¿Qué gráfico de control utilizar?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Me acabo de unir a la comunidad hoy y tenía una pregunta sobre los gráficos de control. Estoy recopilando datos que constan de 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 mediciones para las 12:03, etc.). Según lo que intento comprender y la forma en que se recopilan los datos, ¿qué gráfico de control sería mejor utilizar? Intenté buscar algunas discusiones sobre esto, pero todavía no sabía si mis datos son continuos o en realidad están divididos en subgrupos.
Re: ¿Qué gráfico de control utilizar?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 comprender cómo el Creador de gráficos de control se ve influenciado por los métodos y el pensamiento del Dr. Wheeler, como se indica en la siguiente presentación 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 en JMP
Re: ¿Qué gráfico de control utilizar?Randolph,
Con subgrupos racionales adecuados, podrá utilizar eficazmente la tabla de 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, el gráfico C requiere la distribución de Poisson.El Dr. Donald Wheeler ha publicado mucho sobre este tema que le sugiero que lea.Gran parte de esto se puede encontrar en QualityDigest.com. Simplemente haga una búsqueda del contenido de Wheeler en el sitio.
Atentamente,
esteban
Re: ¿Qué gráfico de control utilizar?Hola a todos.
Esto es lo que deduje del documentación de tipos de gráficos de control .
* Mi comprensión del proceso del gráfico de control basada en la documentación puede ser incorrecta, corríjala.
- Randy, novato en JMP
Re: ¿Qué gráfico de control utilizar?"Amigo" - No odio nada.Simplemente sé qué es y qué no es Six-Sigma.Solía ser Director Técnico en una gran fábrica de papel en Ohio, donde estaba a cargo del programa 6-Sigma.La fábrica tenía seis cinturones negros "certificados".De los seis, sólo 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 me dice realmente el valor p?""Cinturón Negro": 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?En realidad, Six-Sigma 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 crean 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 especializadas que prometen certificación en tan solo tres semanas.Dicho esto, también conozco a algunas personas muy talentosas que están certificadas como Black Belts (incluidos Master BB), PERO su verdadera experiencia no provino de la capacitación Six-Sigma, sino de años de estudio y práctica estadística.
Re: ¿Qué gráfico de control utilizar?¡Dudar!¿Por qué tienes que odiar a los L6?Mantengámoslo amigable en la comunidad.
También parece haber tocado un punto sensible aquí... déjenme decir que me gusta el trabajo de Wheeler. Tengo 4 de sus textos y bebo de ellos extensamente. Como mencionaste L6S, también debo mencionar que nuestro entrenador se basó ampliamente en sus trabajos para nuestro entrenamiento SPC.Pero la mayoría de mis pensamientos sobre este tema fueron anteriores a mi certificación BB por unos años.También creo que mi parcialidad industrial podría haber dificultado la comprensión de mi punto.
Mi tendencia personal es que, si bien el mundo no dejará de girar si simplemente vuelco 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 simplemente generar el gráfico de ejecución.Esto se debe principalmente a que, para la fabricación de semiconductores, particularmente en los nodos de tecnología más nueva, no podemos asumir que nuestro error de medición es insignificante en relación con nuestra señal de interés.Por lo tanto, realizar la verificación de la idoneidad de los estudios de calibre y MSA es la mejor práctica de la industria.
Los estudios de calibre y los análisis de CoV (en particular 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 algunas características físicas del proceso de fabricación.Estos puntos son bastante importantes, como usted y otros en este hilo han dejado muy claro, ya que algunos de los supuestos necesarios para un buen SPC no son válidos 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 considerar uno sin el otro: que son complementarios.En mi flujo de trabajo, primero haría el calibre y el CoV para determinar dónde está el tamaño de mi subgrupo racional, de modo que mi gráfico de control tenga sentido desde el principio y no tuviera que volver atrás y hacer ajustes, cuando estás administrando varios ¡Mil gráficos SPC de metrología cada segundo guardado cuenta!
Re: ¿Qué gráfico de control utilizar?Miguel,
¡La única manera de saber si su proceso está bajo control es construir primero un gráfico de control!Su afirmación parece seguir el viejo mito de que un proceso debe estar bajo control antes de poder utilizar un gráfico de control.La verdadera pregunta: ¿Es el proceso homogéneo?La única manera de responder es comenzar con un gráfico de control construido adecuadamente.Casi cualquier estudio en el que se disponga de datos ordenados en el tiempo debería COMENZAR con gráficos de control antes de hacer cualquier otra cosa.Sé que esta idea va en contra de "Six Sigma", pero los fallos 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 utilizar?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 necesarios para una implementación eficaz del SPC.Este estudio se puede encontrar en Analizar > Calidad y proceso > Variabilidad/Gráfico de indicadores de atributos.Puede realizar un análisis de componentes de varianza, entre otros análisis útiles, antes de "activar el interruptor" en una implementación de SPC.
Mejor,
METRO
Re: ¿Qué gráfico de control utilizar?Mirando hacia atrás, creo que tengo el carro delante del caballo. Mi objetivo original al intentar determinar qué gráfico de control utilizar 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 consistentemente con las especificaciones del cliente.Ahora, incluso después de tomar 120 mediciones, se puede ver que hay variación entre las mediciones; Estas 120 mediciones se promedian en un solo valor y este valor se utiliza para realizar ajustes. En realidad, el proceso no se controla en función de la variación entre las medidas individuales a lo largo de la hoja, sino más bien del promedio de las 120 medidas. Sin embargo, para mejorar el proceso necesito reducir la variación entre las medidas... ¿sería lo siguiente? el 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, utilice gráficos IM-R para buscar variaciones de causas especiales.
¿Suena esto razonable?
Re: ¿Qué gráfico de control utilizar?Ok, creo que estoy empezando a entender lo de los gráficos. También he estado leyendo parte de la cobertura de Thomas Pyzdek sobre conceptos de gráficos de control. Según Thomas, las tablas IM-R se utilizan cuando en realidad sólo se realiza una medición. Entonces, si quisiera observar 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 usted dijo, 18" dentro de la hoja, 20" dentro de la hoja, etc.). Creo que para este caso usaré las ubicaciones del cuadro (1-120) como subgrupos y luego usaré de 6 a 10 tiempos de muestreo aleatorios como datos vistos en cada grupo. ¿Elegiste 100 grupos como número general o hiciste algún cálculo específico para llegar a esto?
Re: ¿Qué gráfico de control utilizar?La forma de definir el grupo depende en gran medida de lo que se intenta detectar:
- Si sospecha que hay una franja de la hoja que es consistentemente diferente (siempre más gruesa o siempre más oscura) (por ejemplo, de 18" a 20" en su hoja de 200"), sería sensato usar un gráfico XBar y R con el ubicación 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 utilizar un gráfico XBar y R con el ubicación 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 cambia con el tiempo (no es lo que le interesa, si le entendí correctamente)
- Dado que tienes un grupo, el gráfico de rango individual o el gráfico de ejecución no serían mi primera opción.
Re: ¿Qué gráfico de control utilizar?Sí, esto es exactamente lo mismo que los escáneres de la industria papelera, que miden propiedades como el gramaje, el contenido de humedad, las propiedades ópticas, etc. El papel se caracteriza 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 de forma puramente estadística, he descubierto que se pueden evitar algunos de estos problemas para llegar a la estructura subyacente de los datos y aprender qué está haciendo el proceso.No dejemos que "la computación triunfe sobre el contenido", como suele decir el Dr. Wheeler.He descubierto 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 poder comparar carriles (es decir, el perfil).En papel, hacemos rollos de papel y al final de cada rollo, los datos del escáner se resumen y se dividen en componentes entre máquinas y en la dirección de la máquina.Estos resúmenes suelen ser útiles en 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 utilizar?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 se trata de valores medios 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 sólo quería describir cómo los puntos de medición "aterrizan" en la hoja.
Re: ¿Qué gráfico de control utilizar?smoore2: Soy muy consciente de las cuestiones que plantea sobre 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 utilizar?Pedro,
Para utilizar 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 respecto a los Gráficos 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 recuentos y el gráfico U para tasas requieren la distribución de Poisson.
parafraseando al Dr. Shewhart: "La distribución normal no es ni un requisito previo ni una consecuencia de que un proceso esté bajo control estadístico".Lo he confirmado muchas veces en mis más de 30 años de uso de herramientas estadísticas.
"¿Distribución normal?Nunca he visto uno". - W. Edwards Deming (mayo de 1991, seminario de cuatro días en Cincinnatti, al que asistí)
Re: ¿Qué gráfico de control utilizar?¿Tiene un escáner que se mueve hacia adelante y hacia atrás a través 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 primer caso es el caso, ¿puede detener el escáner y probar un lugar de la hoja varias veces?Este tipo de información es necesaria para poder ayudarle lo mejor que pueda.
Re: ¿Qué gráfico de control utilizar?Querrá asegurar la estabilidad del proceso (¿o al menos asumirla?) mediante gráficos de control antes de evaluar la capacidad del proceso. Luego verifique la normalidad de las observaciones individuales... JMP puede calcular índices de capacidad de proceso para formas distributivas no normales seleccionadas, así que asegúrese de verificar la distribución no normal adecuada si es necesario.
Re: ¿Qué gráfico de control utilizar?La sugerencia de utilizar muestras aleatorias parece ser el camino a seguir. Descubrí que, aunque el escaneo mide 120 puntos a lo largo de 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 y cuando 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 utilizar este tipo de datos para un análisis de capacidad?
Re: ¿Qué gráfico de control utilizar?La subagrupación es lo que llamaré "agnóstico" al comportamiento del proceso por lotes... a menos que su guía práctica sea tratar las diferencias entre lotes como CLAVE para su enfoque práctico de información de monitoreo de procesos y toma de decisiones. El subgrupo racional (tamaño del subgrupo y frecuencia de creación de subgrupos) es una estrategia de muestreo para obtener la mejor estimación de la magnitud de la variación de causa común dentro de un subgrupo, Y un objetivo 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 y nada menos.
El uso de herramientas eléctricas y de tamaño de muestra de JMP generalmente se asocia con inferencia estadística... no con monitoreo de procesos... No usaría métodos tradicionales de tamaño de muestra y potencia A MENOS que su problema sea REALMENTE uno de inferencia estadística... no con monitoreo de procesos.
Dicho esto... la literatura está llena de esquemas para establecer estrategias de muestreo para el monitoreo de procesos. Los elementos que se deben incluir son cosas como ARL (duración promedio de ejecución), riesgos alfa y beta, y diferencias a detectar... y esquemas de muestreo (¡que casi siempre están influenciados principalmente por cuestiones presupuestarias!). En última instancia, estos esquemas suelen utilizar métodos de simulación para comparar y contrastar diferentes escenarios. Estos métodos son muy complejos de explorar a través de un foro en línea como este.
No existe un método o flujo de trabajo único que se ajuste a todos los casos para establecer una estrategia de muestreo para el seguimiento de procesos. Para canalizar mi Shewhart interior, es posible que haya 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 no buscar problemas cuando realmente existen". Creo que la frase clave es "equilibrio económico".
Re: ¿Qué gráfico de control utilizar?Pedro,
Con respecto a 1) parece que estás 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 fabricado en un momento diferente? En mi caso, ¿sería mejor observar un conjunto de 120 mediciones tomadas en un intervalo de 1 segundo? Mirando hacia atrás, creo que mi razonamiento para dividir las colecciones de escaneos en grupos fue tratar de ver si la variación entre las mediciones aumenta con cada escaneo en dirección transversal. 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 banda. Para este proceso particular, las hojas se cortan de una red. ¿Podría explicar más sobre los gráficos multivariados o, si es posible, proporcionar un enlace a su seminario web?
3) Con respecto al gráfico de ejecución, tengo dificultades para comprender qué tan grande es el tamaño de muestra que debo planear recolectar. ¿Tendría que utilizar primero la herramienta eléctrica y de tamaño de muestra? Mientras tanto, recopilaré más datos en el rango de un segundo durante 30 segundos para crear el gráfico de ejecución.
Re: ¿Qué gráfico de control utilizar?He estado en la industria del papel durante muchos años y he luchado por comprender el uso de los gráficos de comportamiento del proceso (gráficos de control) para los datos generados por escáneres continuos que se mueven hacia adelante y hacia atrás a través de la hoja a medida que la hoja se mueve perpendicularmente al recorrido del escáner.Uno de los mayores problemas con la medición continua mediante cualquier instrumento en línea es la cuestión 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 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 móvil promedio es muy pequeño debido a la autocorrelación.Por 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 de procesos.Como ya se mencionó, también está el problema de la variación entre máquinas.
Si puedo serle de más ayuda, no dude en ponerse en contacto conmigo.( smoore@wausaupaper.com )
Re: ¿Qué gráfico de control utilizar?marca invtano:
Gracias por la informacion adicional. En aras de una divulgación completa, durante muchos años trabajé para una importante empresa de fabricación de materiales fotográficos... "Tú presionas el botón... Nosotros hacemos el resto" era uno de los lemas de marketing de la empresa hace muchos, muchos años. Así que tengo algo de experiencia en el monitoreo de procesos en una red en movimiento a alta velocidad para varios tipos de datos continuos (espesor de recubrimiento, por ejemplo) y de atributos (líneas y rayas). A veces, los datos se capturaban en tiempo real mediante sistemas de escaneo óptico... otras veces fuera de línea mediante 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 subgrupos, debe esforzarse por crear una estrategia de subgrupos que capture la variación de causas comunes del proceso dentro de los subgrupos, con el objetivo de brindarle una oportunidad de encontrar variaciones de causas asignables entre 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 la tierra del tiempo.
2. La variación a lo largo de la hoja de papel GRITA por la correlación entre las posiciones a lo largo de la hoja Y hacia abajo, 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 algún tipo de enfoque de gráfico multivariado en JMP podría ser apropiado? De hecho, en mi seminario web On Demand ofrezco un ejemplo de ello.
3. En la fase I, tomaría una vista distributiva univariada y multivariada (forma, valores atípicos, ¿algo más sospechoso?) y segundo por segundo (gráfico de ejecución) y vería qué puede descubrir... esto debería ayudarlo a llegar a la solución adecuada. método de gráficos de control.
Re: ¿Qué gráfico de control utilizar?Pedro,
Gracias por responder. Según lo que entiendo, aquí hay algunas respuestas:
1) Las mediciones se toman continuamente mediante un escáner. El
Las medidas se toman mediante un escáner a lo largo de un ancho de 200" en una hoja de
papel. En total se toman 120 mediciones en 1 minuto.
Las mediciones se toman para ver cuánta variación existe a lo largo del
hoja de papel. Entonces, se toman 120 mediciones de la misma característica dentro de un
minuto.
2) En lo que respecta a los subgrupos, aquí es donde estoy confundido. pensaría
que cada minuto de tiempo representaría un subgrupo de mediciones. decir en
12:01 se toman 120 mediciones, luego a las 12:02 otras 120 mediciones
se toman y así sucesivamente. No me interesan los cambios entre los
mediciones a medida que pasa el tiempo, pero en cambio está interesado en los cambios entre
dos mediciones al mismo tiempo. No me importa si hay una diferencia
entre la medición realizada a las 12:01 en el punto (1) y la medición
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 mediciones toman la misma lectura, solo que a diferentes
puntos a lo ancho de la hoja.
4) Este es un análisis de la fase 1. Sólo trato de tener una idea de dónde estamos.
actualmente se encuentran.
5) Existen cuadros de control, pero no se sabe con qué frecuencia se realizan.
realmente utilizado para gestionar el proceso.
El lunes 31 de agosto de 2015 a las 10:19 a. m., peter.bartell@jmp.com <
Re: ¿Qué gráfico de control utilizar?invtanofmark: Muchas cuestiones a considerar, sin ningún orden en particular;
1. Cuando dice "medidas", ¿supongo algún tipo de variable continua versus atributo o variable de conteo? La respuesta importa según el tipo de gráfico.
2. ¿Puedes crear subgrupos racionales de observaciones? En caso negativo, se requiere un cuadro de personas. En caso afirmativo, entonces se requiere algún tipo de gráfico de variables (¿quizás xbar/R?) con subgrupos.
3. ¿Sus observaciones son independientes entre sí o cree que puede haber correlación entre observaciones sucesivas de algún retraso? ¿Podría consultar con la plataforma Time Series de JMP para ver si existe alguna autocorrelación entre las observaciones? Con el supuesto de independencia, entonces el enfoque del gráfico de variables podría funcionar. Con la correlación, querrás considerar algún tipo de gráfico orientado a series temporales, como un EWMA.
4. ¿Es esta una investigación de 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 te dice?
5. Por último, ¿qué tan estable es su sistema de medición? ¿Tiene gráficos de control allí? Si no... ¿cómo sabe que los datos que ha recopilado se deben a la variabilidad del proceso frente a la variabilidad del sistema de medición?
Para conocer algunos "cómo hacerlo en JMP" y elementos que inviten a la reflexión, sugiero echar un vistazo al evento Mastering JMP que organizo:
Evaluación y seguimiento de su proceso utilizando MSA y SPC | JMP
