우리는 최근에 Sparks Nevada에 있는 Panasonic의 데이터 과학 팀과 협력하여 자동 상관 데이터를 차트로 작성하는 방법을 포함하는 품질 데모를 진행했습니다.
Panasonic은 연속 제조 라인에서 자기 상관(큰 시차 1 상관)의 대상이 되는 측정값을 가지고 있습니다. 이러한 유형의 데이터 패턴은 표준 프로세스 동작 차트에서 예상되는 것과 일치하지 않으며 제어 한계가 너무 좁아서 많은 잘못된 경보가 발생하는 경향이 있습니다. Panasonic 데이터의 이 문제로 인해 6시그마 팀은 눈이 어두워졌습니다. Dan Lund, 데이터 과학 관리자.
데모에서 시계열 모델( 잔여 차트) 특수 원인 변동의 증거를 확인하기 위해 시계열 예측에 신뢰 대역을 사용합니다. 나는 보여주지 않았지만 신뢰 한계 Rbar/d2(1-r^2)를 확장하기 위해 표본 상관 계수를 사용하라는 Wheeler의 권장 사항을 사용하여 언급했습니다(통계 프로세스 제어의 고급 주제, 12장).
나의 단기 제안:
관리도 작성기에서 Wheeler의 조정된 신뢰 한계를 계산하는 옵션을 포함합니다.
장기 제안:
잔여 실행, 누적합 또는 EWMA 차트를 직접 생성할 플랫폼을 개발하십시오.
비즈니스 사례에 도움이 된다면 Dan Lund에게 다시 전화를 걸어 자동 상관 프로세스 데이터를 올바르게 차트로 작성하는 것이 Panasonic에 가져다주는 이점에 대해 자세히 설명할 수 있다고 확신합니다.
감사 해요!!
lag1 상관 계수를 사용하여 IMR 차트에서 제어 한계를 넓히는 파일 교환에 추가 기능을 업로드했습니다.
자기 상관을 위해 조정된 IMR 차트 제어 한계
이는 자기 상관 관계를 나타내는 프로세스가 있는 Panasonic과 같은 고객에게 단기적으로 효과가 있을 것입니다.
