Bonjour, tout le monde.
Mon nom est Kemp.
Viens depuis Taïwan.
je travail dans un premier Matériel pour mondial continuer amélioration.
Et autre auteur est Wayne aussi depuis Taïwan.
Il travaille dans Prime Material pour client qualité ingénieur.
Aujourd'hui nous volonté présent comment à utiliser Plateforme SIPOC JMP
à combat la mesure système les erreurs
tout au long de votre achat.
Le projet est la mesure erreurs système entre fournisseur UN et fournisseur B.
je volonté aller à travers pour le deux
sujet.
Pour le introduction et fournisseur A la mesure système.
Puis Wayne nous volonté aller à travers le suivant deux les sujets.
Pour le présentations,
je volonté aller à travers le arrière-plan, SIPOC et analyse du périmètre et du périmètre,
corrélations du MSA CTQ.
Fournisseur UN la mesure système,
nous volonté couverture le Excel Xbar-R et Méthode croisée JMP ANOVA.
Jauge R&R
critères sur le ratio P/T et P/TV,
graphique de variabilité et tracés moyens de jauge R&R,
Mauvaise vérification de la jauge R&R.
Fournisseur B la mesure processus,
nous volonté couverture schéma CE,
Ajuster la plateforme de contingence Y by X.
Un simple test t et puissance d'échantillonnage,
Jauge R&R.
Le final conclusion volonté être montrer
CPS contrôle graphique pour Jauge R&R, et un résumé de analyse.
Le reste est le enseignements à retenir du JMP.
Premier sujet nous volonté aller à travers pour le présentations.
Le projet était basé sur le problème déclaration.
Nous comprendre le COV.
Le but de ce projet est
le fournisseur A et le fournisseur B ont mesuré les mêmes pièces.
Fournisseur B a a obtenu un beaucoup pire résultat
de façon inattendue que résultats de le fournisseur A.
Client a demandé à trouver dehors le écart
et valider le système de mesure des fournisseurs A et B.
Alors nous aller à pour le SIPOC à comprendre notre CTQ.
Ils sont trois CTQ, nous trouver dehors.
C T T1,
standardiser le fournisseur B des mesures,
lequel nous besoin rencontrer pour à le certain critère,
résolution besoin à être moins que dix %.
C T T2, vérifier les écarts entre le fournisseur A et le fournisseur B.
Donc nous besoin à rencontrer... Le le biais doit être nul.
CTQ3, fournisseur Jauge B R&R
lequel nous besoin à répondre aux critères du ratio CTQ moins que 30 %.
Ce est le SIPOC structure.
Nous commencer avec le voix du client
et retour à le sortir CTQ, lequel Bien trouver dehors.
UN et retour à le processus articles,
tous processus, ils sont liés le la mesure système.
Avec ces quatre séquences, États pour étalonnage à opération.
Et le étalonnages de la jauge à broches.
Alors échantillon pour le diffuseur, trou la mesure.
Enfin, débattez des hypothèses de la même manière que le fichier Excel PQP.
Comme toi peut voir,
ce est tous à propos le MSA.
Sur le suivant glisser, nous volonté aller dans image
de le relation à propos le SIPOC et le VOP et le COV client.
Il y a deux la mesure sortir pour le fournisseur UN et le fournisseur B.
Dans notre but s besoin à mesure notre la mesure système,
besoin du fournisseur A et du fournisseur B à être le même.
Sur le la mesure processus variation, là sont deux les pièces.
Un est le précision, la autre un, le position.
Pour le précision, est exigible pour le biais
linéarité.
Et la solution pour que,
la stabilité est pas dans notre portée.
Pour ces trois est indiquer pour notre CTQ1 et le CTQ2.
Pour le CTQ3 I sou mis pour le
précision problème pour la répétabilité et la reproductibilité.
Nous volonté aller à travers le deuxième sujet, fournisseur UN la mesure système.
Dans notre Jauge R& erreurs R,
nous utiliser le a continué données,
franchi chemin
et ne le faites pas formulaire
pour deux meilleur.
Quoi est le Xbar-R méthode?
Et sinon, Méthode ANOVA ?
Dans Xbar-R, la méthode concerne le fichier Excel PQP.
Ils avoir deux désavantage,
le Premier, il pourrait pas détecter les pièces- à- opérateur interaction.
Deuxième,
il est fait avec le Jauge R&R, avec le normale distribution.
Donc toi volonté être impact par n'importe lequel valeur aberrante.
Aussi, est pas bien pour le échantillon données est plus que cinq données points.
Dans Méthode ANOVA,
il pas seulement peut détecter pièces à l'opérateur interaction,
mais aussi utiliser standard déviation directement .
Donc il je n'ai pas besoin à être considéré pour le normale distributions.
Dans notre projeter l'interaction est haut
alors w e doit besoin à être utiliser le ANOVA méthode pour notre Jauge R&R analyse.
D'abord, nous choisi le faible données fonds pour un PQP déposer.
Ils utiliser le dix données points
pour
le étude.
En réalité est pas bien pour plus que cinq données indiquer,
Barre X analyse, comme je mentionné pour ce glisser.
De toute façon,
nous toujours utiliser le même données dans ANOVA JMP comme Bien .
Le premier PQP quelque part n'est pas un fichier
est seulement juste inutile erreurs de fichiers.
Oui ou dire nous là sont deux rapport pour Jauge R&R,
P/TV est 24 %,
est mesuré [inaudible 00:06:52].
P/T est 9 %, lequel est joli bien.
Quoi est le différence entre P/TV et P/T ?
W e devrait savoir là sont trois variantes.
Un, équipement variantes, lequel est appelé répétabilité.
Un autre est le opérateur variation, lequel est appelé le reproductibilité.
Le dernier un est le partie variantes,
lequel dépendre sur simple séances.
Maintenant,
P/ la télé définition est
P. est le processus
égal à VE
plus AV.
Et la télévision est une variance totale égale à EV plus AV plus PV.
Là volonté être un risque quand jauge échantillon gamme sera hautement impact par
P/TV rapport résultat.
Dans P/T définitions,
P. est tolérance est Spécifications des pièces.R. ange.
Quand spécification est Bien défini, P/T rapport est notre préféré à MSA
pour faire le succès de Gauge R&R critères.
Pour le deuxième [inaudible 00:08:13]
Je suis Désolé.
Pour le deuxième [inaudible 00:08:17] JMP a pas de Xbar-R les erreurs,
seulement ANOVA.
Là sont deux modèle.
Un est le Effet principal modèle, et autre un est franchi modèle.
Principal modèle d'effet a Non composant pièces-opérateur.
Volonté être la plupart attribué à répétabilité et est causé par machine problèmes.
Sur le autre main,
franchi modèle peut correctement dériver
le pièces à l'opérateur interaction composant,
lequel volonté dire nous là est le problème arriver sur le Jauge R&R,
sur le processus problèmes.
Nous préférer choisir le croisé modèle plutôt que le modèle d’effet principal.
Sur le Tableau de variabilité R&R de la jauge,
sur le côté gauche du graphique
moyenne de mesure.
Ici nous besoin à être voir est là 50 %,
de indiquer, est dehors de le contrôler peut-être.
Il indique le cas est capable
détecter le [inaudible 00:09:32] .
Notre cas est un 100 % dehors de le contrôle, lequel est bien.
Dans le standard déviation graphique,
sur le opérateur B, sur le parties A a répétabilité problèmes.
Là sont 25 % de le données est sur le zéro ,
lequel indiquer la mesure résultat est pas réalisable.
Sur la jauge R&R, tracé moyen pour le la mesure opérateur.
Nous peut voir pour l'opérateur C, est
plus haut que opérateur A et B
sur mesure par parties.
Vous pouvez voir les données est en haut et vers le bas,
cela indique un grand différent entre les pièces.
Aussi, le échantillon gamme est 1.2 égal à 20 % de la plage de tolérance ,
lequel est aussi petit,
ce qui entraîne une augmentation P/T rapport.
Le dernier un est le les pièces- à- opérateur interactions.
Sur le les pièces 7 à A,
là est le franchi doubler entre opérateur de pièces B
avec le opérateur A et C.
Cela indique une interaction entre expert et le partie.
Nous enfin en allant à le dernier partie de le Jauge R&R.
Le tapez un et tapez deux erreur.
Le tapez une erreur
est souvent rejeté alpha risque.
Peut-être dans fabricant côté les pièces [inaudible 00:11:04] est bien
mais nous rejetons.
Et sinon,
erreur de type deux
est souvent accepté, bêta risque,
lequel moyens est client côté partie [inaudible 00:11:16] est mauvais.
Mais nous dit,
et ce côté,
nous peut voir il n'y a rien.
Nous peut voir
cet alpha est zéro et le bêta est 39 %.
Si toi sont toujours pas clair ,
nous peut montrer toi le exemple.
Dans fabricant côté, produit 300 les pièces.
Là sont 200 les pièces, est bien les pièces
et le 100 les pièces, est mauvais les pièces.
Si le risque bêta est 39 %,
lequel Bien livrer
39 mauvaises pièces au client site.
Nous conclure 39 % de les parties,
volonté être livré à le client,
lequel est pas acceptable.
Nous besoin à considérer pour la limite des spécifications
pour le ajuster notre offre et le bêta risque.
Dans le données
Jauge R&R échantillons sont tous bien, 100 %.
Et seulement bêta
des risques ont été observés.
Ici sont le Jauge R&R résumé.
Nous recommander le rapport P/T plutôt de le P/TV rapport.
Nous recommander utiliser le JMP méthode croisée
pour attribuer vos erreurs R&R de jauge.
Même P/T est le meilleur,
nous toujours avoir à montre le opérateur à les pièces interaction
le erreur de classification
pour notre les pièces qualité efforts.
D'accord, je fini mon partie.
Donc le suivant deux les pièces
volonté être montrer par Wayne.
Wayne est ton tourner.
Bonjour.
Ce est Wayne Parlant.
Laisser moi dévoiler le dernier deux séances
pour le fournisseur B la mesure processus.
Ce est
C&E diagramme.
Poisson os, à identifier potentiel coût
à travers standard
procédure et le standard
fournisseur B
et fournisseur UN.
Après dernier discussion avec ingénierie,
nous conclure cinq potentiel
bonne cause
à standardiser et valider
le premier élément est épingle
la mesure séquence.
Fournisseur B adapté du plus grand épingle à plus petit épingle par standard procédure.
[inaudible 00:13:59] les deux chemin,
fournisseur UN adopter plus petit à plus grand diversité.
Le deuxième article est prévérification par étalonnage.
Fournisseur B
n'a pas faire le action
par une référence procédure et fournisseur A a fait.
Le troisième
action est un résolution de la jauge à broches.
Fournisseur B utilisé le plus grand Jauge de broche incrément,
50 % dans résolution,
alors que standard et fournisseur UN prendre dix % dans résolution.
Le quatrième élément est si à vérifier le épingle
avant entrer le diffuseur trou ou pas.
Le dernier article à propos le épingle titulaire poids.
Fournisseur B comportement adopté, que standard procédure
et fournisseur UN.
Maintenant nous volonté
faire un par un,
le hypothèse tester et
valide données avec haut score contingence.
Le première hypothèse nous avoir à faire est vérifier
si séquence un est différent depuis séquence deux ou pas.
Séquence un épingle aller depuis plus petit taille à plus grand taille.
Séquence deux est juste sur le contraire, inverse épingle.
Ici est le majeur résultat pour le séquence un et séquence deux.
Allons faire le test du chi carré à voir
la différence entre [inaudible 00:15:25] ou pas .
Dans le tableau de contingence, les résultats montre valeur p moins que 5 %.
Donc nous rejeté un nul hypothèse,
lequel moyens séquence un est plutôt différent depuis séquence deux.
Donc nous doit montre dehors ce clé facteur sur Jauge de broche la mesure.
Le deuxième hypothèse
est le chemin que vous faire prévérification épingle taille par étalonnage outil.
Apprenez votre calibre avant le la mesure.
Ici est le diffuseur, entier taille données.
Le hypothèse est que nous erreur 90 pour 90,6 sans pré-vérification.
Là volonté être 11 zones
devenir Non- aller.
Basé sur tableau de contingence.
Dans test du chi carré, nous rejetons nul hypothèse.
Ce moyens étalonnage avant la mesure est significatif,
important.
Le troisième hypothèse test est à comparer tous le la mesure outil,
20 % résolution
avec nouveau deux ou dix % résolution sur le la mesure variation.
Par en utilisant
le similaire concept,
nous peut savoir pourquoi nous utilisé le plus haut résolution
sur le la mesure.
Pareil sur l'article quatre, tremblement le épingle avant entrer le trou.
Nous utiliser le spécifique 48 des trous
avec et sans tremblement à voir l’effet go/no-go.
Les résultats montrent nul hypothèse est rejeté.
Que moyens tremblement épingle est important sur la mesure.
Cependant,
concernant l'article étau à cinq broches
tous ce poids...
Valeur p du chi carré plus que 5 %,
lequel moyens nous ne peut pas rejeter le nul hypothèse.
Que dire nous il y a Non différence sur le la mesure entre le unité
et cinq fois unité dans poids.
Parce que nous avoir données variées tous de cinq clé la mesure articles au-dessus de.
AMDEC peut plus loin RPN estimé
avant et après le amélioration de notre recommander action.
Basé sur gravité, probabilité et détective.
Pour [inaudible 00:17:55]
Jauge de broche la mesure séquence, gravité est haut parce que le faux aller.
Passé probabilité est aussi haut parce que dis emplacement à trou centre,
W e utiliser le séquence un parce que le haut détecter tivité.
Après nous changement à séquence deux,
le probabilité et détective volonté baisse à le moitié, donc IPA réduit à 54
Comme toi ou peut voir
tous le score sont sous 100 réunion notre prévision.
D'accord,
allons se déplacer sur le CT T2 à propos biais entre fournisseur B et fournisseur UN.
Depuis le AMDEC, nous sont confiant
de la trou d'épingle du diffuseur taille est autour 90 à 90.6.
Cependant, fournisseur A, FA rapport montre tous le trou d'épingle points 96.
Nous prendre distribution signifier test,
le valeur p suggérer le écart entre fournisseur Groupe fournisseur UN
réel standardisé est vraiment quelque chose différent.
Donc nous avoir dernier communiquer avec le fournisseur UN.
Nous conclure le deux potentiel cause.
Un potentiel cause pourrait être quelques trou indiquer 93 quelques sont 90.6.
Dans méthode symbolique actuelle
les pièces
droit dans 24 faux.
Échantillon un
au hasard dans 24 faux.
Est il assez à trouver dehors un plus grand taille?
Donc nous confirmer avec le échantillon taille et pouvoir test.
Le autre possible cause pourrait être le trou agrandi pendant le la mesure.
W e validé par répéter le Jauge de broche la mesure.
Très bien, allons voir le résultat .
Voici l'échantillon taille et pouvoir test résultat.
En exact test binominal,
pouvoir est égal à 99,7,
c'est plus que 90 %.
Dans normale approximation, pouvoir est
97.6.
C'est plus que 90 % comme Bien.
Dans autre mot pour pouvoir, plus que 90 % volonté juste exiger 18 points à majeur.
Donc, actuel stratifié
l'échantillonnage aléatoire est une bonne détective.
Il est un graisse chance que nous ne peut pas attraper 96 dans diamètre
et courant 24 droite par mauvaise.
Dans les pièces faire avoir plus grand trou taille.
Maintenant, après l'écart sur était trouvé
nous plus loin vérifier si notre CTQ3 Guage R&R est qualifié ou non.
F ROM gauche tableau, toi peut voir le trou diamètre était augmenté par 4 % seulement
par rapport à tolérance.
Le résolution est moins que dix %.
Nous pouvons supposer non destructif méthode croisée ,
à qualifier cela la mesure aptitude.
Maintenant,
Bien que le
opérateur- à- les pièces interaction comptes pour 13,6%.
P/T rapport est toujours 18 %,
lequel serait Rencontrez Jauge R&R critères, moins de 30%
Plus tard, nous aller à adresse plus
à propos interaction ici concernant le P/TV rapport.
Sigma et écart également sont haut et ne peut pas
être...
Quantifié parce que le même trou taille sélection
est pas large assez.
Couches pour le référence seulement.
D'accord,
pour notre conclusion
et à propos le CPS contrôle graphique à moniteur le Jauge R&R la stabilité.
Nous utiliser le Levey Jenning graphique
à obtenir le processus long terme sigma pour le calcul du rapport P/V de la jauge R&R.
Phase avant dans fournisseur B,
avec la mesure résolution 50 % montre plus grand sigma
et plus large contrôle limite selon.
Après, dans fournisseur B,
avec la mesure résolution dix %, montre plus petit sigma et étroit contrôle limite.
Il a eu amélioré sur le la mesure précision
pour un commun cause.
Ici est le résumé pour un CT T1
standardisé fournisseur B la mesure avec le résolution moins que dix %.
Seulement une épingle titulaire poids est pas significatif
le autre quatre la mesure article sont tous significatif.
Pour CTQ2 , échantillon taille est bien
et le trou élargissement problème pendant la mesure était trouvé.
Pour le CTQ3 , fournisseur B
fournir c'est qualifié la mesure aptitude
Jauge R&R moins que 30 %.
Où le répétabilité moins que dix %, et
concernant productibilité moins que 20 %.
Pour prendre loin apprentissage, nous utiliser le dernier JMP outil.
Comme C&É diagramme, Ajuster Y par X contingence tableau,
échantillon pouvoir test, distribution signifier test
ANOVA croisée Jauge R&R à standardiser notre Jauge de broche la mesure.
C'est tous à propos le JMP pratiquant.
Remercier toi pour écoute.
