Bonjour tout le monde.
Mon nom est Harry Dong.
Je suis le directeur de le Optique Processus Ingénierie Groupe à la magie Saut.
Je suis donc excité à être ici à présent mon sujet:
Usine Rendement Rampe- en haut Approche
à travers P processus Performance Métrique Guidé Amélioration Activités.
Aujourd'hui Je suis en allant à couverture Usine Processus Performance Aperçu,
le Criblage de processus Outil et le Statistique Processus Contrôle
en utilisant Script JMP à automatiser le processus aptitude analyse et le conclusions.
Personnes avoir a été parler à propos processus performance,
S euh comme aptitude la stabilité, mais quoi sont ils?
Essentiellement, processus aptitude est un mesure
de le capacité de le processus à rencontrer le Caractéristiques.
Alors que, le processus la stabilité fait référence à le cohérence de KPI sur temps.
C'est très important à réaliser là est Non inhérent relation
entre processus la stabilité et processus aptitude.
Ainsi c'est les deux extrêmement important aspects de n'importe lequel fabrication processus.
Comme toi peut voir depuis le bas- gauche image.
C'est montrant,
processus peut être les deux capable et écurie entre temps,
ce est un parfait monde.
Essentiellement ton processus est super serré
contre ton inférieur spécification limite,
supérieur spécification limite.
Mais sur le autre côté.
Quand toi commencé voyant instabilité,
quand ton variation est petit,
tu vas toujours être capable à rencontrer le processus Caractéristiques.
Mais sur temps,
toi volonté voir un parcelle de variantes.
Le autre scénarios peut être ton processus est super écurie.
Sur temps toi ne le faites pas voir un parcelle de en haut et des bas,
Mais parce que il pourrait être comme un petit
un trois Sigma, un inférieur spécification limite, supérieur spécification limite,
toi avoir grand variation,
alors tu vas pas être capable à rencontrer ton spécification
contre un haut rendement cible, haut processus aptitude cible.
Le pire cas peut être ton processus est pas capable,
lequel moyens toi avoir grand variation
et sur temps toi aussi voir un parcelle de la stabilité problèmes.
C'est partout,
À travers le entier industrie,
surveillance usine processus en utilisant le processus performance parcelle
devient très utile.
C'est y compris aptitude, la stabilité
dans le combiné métrique.
Comme toi peut voir,
ce est un JMP- généré processus performance parcelle.
Sur le X- axe toi voir le la stabilité indice
et le oui- axe est indiquant le aptitude dans l'ensemble lequel est un Ppk.
Finalement ce est un quatre quadrant parcelle.
Nous vouloir à pousser tout faible la stabilité
et haut processus aptitude lequel est dans le vert zone.
Souvent tu vas voir quelques processus pas capable lequel est sous ce doubler
ou pas écurie, lequel est à travers le verticale doubler montrant dans ce graphique.
Je suis en allant à parler à propos
le Criblage de processus fonction,
JMP fourni.
Ce est un très puissant outil,
si toi sont parler à propos rapidement identifier instable processus
ou quelques incapable processus, entre-temps.
Essentiellement ce est un JMP- généré rapport,
comme toi peut voir,
je avoir 24 processus répertorié dans ce rapport.
Très rapidement toi peut voir la stabilité indice est montrant en haut.
Comment faire toi définir le processus la stabilité?
C'est calculé en utilisant le Au sein de Sigma et Sigma global,
Ce est le rapport en utilisant le Sigma global
divisé par Au sein de Sigma,
Quoi faire ils signifier?
Sigma global généralement traité comme un long terme processus variation
et le Au sein de Sigma traité comme un raccourci processus variation.
Donc JMP a certain règles que toi peut référer à
pour ce calcul.
Mais essentiellement toi peut définir couleur codes.
Comment faire toi voir ton processus écurie?
Toi peut utilisez 1, 1.3, peu importe le nombre toi vouloir,
à couleur code que.
Pour moi, comme toi peut voir,
J'ai un code couleur processus plus grand que 1.7
comme un processus pas être écurie.
Jaune comme un processus est gentil de marginal,
Et le vert zone signification le processus est super écurie.
Ce est récit nous quelques processus peut être écurie mais pas capable,
Parce que toi peut voir le Ppk Cpk sont gentil de faible,
Mais sur le autre côté, toi peut voir un bouquet de processus,
ils étaient pas écurie, mais quelques de eux sont très capable,
Encore, ce est aligné avec quoi je est allé à travers plus tôt.
Essentiellement, utilisant le Criblage de processus outil,
toi peut rapidement identifier le instable processus
comme je marqué dans ce graphique.
Entre-temps, comme toi peut voir dans ce Processus Dépistage outil,
toi peut aussi voir le contrôle graphique alarmes
basé sur le échantillons que le brut données toi mettre dans le rapport.
Nous enfin déployer le contrôle graphique,
appelé statistique processus contrôle graphique,
être capable à moniteur et améliorer processus aptitude.
La stabilité est très important,
Ce est un JMP- généré contrôle graphique,
Toi peut utiliser les fenêtres Planificateur ou JMP En direct
à automatiser ceux graphiques pouvoir tirer le données réel temps.
Entre-temps, toi peut aussi utiliser certain la toile API
à générer le contrôle graphique.
JMP est très utile dans ce cas.
Ça peut envoyer dehors e-mail notification à le groupe,
à individuel ingénieurs.
Entre-temps,
si toi peut connecter nous avec ton interne système ,
je pense c'est en allant à donner toi supplémentaire pouvoir
à être capable à communiquer avec ton outil de processus,
être capable à pause le outil,
mettre il sur prise pour le ingénieurs à réagir à le variantes
soit processus changement ou dehors de contrôle données points.
Processus Aptitude Analyse est un standard,
Essentiellement un peu règles que nous besoin à suivre,
D'abord de tous, toi vouloir à faire bien sûr
ton données ensemble est suivant le normale distribution.
Ce peut être fait en utilisant JMP outil,
je ne le fera pas aller à travers.
Mais sur le autre côté nous réaliser Cpk calcul changements dramatiquement
en raison de le les valeurs aberrantes, en particulier quand échantillon taille est petit.
Le valeurs aberrantes peut être conduit par spécial provoque,
excursions pendant le processus.
Donc ce peut ajouter biais à Processus Aptitude Analyse.
Parfois si toi faire voir quelques les valeurs aberrantes,
toi peut traîner ton Cpk vers le bas,
mais c'est pas représentant à ton standard processus variation.
Appliquer valeur aberrante suppression méthode à retirer valeurs aberrantes.
Bien aide toi obtenir débarrasser de ceux des bruits
à mieux comprendre ton vrai processus aptitude.
Dans le JMP,
Ils offrent différent méthodologie
à retirer valeurs aberrantes.
je ne le fera pas aller à travers chaque de eux, mais ils sont tous très puissant.
Toi peut lire à travers le instructions lequel méthode est le meilleur dans ton cas.
Essentiellement, ils peut être trouvé sous Analyse/S criblage /E explorer Valeurs aberrantes.
Essentiellement, Je suis en allant à montrer le basique méthode nous sont en utilisant
à exclure le extrême valeurs pour notre processus,
lequel est un quantile gamme valeur aberrante suppression.
Essentiellement ce outil nous trouvé est très utile,
Parce que quand toi essayer à tirer le données à travers le base de données,
souvent tu vas trouver quelques valeurs aberrantes.
Quelques données sont très extrême,
toi savoir ils sont les valeurs aberrantes, quelques sont pas comme évident,
Donc essentiellement ce plage des quantiles valeur aberrante méthode
offre toi la flexibilité.
Essentiellement, comme toi peut voir, ce est le distribution de notre processus.
Nous avoir supérieur spécification limite, cible et toi aussi avoir le signifier.
Et suivre ce Boîte Parcelle,
toi peut trouver le 10ème centile valeur,
ou le 90e centile valeur.
Essentiellement le inter-centile gamme
est calculé en utilisant 90e centile moins 10e centile valeur
et ce est défini comme ton inter-centile gamme.
Le inférieur seuil valeur est calculé,
en utilisant le 10e centile valeur
moins trois fois le calculé inter-centile gamme.
Donc ce devient ton faible seuil pour chaque individuel processus.
Sur le autre côté le haut seuil
est défini par 90e centile plus trois fois inter-centile gamme.
Ce devient ton haut seuil.
Essentiellement tous le extrême valeur dehors de ce gamme
volonté être traité comme valeurs aberrantes et ils peut être coloré.
Ils peut être marqué comme manquant .
Ils peut être exclu depuis ton données analyse.
Comme toi peut voir, JMP a fait fournir le la flexibilité.
Comment faire toi définir le inter-centile gamme?
Toi peut faire 0,1, toi peut faire autre valeurs comme nécessaire.
Et aussi le Q valeur,
lequel est ce valeur je Souligné ici,
peut être modifié comme Bien.
Il vraiment en fonction, dépendemment sur comment beaucoup bruit
toi vouloir à obtenir débarrasser de depuis ton données analyse.
UN s toi peut voir,
Ce est un exemple que montrant quelques valeur est être coloré
et aussi être modifié à manquant valeur,
donc ils volonté être exclu depuis le données analyse.
Ce est un rapide manifestation à montrer toi comment le valeur aberrante
est en allant à impact ton Cpk calcul.
Comme toi peut voir, Cpk valeur restes égal ou mieux
poste valeur aberrante suppression.
Il vraiment dépend sur ton échantillon taille.
Parfois si ton échantillon taille est petit, le changement peut être plus spectaculaire.
Mais dans mon cas, je croire mon échantillon taille est assez grand.
Ce est pourquoi ils sont pas montrant très grand différences.
Ouais, le quantile gamme o les utilitaires
paramètres peut être à l'écoute si nécessaire comme je mentionné plus tôt.
Autre des choses je vouloir à souligner dans ce page,
c'est le processus aptitude boîte parcelle.
Nous chiffre dehors ce est très utile outil
parce que toi peut être surveillance beaucoup processus paramètres.
Donc être capable à mettre eux ensemble
à visualiser comment serré ils sont, lequel direction ils sont déplacement
et comment beaucoup variation est être dénombré
à calculer notre processus aptitude.
Processus la stabilité est très utile,
comme toi peut voir.
Ils utiliser un standardiser m pec limite à être capable à combiner tout ensemble.
C'est super utile pour données visualisation.
je vouloir à rapidement montrer toi,
avant et après nous automatiser le processus performance analyse.
À le début équipe sont pas en utilisant
le JMP script à automatiser ce processus,
comme toi peut voir.
Nous avoir à collecter le qualité données par individuel processus les propriétaires par module,
donc les données, parfois, devient pas standard.
Ils utiliser différent formats
et alors ils souvent faire manuel valeur aberrante suppression
et alors ils avoir à saisir tous le données ensemble
à être capable à fusionner eux.
C'est aussi un manuel processus, très fastidieux.
Après que ils avoir à faire le manuel processus performance
parce que le variation ils voir à travers différent personnes,
différent format et alors générer rapport.
Ils ont à finalement répéter tout ils a fait
sur comme hebdomadaire base, mensuel base ou par Construction PEQ.
Mais sur le autre côté pour le automatique processus couler,
essentiellement le qualité données peut être interrogé tous dans un étape.
Tous le brut données, tous le spécification données
peut être mettre depuis le base de données
en utilisant le SQL JMP les scripts,
De cours nous appliquer standard valeur aberrante suppression méthodologie à travers tous le données
et alors tous le tri, diviser, spécification affectation,
tous le différent visualisation
peut être fait automatiquement.
Standard rapport volonté être généré.
Alors, quand nous sont parler à propos sur temps
ou par PEQ résumé ,
toi peut simplement modifier ton requête SQL filtre à mise à jour le données
et sur haut de que, toi avoir essentiellement tous le brut données.
Toi peut appliquer locale données filtre.
Toi peut ajouter supplémentaire les fonctions à faire ton filtre données analyse facile.
Essentiellement, nous chiffre dehors manuel processus
est très temps consommant,
le retour est lent et c'est pas très efficace concernant
le rendement amélioration.
Sur le autre côté,
nous chiffre dehors le automatique script processus en utilisant JMP.
N'importe qui peut effectuer ce compliqué processus performance analyse dans minutes.
Quelques points forts Je veux à partager pour le processus aptitude analyse.
Comme toi peut voir,
je ne l'ai pas fait inclure le JMP requête portion.
Mais en gros, je mettre différent processus nom,
différent test étiquette,
tous le brut données dans le JMP tableau
et après que nous chiffre dehors à diviser ce d à tableau
parce que tableau vient dans tout combiné
processus, partie IDENTIFIANT, processus temps, test étiquette.
Donc nous avoir à finalement diviser le données tableau
à être capable à effectuer ce processus aptitude analyse,
le boîte parcelles ou le Cpk Ppk analyse.
Donc très utile fonction pour JMP est après nous diviser, groupe eux.
Donc nous avoir quelques manquant valeur parce que nous trier les données par données temps.
Quelques processus partir vide mais JMP est intelligent assez
pas compte ceux manquant valeur
dans le aptitude analyse
lequel est très utile,
Donc je faire vouloir à mention que.
S'il te plaît ne le faites pas oublier à trier ton données par date temps
parce que c'est super important
parce que parfois le Cpk Ppk calcul
est vraiment en fonction, dépendemment sur le processus séquençage.
Si toi sont pas tri le données par date heure,
alors le résultats peut être biaisé,
Donc nous fait quelques erreur plus tôt, chiffre dehors ce est utile conseil.
Le autre un est automatique valeur aberrante suppression
en utilisant plage des quantiles valeur aberrante.
Comme toi peut tu vois, b asiquement, très simple processus.
Toi obtenir tous le colonne des noms
en utilisant ce scripting.
Condition peut être numérique, continu
et alors toi commencer au lancement
le valeur aberrante de l'intervalle des quantiles plate-forme
essentiellement attribuer eux dans le rapport et alors aller à travers le rapport.
Utiliser ce pour boucle fonction
à être capable à exclure tous le valeurs aberrantes identifié,
Ce peut être répété comme nécessaire .
Alors toi peut aussi lancement le processus aptitude analyse.
Si toi ne le faites pas savoir comment à faire il, toi peut essentiellement manuellement faire il
et alors saisir le code depuis le enregistrer,
Ce est un nouveau fonction JMP fourni lequel nous chiffre dehors est super utile.
Quelque chose je vouloir à souligner ici est le spécification limite affectation,
Ce est un super puissant, très utile.
Essentiellement toi peut attribuer spécification pour plusieurs processus variables,
en utilisant un autre données tableau
c'est généré en utilisant t il SQL requête comme Bien.
Conclusions.
en cours d'analyse processus performance données
en utilisant JMP est super critique à conduire le rendement amélioration
dans moderne des usines,
en particulier avec beaucoup processus et méthodologie piles
à assurer en bonne santé production lignes et livrer haut qualité des produits.
Analyse de performance données y compris long terme, court terme processus aptitude,
la stabilité et statistique processus contrôle
est particulièrement utile quand surveillance
des centaines de processus KPI.
Pendant le production rampe en haut phase.
Identifier le processus de la plupart préoccupation est très difficile
et en utilisant JMP script et qualité données analyse plates-formes ,
notre Oculaires usine mis en œuvre un automatique processeur
lequel peut tirer, analyser, visualiser, corrélatif, prédire et vérifier
usine rendement amélioration basé sur un variété de performance matrice.
Oculaire de Magic Leap Usine,
nous démontré plus grand que 90% RTY, lequel comprend des centaines de processus KPI.
Finalement, toi avoir à multiplier eux ensemble
à obtenir ce RTY nombre, Non débit rendement.
Nous étaient capable à démontrer plus grand que 90%e RTY
six mois devant de notre suivant génération produit lancement,
conduit par continu processus amélioration activités,
guidé par automatique processus performance analyse,
en utilisant JMP les scripts, et qualité plate-forme outils.
Et remercier toi pour ton temps.
