Un SQC efficace dans une usine de fabrication avec JMP ?Je suis de la vieille école et je crois que le SQC est plus efficace lorsqu'une carte de contrôle physique est entre les mains des opérateurs d'une usine.De cette façon, l'opérateur documente la variation exceptionnelle, les causes de la variation sont donc captées, et l'amélioration peut commencer dès 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 ?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 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'étiquettes. Vous pouvez maintenant saisir ce qu'ils veulent afin 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 être en mesure d'utiliser d'une manière ou d'une autre la nouvelle fonctionnalité Hover Label pour ce faire. Honnêtement, je n'en sais pas encore assez sur cette fonctionnalité pour savoir comment cela pourrait fonctionner dans ce scénario.
Re : SQC efficace dans une usine de fabrication avec JMP ?Merci.Mon problème est l'annotation textuelle (forme libre) de la cause attribuable de variation du point dans JMP.Des idées sur la façon de faire cela?
Re : SQC efficace dans une usine de fabrication avec JMP ?Je pense que vous pouvez vous en approcher assez 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 au tableau de données, le graphique est mis à jour.
Re : SQC efficace dans une usine de fabrication avec JMP ?Les sous-groupes sont rationnels, bien que n = 1. Donc, oui, tableau IMR.
Nous utilisons les cartes de contrôle de la même manière, je pense.Cependant, nous ne réagissons pas aux variations normales.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 un tableau 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 un graphique papier dans JMP.Il semble que JMP ne dispose pas de cette fonctionnalité et que je devrai peut-être envisager un logiciel différent à moins qu'un membre de cette communauté n'ait résolu ce problème dans JMP.
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. Je les utilise ensuite de manière agressive pour séparer et attribuer les sources de variation et évaluer la stabilité. Vous les utilisez en réagissant à des points hors de contrôle. Je crois que vous utilisez des cartes IMR (pas de sous-groupes rationnels).
Si je comprends bien le problème, vous ne pouvez pas les amener à écrire sur papier, mais vous pouvez les amener à entrer des données dans un confus ? 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 ?Peut-être qu'il me manque quelque chose, mais si vous voulez des cartes de contrôle papier chez Gemba (terme Lean pour 'où le travail est fait') et qu'il semble que vous n'ayez pas un grand nombre de variables critiques pour traiter, 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 ... avec suffisamment d'entrées d'axe x vides dans le tableau de données JMP pour avoir un espace vide pour tracer à la main les observations futures. Ensuite, une partie du travail standard consiste à ce que chaque point de données devienne disponible, l'opérateur désigné trace les données, évalue une action potentielle ou, mieux encore, à moins qu'une action immédiate ne soit nécessaire, 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 Lean Thinking autour des graphiques papier réels... comme l'intégration du marché du matin dans les opérations, et tout le travail standard associé autour de ce qui se passe en fonction des conversations qui se produisent dans le marché du matin... sinon le papier l'exercice graphique deviendra juste une chose de plus qui se produit, mais personne ne fait rien à ce sujet.
Re : SQC efficace dans une usine de fabrication avec JMP ?Mes besoins sont, conceptuellement, beaucoup plus simples.Je dois remettre 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 : Intervalle mobile à deux points.Ce point de données unique arrive toutes les 4 à 8 heures.
Il ne me semble pas que JMP dispose de cette capacité, c'est pourquoi je demande de l'aide.
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.
Aujourd'hui, les gens ne veulent 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 dans JMP en temps réel dans un environnement de fabrication qui capture l'intention initiale de Shewhart... que nous apprenons des variations non aléatoires et que nous nous améliorons 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 (à l'exclusion de la société actuelle) ici avec des pensées et des idées différentes. Je vais proposer mon avis :
Tout d'abord, je suis d'accord que le fait d'impliquer les gens dans l'acquisition et l'analyse des données présente 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 initiales de Shewhart dans l'utilisation des cartes de contrôle. Shewhart suggère d'utiliser des idées de sous-groupement rationnel 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 tableau des plages répond à la question "la variation au sein du sous-groupe, une 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 Y-bar (X-bar) 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 grand effet. Celles-ci ne sont pas destinées à être des outils de suivi, mais à répondre à des questions spécifiques quant à savoir où concentrer les travaux ultérieurs et la nature de l'enquête. (par exemple, des causes spéciales qui pourraient permettre de voir plus facilement les effets à des moments particuliers).
2. JMP est plus que capable de fournir une bonne analyse graphique des données (par exemple, des diagrammes 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 dans la hiérarchie vers les cartes de contrôle héritées.
3. Je ne suis pas sûr de ce que vous entendez par " mettre en œuvre le SQC par voie électronique". Il existe des moyens pour que le logiciel importe 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 tableaux pour analyser votre plan d'échantillonnage et répondre aux questions que vous posez. Ensuite, modifiez votre plan d'échantillonnage et répétez...
"L'ingénieur qui réussit à diviser initialement ses données en sous-groupes rationnels basés sur des théories rationnelles est donc intrinsèquement mieux loti à long terme. . .”
Shewhart
Re : 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 lorsque la collecte électronique de données est difficile. Le grand défi est lorsqu'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 fournit des solutions (dans certains contextes) de mise en œuvre électronique du CSQ. Compte tenu de l'étendue du SQC, je ne suis pas sûr de pouvoir fournir une meilleure réponse sans plus de contexte.
