JMPを使用した製造工場での効果的なSQC?私はオールドスクールであり、SQC は物理的な管理図がプラントのオペレータの手にあるときに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記録します。したがって、変動の原因が把握され、学習から改善を開始できます。
JMP は SQC を電子的に実装することで問題を解決したのでしょうか?私の会社は多くの JMP ライセンスを持っているので、広範な SQC の実装には JMP を使用したいと考えています。
他のRe: JMP を使用した製造工場での効果的な SQC とは?それはより困難ですが、2 つのアプローチが考えられます。
まず、注釈ツールを使用できます。 制御不能な点が表示されたら、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、メモを移動できるため、データ ポイントに「関連付けられていない」ことです。
もう 1 つの方法は、データ テーブルに列を追加してコメントを保持することです。 そのコメント列をラベル列にします。 コメントがデータ ポイントにリンクされ、データと共に保存されるように、好きなように入力できるようになりました。 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、コメントがチャートに表示されます。 コメントのオンとオフを簡単に切り替えることができるという利点もあります。 欠点は、コメントを表示するための余分な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。 正直なところ、このシナリオでどのように機能するかを知るには、この機能についてまだ十分に知りません.
Re: JMP を使用した製造工場での効果的な SQC とは?ありがとう。私の問題は、JMP の点の変化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 とは?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。 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。 管理図は自動的に追加点を表示します。 それはあなたが紙のチャートで行うことではありませんか？
空白のデータ テーブルを用意して、空の管理図を作成することもできます。 ポイントをデータ テーブルに追加するたびに、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 とは?サブグループは有理ですが、n = 1 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、通常の変動と例外的な (ランダムではない) 変動を区別します。その目的は、組織が例外的な変動の原因を文書化して、これらの変動の原因を効果的に排除できるようにすることです。
リアルタイムの紙の管理図のようなデータの視覚化は、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 (上記で概説したように)。JMP で紙のチャート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す。このコミュニティの誰かが JMP でこの問題を解決していない限り、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 とは?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。 制御不能な点に反応することでそれらを使用しています。 あなたは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）。
私が問題を理解した場合、紙に書いてもらうことはできませんが、コンフューザーにデータを入力してもらうことはできますか? データを取得したときにデータを入力するための 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ます。
Re: JMP を使用した製造工場での効果的な SQC とは?何かが足りないのかもしれませんが、現場で紙の管理図 (「作業が完了する場所」を意味する無駄のない用語) が必要で、プロセス変数を処理するのに重要な数があまりないように思われる場合は、ここに私の 3 セントを示します。 :
1. ボード要素の 1 つとして紙の形の管理図を使用して、無駄のない朝市ボードを設定します。 オペレータの 1 人を周期的な間隔で紙海図を作成する担当者にします...JMP データ テーブルに十分な空白の x 軸エントリを用意して、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。 その後、標準作業の一部として、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の手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。さらに良いことに、即時のアクションが必要でない限り、その評価に関する会話をモーニング マーケット ミーティングの一部にします。
2. その後、時間の経過とともに、JMP でデータを定期的に更新できます。 JMP で更新したら...グラフを再印刷します。 朝市掲示板に投稿…1に戻る。
Eastman Kodak Company での在職中、私たちはこの種のことをよく行いました。 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...朝市を運用に統合するなど、朝市で発生する会話に基づいて何が起こるかに関するすべての関連する標準的な作業...そうでなければ、紙チャートの演習は、発生するもう 1 つのことになるだけですが、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 とは?私のニーズは、概念的にははるかに単純です。製造工場を運営するプロセス オペレーターに管理図を渡す必要があります。文書化される非ランダムな変動から全員が学べるように、継続的なデータをリアルタイムで文書化/注釈付けする必要があります。
管理図のタイプは最も単純で、2 点移動範囲です。その単一のデータ ポイントは、4 ～ 8 時間ごとに取得されます。
JMP にこの機能があるとは思えないため、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 とは?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信することです。昔ながらの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、そこから学びます。
今日の人々は、手動で結果を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、モデル駆動型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なだけです...紙の管理図で。オペレーターは手動でデータを入力できます。複雑なデータ接続やスクリプト作成は必要ありません。シューハートの当初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まったく知りません...非ランダムな変化から学び、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 とは?コミュニティへの最初の歓迎。 ここには、さまざまな考えやアイデアを持った、非常に頭の良い人々 (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巻き込む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当初の意図を認識していただければ幸いです。 Shewhart 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、その周波数で変化する係数 (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、選択されたサンプリング周波数での x の変化の影響を捉えるように決定されます。 Y バー (X バー) グラフは、サブグループ内の変動要因 (管理限界) をサブグループ間の変動要因と比較して、どの要因が最大の効果を持っているかを判断します。 これらは監視ツールを意図したものではありませんが、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ものです。 (例えば、特定の時点での影響を容易に確認できる特別な原因)。
2. JMP は、適切な管理図だけでなく、データの優れたグラフィカル分析 (変動性プロットやグラフ ビルダなど) も提供できますが、シューハート管理図は従来の管理図へと階層を下っていきます。
3.「」の意味がわかりませんSQC を電子的に実装する」。 ソフトウェアに自動的にデータをソフトウェアに取り込む方法があります (および多くの 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、合理的な理論に基づいて最初に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より良い状態になります。 . 」
シューハート
Re: JMP を使用した製造工場での効果的な SQC とは?@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や、データの電子的な収集が困難な場合にうまく機能します。 大きな課題は、CQA がいくつかある場合、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ためのソリューションを (特定の状況で) 提供します。 SQC の幅広さを考えると、これ以上のコンテキストがなければ、より良い答えを提供できるかどうかはわかりません。
