SQC efficace dans une usine de fabrication avec JMP ?Je suis de la vieille école et je pense que le CSQ est plus efficace lorsqu'un tableau de contrôle physique est entre les mains des opérateurs d'une usine.De cette manière, l'opérateur documente la variation exceptionnelle, les causes de la variation sont donc capturées, et l'amélioration peut commencer à partir de l'apprentissage.
JMP a-t-il résolu le problème de la mise en œuvre électronique du SQC qui permet toujours de capturer (et d'apprendre à partir de) la variation de cause attribuable ?Je préférerais utiliser JMP pour une implémentation SQC étendue, car mon entreprise possède de nombreuses licences JMP.
AutreRe : SQC efficace dans une usine de fabrication avec JMP ?@toddsedwards cette approche fonctionne bien lorsqu'il existe un nombre limité d'attributs de qualité critiques ou que la collecte électronique de données est difficile. Le grand défi est quand il y a plus que quelques CQA ou s'ils sont corrélés. C'est là que les approches modernes, telles que celle trouvée dans la plate-forme Model Driven Multivariate Control Chart, sont utiles. JMP propose des solutions (dans certains contextes) de mise en œuvre électronique du SQC. Compte tenu de l'étendue du SQC, je ne suis pas sûr de pouvoir fournir une meilleure réponse sans plus de contexte.
Re : SQC efficace dans une usine de fabrication avec JMP ?Mes besoins sont, conceptuellement, beaucoup plus simples.Je dois mettre la carte de contrôle entre les mains des opérateurs de processus qui dirigent l'usine de fabrication.J'ai besoin d'eux pour documenter / annoter les données continues en temps réel afin que nous apprenions tous de la variation non aléatoire qui sera documentée.
Le type de carte de contrôle est le plus simple : Plage mobile à deux points.Ce point de données unique arrive toutes les 4 à 8 heures.
Il n'est pas évident pour moi que JMP ait cette capacité, c'est pourquoi je cherche de l'aide.
Re : SQC efficace dans une usine de fabrication avec JMP ?Il me manque peut-être quelque chose, mais si vous voulez des cartes de contrôle papier chez Gemba (terme Lean pour « où le travail est fait ») et il semble que vous n'ayez pas un grand nombre de variables critiques pour traiter les variables, voici mes trois cents :
1. Mettre en place un tableau Lean Morning Market avec les cartes de contrôle sous forme papier comme l'un des éléments du tableau. Faites de l'un des opérateurs la personne qui crée les graphiques papier sur un intervalle cyclique... Ensuite, une partie du travail standard consiste, au fur et à mesure que chaque point de données devient disponible, à ce que l'opérateur désigné trace les données, évalue les actions potentielles ou, mieux encore, à moins qu'une action immédiate ne soit requise, intègre cette conversation d'évaluation à la réunion du marché du matin.
2. Ensuite, au fil du temps, les données peuvent être mises à jour dans JMP, toujours de manière cyclique. Une fois mis à jour dans JMP... réimprimez le(s) graphique(s). Publiez sur le tableau du marché du matin... retournez à l'étape 1.
Nous avons beaucoup fait ce genre de choses pendant mon mandat chez Eastman Kodak Company. Certes, il doit y avoir une infrastructure de Lean Thinking autour des graphiques papier réels... comme l'intégration de Morning Market dans les opérations, et tout le travail standard associé autour de ce qui se passe en fonction des conversations qui se déroulent dans le Morning Market... l'exercice de diagramme deviendra juste une chose de plus qui se produira mais personne ne fait rien à ce sujet.
Re : SQC efficace dans une usine de fabrication avec JMP ?Désolé, mais votre interprétation de la façon dont les cartes de contrôle sont utilisées est conceptuellement différente de la mienne. J'utilise ensuite agressivement pour séparer et attribuer des sources de variation et évaluer la stabilité. Vous les utilisez en réagissant à des points incontrôlables. Je crois que vous utilisez des cartes IMR (pas de sous-groupes rationnels).
Si je comprends le problème, vous ne pouvez pas les faire écrire sur papier, mais pouvez-vous les faire entrer des données dans un confondeur ? Créez une table de données JMP pour qu'ils saisissent les données lorsqu'ils les obtiennent. Apprenez-leur à créer le graphique dans JMP, puis à l'analyser.
Re : SQC efficace dans une usine de fabrication avec JMP ?Les sous-groupes sont rationnels, bien que n = 1. Donc, oui, carte IMR.
Nous utilisons les cartes de contrôle de la même manière, je pense.Cependant, nous ne réagissons pas à la variation normale.Nous utilisons la carte de contrôle pour séparer la variation normale de la variation exceptionnelle (non aléatoire).L'objectif est d'amener l'organisation à documenter les causes de variation exceptionnelle afin que ces sources de variation puissent être efficacement éliminées.
La visualisation des données, comme une carte de contrôle papier en temps réel, est très efficace pour motiver la réponse organisationnelle souhaitée (comme indiqué ci-dessus).Je cherche un moyen d'émuler une carte papier dans JMP.Il semble que JMP ne dispose pas de cette fonctionnalité et que je devrai peut-être envisager un autre logiciel à moins que quelqu'un de cette communauté n'ait résolu ce problème dans JMP.
Re : SQC efficace dans une usine de fabrication avec JMP ?Je pense que vous pouvez vous en rapprocher avec JMP. Créez une table JMP avec certaines des données qu'elle contient. Créez maintenant votre carte de contrôle et laissez-la ouverte. Ajoutez maintenant une ligne supplémentaire à la table de données. La carte de contrôle affichera automatiquement le point supplémentaire. N'est-ce pas ce que vous feriez sur une carte papier ?
Vous pouvez même avoir une table de données vide et créer la carte de contrôle vide. Chaque fois que vous ajoutez un point à la table de données, le graphique sera mis à jour.
Re : SQC efficace dans une usine de fabrication avec JMP ?Merci.Mon problème est l'annotation de texte (forme libre) de la cause attribuable de la variation du point dans JMP.Des idées sur la façon de faire cela?
Re : SQC efficace dans une usine de fabrication avec JMP ?C'est plus difficile, mais je vois deux approches possibles.
Tout d'abord, vous pouvez utiliser l'outil d'annotation. Vous voyez un point hors de contrôle, cliquez sur l'outil d'annotation et saisissez votre note. Les problèmes potentiels sont que la note ne fait pas partie de l'ensemble de données et que la note peut être déplacée afin qu'elle ne soit pas « liée » au point de données.
L'autre approche consiste à ajouter une colonne à la table de données pour contenir les commentaires. Faites de cette colonne de commentaires une colonne d'étiquette. Vous pouvez maintenant saisir ce qu'ils veulent pour que le commentaire soit lié au point de données et stocké avec les données. Ensuite, vous pouvez activer l'étiquette pour cette ligne. Cela fera apparaître le commentaire sur le graphique. Il a l'avantage supplémentaire que vous activez ou désactivez facilement le commentaire. L'inconvénient est qu'il y a une étape supplémentaire pour faire apparaître le commentaire.
Enfin, vous POURRIEZ pouvoir utiliser la nouvelle fonctionnalité Hover Label pour ce faire. Honnêtement, je ne connais pas encore assez cette fonctionnalité pour savoir comment elle pourrait fonctionner dans ce scénario.
Re : SQC efficace dans une usine de fabrication avec JMP ?Merci pour la réponse. Le contexte est la réception d'une seule mesure variable continue toutes les 4 à 8 heures.La méthode à l'ancienne et très efficace consiste à tracer le résultat sur une carte de contrôle papier.Documentez et apprenez de la variation exceptionnelle.
Les gens d'aujourd'hui ne font pas, ou refusent, de tracer les résultats manuellement.Je n'ai pas besoin de cartes de contrôle pilotées par modèle pour l'application que je recherche.J'ai simplement besoin d'un moyen de reproduire les cartes de contrôle de la manière dont Shewhart l'avait prévu... sur une carte de contrôle papier.L'opérateur peut saisir les données manuellement, sans avoir besoin de connexions de données sophistiquées ou de scripts.Je ne sais tout simplement pas comment faire cela en temps réel dans JMP dans un environnement de fabrication qui capture l'intention originale de Shewhart... que nous apprenions de la variation non aléatoire et que nous nous améliorions continuellement.
Re : SQC efficace dans une usine de fabrication avec JMP ?Tout d'abord bienvenue dans la communauté. Il y a pas mal de gens vraiment intelligents (société actuelle exclue) ici avec des pensées et des idées différentes. Je vais offrir mes pensées:
Tout d'abord, je suis d'accord pour impliquer les gens dans l'acquisition et l'analyse des données a de nombreux avantages.
1. L'utilisation de l'échantillonnage est incroyablement puissante et l'analyse dépend entièrement de la manière dont les données sont collectées. J'espère que vous êtes au courant des intentions originales de Shewhart en utilisant des cartes de contrôle. Shewhart suggère d'utiliser des idées de sous-groupes rationnelles pour déterminer la stratégie de sous-groupement. Les sous-groupes fournissent une base de comparaison. La variation au sein du sous-groupe est fonction des facteurs (x) qui changent à cette fréquence. Le graphique des plages répond à la question « la variation au sein du sous-groupe, en fonction de l'évolution des x au sein du sous-groupe, est-elle cohérente/stable ? » La fréquence d'échantillonnage est également déterminée de manière à capturer l'effet du changement de x à la fréquence d'échantillonnage sélectionnée. Le graphique à barres Y (barres X) compare les sources de variation au sein du sous-groupe (limites de contrôle) aux sources de variation entre les sous-groupes pour déterminer quelle source a le plus d'effet. Ceux-ci ne sont pas destinés à être des outils de surveillance, mais à répondre à des questions spécifiques sur l'orientation des travaux ultérieurs et la nature de l'enquête. (par exemple, des causes spéciales qui pourraient faciliter l'observation des effets à des moments particuliers).
2. JMP est plus que capable de fournir une bonne analyse graphique des données (par exemple, des graphiques de variabilité ou un générateur de graphiques) ainsi que des cartes de contrôle appropriées, bien que les cartes de contrôle de Shewhart aient fait leur chemin vers les cartes de contrôle héritées.
3. Je ne sais pas ce que vous entendez par " mettre en œuvre le SQC par voie électronique". Il existe des moyens de faire en sorte que le logiciel apporte automatiquement des données dans le logiciel (et beaucoup de JSL des scripts peuvent être écrits pour rendre cela efficace)...Mais est-ce vraiment ce que vous voulez ? Utilisez les graphiques pour analyser votre plan d'échantillonnage et répondre aux questions que vous posez. Puis changez votre plan d'échantillonnage et recommencez....
« L'ingénieur qui réussit à diviser ses données initialement en sous-groupes rationnels basés sur des théories rationnelles est donc intrinsèquement mieux loti à long terme. . . "
Shewhart
