SPC를 사용하지만 가변 대상/USL과 함께안녕하세요, 저는 실제 수율과 계획 수율을 모니터링하기 위해 SPC를 사용하는 몇 가지 조언을 찾고 있습니다.
실제 수율(%)만 측정하기 위해 SPC를 플로팅하는 것은 간단하며 일반적으로 USL 또는 목표에 대한 단일 고정 값이 있는 경우 추가하기 쉽습니다. 그러나 매월 계획된 수익률 값이 있으며 이는 매월 다릅니다. 목표 또는 USL은 고정된 값을 요구하는 것 같습니다. 그렇다면 SPC 차트에서 실제 수율과 계획 수율을 나타내는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
표준 그래프와 같이 SPC보다 더 좋은 방법이 있다면, 또한 듣고 싶습니다.이것이 권장되는 방법이라면 Excel에서 이 작업을 수행하는 것이 상당히 쉬울 것입니다.
소비자 및 시장 조사품질 및 프로세스 엔지니어링Re: SPC를 사용하지만 가변 대상/USL과 함께안녕,
괜찮아. 나는 SPC 및 제어 한계의 의미와 이들이 표준 편차에서 파생되는 방식을 이해하고 CL이 사양 상한 및 하한 또는 목표와 관련이 없다는 것을 알고 있습니다. 근본적으로 우리는 프로세스가 통제 불능(특수 원인)을 벗어나거나 큰 변동을 나타내는 경우에 대응할 수 있도록 이를 사용하고 있습니다.귀하가 암시한 바와 같이 의도는 그 이유를 탐색하고 기여 요인을 기반으로 드릴다운하는 것입니다.
Re: SPC를 사용하지만 가변 대상/USL과 함께귀하의 의견에 어떻게 응답해야 할지 잘 모르겠습니다...불쾌한 의도는 없지만 SPC를 아무렇게나 적용하기 전에 SPC에 대해 더 잘 이해하는 것이 좋습니다(Shewhart, Wheeler, Neave 또는 Deming 참조).
제어 한계는 규격 한계와 관계가 없습니다. 일반적으로(항상 그런 것은 아니지만) 다양한 "정보" 소스에서 독립적으로 파생됩니다. 제어 한계는 데이터의 기능, 수집 방법 및 요약 방법입니다. 그들은 제품이 의도한 대로 작동하는지 여부에 대한 질문에 대답하지 않습니다. 투기. 제한은 제품 또는 프로세스 성능이 손상되는 시기를 나타내기 위한 것입니다(목표 값 주변의 변동에 관한 Taguchi의 손실 함수 아이디어 무시).혼란스러울 수 있습니다. (어떤 경우에는 X 막대 차트의 경우와 같이 완전히 잘못된 경우도 있음) 사양을 추가합니다. 제어 한계에 대한 해석이 사양과 완전히 다르기 때문에 제어 차트에 대한 한계입니다. 제한. 당신이 할 수 있다고해서 당신이해야한다는 것을 의미하지는 않습니다.
범위 차트에서 제어 한계를 벗어난 지점은 범위를 계산하는 데 사용된 하위 그룹 내에서 작용하는 변동 소스에 지정 가능한 특수(Deming) 또는 할당 가능한(Shewhart) 원인 변동을 나타냅니다. 평균 차트에서 제어 한계를 벗어난 지점은 하위 그룹 간의 변동 소스가 내부 소스보다 차트 메트릭에 더 많은 영향을 미친다는 것을 나타냅니다. 이러한 용도 중 어느 것도 사양과 관련이 없습니다.
Re: SPC를 사용하지만 가변 대상/USL과 함께여기요,
내가 당신을 완전히 이해하고 있는지 잘 모르겠습니다. JMP에는 목표 및/또는 사양 상한 및 하한을 SPC 차트에 추가하는 옵션이 있습니다. 사람들이 SPC 차트와 관련이 없다고 생각한다면 JMP에서 가능할 것 같지 않습니다.
나에게 SPC는 프로세스 안정성과 성능을 추적하는 방법으로, 주어진 프로세스가 통제 불능 상태가 되거나 단계 변경이 있을 때 실시간 표시에 더 가깝게 제공합니다.
Re: SPC를 사용하지만 가변 대상/USL과 함께그런 다음 오버레이 플롯 실행 차트는 괜찮습니다. 원하는 대로 사양 제한을 오버레이할 수 있습니다. Graph Builder에서 쉽게 만들 수 있어야 하지만... @statman SPC를 연습하는 것이 아니라 시간이 지남에 따라 프로세스 성능을 '감시 대기'라고 부르는 것입니다.
Re: SPC를 사용하지만 가변 대상/USL과 함께안녕하세요,
예, 이 방법은 앞으로 나아갈 수 있는 잠재적인 방법으로 제 마음을 넘어섰습니다. 그러나 사람들이 여전히 원시 값에 관심이 있다면 다른 그래프가 필요하다는 의미입니다. 그래도 고마워!
Re: SPC를 사용하지만 가변 대상/USL과 함께귀하의 질문에 대한 저의 가능한 오해에 대해 죄송합니다...제 생각은 다음과 같습니다.
1. SPC는 목표값이나 스펙과는 아무런 관련이 없습니다. 제한. Shewhart는 하위 그룹 내 변동 소스의 일관성/안정성을 이해한 다음 해당하는 경우 해당 소스를 하위 그룹 간 변동 소스와 비교하여 조사할 위치를 결정하기 위해 발명했습니다.
“따라서 초기에 데이터를 합리적인 이론에 따라 합리적인 하위 그룹으로 성공적으로 나누는 엔지니어는 장기적으로 본질적으로 더 나은 사람입니다. . .” 쉬워트, 생산품 품질의 경제적 관리
2. SPC는 모니터링 도구가 아닙니다! 프로세스에 대한 특정 질문에 답하는 데 사용됩니다. 이것은 시계열의 데이터를 그릴 수 없다는 의미는 아니지만 SPC는 아닙니다. 실제 수율의 일관성과 안정성을 이해해야 한다고 생각합니다(저라면 수율에 영향을 미치는 요소와 수율 변동을 줄이는 방법을 이해하고 싶습니다). 이를 위해서는 먼저 어떤 요인이 수율에 영향을 미치는지에 대한 일련의 가설이 필요하며 인과 요인(또는 조사 속도를 높이기 위한 DOE)을 분리하고 할당하기 위한 지시된 샘플링이 필요합니다. 또한 계획된 수율의 변화를 이해해야 합니다(단순한 협상입니까, 아니면 이러한 변화를 주도하는 요인이 있습니까?).
Don Wheeler의 책을 읽는 것이 좋습니다. 통계적 프로세스 제어 이해
Re: SPC를 사용하지만 가변 대상/USL과 함께제 생각은 다음과 같습니다. "잔여 수율"이라는 변수를 만들거나 플롯된 변수가 실제 - 계획된 값인 청중에게 설명하는 변수를 만듭니다. 개인 및 이동 범위 차트를 사용하여 잔존 가치의 안정성을 모니터링할 수 있습니다.
