vis dans des lots différents, donc chaque lot avait sa place. |
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Ils datent de fabrication ou un moment de fabrication, donc nous l'avons juste séparé en trois lots différents chaque lot que nous appelions. |
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20 pièces et chaque pièce que nous avons mesurée dans deux positions différentes sur le carré de zéro degré et 90 degrés. |
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Pourquoi ça? Pour voir, pour comprendre si nous pouvions avoir des problèmes de circularité dans ce diamètre juste donc avec cette stratégie d'échantillonnage nous avons commencé à collecter des données et nous avions 120 points à analyser dans JMP. Donc encore. |
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Dans une analyse très pratique exécutant un graphique de variabilité ici en mettant simplement tous les 120 points, nous pouvons voir que tout était à l'intérieur des limites de spécification. |
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Chaque point ici est une mesure dans les vis. Ces lignes bleues |
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il relie les positions un et deux de cette vis, donc si nous avons une très grande ligne bleue ici, cela signifie que nous avons une très grande erreur de circularité. |
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Cela signifie que ces deux positions différentes du diamètre, elles sont très différentes donc. |
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Le diamètre, en moyenne peut être bon, mais la différence entre ceux-ci et ces diamètres pourrait être fausse, et cela pourrait affecter notre problème au moment de le visser dans la boîte en aluminium d'accord donc. |
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Il s'agit d'une analyse très pratique de cette vis, tout semblait être bon dans une analyse graphique comparant ces deux positions différentes des vis, nous pouvons voir, nous pouvons invalider l'hypothèse que les erreurs de circularité. |
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Étaient susceptibles d'affecter, de sorte que la moyenne de la position un et de la position deux était presque la même. La taille de ces barres là, il n'y a rien qui d'accord, la position deux ou une est très différente donc. |
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Cette analyse graphique ici nous avec un graphique de variabilité comparant simplement la position par rapport au diamètre, nous pouvons voir tout ce qui. |
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Nous devrions faire attention, donc d'accord maintenant dans une analyse quantitative utilisant ces capacités de processus dans JMP, nous pouvons voir comment la voix du processus du fournisseur est juste le fournisseur, qui nous livre ces vis. Comment est le processus? Droit. |
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Nous avons ici un CPK d'environ 1,47, un PPK d'environ 1,014. Nous avons une instabilité qui prend environ 1,45, ce n'est donc pas le meilleur processus que nous ayons. |
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Vu mais. |
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Considérant et idéal PPK 1.33. Et penser à une caractéristique ou dimension critique de la qualité ici. |
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Nous pourrions supposer que ces vis pourraient affecter le problème à long terme, pour le moment, elles sont toutes à l'intérieur de cette spécification mais basées sur les statistiques, basées sur la valeur PPK. |
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Moins de 1,33 peut-être que cela peut être un problème à l'avenir, n'est-ce pas. |
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Mais avant de blâmer les fournisseurs, nous devons comprendre le processus d'injection, notre processus. Si nous pouvons être robustes contre cette variation de la vis, c'est mieux pour nous car nous n'en avons pas besoin. |
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commencer à faire quoi que ce soit dans le fournisseur et d'accord. |
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Donc cette hypothèse. |
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C'était en attente. Laissons ça de côté et attendons, les études sur notre procédé d'injection. |
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Voyons comment nous avons fait cela. |
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pour injecter ces boites, nous avons un moule. |
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Ce moule a quatre cavités différentes. Donc à chaque fois que nous injectons |
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ce processus, nous obtenons quatre parties différentes, non? Chaque partie a quatre trous différents, les trous que le client utilise pour fixer le couvercle. Et chaque partie, nous allons également mesurer dans différentes positions. Position un et position deux. |
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Donc, encore une fois, avant de commencer à mesurer ce processus et de voir ce qui se passe dans le processus d'origine, nous devons nous assurer que notre système de mesure est bon est approuvé. |
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Nous devons être sûrs que nous sommes, nous savons comment faire cinq mauvaises et bonnes parties. Donc, avec une partie, une boîte, nous avons exécuté cela. |
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Ces systèmes de mesure de la variation dans ces quatre trous différents. Chaque trou mesuré par deux opérateurs différents trois fois chacun. Ainsi, nous avons eu la plus grande variation de ce système de mesure causée par le trou 95%. |
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Je dois dire ici que cela, c'était très difficile à approuver. |
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C'était comme le troisième MSA que nous avons couru. Nous devons acheter une nouvelle garde ici pour mesurer ce diamètre interne. Le cahier des charges était très strict et la résolution concernant le |
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sur les jauges non appropriées au départ, nous avons donc fait approuver ce troisième MSA. Donc une fois approuvé |
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maintenant nous pouvons passer à autre chose, nous pouvons mesurer les pièces du processus, nous pouvons comprendre comment notre processus d'injection varie. Et comment cela peut-il affecter notre problème. Nous sommes donc allés au processus où nous avons obtenu ce mode avec quatre cavités différentes. |
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Cinq parties de chaque cavité. |
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Nous venons donc d'injecter cinq fois dans le processus, chaque cavité nous a donné cinq parties. Chaque partie avait |
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quatre trous différents et chaque trou que nous mesurons dans une position différente, c'est donc un exemple de stratégie pour un outil six Sigma que nous appelons |
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composants de variation avec ces composants de variation, nous pouvons comprendre comment est la voix du processus, nous pouvons comparer la voix du processus avec la voix du client et en utilisant la capacité du processus dans JMP et nous pouvons comprendre l'ampleur du problème. Donc, |
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nous avons ici une analyse pratique du COV. Et, toutes les données que nous avons recueillies sont ici. |
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Nous avons donc quatre cavités différentes dans ce tableau de variabilité. La première cavité ici, la deuxième cavité ici, la troisième ici et la quatrième ici. Donc on peut voir beaucoup, beaucoup de situations différentes ici beaucoup de |
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informations qui sont très importantes pour nous. Par exemple, quelle est la pire cavité que nous pouvons voir dans ce tableau de variabilité est la cavité numéro deux. |
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Parce que nous pouvons par exemple obtenir le numéro de pièce six ici, nous avons le premier trou à l'intérieur de cette spécification, le deuxième trou. |
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en dehors de cette spécification, ce troisième trou à l'intérieur de la spécification et le quatrième tiennent l'un de la position à l'extérieur et l'autre de la position à l'intérieur. Donc, ce n'est pas bon. |
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Cela cause... cela cause beaucoup de variations dans ces données et peut-être que nous avons ici la cause première de notre problème, n'est-ce pas ? |
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Et pourquoi ce moule, c'est le même vieux quatre cavités différentes et pourquoi la cavité numéro trois est si bonne, et la cavité numéro deux est si mauvaise, et la un et quatre est plus ou moins, n'est-ce pas ? |
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Il y a beaucoup de variation entre ces deux positions sur le trou. Cela signifie que le trou n'est pas circulaire. Nous avons |
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erreur de circularité ici qui peut affecter le problème. Donc, c'est une analyse très pratique, nous pouvons voir beaucoup de choses ici dans JMP avec ces graphiques de variabilité. |
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Une analyse plus graphique, je viens de retirer le trou de position ici, et ces lignes bleues sont maintenant à l'intérieur de cette barre. Ainsi, plus la barre est grande, plus le problème de circularité est important. |
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On peut revoir la cavité trois. Nous ne voyons pas ce problème mais, la cavité un, la cavité quatre et la cavité deux, nous pouvons toujours voir le problème. |
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étant très, très grand, non? Dans une analyse quantitative utilisant maintenant notre capacité de processus, nous pouvons voir, comme nous mettons toutes les cent 60 données |
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à l'intérieur du même lot à l'intérieur de la même évaluation, de la même distribution, nous pouvons voir un très mauvais processus, notre CPK et PPK est presque égal à zéro, c'est donc un très mauvais processus. |
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Penser la non-conformité à long terme ou à court terme |
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base, nous parlons de plus de 300 000 pièces non conformes |
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contre nos spécifications, cela signifie que si nous achetons 1 million nous sommes désolés si nous injectons 1 million de ces boîtes, |
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boîte en aluminium, nous aurons plus de 300 ou 30% d'entre eux étant notre spécification alors peut-être que nous venons de trouver le problème. Et une autre chose très intéressante ici que JMP nous fournit, nous avons ce 160 |
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données ici, mais nous savons que la personne qui enquête, la personne qui analyse, |
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sait que nous avons quatre cavités différentes et que nous avons environ 40 points de données pour chaque cavité, alors pourquoi ne pas séparer ces analyses en différentes cavités ? Alors, c'est ce que nous avons fait ici. Nous avons donc une analyse de capabilité du processus pour la cavité. |
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Processus très instable. Cavité deux nouveau processus très instable, nous avons des valeurs PPK et CPK négatives. |
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Cela signifie que la mesure de cela, le sens de ce processus est en dehors de la spécification de l'un d'eux. Ainsi, nous pouvons voir ici que la moyenne de l'échantillon est 4.50075, |
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tandis que la limite de spécification supérieure est de 4,5000. Nous sommes donc hors de notre cahier des charges. Cela signifie que notre PPK est négatif. Donc, |
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est très mauvais très mauvais processus pire que celui de la cavité. La cavité trois est cette bonne. Ainsi, nous pouvons voir un processus très stable. L'indice de stabilité est proche de un. |
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Les valeurs CPK et PPK sont très bonnes. L'attente des formes normales est très bonne. Donc, la cavité quatre, nous avons aussi un mauvais processus. |
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CPK et PPK mauvais, et comparer chaque année est très clair maintenant où sont où où est notre problème, n'est-ce pas ? Est-ce dans la cavité 1, 2, 3 ou 4 ? |
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Donc, si nous devions commencer à agir dans notre processus, nous devons évaluer les dimensions, les situations, les caractéristiques de la cavité deux, et celle, et quatre et nous n'avons rien à faire dans la cavité trois. |
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Les hypothèses sur notre procédé d'injection sont donc validées. |
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Et nous avons toujours cette hypothèse de diamètre de vis en attente. Alors, pourquoi ai-je mis cela en attente parce que nous pouvons les évaluer ensemble. |
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Nous avons une interférence entre la vis et le trou de montage. Comment pouvons-nous évaluer comment ils interagissent dans le processus dans le produit. |
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Et à quel point ils sont bons ou mauvais une fois que nous avons les informations sur ces deux processus, n'est-ce pas ? Nous avons la moyenne et l'écart type de chaque processus, nous pouvons donc les regrouper. Alors commençons ici à courir. |
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ajustement bivarié du diamètre du trou par un diamètre de vis. Qu'est-ce que j'ai fait ici ? |
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Je viens d'aller en JMP dans ces Fit Y by X, j'ai juste mis le diamètre du trou dans le Y et le diamètre de la vis dans le X. Ici, |
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cette ombre bleue ici, ce sont les limites de spécification. Nous avons donc les limites de spécification du diamètre de l'écran et nous avons la limite de spécification du diamètre du trou de montage. Tous ces points simples ici, ils sont une combinaison entre le diamètre de la vis et le diamètre du trou. Donc, |
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une fois que j'ai mesuré cela dans le processus, j'ai identifié chacune des parties comme celle-ci est la partie numéro un, la partie numéro cinq et je [inintelligible]. |
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référence 25 référence 30, pour les vis et la boîte en aluminium. Ainsi, par exemple, ce point ici, ce point ici, c'est la case numéro six, le trou numéro deux et la vis numéro neuf. Le numéro de vis est ici, le diamètre du trou est ici. Et pour chaque point ici. |
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Je combine de manière stratégique parce que je voulais voir |
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quel sera le comportement de ces pièces, ces composants ensemble quand j'ai un petit diamètre de vis et étant remontés avec un petit diamètre de trou. Mais que peut-il se passer si j'ai une petite vis avec une grosse |
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ajustement entier, non? Que peut-il se passer si j'ai un gros diamètre de vis, avec un gros diamètre de trou ? Et que puis-je avoir dans le processus, si j'ai |
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Un très grand diamètre de vis avec un très petit diamètre de trou ? Et nous avons beaucoup de points entre les deux. Nous avons donc eu ici environ 60 combinaisons différentes de ces données et |
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J'ai toutes les combinaisons ici. Vous essayez de reproduire cet échec, n'est-ce pas ? Droit? Car, une fois que nous reproduisons l'échec, nous pouvons comprendre ce qui se passe dans le processus. Quoi |
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peut affecter le processus. Quelle est la cause première. Est-ce la vis? Ou est le trou de montage. Quelle dimension devrions-nous avoir pour éviter ce problème? Donc, |
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par exemple celui-ci ici, quand ils ont mis cette vis numéro neuf dans l'entier numéro deux de la boîte numéro six je l'assemble à l'aide de cette machine |
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que nous utilisions dans le processus. Et je démonte ça. Et quand j'ai essayé de |
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le refaire, je ne pouvais pas le faire. J'ai donc eu le problème. Le nombre de ce montage ici était égal à un, cela signifie que je n'ai pu le faire qu'une seule fois. |
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Voyons une autre situation ici. Ce point, ici. Quand je reçois cette vis numéro 15 qui avait un diamètre de vis d'environ 4,73 |
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contre le trou numéro deux de la boîte numéro 14 avec un diamètre de trou d'environ 4,43, cela signifie que l'interférence entre une vis et tout le diamètre était ici d'environ 0,3 millimètre. Alors combien de fois |
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Je pourrais le faire, non ? Ainsi, je pourrais répéter ce processus d'ouverture et de fermeture de la boîte, d'ouverture et de fermeture, d'ouverture et de fermeture, 30 fois. Cette situation ici, cinq fois. La situation ici, 21 fois. Donc, chacun de ces points, nous avons exécuté ce processus d'assemblage jusqu'à ce que nous ayons le problème. Donc on pourrait. |
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comptez le nombre de fois que nous avons répété ce processus. Donc, comme nous avons une colonne dans notre table de données appelée |
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montant ou quantité de ceux-ci comme ces assemblages, on peut juste mettre une légende ici et on a ici, par exemple, des points allant du rouge au vert. Les points rouges ici, ils sont mauvais. Elles sont. |
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entre zéro et 10. N'oubliez pas que la limite de spécification inférieure est de 10. Nous devons pouvoir répéter ce processus au moins 10 fois. Donc tous les points rouges ici, ils sont mauvais. |
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Et un autre outil très intéressant que nous utilisons ici dans JMP était le Prediction Profiler. À ce moment-là, j'utilise le Fit Model, où je mets leurs trois degrés de liberté, le diamètre du trou, le diamètre de la vis et l'interaction entre eux. J'ai eu. |
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un R carré d'environ 0,88. Alors, c'est plutôt bien, non ? Nous pouvons bien représenter ces modèles. Donc, ici, nous pouvons commencer à jouer avec différentes situations dans nos données, n'est-ce pas ? |
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Parce que nous avons |
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le diamètre du trou ici, le diamètre de la vis ici, et nous avons ici le résultat, notre Y, notre objectif, notre but. C'est-à-dire la quantité de cet assemblage que nous pouvons avoir dans ce processus. |
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Donc, si nous fixons le premier, le premier scénario que j'ai couru ici était si nous fixions le diamètre de la vis à la moyenne que les fournisseurs, nous fournissant |
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aujourd'hui, quelle doit être la moyenne de tout le diamètre, pour garantir au moins 11 comme démontage, non ? Cette moyenne devrait être de 4,50 millimètres, n'est-ce pas ? Oh c'est gentil. Nous avons notre premier scénario, mais qu'en est-il de la variation du processus, n'est-ce pas ? |
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Rappelez-vous que nous avons mesuré |
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160. |
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pièces, la boîte en aluminium. Nous avons mesuré 120 diamètres. Donc, nous avons l'écart type de ces produits, n'est-ce pas ? Lorsque nous utilisons le simulateur dans le profileur de prédiction |
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mettre ici, en sauvegardant la limite de spécification inférieure, en ajoutant notre variation aléatoire. |
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autour de ce diamètre de trou. En mettant l'écart type que nous avons obtenu dans le processus et l'écart type de la vis que nous avons obtenu dans le processus, nous pouvons simuler. Je viens de simuler ici 10 000 |
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différentes combinaisons et nous avons un taux d'échec d'environ 44%, donc c'est très, très gros donc commençons par quelques scénarios différents. |
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Supposons que nous ne fassions rien dans notre processus d'injection et demandons au fournisseur de |
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mettre leurs résultats spécifiques dans la moyenne des limites de spécification dans le nominal de la spécification |
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et réduire un peu la variation. Donc, je vais changer les valeurs ici. Du coup, je viens de mettre la moyenne des diamètres de vis dans le nominal pour réduire l'écart. Alors ce vert |
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courbe ici cette distribution verte a été réduite. Je le simule à nouveau et nous sommes passés de 44% à 32%. Donc, |
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peu d'avantages et trop d'efforts, mais parce que nous allons demander au fournisseur de nous donner un meilleur résultat, mais leurs résultats étaient déjà bons, non? Tout était à l'intérieur du cahier des charges. Donc, |
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ce qui s'est passé nous nous travaillons dans notre processus bien voyons ce qui se passe si nous venons |
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remettre le diamètre de la vis dans la moyenne qu'ils livrent en ce moment avec l'écart type. Et nous réduisons juste un peu notre variation dans le processus, et les deux, |
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la moyenne du traitement le nominal ce 4.45. Souvenez-vous que la variation de ces cavités était très, très grande donc supposons que nous corrigeons, réparons, notre processus. |
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mettre la moyenne du traitement au nominal et réduire la variation. Combien de démontages pourrions-nous avoir ? Pourquoi? Ainsi, le profileur de prédiction vient de mettre ici comme résultat 20 démontages répétés. Le taux, le taux d'échec |
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descend à 0,009% C'est très, très bon pour nous. Donc, |
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même avec cette variation de groupe, le processus fonctionnerait avec un moyen de 20 démontages. C'est très bien. Nous venons donc de valider le problème du processus d'injection, n'est-ce pas ? Si l'hypothèse. Nous n'avons pas de processus de diamètre de vis mais oui, nous avons un problème dans notre processus d'injection. |
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Une fois que nous avons vu cela, nous sommes allés à un plan d'action. Nous les avons rédigés, nous les avons présentés aux managers, aux responsables qualité, au responsable ingénierie, au directeur et |
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le gestionnaire de processus d'injection, non? Le propriétaire de cette machine d'injection, le propriétaire de ce moule. Ainsi, après avoir partagé les résultats et les prévisions avec la direction |
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des actions ont été entreprises dans le moule d'injection d'aluminium. La goupille utilisée pour créer le trou de montage a été remplacée par de nouvelles. Le moule modifié a fourni les résultats suivants pour validation. Donc, |
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une fois que nous avons réparé les broches que nous livrons étaient. |
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en faisant ces trous dans la boîte, nous avons mené une autre étude de validation COV. Et, nous avons eu ce résultat ici. Donc, encore 20 pièces sur ces mêmes quatre cavités différentes pour les trous, deux positions différentes. Nous avons maintenant |
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une nouvelle cavité avec un très, très bon résultat. Encore mieux que les résultats que nous prédisions dans notre profileur de prédiction. |
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Une très petite variation. Alors, voyons ce qui se passe quand on parle de stabilité, n'est-ce pas ? Il s'agit d'une très bonne capacité de traitement. Nous avons. |
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zéro non-conformité à [inintelligible], donc c'est tout. |
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presque zéro à droite, c'est un très bon nouveau processus. Et, nous pouvons maintenant comparer les actions avant et après ici |
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avec notre nouveau processus. Donc, le même graphique bivarié que j'ai utilisé au début de l'enquête, maintenant je le présente ici avec les nouvelles valeurs, parce que ce que nous avons fait, nous avons ici ces 20 nouvelles parties. |
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Nous mesurons une nouvelle vis. Et, nous avons combiné, nous avons reconstitué des situations différentes. Différentes valeurs pour le diamètre des vis et le diamètre des trous et |
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nous sommes allés au processus, avons obtenu cette machine et avons commencé à démonter et à assembler, démonter et assembler en répétant ce processus, jusqu'à ce que l'échec se produise. Donc, |
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comme vous pouvez le voir ici, tous les points sont maintenant à l'intérieur de cette spécification pour les deux caractéristiques ici. Et, le pire ici, le rouge est d'avoir 10, 11, 12, 15 démontages. Alors maintenant, nous avons le problème |
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résolu, non ? Nous n'avons plus le problème. Nous venons de mettre dans ce processus. |
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certains plans de contrôle dans l'usine, ils doivent donc contrôler le |
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diamètre des broches maintenant pour être sûr que |
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à un moment précis, ils doivent remplacer ces broches. Pour garantir le diamètre du trou. Pour garantir de ne pas avoir ce problème chez le client, n'est-ce pas ? C'était donc ça le problème. Le problème a été résolu. |
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Et c'est tout les gars. Je vais utiliser quelques minutes ici pour vous montrer comment j'ai fait cela correctement dans |
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JMP. Donc, j'ai ici notre table de données où j'ai les cases que j'utilise les trous que j'utilise et chaque trou, nous avons le diamètre. |
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chaque vis aura le diamètre mesuré ici, et le nombre de cette vis toutes les combinaisons et nous avons ici 60 combinaisons et nous avons la quantité de démontage pour chacune. Donc, |
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l'une des choses que j'ai faites ici était ces Analyse -> Ajuster Y par X. Où j'ai mis le diamètre du trou dans le Y et le diamètre de la vis dans le X. |
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J'ai ce graphique ici, donc c'est différent de ce que j'ai présenté car là, j'ai les limites de spécification, non ? Donc, les limites de spécification, je mets ici permettent des plages. je mets ici |
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c'est la vis, donc c'est 4,617 à 4,8 je viens de mettre du bleu ici et d'ajouter. Donc, nous avons la spécification sur. |
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le diamètre de la vis et nous avons ici les 4.4, 4.5. |
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Et, je vais mettre ici le |
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spécification de trou ainsi. |
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Spécification du trou. |
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Par ainsi est ici. |
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je décollerais. |
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Donc. |
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oups. |
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Une gamme encore 4.4, 4.5. |
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Alors maintenant, nous avons ce graphique là. Donc, tous les points que nous avons là. |
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Et la légende je viens avec le clic droit ici, Row Legend |
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démontage. J'ai choisi ici, ces vert au rouge. |
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J'ai choisi l'échelle inversée ici, car le vert, je veux être le meilleur. Alors, ils sont là. D'accord, je pourrais aussi, |
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obtenir des points plus gros ici. C'est donc l'un des graphiques que j'ai utilisé. |
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Une autre chose que j'ai laissée effacer les états de ligne ici, était l'Analyse-> Ajuster le modèle. Donc, le mon Y, mon objectif ici c'est le montant, la quantité de démontages. Le diamètre entier et le diamètre de vis que je viens de mettre ici. Et, j'ai mis l'interaction entre eux aussi et j'ai couru. |
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Et j'ai ici, |
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mon résumé de Fit avec notre notre R-carré ici et |
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le profileur ici. Donc, |
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c'est ici que j'ai mis le diamètre ici, où j'ai changé ce diamètre de trou, le simulateur II utilisé ici, j'ai donc enregistré les limites de spécification ici, donc je sais que le 10 est la limite de spécification inférieure pour la quantité de démontage. |
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Je mets ici une variation aléatoire autour de ces moyens. Donc, une fois que j'ai eu ça, j'ai juste... |
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Je pouvais choisir 5000 nombre de courses et j'ai simulé ici et j'ai ce taux d'échec ici. C'est différent car je n'ai pas utilisé les mêmes valeurs que la présentation. Nous pourrions donc utiliser différents scénarios ici. Supposons que nous ayons commencé à livrer des trous en 4.43. |
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Donc le nombre de démontages sera de 24 avec la même moyenne des |
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le diamètre de la vis. Et c'est un très, très bel outil dans JMP, et je l'utilise beaucoup dans ma présentation. Donc, |
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merci d'avoir regardé et c'est tout les gars. C'est la fin. |
