JMPを使用した製造工場で効果的なSQC？私は古い学校であり、物理管理図がプラントのオペレーターの手にあるときにSQCが最も効果的であると信じています。このようにして、オペレーターは例外的な変動を文書化し、変動の原因を把握し、学習から改善を開始できます。
JMPは、割り当て可能な原因の変化をキャプチャ（および学習）できるSQCを電子的に実装することで問題を解決しましたか？私の会社には多くのJMPライセンスがあるので、幅広いSQCの実装にはJMPを使用したいと思います。
他のRe：JMPを使用した製造工場での効果的なSQC？@toddsedwardsこのアプローチは、重要な品質属性の数が限られている場合、またはデータの電子収集が困難な場合にうまく機能します。 大きな課題は、CQAが数個以上ある場合、またはそれらが相関している場合です。 そこで、モデル駆動型多変量管理図プラットフォームに見られるような最新のアプローチが役立ちます。 JMPは、SQCを電子的に実装するソリューションを（特定のコンテキストで）提供します。 SQCの幅が広いことを考えると、コンテキストを増やすことなく、より良い答えを提供できるかどうかはわかりません。
Re：JMPを使用した製造工場での効果的なSQC？私のニーズは、概念的にははるかに単純です。管理図を製造工場を運営するプロセスオペレーターの手に渡す必要があります。文書化される非ランダムなバリエーションから私たち全員が学ぶことができるように、リアルタイムで連続データを文書化/注釈付けする必要があります。
管理図タイプは最も単純です：2点移動範囲。その単一のデータポイントは、4〜8時間ごとに届きます。
JMPがこの能力を持っていることは私には明らかではないので、私は助けを求めています。
Re：JMPを使用した製造工場での効果的なSQC？何かが足りないかもしれませんが、Gembaで紙の管理図（「作業が行われる場所」の略語）が必要で、プロセス変数に重要なものがあまりないように思われる場合は、ここに私の3セントがあります：
1.ボード要素の1つとして、紙の管理図を使用してリーンモーニングマーケットボードを設定します。 オペレーターの1人を、ある周期的な間隔で紙のチャートを作成する人にします... JMPデータテーブルに十分な空白のx軸エントリを使用して、将来の観測を手動でプロットするための空白スペースを確保します。 次に、標準作業の一部は、各データポイントが利用可能になると、指定されたオペレーターがデータをプロットし、潜在的なアクションを評価します。さらに、即時のアクションが必要な場合を除いて、その評価会話をモーニングマーケットミーティングの一部にします。
2.その後、時間が経過するにつれて、データをJMPで周期的に更新できます。 JMPで更新したら...チャートを再印刷します。 モーニングマーケットボードに投稿...ステップ1に戻ります。
Eastman Kodak Companyでの在職中に、この種のことをたくさん行いました。 確かに、実際の紙のチャートの周りにリーンシンキングインフラストラクチャが必要です...モーニングマーケットを運用に統合するなど、関連するすべての標準は、モーニングマーケットで発生する会話に基づいて何が起こるかを回避します...それ以外の場合は紙チャートの練習はもう1つ起こることになるでしょうが、誰もそれについて何もしません。
Re：JMPを使用した製造工場での効果的なSQC？申し訳ありませんが、管理図の使用方法に関するあなたの解釈は、私のものとは概念的に異なります。 次に、変動の原因を分離して割り当て、安定性を評価するために積極的に使用します。 制御不能なポイントに反応してそれらを使用しています。 IMRチャートを使用していると思います（合理的なサブグループはありません）。
私が問題を理解しているなら、あなたは彼らに紙に書かせることはできませんが、彼らにデータを混乱させる人に入力させることはできますか？ データを取得したときにデータを入力できるように、JMPデータテーブルを作成します。 JMPでチャートを作成し、それを分析する方法を教えてください。
Re：JMPを使用した製造工場での効果的なSQC？n = 1ですが、サブグループは有理数です。つまり、IMRチャートです。
管理図も同じように使っていると思います。ただし、通常の変動には反応しません。管理図を使用して、正規変動を例外的な（ランダムではない）変動から分離します。目的は、これらの変動の原因を効果的に排除できるように、組織に例外的な変動の原因を文書化させることです。
リアルタイムの紙の管理図のようなデータの視覚化は、（上記で概説したように）望ましい組織の対応を動機付けるのに非常に効果的です。JMPで紙海図をエミュレートする方法を探しています。JMPにはこの機能がないようで、このコミュニティの誰かがJMPでこの問題を解決しない限り、別のソフトウェアを検討する必要があるかもしれません。
Re：JMPを使用した製造工場での効果的なSQC？JMPにかなり近づくことができると思います。 一部のデータを含むJMPテーブルを作成します。 次に、管理図を作成し、開いたままにします。 次に、データテーブルに行を追加します。 管理図には、追加のポイントが自動的に表示されます。 それはあなたが紙のチャートですることではありませんか？
空のデータテーブルを作成して、空の管理図を作成することもできます。 データテーブルにポイントを追加するたびに、グラフが更新されます。
Re：JMPを使用した製造工場での効果的なSQC？ありがとう。私の問題は、JMPのポイントの変動の割り当て可能な原因のテキスト注釈（自由形式）です。それを行う方法についてのアイデアはありますか？
Re：JMPを使用した製造工場での効果的なSQC？それはもっと難しいですが、2つの可能なアプローチがあります。
まず、注釈ツールを使用できます。 制御不能なポイントが表示されたら、注釈ツールをクリックしてメモを入力します。 潜在的な問題は、メモがデータセットの一部ではなく、メモを移動してデータポイントに「結び付け」られないことです。
もう1つの方法は、コメントを保持する列をデータテーブルに追加することです。 そのコメント列をラベル列にします。 これで、コメントがデータポイントにリンクされ、データとともに保存されるように、好きなように入力できます。 次に、その行のラベルをオンにすることができます。 これにより、コメントがグラフに表示されます。 コメントを簡単にオンまたはオフにできるという追加の利点があります。 欠点は、コメントを表示するための追加の手順があることです。
最後に、新しいホバーラベル機能を使用してこれを行うことができる場合があります。 私は正直なところ、このシナリオでどのように機能するかをまだ十分に理解していません。
Re：JMPを使用した製造工場での効果的なSQC？返信いただきありがとうございます。 コンテキストは、4〜8時間ごとに1つの連続変数測定値を受け取ることです。古い学校の、そして非常に効果的な方法は、紙の管理図に結果をプロットすることです。例外的なバリエーションを文書化して学びます。
今日の人々は、結果を手動でプロットすることをしないか、拒否します。私が探しているアプリケーションには、モデル駆動の管理図は必要ありません。シューハートが意図した方法で管理図を複製する方法が必要です...紙の管理図に。オペレーターはデータを手動で入力でき、凝ったデータ接続やスクリプトは必要ありません。シューハートの本来の意図を捉えた製造環境で、JMPでこれをリアルタイムで行う方法を私は単に知りません...私たちはランダムでない変動から学び、継続的に改善します。
Re：JMPを使用した製造工場での効果的なSQC？コミュニティへの最初の歓迎。 ここには、考えやアイデアが異なる本当に賢い人々（現在の会社を除く）がかなりいます。 私は私の考えを提供します：
まず、データの取得と分析に人々を関与させることには多くの利点があることに同意します。
1.サンプリングの使用は非常に強力であり、分析はデータの収集方法に完全に依存します。 管理図を使用する際のシューハートの本来の意図をご存知だと思います。 シューハートは、合理的なサブグループ化のアイデアを使用してサブグループ化戦略を決定することを提案しています。 サブグループは、比較の基礎を提供します。 サブグループ内の変動は、その頻度で変化する因子（x）の関数です。 範囲チャートは、「サブグループ内の変動、サブグループ内でのxの変化の関数、一貫性/安定性」という質問に答えます。 サンプリング周波数も、選択したサンプリング周波数でのxの変化の影響をキャプチャするように決定されます。 Y棒（X棒）グラフは、サブグループ内の変動の原因（管理限界）をサブグループ間の変動の原因と比較して、どの原因が最大の影響を与えるかを判断します。 これらは監視ツールを目的としたものではなく、その後の作業をどこに集中させるか、および調査の性質に関する特定の質問に答えることを目的としています。 （たとえば、特定の時点での影響を確認しやすくする可能性のある特別な原因）。
2. JMPは、データの優れたグラフィカル分析（たとえば、変動プロットやグラフビルダー）と適切な管理図を提供する能力を超えていますが、シューハート管理図は階層を下ってレガシー管理図になりました。
3.「」の意味がわかりません。 SQCを電子的に実装する」。 ソフトウェアにデータを自動的に取り込む方法がいくつかあります（そして多くのJSLこれを効率的にするためにスクリプトを書くことができます）...しかし、これは本当にあなたが望むものですか？ チャートを使用して、サンプリング計画を分析し、提起した質問に答えます。 次に、サンプリング計画を変更して繰り返します。
「したがって、最初に合理的な理論に基づいてデータを合理的なサブグループに分割することに成功したエンジニアは、長期的には本質的に優れています。 。 。」
シューハート
