UCL 값을 사용하여 다양한 결함에 대한 경고 제한 적용안녕 모두
저는 JMP에 비교적 익숙하지 않으며 JMP 자습서 등의 큰 도움을 받아 길을 찾고 있습니다.
우리 부서 내의 다양한 결함에 경보 제한을 적용하는 임무를 받고 있습니다.
그래서 저는 30개 이상의 배치에 걸쳐 가변 데이터를 가지고 있습니다. 저는 Laney P를 사용하여 그래프를 생성하고 UCL의 평균을 표로 작성했으며 이것이 특정 결함 유형에 대한 경고 한계로 적용하는 값입니다. 1년 후에 이 값은 이러한 결함에 대해 수집된 해당 연도 데이터를 기반으로 다시 계산됩니다.
UCL 값 사용에 대한 접근 방식이 올바른가요(내 데이터의 과소 분산을 설명하기 때문)
평균값은 내 경고 한도를 설정하는 데 사용되지 않습니까? 누가 내가 평균을 사용하지 않을 것인지 정확히 설명할 수 있습니까? 우리의 프로세스가 통제 중입니다
데이터 테이블Re: UCL 값을 사용하여 다양한 결함에 대한 경고 제한 적용이것은 방법론적이라기보다는 철학적일 것입니다. 하지만 제 의견은 "제어 한계를 어디에서 설정해야 합니까?"라는 기본 질문의 핵심입니다. 통제 한계의 근본적인 목적으로 돌아가면, 그것은 두 가지 실수를 범할 위험의 경제적 균형을 위한 신호를 제공하는 한계입니다.
1. 실제로 아무 것도 존재하지 않을 때 할당 가능한 원인 변동을 검색합니다.
2. 할당 가능한 원인 변동이 실제로 존재하는 경우 이를 검색하지 않습니다.
위의 핵심 문구는 '...경제적으로 균형...'입니다. 좋은 구식 Shewhart 파생 한계 또는 기타를 사용하여 제어 한계를 계산하는 수학적 알고리즘에는 마법 같은 것이 없습니다. Shewhart는 자신의 프로세스가 다양한 환경에서 실질적으로 '작동'하는 것 같다고 말했습니다. 따라서 경제적 균형 관점에서 한계를 설정한 '어디'를 정당화할 수 있다면 아무도 당신의 한계가 부적절하다고 말할 수 없습니다. 당신의 이야기에서 당신은 그 라인을 따라 생각하는 것처럼 들리지만... 당신과 당신의 프로세스 지식만이 이 경제적 균형 사고를 적절하게 적용할 수 있습니다.
