Altoparlante
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Trascrizione
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| Nicholas Shelton |
Ok, e diventerò muto e una volta che sarò muto, allora puoi iniziare quando sei pronto e come ho detto non preoccuparti se commetti un errore o altro, continua a continuare e poi, quando abbiamo finito, interrompo la registrazione e tolgo l'audio. |
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Va bene va bene quando puoi andare avanti e iniziare quando sei pronto. |
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Ciao a tutti sono qui per oggi sono qui per spiegarvi di cui parlare. |
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Un problema industriale che è stato risolto utilizzando alcuni strumenti statistici avanzati e JMP, quindi questo è un vero problema che ho affrontato quando lavoravo in un moderno produttore di apparecchiature elettriche. |
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Quindi qual è stato il problema che abbiamo dovuto affrontare nel momento in cui avevamo questi motori elettrici, e quindi il cliente, acquista il distillato dall'acqua. |
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E deve collegare questi modelli elettrici alla sua macchina, quindi deve aprire questa scatola qui. |
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Questa scatola ha quattro viti diverse qui e quattro fori, quindi deve aprire questo coperchio deve collegare i cavi elettrici alla sua macchina e deve fissarlo di nuovo per chiuderlo contro così. |
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Quando il cliente prova a farlo e, nel momento in cui deve sistemare, chiudere la scatola con questo coperchio e questi quattro diversi. |
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viti a volte ha questo problema quando la vite è [girata falsa?]. In altre parole non abbiamo più la presa tra la vite e il foro in alluminio quindi. |
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Per specifica, questa vite questo processo di assemblaggio e questi assemblaggi devono resistere almeno 10 volte. |
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E il cliente lo fa senza problemi per molto, molto tempo o tempi diversi, o se deve. |
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cambia la posizione cambia la macchina di cui questi motori elettrici vengono utilizzati, dovrebbe solo aprire e chiudere la scatola, senza alcun problema Quindi qui ne abbiamo un po '. |
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Un breve video è solo una bella illustrazione su qual è il problema, quindi questa squadra è persa qui, non c'è affatto presa. |
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Quando questi accadono non è un problema comune che affrontiamo tutti i giorni, ma a volte può succedere quando è successo, il regista ha ricevuto. |
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un reclamo, il direttore, ha chiamato il responsabile della qualità e il responsabile della qualità ha chiamato me, quindi Matheus, dobbiamo risolvere questo problema, quindi metti insieme le persone e avvia questa indagine. |
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Ed è quello che è successo ed è quello che abbiamo iniziato a fare. |
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Come altre situazioni altro problema che dobbiamo indagare. |
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Inizieremo sempre con alcune ipotesi, quindi almeno alcune ipotesi su cosa può influire su questo problema, come possiamo spiegare questo fallimento, quindi mettiamo insieme alcune persone provenienti da aree diverse, ad esempio l'ingegneria del prodotto. |
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Cosa possiamo sbagliare qui, può essere qualsiasi problema e nel reparto di ingegneria del prodotto, causando questi problemi, alcuni errori di progettazione o possiamo avere errori di catena di montaggio, problemi di variazione forse questo è l'avvitatore. |
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sta lavorando con una coppia elevata e generando questi questo problema o questa vite che stiamo acquistando proprio questo fornitore, che ci sta fornendo queste viti forse hanno. |
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Diametro ridotto e non possiamo avere questa presa o l'ultima ipotesi che abbiamo elencato all'epoca era il processo di iniezione, quindi questa scatola di alluminio adatta qui. |
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Questo diametro potrebbe essere aperto quindi, anche se avessimo un brutto schermo o un buon diametro della vite, potremmo avere un diametro molto grande e la vite non può avere questa presa con questo. |
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Intero, quindi potremmo avere un problema. |
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Una volta che abbiamo avuto questi incontri, queste ipotesi elencate, abbiamo iniziato a convalidarle oa invalidarle. |
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Con alcuni studi alcuni con alcuni dati e abbiamo iniziato qui parlando dell'ingegneria del prodotto e della catena di montaggio, quindi entrambi sono stati invalidati. |
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Controlliamo tutti i progetti controlliamo tutte le specifiche tutti gli standard che avevamo quando progettavamo questi assemblaggi questa combinazione tra vite e foro i diversi materiali, tutto andava bene, quindi non abbiamo avuto bisogno di fare nulla qui. |
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L'avvitatrice che stavamo usando alla catena di montaggio l'abbiamo appena presa. |
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è venuto ai laboratori, alla metrologia e abbiamo controllato il parco, abbiamo controllato le macchine e tutto andava bene, quindi non abbiamo avuto problemi qui, quindi cosa può influire su questo problema ora noi. |
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Aveva solo la vite e il foro di raccordo questa parte in alluminio questa scatola qui che potevamo controllare ok facciamo così parliamo del diametro israeliano, una delle ipotesi principali di questo problema. |
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E qui abbiamo iniziato a utilizzare JMP, ma prima di iniziare a misurare le viti in fabbrica, dobbiamo sempre essere sicuri che il sistema di misurazione sia approvato così. |
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Ecco una semplice tabella di variabilità in cui abbiamo qui il diametro, il diametro della vite, abbiamo cinque parti ogni parte è stata misurata da due diversi operatori tre volte ciascuno. |
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Abbiamo i nostri vari componenti qui, dove possiamo vedere che il 93,8% della variazione della variazione è stato causato da parti, quindi questa è una delle cose che possiamo essere sicuri che il nostro sistema di misurazione sia buono, possiamo differenziare. |
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parti nel processo, quindi il sistema di misurazione è stato approvato, e ora possiamo andare avanti, possiamo andare al processo Aaron possiamo avere 30 anni valutare che sono viti quindi facciamolo, come è giusta la voce del processo e abbiamo avuto una strategia di esempio ad ogni passo che ti sto presentando qui. |
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Abbiamo usato la metodologia Six Sigma, quindi la seguiamo un po'. |
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Un approccio molto strutturato inizia con le valutazioni del sistema di misurazione, entra nel processo e comprende la voce del processo e, alla fine. |
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facendo alcune combinazioni e cercando di convalidare o convalidare quelle ipotesi che ho appena presentato, quindi il campionamento è una strategia qui. |
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Avevamo una scatola, piena di viti all'interno, quindi sapevamo che l'unica informazione che avevamo era che abbiamo ricevuto queste viti in alcuni lotti diversi, quindi ogni lotto aveva le sue. |
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Hanno una data di produzione o un momento di produzione, quindi l'abbiamo semplicemente separato in tre lotti diversi per ogni lotto che abbiamo chiamato. |
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20 parti e ciascuna parte l'abbiamo misurata in due diverse posizioni sul quadrato di tipo zero gradi e 90 gradi. |
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Perchè questo? Per vedere, per capire se potevamo avere dei problemi di circolarità in questo diametro proprio così con questa strategia di campionamento abbiamo iniziato a raccogliere dati e avevamo 120 punti da analizzare in JMP. Quindi di nuovo. |
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In un'analisi molto pratica che esegue un grafico di variabilità qui semplicemente inserendo tutti i 120 punti, possiamo vedere che tutto rientrava nei limiti delle specifiche. |
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Ogni punto qui è una misura nelle viti. Queste linee blu |
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sta collegando la posizione uno e due di questa vite, quindi se abbiamo una linea blu molto grande qui, significa che abbiamo un errore di circolarità molto grande. |
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Significa che queste due diverse posizioni del diametro, sono molto diverse quindi. |
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Il diametro, in media, può essere buono, ma la differenza tra questi e questi diametri potrebbe essere sbagliata, e questo potrebbe inficiare il nostro problema al momento di avvitarlo nella scatola di alluminio va bene così. |
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Questa è un'analisi molto pratica su questa vite tutto sembrava essere buono in un'analisi grafica confrontando queste due diverse posizioni delle viti, possiamo vedere, possiamo invalidare l'ipotesi che gli errori di circolarità. |
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Potrebbero essere influenti, quindi la media della posizione uno e della posizione due era quasi la stessa. La dimensione di queste barre qui, non c'è niente che Ok, la posizione due o una è molto diversa quindi. |
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Questa analisi del grafico qui abbiamo con il grafico della variabilità semplicemente confrontando la posizione con il diametro, possiamo vedere tutto ciò che. |
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Dovremmo prestare attenzione, quindi va bene ora in un'analisi quantitativa utilizzando queste capacità di processo in JMP, possiamo vedere come la voce del processo del fornitore è proprio il fornitore, che ci sta consegnando queste viti. Com'è il processo? Destra. |
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Abbiamo qui un CPK di circa 1,47, un PPK di circa 1,014. Abbiamo un'instabilità che richiede circa 1,45, quindi non è il miglior processo che abbiamo. |
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Visto ma. |
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Considerando e ideale PPK 1.33. E pensare a una caratteristica o dimensione critica per la qualità qui. |
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Potremmo presumere che queste viti potrebbero influenzare il problema a lungo termine, in questo momento, sono tutte all'interno di questa specifica ma in base alle statistiche, basate sul valore PPK. |
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Meno di 1,33 forse può essere un problema in futuro giusto. |
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Ma prima di dare la colpa ai fornitori, dobbiamo capire il processo di iniezione, il nostro processo. Se possiamo essere robusti contro questa variazione della vite, meglio per noi perché non ne abbiamo bisogno. |
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inizia a fare qualsiasi cosa nel fornitore e va bene. |
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Quindi questa ipotesi. |
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Era in attesa. Mettiamo da parte questo e aspettiamo, gli studi sul nostro processo di iniezione. |
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vediamo come abbiamo fatto questo così. |
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per iniettare questi questi box, abbiamo uno stampo. |
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Questo stampo ha quattro diverse cavità. Quindi ogni volta che iniettiamo |
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questo processo otteniamo quattro parti diverse, giusto? Ogni parte ha quattro diversi fori, i fori che il cliente utilizza per fissare il coperchio. E ogni parte, misureremo anche in posizioni diverse. Posizione uno e posizione due. |
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Quindi, ancora una volta, prima di iniziare a misurare questo processo e vedere cosa sta succedendo nel processo originale ed effettivo, dobbiamo essere sicuri che il nostro sistema di misurazione sia buono e approvato. |
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Dobbiamo essere sicuri di esserlo, sappiamo come organizzare cinque parti brutte e parti buone. Quindi, con una parte, una scatola, abbiamo eseguito questo. |
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Questo sistema di misurazione della variazione in quei quattro fori diversi. Ogni foro misurato da due diversi operatori tre volte ciascuno. Quindi, abbiamo avuto la più grande variazione di questo sistema di misurazione causata dal buco del 95%. |
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Devo dire che è stato molto difficile da approvare. |
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Era come il terzo MSA che abbiamo eseguito. Dobbiamo acquistare una nuova protezione qui per misurare questo diametro interno. Le specifiche erano molto rigide e la risoluzione sul |
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sugli indicatori non appropriati all'inizio, quindi abbiamo approvato questa terza MSA. Quindi una volta approvato |
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ora possiamo andare avanti, possiamo misurare le parti nel processo, possiamo capire come sta variando il nostro processo di iniezione. E come può influenzare il nostro problema. Quindi siamo passati al processo in cui abbiamo ottenuto quella modalità con quattro diverse cavità. |
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Cinque parti da ogni cavità. |
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Quindi abbiamo appena iniettato cinque volte nel processo, ogni cavità ci ha dato cinque parti. Ogni parte aveva |
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quattro fori diversi e ogni foro misuriamo in una posizione diversa, quindi questa è una strategia di esempio per uno strumento Six Sigma che chiamiamo |
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componenti di variazione con questi componenti di variazione possiamo capire com'è la voce del processo, possiamo confrontare la voce del processo con la voce del cliente e utilizzando la capacità del processo in JMP e possiamo capire quanto è grande il problema. Così, |
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qui abbiamo l'analisi pratica del COV. E tutti i dati che abbiamo raccolto sono qui. |
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Quindi abbiamo quattro diverse cavità in questo grafico di variabilità. La prima cavità qui, la seconda cavità qui, la terza qui e la quarta qui. Quindi possiamo vedere molto, molte situazioni diverse qui molto |
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informazioni che sono molto importanti per noi. Ad esempio, qual è la cavità peggiore che possiamo vedere in questo grafico di variabilità è la cavità numero due. |
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Poiché possiamo ad esempio ottenere il numero di parte sei, qui abbiamo il primo foro all'interno di questa specifica, il secondo foro. |
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al di fuori di questa specifica quel terzo foro all'interno della specifica e il quarto mantengono una posizione esterna e una posizione interna. Quindi, questo non va bene. |
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Questo sta causando... sta causando molte variazioni in questi dati e forse, qui abbiamo la causa principale del nostro problema, giusto? |
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E perché questo stampo, queste sono le stesse vecchie quattro diverse cavità e perché la cavità numero tre è così buona, e la cavità numero due è così cattiva, e quella e quattro sono più o meno, giusto? |
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C'è molta variazione tra queste due posizioni sul foro. Significa che il foro non è circolare. Abbiamo |
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errore di circolarità qui che può influenzare il problema. Quindi, questa è un'analisi molto pratica, possiamo vedere molte cose qui in JMP con questi grafici di variabilità. |
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Un'analisi più grafica ho appena tolto la posizione del buco lei,e e quelle linee blu ora sono all'interno di questa barra. Quindi più grande è la barra, più grande è il problema della circolarità. |
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Possiamo vedere di nuovo la cavità tre. Non vediamo quel problema ma, la cavità uno, la cavità quattro e la cavità due possiamo ancora vedere il problema. |
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essendo molto, molto grande, giusto? In un'analisi quantitativa che utilizza ora la nostra capacità di processo, possiamo vedere, poiché mettiamo tutti i cento 60 dati |
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all'interno dello stesso batch all'interno della stessa valutazione, la stessa distribuzione, possiamo vedere un pessimo processo il nostro CPK e PPK è quasi uguale a zero, quindi è un pessimo processo. |
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Pensare alla non conformità a lungo oa breve termine |
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base, stiamo parlando di oltre 300.000 parti non conformi |
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contro la nostra specifica, significa che se acquistiamo 1 milione ci scusiamo se iniettiamo 1 milione di quelle scatole, |
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scatola di alluminio, ne avremo più del 300 o del 30% secondo le specifiche, quindi forse abbiamo appena trovato il problema. E un'altra cosa che è molto interessante qui fornitaci da JMP, abbiamo questo 160 |
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dati qui, ma sappiamo che la persona che sta indagando su questo, la persona che sta analizzando questo, |
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sa che abbiamo quattro cavità diverse e abbiamo 40 punti dati per ogni cavità, quindi perché non separare queste analisi in cavità diverse? Quindi, questo è quello che abbiamo fatto qui. Quindi abbiamo l'analisi della capacità di processo per quella della cavità. |
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Processo molto instabile. Cavità due, ancora un processo molto instabile, abbiamo valori PPK e CPK negativi. |
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Significa che la misura di questo, il significato di questo processo è al di fuori della specificazione di uno di essi. Quindi, possiamo vedere qui come la media del campione è 4.50075, |
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mentre il limite superiore della specifica è 4.5000. Quindi siamo fuori dalle nostre specifiche. Significa che il nostro PPK è negativo. Così, |
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è pessimo pessimo processo peggiore di quello della cavità. La cavità tre è quella buona. Quindi, possiamo vedere un processo molto stabile. L'indice di stabilità è vicino a uno. |
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I valori CPK e PPK sono molto buoni. L'aspettativa di forme normali è molto buona. Quindi, la cavità quattro, abbiamo anche un cattivo processo. |
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CPK e PPK sono cattivi, e confrontarli ogni anno è molto chiaro ora dove sono dov'è il nostro problema, giusto? È nella cavità 1, 2, 3 o 4? |
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Quindi se dovessimo iniziare ad agire nel nostro processo, dobbiamo valutare le dimensioni, le situazioni, le caratteristiche la cavità due, e l'una, e quattro e non dobbiamo fare nulla nella cavità tre. |
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Quindi le ipotesi sul nostro processo di iniezione sono convalidate. |
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E abbiamo ancora l'ipotesi del diametro della vite in sospeso. Quindi, perché l'ho messo in attesa perché possiamo valutarli insieme. |
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Abbiamo un'interferenza tra la vite e il foro di montaggio. Come possiamo valutare come interagiscono nel processo nel prodotto. |
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E quanto sono buoni o quanto cattivi una volta che abbiamo le informazioni su questi due processi, giusto? Abbiamo la media e la deviazione standard di ogni processo, quindi possiamo metterli insieme. Quindi iniziamo qui a correre. |
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adattamento bivariato del diametro del foro mediante un diametro della vite. Cosa ho fatto qui? |
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Sono appena entrato in JMP in questi Fit Y by X, ho appena inserito il diametro del foro nella Y e il diametro della vite nella X. Qui, |
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questa ombra blu ecco i limiti delle specifiche. Quindi abbiamo i limiti di specifica del diametro dello schermo e abbiamo il limite di specifica del diametro del foro di raccordo. Tutti questi singoli punti qui sono combinazione tra vite e diametro del foro. Così, |
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una volta misurato questo nel processo, ho identificato ciascuna delle parti come questa è la parte numero uno, la parte numero cinque e io [incomprensibile]. |
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codice 25 codice 30, per le viti e la scatola in alluminio. Quindi, per esempio, questo punto qui, questo punto qui, questa è la scatola numero sei, il foro numero due e la vite numero nove. Il numero della vite è qui, il diametro del foro è qui. E per ogni punto qui. |
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Combino in modo strategico perché volevo vedere |
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quale sarà il comportamento di queste parti, questi componenti insieme quando avrò un diametro di vite piccolo e vengono assemblati con un diametro del foro piccolo. Ma cosa può succedere se ho una vite piccola con una grande |
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calzata intera, no? Cosa può succedere se ho una vite di grande diametro, con un grande diametro del foro? E cosa posso avere nel processo, se ho |
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Un diametro della vite molto grande con un diametro del foro molto piccolo? E abbiamo molti punti in mezzo. Quindi abbiamo avuto qui come 60 diverse combinazioni di questi dati e |
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Ho ogni singola combinazione qui. Cercando di riprodurre questo errore giusto? Destra? Perché, una volta riprodotto il fallimento, possiamo capire cosa sta succedendo nel processo. Che cosa |
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può influenzare il processo. Qual è la causa principale. È la vite? O è il foro di montaggio. Quale dimensione dovremmo avere per evitare questo problema? Così, |
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per esempio questa qui, quando mettono questa vite numero nove nell'intero numero due della scatola numero sei la monto usando quella macchina |
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che stavamo usando nel processo. E, lo smonto. E quando ho provato a |
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farlo di nuovo, non potevo farlo. Quindi ho avuto il problema. Il numero di questo montaggio qui era uguale a uno, vuol dire che l'ho potuto fare solo una volta. |
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Prendiamo un'altra situazione qui. Questo punto, proprio qui. Quando ottengo quella vite numero 15 che aveva un diametro della vite di circa 4,73 |
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contro il foro numero due della scatola numero 14 con un diametro del foro di circa 4,43, significa che l'interferenza tra una vite e l'intero diametro qui era di circa 0,3 millimetri. Quindi quante volte |
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Potrei farlo, giusto? Quindi, potrei ripetere questo processo di apertura e chiusura della scatola, apertura e chiusura, apertura e chiusura, 30 volte. Questa situazione qui, cinque volte. La situazione qui, 21 volte. Quindi ognuno di questi punti, abbiamo eseguito questo processo di assemblaggio finché non abbiamo riscontrato il problema. Quindi potremmo. |
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contare il numero di volte che abbiamo ripetuto questo processo. Quindi, poiché abbiamo una colonna nella nostra tabella dati chiamata |
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quantità o quantità di questi come questi assembly, possiamo semplicemente mettere una legenda qui e abbiamo qui, ad esempio, i punti che vanno dal rosso al verde. I puntini rossi qui sono cattivi. Loro sono. |
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tra zero e 10. Ricorda che il limite di specifica inferiore è 10. Dobbiamo essere in grado di ripetere questo processo almeno 10 volte. Quindi tutti i punti rossi qui sono cattivi. |
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E un altro altro strumento, uno strumento molto interessante che usiamo qui in JMP è stato il Prediction Profiler. In questo momento utilizzo il Fit Model, dove metto i loro tre gradi di libertà, il diametro del foro, il diametro della vite e l'interazione tra di loro. Avevo. |
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un quadrato R circa 0,88. Quindi, questo è abbastanza buono, giusto? Possiamo rappresentare bene questi modelli. Quindi, qui possiamo iniziare a giocare con alcune situazioni diverse nel nostro con i nostri dati, giusto? |
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Perché abbiamo |
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il diametro del foro qui, il diametro della vite qui, e qui abbiamo il risultato, la nostra Y, il nostro obiettivo, il nostro obiettivo. Cioè, la quantità di questa assemblea che possiamo avere in questo processo. |
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Quindi, se risolviamo il primo, il primo scenario che ho eseguito qui è stato se fissiamo il diametro della vite nel modo in cui i fornitori, fornendoci |
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oggi quale dovrebbe essere la media dell'intero diametro, per garantirne almeno 11 come smontaggio, giusto? Questa media dovrebbe essere 4,50 millimetri, giusto? Oh, questo è carino. Abbiamo il nostro primo scenario, ma per quanto riguarda la variazione del processo, giusto? |
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Ricorda che abbiamo misurato |
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160. |
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parti, la scatola di alluminio. Abbiamo misurato 120 diametri. Quindi, abbiamo la deviazione standard di quei prodotti, giusto? Quando usiamo il simulatore nel Profiler di previsione |
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mettendo qui, salvando il limite di specifica inferiore, aggiungendo la nostra variazione casuale. |
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intorno a questo diametro del foro. Mettendo la deviazione standard che abbiamo ottenuto nel processo e la deviazione standard della vite che abbiamo ottenuto nel processo, possiamo simulare. Ho appena simulato qui 10.000 |
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diverse combinazioni e abbiamo un tasso di fallimento di circa il 44%, quindi questo è molto, molto grande, quindi iniziamo con alcuni scenari diversi. |
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Supponiamo di non fare nulla nel nostro processo di iniezione e di chiedere al fornitore di |
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mettere i loro risultati specifici nella media dei limiti di specifica nel nominale della specifica |
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e ridurre un po' la variazione. Quindi, questo cambierò i valori qui. Quindi, ho appena messo la media dei diametri delle viti nel valore nominale per ridurre la variazione. Quindi questo verde |
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curva qui questa distribuzione verde è stata ridotta. Lo simulo di nuovo e siamo passati dal 44% al 32%. Così, |
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poco beneficio e troppa fatica, ma perché chiederemo al fornitore di darci un risultato migliore, ma i loro risultati erano già buoni, giusto? Tutto rientrava nelle specifiche. Così, |
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cosa è successo noi lavoriamo nel nostro processo giusto vediamo cosa succede se solo |
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rimetti il diametro della vite nella media che stanno fornendo in questo momento con la deviazione standard. E riduciamo solo un po' la nostra variazione nel processo, ed entrambi, |
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la media del trattamento il nominale questo 4.45. Ricorda che la variazione di queste cavità era molto, molto grande, quindi supponiamo di correggere, correggere, il nostro processo. |
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mettere la media dell'elaborazione al valore nominale e ridurre la variazione. Quanti smontaggi potremmo avere? Come mai? Quindi, il profiler di previsione ha appena inserito qui come risultato 20 smontaggi ripetuti. Il tasso, il tasso di fallimento |
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scende allo 0,009% Questo è molto, molto buono per noi. Così, |
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anche con questa variazione di gruppo il processo funzionerebbe con un mezzo di 20 smontaggi. Questo molto buono. Quindi abbiamo appena convalidato il problema del processo di iniezione, giusto? Se l'ipotesi. Non abbiamo un processo di diametro della vite, ma sì, abbiamo un problema nel nostro processo di iniezione. |
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Una volta visto questo, siamo passati a un piano d'azione. Abbiamo scritto questi li abbiamo presentati ai manager, ai responsabili della qualità, al responsabile tecnico, al direttore e |
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il responsabile del processo di iniezione, giusto? Il proprietario di quella macchina ad iniezione, il proprietario di quello stampo. Quindi, dopo aver condiviso i risultati e le previsioni con la dirigenza |
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azioni sono state intraprese nello stampo a iniezione di alluminio. Il perno utilizzato per creare il foro di montaggio è stato sostituito con dei nuovi. Lo stampo modificato ha fornito i seguenti risultati per la convalida. Così, |
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una volta sistemati i perni che stiamo consegnando erano. |
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facendo questi buchi nella scatola, abbiamo eseguito un altro studio di convalida COV. E abbiamo avuto questo risultato qui. Quindi, altre 20 parti su quelle stesse quattro diverse cavità per i fori, due diverse posizioni. Abbiamo ora |
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una nuova cavità con risultati molto, molto buoni. Anche meglio dei risultati che stavamo prevedendo nel nostro profiler di previsione. |
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Una variazione molto piccola. Quindi, vediamo cosa succede quando parliamo di stabilità, giusto? Questa è un'ottima capacità di processo. Abbiamo. |
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zero non conformità a [incomprensibile], quindi questo è tutto. |
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quasi zero a destra, questo è un ottimo nuovo processo. E ora possiamo confrontare le azioni prima e dopo qui |
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con il nostro nuovo processo. Quindi, lo stesso grafico bivariato che ho usato all'inizio dell'indagine, ora lo presento qui con i nuovi valori, perché quello che abbiamo fatto, qui abbiamo ottenuto queste nuove 20 parti. |
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Misuriamo una nuova vite. E, abbiamo combinato, abbiamo rimesso insieme diverse situazioni. Valori diversi per diametro viti e diametro fori e |
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siamo andati al processo, abbiamo preso quella macchina e abbiamo iniziato a smontare, e montare, smontare e rimontare ripetendo questo processo, fino ad avere il fallimento. Così, |
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come puoi vedere qui, tutti i punti sono ora all'interno di questa specifica per entrambe le caratteristiche qui. E, il punto peggiore qui quello rosso sta avendo 10, 11, 12, 15 smontaggi. Quindi ora abbiamo il problema |
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risolto, vero? Non abbiamo più il problema. Abbiamo appena messo in questo processo. |
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alcuni piani di controllo in fabbrica, quindi devono controllare il |
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diametro dei perni ora per essere sicuri che |
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in un momento specifico, devono sostituire questi pin. Per garantire il diametro del foro. Per garantire di non avere questo problema nel cliente, giusto?T Quindi questo era il problema. Il problema è stato risolto. |
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E questo è tutto ragazzi. Userò alcuni minuti qui per mostrarti come ho fatto questo proprio in |
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JMP. Quindi, ho qui la nostra tabella dati dove ho le scatole che uso i fori che uso e ogni foro, abbiamo il diametro. |
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ogni vite avrà il diametro misurato qui, e il numero di questa vite tutte le combinazioni e qui abbiamo 60 combinazioni e abbiamo la quantità di smontaggio per ognuna. Così, |
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una delle cose che ho fatto qui sono state queste Analizza -> Adatta Y di X. Dove ho messo il diametro del foro nella Y e il diametro della vite nella X. |
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Ho questo grafico qui, quindi questo è diverso da quello che ho presentato perché lì ho i limiti delle specifiche, giusto? Quindi, i limiti delle specifiche, ho inserito qui gli intervalli consentiti. metto qui |
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questa è la vite, quindi questo è da 4.617 a 4.8 Ho appena messo il blu qui e aggiungo. Quindi, abbiamo le specifiche su. |
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il diametro della vite e qui abbiamo il 4.4, 4.5. |
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E, metterò qui il |
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anche la specifica del foro. |
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Specifica del foro. |
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Così è qui. |
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io decollerei. |
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Così. |
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ops. |
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Ancora una gamma 4.4, 4.5. |
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Quindi ora abbiamo quel grafico lì. Quindi, tutti i punti che abbiamo lì. |
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E la legenda ho solo con il tasto destro del mouse qui, Row Legend |
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smontaggio. Ho scelto qui, questi dal verde al rosso. |
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Ho scelto la scala inversa qui, perché il verde, voglio essere il migliore. Quindi, sono qui. Ok, potrei anche, |
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ottenere punti più grandi qui. Quindi, questo è uno dei grafici che ho usato. |
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Un'altra cosa che ho lasciato cancellare solo gli stati di riga qui, è stato il modello Analizza->Adatta. Quindi, il mio Y, il mio obiettivo qui è la quantità, la quantità di smontaggi. L'intero diametro e il diametro della vite l'ho appena messo qui. E ho messo anche l'interazione tra loro e sono scappato. |
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E ho qui, |
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il mio Sommario di Fit con il nostro R-square qui e |
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il profiler proprio qui. Così, |
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qui era dove ho messo il diametro qui, dove ho cambiato questo diametro del foro, il simulatore II usato qui, quindi ho salvato i limiti delle specifiche qui, quindi so che il 10 è il limite di specifica inferiore per la quantità di smontaggio. |
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Ho messo qui una variazione casuale intorno a questi mezzi. Quindi, una volta che ho avuto questo, ho solo... |
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Potrei scegliere 5000 numero di esecuzioni e ho simulato qui e ho questo tasso di fallimento qui. Questo è diverso perché non ho usato gli stessi valori della presentazione. Quindi, potremmo correre in diversi scenari qui. Supponiamo di aver iniziato a fornire buchi in 4.43. |
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Quindi la quantità di smontaggi sarà 24 con la stessa media di |
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il diametro della vite. E questo è uno strumento molto, molto carino in JMP, e lo uso molto nella mia presentazione. Così, |
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grazie per la visione e basta ragazzi. Questa è la fine. |
