어떤 관리 차트를 사용할 것인가?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />오늘 커뮤니티에 가입하여 관리도에 대한 질문이 있습니다. 1분에 한 번 측정한 120개의 측정값으로 구성된 데이터를 수집하고 있습니다. 내 목표는 측정값 사이의 변화(1과 2, 2와 3 등)를 이해하는 것이며 각 시간(12:01의 경우 120개의 측정, 12:02의 경우 120개의 측정, 12:03 등 120 측정). 내가 이해하려고 하는 것과 데이터가 수집되는 방식에 따라 어떤 관리도를 사용하는 것이 가장 좋을까요? 이에 대한 몇 가지 토론을 검색해 보았지만 내 데이터가 연속적인지 아니면 실제로 하위 그룹으로 나누어져 있는지 여전히 혼란스러웠습니다.
Re: 어떤 관리 차트를 사용해야 합니까?팁 감사합니다, 스티브.
나는 분명히 Dr. Wheeler와 관리도에서 Quality Digest의 아카이브를 검색할 것입니다.
그리고 그렇게 함으로써 Control Chart Builder가 Dr. Wheeler의 방법과 생각에 의해 어떻게 영향을 받는지 이해하기를 희망합니다. JMP®의 2세대 품질 도구를 사용한 통합 프로세스 개선 접근 방식 3개월 전에 게시됨.
매우 감사.
- Randy, JMP 초보자
Re: 어떤 관리 차트를 사용해야 합니까?랜돌프,
적절한 합리적인 하위 그룹을 사용하면 시간의 약 95%에서 개인/이동 범위 차트를 효과적으로 활용할 수 있습니다.대부분의 다른 유형의 차트는 효과적이기 위해 데이터의 특정 분포를 가정/요구합니다.예를 들어, C 관리도에는 포아송 분포가 필요합니다.Donald Wheeler 박사는 이 주제에 관해 많은 책을 출판했는데 읽어보길 권합니다.이 중 대부분은 QualityDigest.com에서 찾을 수 있습니다. 사이트에서 Wheeler의 콘텐츠를 검색하십시오.
친애하는,
스티브
Re: 어떤 관리 차트를 사용해야 합니까?안녕하세요 여러분.
에서 수집한 내용입니다. 제어 차트 유형 문서 .
* 문서에 기반한 관리도 프로세스에 대한 나의 이해가 틀릴 수 있으므로 수정하십시오.
- Randy, JMP 초보자
Re: 어떤 관리 차트를 사용해야 합니까?"야" - 나는 아무것도 싫어하지 않습니다.6시그마가 무엇이고 무엇이 아닌지 알고 있을 뿐입니다.저는 오하이오에 있는 대형 제지 공장에서 기술 이사로 일하면서 6-시그마 프로그램을 담당했습니다.공장에는 6개의 "인증된" 검은색 벨트가 있었습니다.여섯 명 중 단 한 명만이 그녀가 무엇을 하고 있는지 알 수 있었습니다.그 결과 그녀는 결국 큰 화학 회사에 아주 좋은 일자리를 얻었습니다.다음은 내가 다른 "검은 띠" 중 한 명과 한 번 나눈 대화의 일부입니다.나: "그래서, p-값이 실제로 나에게 무엇을 말해주고 있습니까?""검은 띠": 잘 모르겠지만, 결과가 실제가 되려면 0.05 미만이어야 합니다."진짜?장난해?6시그마는 실제로 업계에 새로운 것을 가져오지 않습니다. 이것은 따라야 할 "레시피"(DMAIC)와 함께 오랫동안 주변에 있었던 방법론의 도구 상자입니다.근본적으로 잘못된 것은 아니지만, 자신이 하는 일을 정말로 이해하지 못하는 로봇 레시피 추종자에 불과한 소위 "블랙 벨트"를 만들어내는 회사가 너무 많습니다.레시피에 맞지 않는 것은 모두 잃어버리게 됩니다. 사실, 무역 저널에서 3주만에 인증을 약속하는 광고를 본 적이 있습니다!즉, 나는 또한 블랙 벨트(Master BB's 포함) 인증을 받은 매우 재능 있는 사람들을 알고 있습니다. 그러나 그들의 진정한 전문 지식은 6시그마 교육이 아니라 수년간의 통계 연구와 실습에서 나온 것입니다.
Re: 어떤 관리 차트를 사용해야 합니까?녀석!왜 L6을 싫어해야 합니까?커뮤니티에서 친근하게 유지합시다.
나도 여기에서 신경이 곤두서 있는 것 같다... 내가 Wheeler의 작품을 좋아한다고 말하자. 나는 그의 텍스트 중 4개를 가지고 있으며 그것들에서 광범위하게 그립니다. 당신이 L6S를 언급했기 때문에 나는 또한 우리의 트레이너가 우리의 SPC 훈련을 위해 그의 작품에서 광범위하게 가져온 것을 언급해야 합니다.그러나 이 문제에 대한 내 생각의 대부분은 내 BB 인증보다 몇 년 앞서 있었습니다.또한 내 업계 편견이 내 요점을 이해하기 어렵게 만들었을 수도 있다고 생각합니다.
내 개인적인 편견은 내 데이터를 런 차트에 덤프하고 일부 제한을 계산하면 세상이 돌아가는 것을 멈추지는 않지만 분산 및 변동성 차트의 구성 요소가 데이터에서 내리는 모든 결정을 지원하는지 절대적으로 확인해야 한다는 것입니다. .런 차트를 생성하는 것보다 더 많은 비용이 들지 않습니다.이는 주로 반도체 제조의 경우, 특히 최신 기술 노드에서 관심 신호에 비해 측정 오류가 무시할 수 있다는 가정을 할 수 없기 때문입니다.따라서 게이지 및 MSA 연구의 온전성 검사를 수행하는 것이 업계 모범 사례입니다.
게이지 연구 및 CoV 분석(특히 JMP 플랫폼의 일부인 그래픽)은 동질성의 지점을 결정하고 데이터의 상관 관계를 식별하는 데에도 유용합니다.이 두 번째 요점은 제조 공정의 일부 물리학으로 인해 반도체에 매우 심각한 문제입니다.합리적인 하위 그룹이 올바르게 선택되지 않으면 좋은 SPC에 필요한 일부 가정이 유효하지 않기 때문에 이 스레드의 귀하와 다른 사람들이 충분히 명확하게 밝혔기 때문에 이러한 점은 매우 중요합니다.따라서 invtanofmark가 다른 것보다 하나를 선호해야 한다고 말하는 대신 invtanofmark는 서로 보완적이라는 점에서 서로 없이는 서로를 보지 말아야 한다고 제안합니다.내 워크플로에서 먼저 게이지와 CoV를 수행하여 합리적인 하위 그룹 크기가 어디에 있는지 확인하여 제어 차트가 바로 이해되고 다시 돌아가 조정할 필요가 없도록 합니다. 여러 항목을 관리할 때 1초마다 천 개의 계측 SPC 차트가 저장됩니다!
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?남자 이름,
공정이 관리 상태에 있는지 이해하는 유일한 방법은 먼저 관리도를 구성하는 것입니다!!!귀하의 진술은 관리도를 사용하기 전에 프로세스가 제어되어야 한다는 오래된 신화를 따르는 것 같습니다.실제 질문: 프로세스가 균질합니까?대답할 수 있는 유일한 방법은 적절하게 구성된 관리도에서 시작하는 것입니다.시간 순서 데이터를 사용할 수 있는 거의 모든 연구는 다른 작업을 수행하기 전에 관리도에서 시작해야 합니다.나는 이 아이디어가 "식스 시그마"에 직면해 있다는 것을 알고 있지만, "식시그마"의 실패는 다른 시간 동안 또 다른 주제입니다.내가 여기서 말하는 것을 더 이해하려면 Donald Wheeler와 Davis Balestracci의 작업을 참조하십시오.둘 다 인터넷(특히 www.qualitydigest.com)에 훌륭한 정보를 많이 게시했습니다.
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?공정이 관리 상태에 있는지 확실하지 않은 경우 먼저 변동성 연구를 수행하는 것이 좋습니다.이를 통해 변동성의 모든 원인을 살펴보고 SPC의 효과적인 구현에 필요한 가정이 충족되는지 확인할 수 있습니다.이 연구는 분석 > 품질 및 프로세스 > 변동성/속성 게이지 차트에서 찾을 수 있습니다.SPC 구현에서 "스위치를 던지기" 전에 다른 유용한 분석 중에서 분산 분석의 구성 요소를 수행할 수 있습니다.
최고,
중
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?돌이켜보면 말 앞에 수레가 있는 것 같아요. 사용할 관리도를 결정하려는 나의 원래 목표는 실제로 프로세스가 관리되고 있는지 확인하는 것입니다. 그 이유는 우리 프로세스가 고객 사양을 일관되게 충족할 수 있는지 확인하기 위해 프로세스 능력 연구를 완료하고 싶기 때문입니다.이제 120번의 측정을 통해서도 측정값 사이에 편차가 있음을 알 수 있습니다. 이 120개의 측정값은 단일 값으로 평균화되며 이 값은 조정을 수행하는 데 사용됩니다. 프로세스는 실제로 시트 전체의 개별 측정값 간의 변동을 기반으로 제어되는 것이 아니라 120개 측정의 평균을 기반으로 합니다. 그러나 프로세스를 개선하려면 측정 간의 변동을 줄여야 합니다....다음을 통해 프로세스가 정확합니다:
1) 먼저 Xbar-R 차트를 그려서 관리 한계를 벗어난 하위 그룹의 측정값이 있는지 확인합니다(30분 동안 매분마다 취한 데이터 사용).
2) 관리 상한 및 하한 밖에 있는 하위 그룹의 경우 IM-R 차트를 사용하여 특수 원인 변동을 찾습니다.
이것이 합리적으로 들립니까?
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?좋아, 나는 차트에 대해 이해하기 시작했다고 생각합니다. 또한 Thomas Pyzdek의 관리도 개념에 대한 내용도 읽었습니다. Thomas에 따르면 IM-R 차트는 실제로 한 번만 측정하는 경우에 사용됩니다. 따라서 Box 1의 판독값 간의 변화를 보고 싶다면 IM-R 차트를 사용하여 시간 경과에 따른 측정값을 비교할 수 있습니다. 대신에 측정이 교차 방향에서 어떻게 달라지는지 실제로 보고 싶습니다(시트에 대해 18", 시트에 대해 20" 등). 이 경우 상자 위치(1-120)를 하위 그룹으로 사용한 다음 각 그룹에서 볼 수 있는 데이터로 6-10개의 임의 샘플 시간을 사용할 것입니다. 일반 숫자로 100개 그룹을 선택했습니까? 아니면 이에 도달하기 위해 특정 계산을 수행했습니까?
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?그룹을 정의하는 방법은 감지하려는 대상에 따라 크게 달라집니다.
- 일관되게 다른(항상 더 두껍거나 항상 더 어두운) 시트 스트립이 있다고 의심되는 경우(예: 200" 시트에서 18"에서 20"), XBar 및 R 차트를 사용하는 것이 현명합니다. 그룹으로 샘플링 위치. 100개의 그룹/100개의 위치가 있고 그룹 10은 XBar 차트에서 통제 불능으로 표시됩니다.
- 더 다양한 시트 스트립(두께 또는 색상이 너무 다양함)이 의심되는 경우(예: 200인치 시트에서 18"에서 20") XBar 및 R 차트를 사용하는 것이 현명합니다. 그룹으로 샘플링 위치. 100개의 그룹/100개의 위치가 있고 그룹 10은 범위 차트에서 통제 불능으로 표시됩니다.
- 그룹이 Minute인 XBar 및 R 차트는 롤이 시간 경과에 따라 변경되는지 알려줍니다(내가 올바르게 이해했다면 관심 대상이 아님).
- 그룹이 있으므로 개인 범위 차트 또는 실행 차트가 첫 번째 선택이 아닙니다.
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?네, 이것은 평량, 수분 함량, 광학적 특성 등과 같은 특성을 측정하는 제지 산업의 스캐너와 정확히 동일합니다. 기계 방향.이것이 순전히 통계적으로 처리하기 어렵게 만드는 반면, 데이터의 기본 구조를 파악하고 프로세스가 수행하는 작업을 배우기 위해 이러한 문제 중 일부를 우회할 수 있음을 발견했습니다.Wheeler 박사가 자주 말하듯이 "컴퓨팅이 콘텐츠를 이기는 것"을 허용하지 마십시오.스캐너로 연구를 수행하는 가장 좋은 방법은 웹의 다른 "레인"에서 스캐너를 "단일 포인트 모드"로 설정하여 레인(즉, 프로필)을 비교할 수 있도록 하는 것입니다.종이에서 우리는 종이 롤을 만들고 각 롤의 끝에서 스캐너 데이터가 요약되어 교차 기계 및 기계 방향 구성 요소로 나뉩니다.이러한 요약은 종종 그 자체로 유용합니다.
다시 한 번, 저에게 이메일을 보내주시거나 제가 도움이 된다면 전화로 상담해 드리겠습니다.이런 포럼에서 논의해야 할 모든 것을 표현하는 것은 어렵습니다.
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?스무어,
예, 귀하가 설명하는 첫 번째 상황입니다. 시트가 스캐너를 통과할 때 스캐너가 시트를 가로질러 앞뒤로 움직입니다. 나는 최근에 스캐너의 원시 데이터가 실제로 600포인트를 측정하고 120포인트가 600포인트의 평균이라는 것을 알게 되었습니다. 또한 원시 데이터에 액세스할 수 없으며 120개 포인트만 검사할 수 있습니다. 개별 측정값 대신 평균값을 처리하는 경우 다른 기준이 있습니까? 샘플 포인트가 실제로 어떻게 보이는지 보여주는 그림을 첨부했습니다. 이것은 꽤 조잡한 그림이지만 측정 포인트가 시트에 "착륙"하는 방법을 설명하고 싶었습니다.
Re: 어떤 관리 차트를 사용해야 합니까?smoore2: 정규성 및 관리도 사용과 관련하여 귀하가 제기한 문제를 잘 알고 있습니다. 정규성에 대한 내 의견은 분포의 모양이 매우 중요해지는 공정 능력 분석을 둘러싼 문제에 대한 원본 포스터의 질문과 관련이 있습니다.
Re: 어떤 관리 차트를 사용해야 합니까?베드로,
개인 및/또는 하위 그룹에 대한 X-mR 또는 I-mR 차트와 같은 프로세스 행동 차트를 사용하기 위해 데이터의 정규성이 요구되거나 가정되지 않습니다.이것은 컨트롤 차트에 관한 위대한 신화 중 하나입니다.이것은 Shewhart의 독창적인 작업(Shewhart가 관리도를 발명함)이나 Dr. Donald Wheeler가 작성한 많은 기사에서 찾을 수 있습니다.W. Edwards Deming도 이 주제에 대해 할 말이 많았습니다.
즉, 일부 속성 제어 차트에는 특정 분포가 필요합니다. 개수에 대한 NP-차트와 비율에 대한 P-차트에는 이항 분포가 필요합니다.개수에 대한 C 관리도 및 비율에 대한 U 관리도에는 포아송 분포가 필요합니다.
Shewhart 박사의 말을 빌리자면 "정규 분포는 통계적 통제를 받는 과정의 전제 조건도 아니고 결과도 아닙니다."나는 30년 이상 통계 도구를 사용하면서 이것을 여러 번 확인했습니다.
"정규 분포?한 번도 본 적이 없어요." - W. Edwards Deming (1991년 5월 신시내티 4일 세미나, 내가 참석)
Re: 어떤 관리 차트를 사용해야 합니까?시트가 장비를 통과할 때 시트를 가로질러 앞뒤로 움직이는 스캐너가 있습니까? 아니면 시트 전체에서 동시에 120개 지점을 측정하고 있습니까?전자의 경우 스캐너를 중지하고 시트의 한 곳을 여러 번 테스트할 수 있습니까?이런 종류의 정보는 내가 할 수 있는 최선의 방법으로 당신을 도울 수 있기 위해 필요합니다.
Re: 어떤 관리 차트를 사용해야 합니까?공정 능력을 평가하기 전에 관리도를 통해 공정 안정성을 보장(또는 최소한 가정?)하고 싶을 것입니다. 그런 다음 개별 관측치의 정규성을 확인합니다...JMP는 선택된 비정규 분포 형태에 대한 공정 능력 지수를 계산할 수 있으므로 필요한 경우 적절한 비정규 분포를 확인해야 합니다.
Re: 어떤 관리 차트를 사용해야 합니까?무작위 샘플을 사용하자는 제안은 그렇게 하는 것이 좋을 것 같습니다. 나는 스캔이 시트 전체의 120개 지점에서 측정되지만; 작업자에게 표시되는 출력 숫자는 실제로 스캔의 평균 값입니다(한 시간 간격에서 모든 120개 측정에 대해). 그러나 우려되는 점은 포인트 간의 편차입니다. 시트의 한쪽 가장자리에서 측정값이 55라고 가정하면 다음 측정값이 55.5 또는 56이면 문제가 되지 않습니다. 그러나 측정값이 55에서 68로 점프하면 문제가 됩니다. 시트 가장자리의 한쪽 끝에서 55로 시작하여 반대쪽 끝에서 70으로 끝나는 것도 허용됩니다. 측정값 사이에 55, 56, 57, 57.5 등과 같이 약간의 변화가 있는 한.
또한 현재 프로세스가 고객 사양 수준을 유지하는 데 얼마나 효과적인지 확인하기 위해 능력 분석을 완료하고 싶습니다. 이러한 종류의 데이터를 공정 능력 분석에 사용할 때 주의해야 할 문제가 있습니까?
Re: 어떤 관리 차트를 사용해야 합니까?하위 그룹화는 배치 프로세스 동작에 대해 ' 불가지론적'이라고 부를 것입니다...실제 지침이 배치 간 차이를 실제 프로세스 모니터링 정보 및 의사 결정 접근 방식의 KEY로 취급하지 않는 한. 합리적인 하위 그룹화(하위 그룹의 크기 및 하위 그룹 생성 빈도)는 하위 그룹 내 공통 원인 변동의 크기에 대한 최상의 추정치를 얻고 하위 그룹 간에 할당 가능한 원인 변동의 존재를 감지할 확률을 최대화하기 위한 샘플링 전략입니다. 귀하의 실제 요구에 적시에. 그게 다야... 더도 말고 덜도 말고.
JMP 샘플 크기 및 전력 도구를 사용하는 것은 일반적으로 프로세스 모니터링이 아닌 통계적 추론과 연관됩니다...귀하의 문제가 프로세스 모니터링이 아닌 통계적 추론 중 하나가 아닌 한 전통적인 샘플 크기 및 검정력 방법을 사용하지 않을 것입니다.
이제 이것을 말했지만... 문헌은 공정 모니터링을 위한 샘플링 전략을 수립하기 위한 계획으로 가득 차 있습니다. 포함해야 할 요소는 ARL(평균 실행 기간), 알파 및 베타 위험, 감지할 차이점 및 샘플링 방식(거의 항상 주로 예산 문제의 영향을 받습니다!)과 같은 것입니다. 궁극적으로 이러한 계획은 일반적으로 시뮬레이션 방법을 사용하여 다양한 시나리오를 비교하고 대조합니다. 이러한 방법은 이와 같은 온라인 포럼을 통해 탐색하기가 매우 복잡합니다.
공정 모니터링을 위한 샘플링 전략을 수립하기 위한 모든 방법 또는 워크플로에 맞는 크기는 없습니다. 내 내면의 Shewhart를 전달하기 위해 그는 다음과 같이 말했을 것입니다. "우리는 달성할 수 있는 방법과 두 가지 실수 중 하나를 범할 확률 사이의 경제적 균형을 찾고 있습니다...아무도 실제로 존재하지 않을 때 문제를 찾을 것입니다... 문제가 실제로 존재할 때 문제를 찾지 않는 것입니다." 저는 거기에 핵심 문구가 "경제적 균형"이라고 생각합니다.
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?베드로,
1)과 관련하여 하위 그룹을 구성하는 이유는 배치 간의 변동을 이해하기 위한 것입니다. 한 배치의 페인트를 다른 시간에 만들어진 다른 배치와 비교하는 것과 같은 것입니까? 제 경우에는 1초 간격으로 120회 측정 한 세트를 보는 것이 더 낫습니까? 돌이켜보면, 스캔 컬렉션을 그룹으로 나눈 이유는 각 교차 방향 스캔에서 측정 간의 변동이 증가하는지 확인하기 위한 것이었습니다. 이것이 이러한 유형의 변형에 접근하는 올바른 방법인지 모르겠습니다.
2) 나는 당신의 말에 동의합니다. 웹의 기계 방향과 횡방향 모두에서 측정 사이에 상관 관계가 있습니다. 이 특정 공정을 위해 시트가 웹에서 절단됩니다. 다변수 차트에 대해 자세히 설명하거나 가능한 경우 웨비나에 대한 링크를 제공할 수 있습니까?
3) 런 차트와 관련하여 얼마나 많은 표본 크기를 수집해야 하는지 이해하기가 어렵습니다. 먼저 표본 크기와 전동 공구를 사용해야 합니까? 그 동안 런 차트를 작성하기 위해 30초에 걸쳐 1초 범위에서 더 많은 데이터를 수집할 것입니다.
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?저는 수년 동안 제지 산업에 종사해 왔으며 시트가 시트의 이동에 수직으로 움직일 때 시트를 가로질러 앞뒤로 움직이는 연속 스캐너에 의해 생성된 데이터에 대한 공정 거동 차트(제어 차트)의 사용을 이해하는 데 어려움을 겪었습니다. 스캐너.모든 온라인 기기에 의한 연속 측정의 가장 큰 문제 중 하나는 자기 상관 문제입니다.측정 빈도가 실제로 의미 있는(실용적인) 방식으로 변경되는 시트 속성의 능력보다 빠른 경우 자기 상관이 당신을 죽일 것입니다.이는 개별 데이터의 기복에 비해 관리도의 매우 좁은 관리 한계로 입증됩니다.그 이유는 자기 상관으로 인해 평균 이동 범위가 매우 작기 때문입니다.따라서 매우 엄격한 상한 및 하한 제어 한계가 계산됩니다.나는 몇 년 전에 바로 이 유형의 문제에 대해 Black Belt 후보자와 함께 일했습니다.대답은 구성하기 위해 합리적인 빈도로 자기 상관 데이터를 무작위로 샘플링하는 것이 었습니다. 유용한 프로세스 행동 차트.이미 언급했듯이 교차 기계 변형 문제도 있습니다.
도움이 더 필요하시면 언제든지 저에게 연락해 주십시오.( smoore@wausaupaper.com )
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?invtanofmark:
추가 정보 감사합니다. 완전한 공개를 위해 저는 수년 동안 주요 사진 재료 제조 회사에서 일했습니다..."당신은 버튼을 누르십시오...우리는 나머지를 처리합니다"는 수년 전에 회사의 마케팅 슬로건 중 하나였습니다. 그래서 저는 다양한 연속(예: 코팅 두께) 및 속성(선 및 줄무늬) 데이터 유형에 대해 고속으로 움직이는 웹에서 공정 모니터링에 대한 배경 지식이 있습니다. 때때로 데이터는 광학 스캐닝 시스템을 통해 실시간으로 캡처되고, 다른 때에는 제품 테스트를 통해 오프라인으로 캡처되었습니다.
여기에 몇 가지 생각이 더 있습니다.
1. 합리적인 하위 그룹을 형성하는 이면의 아이디어는 하위 그룹 전략을 설정하여 하위 그룹 내에서 프로세스 공통 원인 변동을 포착하는 하위 그룹 전략을 만들기 위해 노력해야 한다는 것입니다. . 솔직히 말해서 나는 합리적인 하위 그룹을 형성하기 위한 기초로 1분 간격을 사용하는 것을 주저할 것입니다. 그것이 바로 내가 편리한 하위 그룹이라고 부르는 것입니다. 합리적인 하위 그룹이 아닙니다. 나는 당신이 시간의 땅에서 단일 측정에 있다고 생각합니다.
2. 종이 시트의 변화 시트를 가로질러 그리고 시트 아래로 위치 간의 상관 관계에서 비명을 지르며 특히 어떤 종류의 압출이나 코팅이 진행 중인 경우 시트가 웹에서 절단되고 있다고 가정합니다. ..그것을 확인 했습니까? 특정 너비 위치에서 데이터를 수집하는 것 같습니까? 위치 간에 상관 관계가 있다는 증거가 있는 경우 JMP에서 일종의 다변수 차트 접근 방식이 적절할 수 있습니까? 실제로 내 온 디맨드 웨비나에서 그러한 예를 제공합니다.
3. 1단계에서는 일변량 및 다변량 분포(모양, 이상값, 기타 의심스러운 점) 및 두 번째(런 차트) 보기를 사용하여 무엇을 발견할 수 있는지 확인합니다. 차트 작성 방법을 제어합니다.
Re: 어떤 관리 차트를 사용해야 합니까?베드로,
응답해 주셔서 감사합니다. 제가 이해한 바에 따르면 다음과 같은 몇 가지 답변이 있습니다.
1) 스캐너로 연속적으로 측정하고 있습니다. 그만큼
측정은 200인치 너비의 스캐너로 한 장의 용지에 수행됩니다.
종이. 1분 동안 총 120개의 측정이 수행됩니다.
측정은 전체에 걸쳐 얼마나 많은 편차가 존재하는지 확인하기 위해 수행됩니다.
용지. 따라서 120번의 측정이 동일한 기능에 대해 수행됩니다.
분.
2) 하위 그룹과 관련하여 여기에서 혼란스러워합니다. 나는 생각한다
시간의 각 분은 측정의 하위 그룹을 나타냅니다. 에 말하다
12:01 120개의 측정이 수행되고 12:02에 또 다른 120개의 측정이 수행됩니다.
등이 취해집니다. 나는 그 사이의 변화에 관심이 없다.
시간이 지남에 따라 측정하지만 대신 다음 사이의 변화에 관심이 있습니다.
동시에 두 가지 측정. 차이가 있어도 상관없어요
12:01 지점 (1)에서 측정한 값과 측정값 사이
지점 (1)에서 12:02에 촬영되었습니다. 의 차이점을 이해하고 싶습니다.
지점 (1)과 지점 (2) 사이의 12시 1분에 측정한 값,
3) 모든 측정값은 단지 다른 값으로 동일한 판독값을 취합니다.
시트 너비를 가로지르는 점.
4) 1단계 분석입니다. 우리가 어디에 있는지에 대한 아이디어를 얻으려고
현재 서.
5) 관리도가 제자리에 있지만 얼마나 자주 있는지 불확실함
실제로 프로세스를 관리하는 데 사용됩니다.
2015년 8월 31일 월요일 오전 10시 19분, peter.bartell@jmp.com <
Re: 어떤 관리 차트를 사용해야 합니까?invtanofmark: 특정 순서 없이 고려할 문제가 많다.
1. '측정'이라고 하면 어떤 유형의 연속 변수 대 속성 또는 개수 변수를 가정하고 있습니까? 대답은 차트 유형에 중요합니다.
2. 합리적인 관찰 하위 그룹을 만들 수 있습니까? 그렇지 않은 경우 개인 차트가 필요합니다. 그렇다면 하위 그룹이 있는 일종의 변수 차트(아마도 xbar/R?)가 필요합니다.
3. 귀하의 관찰은 서로 독립적입니까, 아니면 일부 지연의 연속적인 관찰 간에 상관관계가 있다고 생각합니까? JMP의 시계열 플랫폼에서 관찰 간에 자기상관이 있는지 확인할 수 있습니까? 독립 가정을 사용하면 변수 차트 접근 방식이 작동할 수 있습니다. 상관 관계를 사용하면 EWMA와 같은 시계열 지향 차트 유형을 고려하고 싶을 것입니다.
4. 이것은 1단계 또는 2단계 유형 조사입니까? 첫 번째 게시물부터 Phase I처럼 보입니까? 그래서 I/mR 차트로 시작하여 그것이 무엇을 알려 주는지 볼 수 있습니까?
5. 마지막으로 측정 시스템이 얼마나 안정적입니까? 거기에 관리 차트가 있습니까? 그렇지 않다면... 수집한 데이터가 프로세스 대 측정 시스템 변동성 때문인지 어떻게 알 수 있습니까?
일부 'JMP 사용법'과 생각을 자극하는 사람들을 위해 제가 주최하는 Mastering JMP 이벤트를 살펴보는 것이 좋습니다.
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