Effektives SQC in einer Fertigungsanlage mit JMP?Ich bin von der alten Schule und glaube, dass SQC am effektivsten ist, wenn eine physische Regelkarte in den Händen der Betreiber einer Anlage ist.Auf diese Weise dokumentiert der Bediener die außergewöhnliche Variation, die Ursachen für die Variation werden somit erfasst und eine Verbesserung kann mit dem Lernen beginnen.
Hat JMP das Problem durch die elektronische Implementierung von SQC gelöst, die immer noch die Erfassung (und das Lernen aus) zuweisbaren Ursachenvariationen ermöglicht?Ich würde es vorziehen, JMP für eine breite SQC-Implementierung zu verwenden, da mein Unternehmen über viele JMP-Lizenzen verfügt.
SonstigesBetreff: Effektives SQC in einer Fertigungsanlage mit JMP?Das ist schwieriger, aber ich sehe zwei mögliche Ansätze.
Erstens könnten Sie das Anmerkungstool verwenden. Sie sehen einen unkontrollierten Punkt, klicken Sie auf das Anmerkungswerkzeug und geben Sie Ihre Notiz ein. Die potenziellen Probleme bestehen darin, dass die Notiz nicht Teil des Datensatzes ist und verschoben werden kann, sodass sie nicht an den Datenpunkt „gebunden“ ist.
Der andere Ansatz besteht darin, der Datentabelle eine Spalte für die Kommentare hinzuzufügen. Machen Sie diese Kommentarspalte zu einer Beschriftungsspalte. Jetzt können Sie eingeben, was sie möchten, damit der Kommentar mit dem Datenpunkt verknüpft und mit den Daten gespeichert wird. Dann könnten Sie das Label für diese Zeile aktivieren. Dadurch wird der Kommentar im Diagramm angezeigt. Es hat den zusätzlichen Vorteil, dass Sie den Kommentar einfach ein- oder ausschalten können. Der Nachteil ist, dass es einen zusätzlichen Schritt gibt, um den Kommentar anzuzeigen.
Schließlich können Sie die neue Hover-Label-Funktion irgendwie verwenden, um dies zu tun. Ich weiß ehrlich gesagt noch nicht genug über diese Funktion, um zu wissen, wie sie in diesem Szenario funktionieren könnte.
Betreff: Effektives SQC in einer Fertigungsanlage mit JMP?Vielen Dank.Mein Problem ist die Textanmerkung (freie Form) der zuordenbaren Ursache der Abweichung des Punktes in JMP.Irgendwelche Ideen, wie man das macht?
Betreff: Effektives SQC in einer Fertigungsanlage mit JMP?Ich denke, mit JMP kommt man dem ziemlich nahe. Erstellen Sie eine JMP-Tabelle mit einigen der darin enthaltenen Daten. Erstellen Sie nun Ihr Regeldiagramm und lassen Sie es geöffnet. Fügen Sie nun der Datentabelle eine weitere Zeile hinzu. Die Regelkarte zeigt automatisch den zusätzlichen Punkt an. Würden Sie das nicht auf einer Papierkarte machen?
Sie können sogar eine leere Datentabelle haben und das leere Regeldiagramm erstellen. Jedes Mal, wenn Sie der Datentabelle einen Punkt hinzufügen, wird das Diagramm aktualisiert.
Betreff: Effektives SQC in einer Fertigungsanlage mit JMP?Die Untergruppen sind rational, obwohl n = 1. Also, ja, IMR-Diagramm.
Wir verwenden Regelkarten auf die gleiche Weise, denke ich.Wir reagieren jedoch nicht auf normale Schwankungen.Wir verwenden die Regelkarte, um die normale Streuung von der außergewöhnlichen (nicht zufälligen) Streuung zu trennen.Ziel ist es, die Organisation dazu zu bringen, die Ursachen außergewöhnlicher Schwankungen zu dokumentieren, damit diese Schwankungsquellen effektiv beseitigt werden können.
Die Datenvisualisierung, wie ein Kontrolldiagramm auf Papier in Echtzeit, ist sehr effektiv, um die gewünschte organisatorische Reaktion (wie oben beschrieben) zu motivieren.Ich suche nach einer Möglichkeit, ein Papierdiagramm in JMP zu emulieren.Es scheint, dass JMP diese Funktionalität nicht hat und dass ich möglicherweise andere Software in Betracht ziehen muss, es sei denn, jemand in dieser Community hat dieses Problem in JMP gelöst.
Betreff: Effektives SQC in einer Fertigungsanlage mit JMP?Entschuldigung, aber Ihre Interpretation der Verwendung von Regelkarten unterscheidet sich konzeptionell von meiner. Ich verwende sie dann aggressiv, um Variationsquellen zu trennen und zuzuordnen und die Stabilität zu bewerten. Sie benutzen sie, indem Sie auf außer Kontrolle geratene Punkte reagieren. Ich glaube, Sie verwenden IMR-Diagramme (keine rationalen Untergruppen).
Wenn ich das Problem verstehe, können Sie sie nicht dazu bringen, auf Papier zu schreiben, aber Sie können sie dazu bringen, Daten in einen Verwirrer einzugeben? Erstellen Sie eine JMP-Datentabelle, in die sie die Daten eingeben können, wenn sie sie erhalten. Bringen Sie ihnen bei, das Diagramm in JMP zu erstellen und es dann zu analysieren.
Betreff: Effektives SQC in einer Fertigungsanlage mit JMP?Vielleicht übersehe ich etwas, aber wenn Sie Kontrolldiagramme auf Papier bei Gemba wollen (magerer Begriff für „wo die Arbeit erledigt wird“) und es so klingt, als hätten Sie nicht viele prozesskritische Variablen, hier sind meine drei Cent :
1. Richten Sie ein Lean Morning Market-Board mit den Regelkarten in Papierform als eines der Board-Elemente ein. Machen Sie einen der Bediener zu der Person, die die Papierkarten in einem bestimmten zyklischen Intervall erstellt ... mit genügend leeren x-Achseneinträgen in der JMP-Datentabelle, damit Sie etwas Leerraum haben, um zukünftige Beobachtungen von Hand zu zeichnen. Dann ist es Teil der Standardarbeit, wenn jeder Datenpunkt verfügbar wird, der zuständige Bediener die Daten von Hand grafisch darstellt, mögliche Maßnahmen bewertet oder noch besser, sofern keine sofortigen Maßnahmen erforderlich sind, dieses Bewertungsgespräch zu einem Teil des morgendlichen Marktmeetings macht.
2. Im Laufe der Zeit können die Daten dann wieder zyklisch in JMP aktualisiert werden. Nach der Aktualisierung in JMP ... drucken Sie die Diagramme erneut aus. Posten Sie auf der Morgenmarkttafel ... kehren Sie zu Schritt 1 zurück.
Während meiner Zeit bei der Eastman Kodak Company haben wir so etwas oft gemacht. Zugegeben, es muss eine Lean-Thinking-Infrastruktur rund um die eigentlichen Papiercharts geben … wie die Integration von Morning Market in den Betrieb und all die damit verbundenen Standardarbeiten rund um das, was auf der Grundlage der Gespräche passiert, die im Morning Market stattfinden … ansonsten das Papier Diagrammübungen werden nur zu einer weiteren Sache, die passiert, aber niemand tut etwas dagegen.
Betreff: Effektives SQC in einer Fertigungsanlage mit JMP?Meine Bedürfnisse sind konzeptionell viel einfacher.Ich muss die Kontrollkarte in die Hände der Prozessbediener bringen, die die Produktionsanlage leiten.Ich brauche sie, um die kontinuierlichen Daten in Echtzeit zu dokumentieren / zu kommentieren, damit wir alle aus der nicht zufälligen Variation lernen, die dokumentiert wird.
Der Regelkartentyp ist der einfachste: Zweipunkt-Bewegungsbereich.Dieser einzelne Datenpunkt kommt alle 4 bis 8 Stunden herein.
Mir ist nicht ersichtlich, dass JMP diese Fähigkeit hat, weshalb ich Hilfe suche.
Betreff: Effektives SQC in einer Fertigungsanlage mit JMP?Danke für die Antwort. Der Kontext ist der Empfang einer einzigen kontinuierlichen Variablenmessung alle 4 bis 8 Stunden.Der alte und sehr effektive Weg besteht darin, das Ergebnis auf einer Kontrollkarte aus Papier darzustellen.Dokumentieren und lernen Sie von der außergewöhnlichen Variation.
Die Leute von heute tun oder lehnen es ab, Ergebnisse manuell zu zeichnen.Ich brauche keine modellgesteuerten Regelkarten für die Anwendung, die ich suche.Ich brauche einfach eine Möglichkeit, Kontrollkarten so zu replizieren, wie es Shewhart beabsichtigt hat ... auf einer Papierkontrollkarte.Der Bediener kann die Daten manuell eingeben, es sind keine komplizierten Datenverbindungen oder Skripte erforderlich.Ich weiß einfach nicht, wie ich das in JMP in Echtzeit in einer Produktionsumgebung machen soll, die Shewharts ursprüngliche Absicht widerspiegelt … dass wir aus nicht zufälligen Variationen lernen und uns kontinuierlich verbessern.
Betreff: Effektives SQC in einer Fertigungsanlage mit JMP?Erstmal willkommen in der Community. Es gibt hier einige wirklich schlaue Leute (mit Ausnahme der gegenwärtigen Firma) mit unterschiedlichen Gedanken und Ideen. Ich biete meine Gedanken an:
Erstens stimme ich zu, dass es viele Vorteile hat, Leute in die Erfassung und Analyse von Daten einzubeziehen.
1. Die Verwendung von Stichproben ist unglaublich leistungsfähig, und die Analyse hängt vollständig davon ab, wie die Daten gesammelt werden. Hoffentlich kennen Sie die ursprünglichen Absichten von Shewhart bei der Verwendung von Regelkarten. Shewhart schlägt vor, rationale Untergruppierungsideen zu verwenden, um die Untergruppierungsstrategie zu bestimmen. Die Untergruppen bieten eine Vergleichsbasis. Die Variation innerhalb der Untergruppe ist eine Funktion der Faktoren (x), die sich bei dieser Frequenz ändern. Das Bereichsdiagramm beantwortet die Frage "Ist die Variation innerhalb der Untergruppe, eine Funktion der x-Änderung innerhalb der Untergruppe, konsistent/stabil?" Die Abtastfrequenz wird ebenfalls bestimmt, um den Effekt der Änderung von x bei der ausgewählten Abtastfrequenz zu erfassen. Das Y-Balken (X-Balken)-Diagramm vergleicht die Abweichungsquellen innerhalb der Untergruppe (Eingriffsgrenzen) mit den Abweichungsquellen zwischen den Untergruppen, um zu bestimmen, welche Quelle die größte Auswirkung hat. Diese sind nicht als Überwachungsinstrumente gedacht, sondern um spezifische Fragen zu beantworten, auf die sich die nachfolgende Arbeit konzentrieren sollte, und auf die Art der Untersuchung. (z. B. besondere Ursachen, die es erleichtern könnten, Auswirkungen zu bestimmten Zeitpunkten zu erkennen).
2. JMP ist mehr als in der Lage, eine gute grafische Analyse der Daten (z. B. Variabilitätsdiagramme oder Graph Builder) sowie geeignete Regelkarten bereitzustellen, obwohl die Shewhart-Regelkarten in der Hierarchie zu Legacy-Regelkarten heruntergekommen sind.
3. Ich bin mir nicht sicher, was du mit " SQC elektronisch implementieren". Es gibt Möglichkeiten, die Software dazu zu bringen, Daten automatisch in die Software zu bringen (und jede Menge JSL Skripte können geschrieben werden, um dies effizient zu machen) ... Aber ist das wirklich das, was Sie wollen? Verwenden Sie die Diagramme, um Ihren Stichprobenplan zu analysieren und die von Ihnen gestellten Fragen zu beantworten. Dann ändern Sie Ihren Stichprobenplan und wiederholen Sie ....
„Der Ingenieur, dem es gelingt, seine Daten zunächst auf der Grundlage rationaler Theorien in rationale Untergruppen zu unterteilen, ist daher auf lange Sicht von Natur aus besser dran. . .“
Shewhart
Betreff: Effektives SQC in einer Fertigungsanlage mit JMP?@toddsedwards Dieser Ansatz funktioniert gut, wenn es eine begrenzte Anzahl kritischer Qualitätsattribute gibt oder die elektronische Erfassung von Daten schwierig ist. Die große Herausforderung ist, wenn es mehr als ein paar CQAs gibt oder wenn sie korrelieren. Hier sind moderne Ansätze, wie sie in der Model Driven Multivariate Control Chart-Plattform zu finden sind, hilfreich. JMP bietet Lösungen (in bestimmten Kontexten) zur elektronischen Implementierung von SQC. Angesichts der Breite von SQC bin ich mir nicht sicher, ob ich ohne mehr Kontext eine bessere Antwort geben kann.
