¿Qué gráfico de control usar?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Acabo de unirme a la comunidad hoy y tenía una pregunta sobre los gráficos de control. Estoy recopilando datos que consisten en 120 mediciones tomadas una vez por minuto. Mi objetivo es entender la variación entre las medidas (entre 1 y 2, 2 y 3, etc.) y tengo las medidas en grupos para cada minuto de tiempo (120 medidas para las 12:01, 120 medidas para las 12:02, 120 medidas para 12:03, etc.). Según lo que estoy tratando de entender y la forma en que se recopilan los datos, ¿qué gráfico de control sería mejor usar? Intenté buscar algunas discusiones sobre esto, pero aún estaba confundido si mis datos son continuos o si en realidad están divididos en subgrupos.
Re: ¿Qué gráfico de control usar?Gracias por los consejos, Steve.
Definitivamente buscaré en los archivos de Quality Digest sobre el Dr. Wheeler y los gráficos de control.
Y al hacerlo, espero entender cómo el Creador de gráficos de control está influenciado por los métodos y el pensamiento del Dr. Wheeler, como se indica en la cubierta a continuación del artículo. Un enfoque integrado de mejora de procesos utilizando las herramientas de calidad de segunda generación en JMP® Publicado hace 3 meses.
Muy apreciado.
- Randy, novato de JMP
Re: ¿Qué gráfico de control usar?randolph,
Con los subgrupos racionales adecuados, podrá utilizar de manera eficaz el gráfico Individuos/Rango móvil aproximadamente el 95 % del tiempo.La mayoría de los otros tipos de gráficos asumen/requieren una cierta distribución de los datos para ser efectivos.Por ejemplo, la Gráfica C requiere la distribución de Poisson.El Dr. Donald Wheeler ha publicado mucho sobre este tema que le sugiero que lea.Mucho de esto se puede encontrar en QualityDigest.com. Simplemente haga una búsqueda del contenido de Wheeler en el sitio.
Saludos,
Steve
Re: ¿Qué gráfico de control usar?Hola a todos.
Esto es lo que recopilé de la documentación de tipos de gráficos de control .
* Mi comprensión del proceso del gráfico de control basado en la documentación puede ser incorrecta, corríjalo.
- Randy, novato de JMP
Re: ¿Qué gráfico de control usar?"Amigo" - No estoy odiando nada.Solo sé lo que es Six-Sigma y lo que no es.Solía ser director técnico en una gran fábrica de papel en Ohio, donde estaba a cargo del programa 6-Sigma.El molino tenía seis cinturones negros "certificados".De los seis, solo uno tenía idea de lo que estaba haciendo.Como resultado, finalmente consiguió un muy buen trabajo en una gran empresa química.Aquí hay parte de una conversación que tuve una vez con uno de los otros "cinturones negros".Yo: "Entonces, dime, ¿qué es lo que realmente me dice el valor p?""Black Belt": Realmente no lo sé, pero se supone que debe ser inferior a 0,05 para que los resultados sean reales".¿Real?¿Me estás tomando el pelo?Six-Sigma en realidad no aporta nada nuevo a la industria; es una caja de herramientas de metodologías que existen desde hace mucho tiempo, acompañadas de una "receta" a seguir (DMAIC).No hay nada fundamentalmente malo en eso, pero hay demasiadas empresas que producen los llamados "cinturones negros" que no son más que seguidores de recetas robóticas que realmente no entienden lo que están haciendo.cualquier cosa que no se ajuste a la receta, y se pierden. De hecho, ¡he visto anuncios en revistas comerciales que prometen la certificación en tan solo tres semanas!Dicho esto, también conozco a algunas personas muy talentosas que son Black Belts certificadas (incluidos los Master BB), PERO su verdadera experiencia no proviene del entrenamiento Six-Sigma, sino de años de estudio y práctica estadística.
Re: ¿Qué gráfico de control usar?¡Tipo!¿Por qué tienes que odiar a los L6?Mantengámoslo amigable en la comunidad.
También parece que he tocado un nervio aquí... permítanme decir que me gusta el trabajo de Wheeler. Tengo 4 de sus textos y me baso en ellos extensamente. Ya que mencionaste L6S, también debo mencionar que nuestro entrenador se basó ampliamente en sus trabajos para nuestra capacitación de SPC.Pero la mayoría de mis pensamientos sobre este tema son anteriores a mi certificación BB por algunos años.También creo que mi sesgo de la industria podría haber dificultado la comprensión de mi punto.
Mi sesgo personal es que, si bien el mundo no dejará de girar si solo vuelvo mis datos en un gráfico de ejecución y calculo algunos límites, es absolutamente necesario verificar que mis componentes de varianza y gráficos de variabilidad respalden cualquier decisión que tome a partir de los datos. .Hacer esto no cuesta nada más que generar el gráfico de ejecución.Esto se debe principalmente a que, para la fabricación de semiconductores, particularmente en los nodos de tecnología más nuevos, no podemos suponer que nuestro error de medición es insignificante en relación con nuestra señal de interés.Por lo tanto, hacer la verificación de cordura de los estudios de calibre y MSA es la mejor práctica de la industria.
Los estudios de indicadores y los análisis de CoV (particularmente los gráficos que forman parte de la plataforma JMP) también son útiles para determinar dónde está el punto de homogeneidad e identificar correlaciones en los datos.Este segundo punto es un problema muy serio para los semiconductores debido a parte de la física en el proceso de fabricación.Estos puntos son bastante importantes, como usted y otros en este hilo han dejado muy claro, ya que algunas de las suposiciones requeridas para un buen SPC no son válidas si el subgrupo racional no se elige correctamente.Entonces, en lugar de decir que invtanofmark debería preferir uno sobre el otro, propongo que invtanofmark nunca debería mirar uno sin el otro, que son complementarios.En mi flujo de trabajo, primero haría el indicador y el CoV para determinar dónde está el tamaño de mi subgrupo racional para que mi gráfico de control tenga sentido desde el principio y no tenga que volver atrás y hacer ajustes, cuando está administrando varios ¡Miles de tablas SPC de metrología cada segundo guardado cuenta!
Re: ¿Qué gráfico de control usar?Miguel,
¡La única forma de comprender si su proceso está bajo control es construir primero un gráfico de control!Su declaración parece seguir el viejo mito de que un proceso debe estar bajo control antes de que se pueda usar un gráfico de control.La verdadera pregunta: ¿Es homogéneo el proceso?La única forma de responder es comenzar con un gráfico de control construido correctamente.Casi cualquier estudio en el que se disponga de datos ordenados por tiempo debe COMENZAR con gráficos de control antes de hacer cualquier otra cosa.Sé que esta idea va en contra de "Six Sigma", pero las fallas de "Sick Sigma" son otro tema para otro momento.Consulte el trabajo de Donald Wheeler y Davis Balestracci para comprender mejor lo que estoy diciendo aquí.Ambos han publicado mucha información excelente en Internet (especialmente, www.qualitydigest.com).
Re: ¿Qué gráfico de control usar?Si no está seguro de si su proceso está bajo control, probablemente desee realizar primero un estudio de variabilidad.Esto le permitiría observar todas las fuentes de variabilidad y ver si se cumplen los supuestos requeridos para una implementación efectiva de SPC.Este estudio se puede encontrar en Analizar > Calidad y proceso > Tabla de indicadores de variabilidad/atributos.Puede hacer un análisis de componentes de varianza entre otros análisis útiles antes de "encender el interruptor" en una implementación de SPC.
Mejor,
METRO
Re: ¿Qué gráfico de control usar?Mirando hacia atrás, creo que tengo el carro delante del caballo. Mi objetivo original al tratar de determinar qué gráfico de control usar es realmente ver si el proceso está bajo control. La razón de esto es que me gustaría completar un estudio de capacidad del proceso para determinar si nuestro proceso puede cumplir de manera consistente con las especificaciones del cliente.Ahora, incluso se toman 120 medidas, y se puede ver que hay variación entre las medidas; estas 120 mediciones se promedian a un solo valor y este valor se usa para hacer ajustes. En realidad, el proceso no se controla en función de la variación entre las medidas individuales en la hoja, sino del promedio de las 120 medidas. Sin embargo, para mejorar el proceso necesito reducir la variación entre las medidas... ¿sería lo siguiente? proceso sea correcto:
1) Primero trace el gráfico Xbarra-R para ver si hay mediciones de los subgrupos que están fuera de los límites de control (usando datos tomados cada minuto durante media hora)
2) Para aquellos subgrupos que están fuera de los límites de control superior e inferior, use gráficos IM-R para buscar una variación de causa especial.
¿Suena esto razonable?
Re: ¿Qué gráfico de control usar?Ok, creo que estoy empezando a entender con respecto a los gráficos. También he estado leyendo algo de la cobertura de Thomas Pyzdek sobre conceptos de gráficos de control. Según Thomas, los gráficos IM-R se utilizan en el caso de que realmente solo se esté tomando una medida. Entonces, si quisiera ver la variación entre las lecturas del Cuadro 1, podría usar un gráfico IM-R para comparar las mediciones tomadas a lo largo del tiempo. En cambio, realmente quiero ver cómo varían las medidas en la dirección transversal (como dijiste 18 "en la hoja, 20" en la hoja y así sucesivamente). Creo que para este caso usaré las ubicaciones de Box (1-120) como subgrupos y luego usaré 6-10 tiempos de muestra aleatorios como los datos que se ven en cada grupo. ¿Elegiste 100 grupos como un número general o hiciste algún cálculo específico para llegar a esto?
Re: ¿Qué gráfico de control usar?La forma en que defina el grupo depende en gran medida de lo que intente detectar:
- Si sospecha que hay una franja de la hoja que es consistentemente diferente (siempre más gruesa o siempre más oscura) (por ejemplo, 18" a 20" en su hoja de 200"), sería sensato usar un gráfico XBar y R con el lugar de muestreo como grupo. Tendría 100 grupos/100 ubicaciones, y el Grupo 10 aparecería como fuera de control en el gráfico XBar.
- Si sospecha que hay una tira de la hoja que es más variable (el grosor o el color varían demasiado) (por ejemplo, de 18" a 20" en su hoja de 200"), sería sensato usar un gráfico XBar y R con el lugar de muestreo como grupo. Tendría 100 grupos/100 ubicaciones, y el Grupo 10 aparecería como fuera de control en el gráfico de Rango
- un gráfico XBar y R con Minuto ya que el grupo le dirá si el rollo está cambiando con el tiempo (no es lo que le interesa, si lo entendí correctamente)
- dado que tiene un grupo, el gráfico de rango individual o el gráfico de ejecución no serían mi primera opción.
Re: ¿Qué gráfico de control usar?Sí, esto es exactamente lo mismo que los escáneres en la industria del papel, que miden propiedades como el peso base, el contenido de humedad, las propiedades ópticas, etc. El papel es conocido por tener un perfil en la dirección transversal, así como un perfil a largo plazo en la dirección de la máquina.Si bien esto hace que sea más difícil de manejar puramente estadísticamente, descubrí que puede pasar por alto algunos de estos problemas para llegar a la estructura subyacente de los datos y aprender qué está haciendo el proceso.No permita que "la computación triunfe sobre el contenido", como suele decir el Dr. Wheeler.Descubrí que la mejor manera de realizar estudios con un escáner es poner el escáner en "modo de punto único" en diferentes "carriles" en la web para que pueda comparar carriles (es decir, el perfil).En papel, fabricamos rollos de papel y, al final de cada rollo, los datos del escáner se resumen y se dividen en componentes transversales a la máquina y en la dirección de la máquina.Estos resúmenes suelen ser útiles por sí mismos.
Nuevamente, envíeme un correo electrónico y/o podemos hablar por teléfono si puedo ser de ayuda.Es difícil expresar todo lo que hay que discutir en un foro como este.
Re: ¿Qué gráfico de control usar?más suave,
Sí, es la primera situación que estás describiendo. El escáner se mueve hacia adelante y hacia atrás a través de la hoja a medida que la hoja se mueve a través del escáner. Recientemente descubrí que los datos sin procesar del escáner en realidad miden 600 puntos y que los 120 puntos son un promedio de los 600. Además, no puedo acceder a los datos sin procesar, solo puedo examinar los 120 puntos. ¿Existen criterios diferentes si estoy tratando con valores promedio en lugar de mediciones individuales? Adjunto una imagen que muestra cómo se ven realmente los puntos de muestra. Este es un dibujo bastante tosco, pero solo quería describir cómo los puntos de medición "aterrizan" en la hoja.
Re: ¿Qué gráfico de control usar?smoore2: Soy muy consciente de los problemas que plantea con respecto a la normalidad y el uso de gráficos de control. Mis comentarios sobre la normalidad estaban relacionados con las preguntas del cartel original sobre cuestiones relacionadas con el análisis de la capacidad del proceso... donde la forma de la distribución se vuelve muy importante.
Re: ¿Qué gráfico de control usar?Pedro,
Para utilizar los gráficos de comportamiento del proceso, como los gráficos X-mR o I-mR para individuos y/o subgrupos, NO se requiere ni se asume la normalidad de los datos.Este es uno de los grandes mitos con respecto a las Gráficas de Control.Puede encontrar esto en el trabajo original de Shewhart (Shewhart inventó el gráfico de control) o en muchos artículos escritos por el Dr. Donald Wheeler.W. Edwards Deming también tuvo mucho que decir sobre este tema.
Dicho esto, algunos gráficos de control de atributos SÍ requieren ciertas distribuciones: los gráficos NP para recuentos y los gráficos P para proporciones requieren la distribución binomial.El gráfico C para conteos y el gráfico U para tasas requieren la distribución de Poisson.
parafraseando al Dr. Shewhart: "La distribución normal no es un requisito previo ni una consecuencia de que un proceso esté bajo control estadístico".He confirmado esto muchas veces en mis más de 30 años de utilizar herramientas estadísticas.
"¿Distribución normal?Nunca he visto uno". - W. Edwards Deming (mayo de 1991 seminario de 4 días en Cincinnatti, al que asistí)
Re: ¿Qué gráfico de control usar?¿Tiene un escáner que se mueve hacia adelante y hacia atrás a lo largo de la hoja a medida que la hoja se mueve a través del equipo, o está midiendo 120 puntos a lo largo de la hoja al mismo tiempo?Si el primero es el caso, ¿puede detener el escáner y probar un lugar en la hoja varias veces?Este tipo de información es necesaria para poder ayudarte de la mejor manera posible.
Re: ¿Qué gráfico de control usar?Querrá asegurar la estabilidad del proceso (¿o al menos asumirlo?) mediante gráficos de control antes de evaluar la capacidad del proceso. Luego verifique la normalidad de las observaciones individuales... JMP puede calcular los índices de capacidad del proceso para formas de distribución no normal seleccionadas, así que asegúrese de verificar la distribución no normal adecuada si es necesario.
Re: ¿Qué gráfico de control usar?La sugerencia de usar muestras aleatorias parece ser el camino a seguir. Descubrí que aunque el escaneo mide 120 puntos en la hoja; el número de salida que ven los operadores es en realidad el valor promedio del escaneo (para las 120 mediciones en un intervalo de tiempo). Sin embargo, lo que preocupa es la cantidad de variación entre los puntos. Digamos que en un borde de la hoja la medida es 55, no hay problema si la siguiente medida es 55,5 o 56. Sin embargo, si las medidas saltan de 55 a 68, esto es un problema. Incluso es aceptable comenzar con 55 en un extremo del borde de la hoja y terminar con una medida de 70 en el extremo opuesto; siempre que las medidas tengan una pequeña cantidad de cambio entre ellas, como 55, 56, 57, 57,5, etc.
Además, me gustaría completar un análisis de capacidad para ver qué tan efectivo es el proceso actual para mantenerse dentro de los niveles de especificación del cliente. ¿Hay algún problema que deba tener en cuenta al usar este tipo de datos para un análisis de capacidad?
Re: ¿Qué gráfico de control usar?La subagrupación es lo que llamaré 'agnóstico' al comportamiento del proceso por lotes... a menos que su guía práctica sea tratar las diferencias de lote a lote como CLAVE para su información práctica de monitoreo de procesos y enfoque de toma de decisiones. La subagrupación racional (tamaño del subgrupo y frecuencia de creación del subgrupo) es una estrategia de muestreo para obtener su mejor estimación de la magnitud de la variación de causa común dentro de un subgrupo, Y un ojo para maximizar la probabilidad de detectar la presencia de variación de causa asignable entre los subgrupos de manera oportuna para sus necesidades prácticas. Eso es todo... nada más, nada menos.
El uso del tamaño de muestra y las herramientas de potencia de JMP generalmente se asocian con la inferencia estadística... no con el control de procesos... No usaría los métodos tradicionales de tamaño de muestra y potencia A MENOS QUE su problema sea REALMENTE de inferencia estadística... no de control de procesos.
Ahora bien, habiendo dicho esto... la literatura está llena de esquemas para establecer estrategias de muestreo para el monitoreo de procesos. Los elementos que se incluirán son cosas como ARL (longitud de ejecución promedio), riesgos alfa y beta, y diferencias para detectar... y esquemas de muestreo (¡que casi siempre están influenciados principalmente por problemas de presupuesto!). En última instancia, estos esquemas suelen utilizar métodos de simulación para comparar y contrastar diferentes escenarios. Estos métodos son demasiado complejos para explorar a través de un foro en línea como este.
No existe un método o flujo de trabajo único para todos para establecer una estrategia de muestreo para el monitoreo de procesos. Para canalizar mi Shewhart interior, puede haber dicho algo como: "Buscamos un método mediante el cual podamos lograr un equilibrio económico entre la probabilidad de cometer uno de dos errores... ir a buscar problemas cuando realmente no existen... y fallar en buscar problemas cuando de hecho existen". Creo que la frase clave allí es "equilibrio económico".
Re: ¿Qué gráfico de control usar?Pedro,
Con respecto a 1) parece que está diciendo que el razonamiento detrás de la formación de subgrupos es comprender la variación entre lotes de cosas. ¿Como comparar un lote de pintura con otro hecho en un momento diferente? En mi caso, ¿sería mejor mirar un conjunto de 120 medidas tomadas en un intervalo de 1 segundo? Mirando hacia atrás, creo que mi razonamiento para dividir las colecciones de escaneo en grupos fue tratar de ver si la variación entre las mediciones aumenta con cada escaneo en dirección cruzada. No sé si esta es la forma correcta de abordar este tipo de variación.
2) Estoy de acuerdo con usted, existe certeza de una correlación entre las medidas tanto en la dirección de la máquina como en la dirección transversal de la red. Para este proceso en particular, las hojas se cortan de una red. ¿Podría explicar más sobre los gráficos multivariantes o, si es posible, proporcionar un enlace a su seminario web?
3) En lo que respecta al gráfico de ejecución, tengo dificultades para comprender qué tamaño de muestra debo planear recopilar. ¿Tendría que usar primero el tamaño de muestra y la herramienta eléctrica? Mientras tanto, recopilaré algunos datos más en el rango de un segundo durante 30 segundos para construir el gráfico de ejecución.
Re: ¿Qué gráfico de control usar?He estado en la industria del papel durante muchos años y me ha costado entender el uso de los gráficos de comportamiento de procesos (gráficos de control) para los datos generados por escáneres continuos que se mueven hacia adelante y hacia atrás a lo largo de la hoja a medida que la hoja se mueve perpendicularmente al recorrido de la hoja. escáner.Uno de los mayores problemas con la medición continua por cualquier instrumento en línea es el tema de la autocorrelación.Si la frecuencia de medición es más rápida que la capacidad de las propiedades de la hoja para cambiar realmente de manera significativa (práctica), la autocorrelación lo MATARÁ.Esto se evidencia por los límites de control muy estrechos en su gráfico de control en comparación con los altibajos de los datos individuales.La razón es que el rango de movimiento promedio es muy pequeño debido a la autocorrelación.Por lo tanto, se calculan límites de control superior e inferior muy estrictos.Trabajé con un candidato a cinturón negro hace unos años en este mismo tipo de problema.La respuesta fue muestrear aleatoriamente los datos autocorrelacionados con una frecuencia razonable para construir útil Gráficos de comportamiento del proceso.Como ya se mencionó, también existe el problema de la variación entre máquinas.
Si puedo ser de más ayuda para usted, no dude en ponerse en contacto conmigo.( smoore@wausaupaper.com )
Re: ¿Qué gráfico de control usar?invtanofmark:
Gracias por la informacion adicional. En aras de la divulgación completa, durante muchos años trabajé para una importante empresa de fabricación de materiales fotográficos..."Usted presiona el botón... Nosotros hacemos el resto" fue uno de los eslóganes de marketing de la empresa hace muchos, muchos años. Así que tengo algo de experiencia en el monitoreo de procesos en una banda en movimiento a alta velocidad para varios tipos de datos continuos (grosor de recubrimiento, por ejemplo) y atributos (líneas y rayas). A veces, los datos se capturaron en tiempo real a través de sistemas de escaneo óptico... otras veces fuera de línea a través de pruebas de productos.
Aquí hay algunos pensamientos más;
1. La idea detrás de la formación de subgrupos racionales es que al establecer una estrategia de subagrupación, debe esforzarse por crear una estrategia de subagrupación que capture la variación de la causa común del proceso dentro de los subgrupos, con el objetivo de darle una oportunidad de encontrar una variación de la causa asignable entre los subgrupos. . Francamente, dudaría en utilizar intervalos de tiempo de un minuto como base para formar subgrupos racionales. Eso es lo que yo llamaría un subgrupo de conveniencia... no un subgrupo racional. Realmente creo que estás en una sola medida en el tiempo terrestre.
2. La variación a lo largo de la hoja de papel GRITA en la correlación entre las posiciones desde el otro lado de la hoja Y hacia abajo de la hoja, especialmente si hay algún tipo de extrusión o recubrimiento, y supongo que las hojas se están cortando de una red. ..¿Has comprobado eso? ¿Parece que está recopilando datos en ubicaciones específicas a lo ancho? Si hay evidencia de correlación entre las ubicaciones, ¿tal vez sería apropiado algún tipo de enfoque de gráfico multivariante en JMP? De hecho, en mi Webinar On Demand, ofrezco un ejemplo de este tipo.
3. En la fase I, tomaría una vista distribucional univariante y multivariante (forma, valores atípicos, ¿algo más sospechoso?) y segundo a segundo (gráfico de ejecución) y vería lo que puede descubrir... esto debería ayudarlo a conducir a la apropiada método de gráficos de control.
Re: ¿Qué gráfico de control usar?Pedro,
Gracias por responder. Según lo que entiendo, aquí hay algunas respuestas:
1) Las medidas están siendo tomadas continuamente por un escáner. los
las medidas son tomadas por un escáner a través de un ancho de 200" en una hoja de
papel. Se toman un total de 120 mediciones en el transcurso de 1 minuto.
Las medidas se toman para ver cuánta variación existe a través de la
hoja de papel. Entonces, se toman 120 medidas de la misma característica dentro de un
minuto.
2) Con respecto a los subgrupos, aquí es donde estoy confundido. pensaría
que cada minuto de tiempo representaría un subgrupo de medidas. decir en
12:01 se toman 120 medidas, luego a las 12:02 otras 120 medidas
se toman y así sucesivamente. No estoy interesado en los cambios entre el
mediciones a medida que pasa el tiempo, pero en cambio interesado en los cambios entre
dos mediciones al mismo tiempo. No me importa si hay una diferencia.
entre la medida tomada a las 12:01 en el punto (1) y la medida
tomada a las 12:02 en el punto (1). Quiero entender la diferencia entre
las medidas tomadas a las 12:01 entre el punto (1) y el punto (2),
3) Todas las medidas están tomando la misma lectura, solo que en diferentes
puntos a lo ancho de la hoja.
4) Este es un análisis de fase 1. Solo trato de tener una idea de dónde estamos.
soporte actualmente.
5) Los gráficos de control están en su lugar, pero no se sabe con qué frecuencia.
realmente utilizado para gestionar el proceso.
El lunes 31 de agosto de 2015 a las 10:19, peter.bartell@jmp.com <
Re: ¿Qué gráfico de control usar?invtanofmark: Muchos temas a considerar, sin ningún orden en particular;
1. Cuando dice "medidas", ¿estoy suponiendo algún tipo de variable continua frente a atributo o variable de conteo? La respuesta es importante para el tipo de gráfico.
2. ¿Puedes crear subgrupos racionales de observaciones? Si no, entonces se requiere una tabla de individuos. En caso afirmativo, entonces se requiere algún tipo de gráfico de variables (¿xbarra/R quizás?) con subgrupos.
3. ¿Son sus observaciones independientes entre sí o cree que puede haber correlación entre observaciones sucesivas de algún retraso? ¿Podría consultar con la plataforma de series temporales de JMP para ver si hay alguna autocorrelación entre las observaciones? Con la suposición de independencia, entonces el enfoque del gráfico de variables podría funcionar. Con la correlación, querrá considerar algún tipo de gráfico orientado a series de tiempo, como un EWMA.
4. ¿Es esta una investigación del tipo Fase I o Fase II? Desde tu primera publicación, ¿parece la Fase I? Entonces, ¿podría comenzar con un gráfico I/mR y ver qué le dice?
5. Por último, ¿qué tan estable es su sistema de medición? ¿Tiene gráficos de control en su lugar allí? Si no, ¿cómo sabe que los datos que ha recopilado se deben a la variabilidad del proceso frente al sistema de medición?
Para algunos "cómo en JMP" y provocadores de pensamiento, sugiero echar un vistazo al evento Mastering JMP que organizo:
Evaluación y seguimiento de su proceso mediante MSA y SPC | JMP
