어떤 관리도를 사용할 것인가?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />오늘 방금 커뮤니티에 가입했고 관리도에 대한 질문이 있었습니다. 1분에 한 번씩 120번의 측정값으로 구성된 데이터를 수집하고 있습니다. 내 목표는 측정값 간의 변화(1과 2, 2와 3 등)를 이해하는 것이며 매 분마다 그룹별로 측정값을 가지고 있습니다(12:01에 120개 측정, 12:02에 120개 측정, 12:03의 경우 120개 측정 등). 내가 이해하려는 내용과 데이터 수집 방식을 기준으로 어떤 관리도를 사용하는 것이 가장 좋을까요? 이에 대해 몇 가지 토론을 검색해 보았지만 내 데이터가 연속적인지 아니면 실제로 하위 그룹으로 나누어져 있는지 여전히 혼란스럽습니다.
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?팁 주셔서 감사합니다, 스티브.
나는 Dr. Wheeler와 관리도에 대한 Quality Digest의 기록을 반드시 검색할 것입니다.
그리고 그렇게 함으로써 나는 기사의 아래 자료에 표시된 대로 Dr. Wheeler의 방법과 사고가 관리도 작성기에 어떤 영향을 미치는지 이해하고 싶습니다. JMP®의 2세대 품질 도구를 사용한 통합 프로세스 개선 접근 방식 3개월 전에 게시됨.
매우 감사.
- 랜디, JMP 초보자
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?랜돌프,
적절한 합리적 하위 그룹을 사용하면 개인/이동 범위 차트를 약 95%의 시간 동안 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 출판했습니다.이에 대한 대부분은 QualityDigest.com에서 찾을 수 있습니다. 사이트에서 Wheeler의 콘텐츠를 검색해 보세요.
친애하는,
스티브
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?안녕하세요 여러분.
이건 내가 에서 모은거야 관리 차트 유형 문서 .
* 문서를 기반으로 관리도 프로세스를 제가 이해하고 있는 부분이 틀릴 수 있으니 정정 부탁드립니다.
- 랜디, JMP 초보자
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?"Dude" - 나는 아무것도 싫어하지 않습니다.나는 식스시그마가 무엇인지, 아닌지를 알고 있습니다.저는 오하이오에 있는 대규모 제지 공장에서 기술 이사로 일하면서 6-시그마 프로그램을 담당했습니다.공장에는 6개의 "인증된" 검은 벨트가 있었습니다.여섯 명 중 단 한 명만이 그녀가 무엇을 하고 있는지 알고 있었습니다.그 결과, 그녀는 결국 대형 화학 회사에 아주 좋은 일자리를 얻었습니다.다음은 제가 다른 "검은 띠" 중 한 명과 나눈 대화의 일부입니다.나: "그렇다면 p-값이 실제로 나에게 말하는 것이 무엇인지 말해 보세요.""블랙 벨트": 잘 모르겠지만 실제 결과가 나오려면 0.05 미만이어야 합니다."진짜?농담하는 거야?Six Sigma는 실제로 업계에 새로운 것을 가져오지 않습니다. 이는 따라야 할 "레시피"(DMAIC)와 함께 오랫동안 사용되어 온 방법론의 도구 상자입니다.근본적으로 잘못된 것은 없지만, 자신이 하는 일을 실제로 이해하지 못하는 로봇식 조리법 추종자에 지나지 않는 소위 "블랙 벨트"라고 불리는 회사가 너무 많습니다.레시피에 맞지 않는 것은 모두 손실됩니다. 실제로 저는 업계 저널에서 단 3주 만에 인증을 약속하는 광고를 본 적이 있습니다!즉, 저는 블랙 벨트(마스터 BB 포함) 인증을 받은 매우 재능 있는 사람들을 알고 있습니다. 그러나 그들의 진정한 전문 지식은 Six-Sigma 교육이 아니라 수년간의 통계 연구 및 실습을 통해 나온 것입니다.
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?녀석!왜 L6를 싫어해야 해?지역사회에서 우호적인 관계를 유지하도록 합시다.
나도 여기서 신경이 쓰이는 것 같다... 나는 Wheeler의 작품을 좋아한다고 말하고 싶다. 나는 그의 텍스트 중 4개를 가지고 있고 그로부터 광범위하게 끌어왔습니다. L6S에 대해 언급하셨기 때문에 우리 트레이너가 SPC 교육을 위해 그의 작품을 광범위하게 활용했다는 점도 언급하고 싶습니다.하지만 이 문제에 대한 내 생각의 대부분은 BB 인증을 취득하기 몇 년 전이었습니다.또한 내 업계 편견으로 인해 내 요점을 이해하기가 어려웠을 수도 있다고 생각합니다.
내 개인적인 편견은 내 데이터를 런 차트에 버리고 몇 가지 한계를 계산하면 세상이 멈추지 않을 것이지만 분산 및 변동성 차트의 구성 요소가 데이터에서 내리는 모든 결정을 뒷받침하는지 반드시 확인해야 한다는 것입니다. .실행 차트를 생성하는 것 이상으로 이 작업을 수행하는 데 비용이 들지 않습니다.이는 주로 반도체 제조의 경우, 특히 최신 기술 노드에서는 측정 오류가 관심 신호에 비해 무시할 수 있다고 가정할 수 없기 때문입니다.따라서 게이지 및 MSA 연구의 온전성 검사를 수행하는 것이 업계 모범 사례입니다.
게이지 연구와 CoV 분석(특히 JMP 플랫폼의 일부인 그래픽)은 동질성 지점이 어디인지 확인하고 데이터의 상관 관계를 식별하는 데에도 유용합니다.이 두 번째 점은 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 매우 명확하게 밝혔듯이 이러한 점은 매우 중요합니다.따라서 invtanofmark가 다른 것보다 하나를 선호해야 한다고 말하는 대신, 나는 invtanofmark가 다른 것 없이 둘 중 하나만 살펴서는 안 된다고 제안합니다. 즉, 둘은 보완적입니다.내 작업 흐름에서는 합리적인 하위 그룹 크기가 어디에 있는지 결정하기 위해 먼저 게이지와 CoV를 수행하여 관리 차트가 처음부터 바로 이해되고 여러 그룹을 관리할 때 돌아가서 조정할 필요가 없도록 했습니다. 매초 수천 개의 계측 SPC 차트가 저장됩니다!
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?남자 이름,
프로세스가 관리 상태에 있는지 이해하는 유일한 방법은 먼저 관리 차트를 구성하는 것입니다!!!귀하의 진술은 관리 차트를 사용하기 전에 프로세스를 관리해야 한다는 오래된 통념을 따르는 것 같습니다.진짜 질문은: 프로세스가 동질적인가?대답할 수 있는 유일한 방법은 적절하게 구성된 관리 차트로 시작하는 것입니다.시간순으로 정렬된 데이터를 사용할 수 있는 거의 모든 연구는 다른 작업을 수행하기 전에 관리 차트로 시작해야 합니다.나는 이 아이디어가 "식스 시그마(Six Sigma)"에 어긋난다는 것을 알고 있지만 "식스 시그마(Sick Sigma)"의 실패는 또 다른 주제입니다.내가 여기서 말하는 내용을 더 잘 이해하려면 Donald Wheeler와 Davis Balestracci의 작업을 참조하십시오.두 사람 모두 인터넷(특히 www.qualitydigest.com)에 훌륭한 정보를 많이 게시했습니다.
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?공정이 관리 상태에 있는지 확실하지 않은 경우 변동성 연구를 먼저 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/계수형 게이지 차트에서 찾을 수 있습니다.SPC 구현을 "전환"하기 전에 다른 유용한 분석 중에서 분산 분석 구성요소를 수행할 수 있습니다.
최상의,
중
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?뒤돌아보면 말보다 수레가 먼저 있는 것 같아요. 어떤 관리도를 사용할지 결정하려는 나의 원래 목표는 실제로 프로세스가 관리 상태에 있는지 확인하는 것입니다. 그 이유는 우리 프로세스가 지속적으로 고객 사양을 충족할 수 있는지 확인하기 위해 프로세스 능력 연구를 완료하고 싶기 때문입니다.이제 120번을 측정해도 측정값 간에 차이가 있음을 알 수 있습니다. 이러한 120개의 측정값은 단일 값으로 평균화되며 이 값은 조정에 사용됩니다. 이 프로세스는 실제로 시트 전체의 개별 측정값 간의 변동이 아니라 120개 측정값의 평균을 기반으로 제어됩니다. 그러나 프로세스를 개선하려면 측정값 간의 변동을 줄여야 합니다....다음을 통해 프로세스가 정확해야 합니다.
1) 먼저 Xbar-R 차트를 플롯하여 관리 한계를 벗어난 하위 그룹의 측정값이 있는지 확인합니다(30분 동안 매분 수집한 데이터 사용).
2) 관리 상한 및 하한을 벗어난 하위 그룹의 경우 IM-R 차트를 사용하여 특수 원인 변동을 찾습니다.
이것이 합리적으로 들리나요?
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?좋아, 이제 차트에 대해 이해하기 시작한 것 같아요. 나는 또한 관리 차트 개념에 대한 Thomas Pyzdek의 내용 중 일부를 읽었습니다. Thomas에 따르면 IM-R 차트는 실제로 한 번만 측정하는 경우에 사용됩니다. 따라서 상자 1의 판독값 간 변화를 확인하려면 IM-R 차트를 사용하여 시간에 따른 측정값을 비교할 수 있습니다. 그 대신, 저는 교차 방향에 따라 측정값이 어떻게 달라지는지 보고 싶습니다(시트에 18인치, 시트에 20인치 등). 이 경우에는 상자 위치(1-120)를 하위 그룹으로 사용한 다음 각 그룹에 표시되는 데이터로 6-10개의 무작위 샘플 시간을 사용할 것입니다. 100개 그룹을 일반적인 숫자로 선택했습니까, 아니면 이에 도달하기 위해 특정한 계산을 했습니까?
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?그룹을 정의하는 방법은 탐지하려는 항목에 따라 크게 달라집니다.
- 지속적으로 다른(항상 더 두껍거나 항상 더 어두운) 시트 조각이 있다고 의심되는 경우(예: 200인치 시트의 18인치에서 20인치) XBar 및 R 차트를 다음과 함께 사용하는 것이 합리적입니다. 그룹으로 샘플링 위치. 100개의 그룹/100개의 위치가 있고 그룹 10은 XBar 차트에서 통제 불능 상태로 표시됩니다.
- 더 가변적인(두께나 색상이 너무 다양함) 시트 조각이 있다고 의심되는 경우(예: 200인치 시트에서 18인치~20인치) XBar 및 R 차트를 사용하는 것이 합리적입니다. 그룹으로 샘플링 위치. 100개의 그룹/100개의 위치가 있고 그룹 10은 범위 차트에서 통제 불능 상태로 표시됩니다.
- 그룹으로 Minute가 포함된 XBar 및 R 차트는 롤이 시간에 따라 변하는지 알려줍니다(제가 올바르게 이해했다면 관심 있는 내용은 아닙니다).
- 그룹이 있으므로 개인 범위 차트 또는 실행 차트를 첫 번째 선택은 아닙니다.
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?그렇습니다. 이는 평량, 수분 함량, 광학적 특성 등과 같은 특성을 측정하는 제지 산업의 스캐너와 똑같습니다. 종이는 횡방향 프로파일과 장기 프로파일을 갖는 것으로 악명 높습니다. 기계 방향.이로 인해 순전히 통계적으로 처리하기가 더 어려워지지만, 이러한 문제 중 일부를 우회하여 데이터의 기본 구조를 파악하고 프로세스가 수행하는 작업을 알아볼 수 있다는 사실을 발견했습니다.Wheeler 박사가 자주 말했듯이 "컴퓨팅이 콘텐츠보다 승리하도록" 두지 마십시오.나는 스캐너로 연구를 수행하는 가장 좋은 방법은 스캐너를 웹 전체의 다른 "차선"에 있는 "단일 포인트 모드"로 설정하여 차선(즉, 프로필)을 비교할 수 있다는 것을 발견했습니다.종이에서는 종이 롤을 만들고 각 롤의 끝에서 스캐너 데이터가 요약되어 기계 간 구성 요소와 기계 방향 구성 요소로 분류됩니다.이러한 요약은 그 자체로 유용한 경우가 많습니다.
다시 한번 말씀드리지만, 제가 도움이 될 수 있으면 이메일을 보내주시거나 전화로 상담해 드리겠습니다.이런 포럼에서 논의해야 할 내용을 모두 표현하기는 어렵습니다.
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?스무어,
예, 귀하가 설명하는 첫 번째 상황입니다. 시트가 스캐너를 통해 이동할 때 스캐너는 시트를 가로질러 앞뒤로 움직입니다. 최근에 스캐너의 원시 데이터가 실제로 600점을 측정하고 있으며 120점은 600점의 평균이라는 것을 알게 되었습니다. 또한 원시 데이터에 액세스할 수 없으며 120개 지점만 검사할 수 있습니다. 개별 측정 대신 평균값을 다루는 경우 다른 기준이 있습니까? 샘플 포인트가 실제로 어떻게 보이는지 보여주는 사진을 첨부했습니다. 이것은 매우 투박한 그림이지만 측정 지점이 시트에 어떻게 "착륙"하는지 설명하고 싶었습니다.
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?smoore2: 정규성과 관리도 사용에 관해 귀하가 제기하는 문제를 잘 알고 있습니다. 정규성에 대한 나의 의견은 분포 형태가 매우 중요해지는 공정 능력 분석을 둘러싼 문제에 대한 원래 포스터의 질문과 관련이 있습니다.
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?베드로,
개인 및/또는 하위 그룹에 대한 X-mR 또는 I-mR 차트와 같은 프로세스 행동 차트를 사용하기 위해 데이터의 정규성이 필요하거나 가정되지 않습니다.이것은 컨트롤 차트에 관한 큰 신화 중 하나입니다.Shewhart의 원본 작업(Shewhart가 관리 차트를 발명함)이나 Donald Wheeler 박사가 작성한 많은 기사에서 이를 찾을 수 있습니다.W. Edwards Deming도 이 주제에 관해 할 말이 많았습니다.
즉, 일부 속성 관리 차트에는 특정 분포가 필요합니다. 개수에 대한 NP 차트와 비율에 대한 P 차트에는 이항 분포가 필요합니다.개수에 대한 C 차트와 요율에 대한 U 차트에는 포아송 분포가 필요합니다.
Shewhart 박사의 말을 빌리자면: "정규 분포는 프로세스가 통계적으로 관리되기 위한 전제 조건도 아니고 프로세스의 결과도 아닙니다."나는 30년 이상 통계 도구를 활용하면서 이것을 여러 번 확인했습니다.
"정규 분포?나는 한 번도 본 적이 없습니다." - W. Edwards Deming (1991년 5월 신시내티에서 열린 4일간 세미나에 참석함)
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?시트가 장비를 통해 이동할 때 시트를 가로질러 앞뒤로 움직이는 스캐너가 있습니까, 아니면 동시에 시트 전체에 걸쳐 120개 지점을 측정하고 있습니까?전자의 경우 스캐너를 중지하고 시트 전체의 한 위치를 여러 번 테스트할 수 있습니까?이러한 종류의 정보는 제가 할 수 있는 최선의 방법으로 귀하에게 도움을 주기 위해 필요합니다.
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?공정 능력을 평가하기 전에 관리도를 통해 공정 안정성을 보장(또는 적어도 가정)하고 싶을 것입니다. 그런 다음 개별 관측치의 정규성을 확인합니다. JMP는 비정규 분포 형태를 선택하여 처리 능력 지수를 계산할 수 있으므로 필요한 경우 적절한 비정규 분포가 있는지 확인하세요.
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?무작위 샘플을 사용하라는 제안은 좋은 방법인 것처럼 들립니다. 나는 스캔이 시트 전체에 걸쳐 120개 지점을 측정하고 있음을 발견했습니다. 작업자가 볼 수 있는 출력 숫자는 실제로 스캔의 평균 값입니다(한 시간 간격으로 120개 측정 모두에 대한). 그러나 문제는 지점 간의 변동 정도입니다. 시트의 한쪽 가장자리 측정값이 55라고 가정하면 다음 측정값이 55.5나 56이면 문제가 되지 않습니다. 그러나 측정값이 55에서 68로 점프하면 문제가 됩니다. 시트 가장자리의 한쪽 끝에서 55로 시작하고 반대쪽 끝에서 70으로 마무리하는 것도 허용됩니다. 측정치 사이에 55, 56, 57, 57.5 등과 같이 약간의 변화가 있는 한.
또한 현재 프로세스가 고객 사양 수준을 유지하는 데 얼마나 효과적인지 확인하기 위해 기능 분석을 완료하고 싶습니다. 이런 종류의 데이터를 공정 능력 분석에 사용할 때 주의해야 할 문제가 있습니까?
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?하위 그룹화는 배치 프로세스 동작에 대해 '불가지론적'이라고 부르는 것입니다. 실제 가이드가 배치 간 차이를 실제 프로세스 모니터링 정보 및 의사 결정 접근 방식의 핵심으로 처리하는 것이 아니라면 말입니다. 합리적인 하위 그룹화(하위 그룹의 크기 및 하위 그룹 생성 빈도)는 하위 그룹 내의 공통 원인 변동 크기에 대한 최선의 추정치를 얻기 위한 샘플링 전략이며, 하위 그룹 간의 할당 가능한 원인 변동의 존재를 감지할 확률을 최대화하기 위한 것입니다. 귀하의 실질적인 요구에 적시에. 그게 다야...더도 말고 덜도 말고.
JMP 표본 크기 및 전동 도구를 사용하는 것은 일반적으로 프로세스 모니터링이 아닌 통계적 추론과 관련이 있습니다. 문제가 실제로 프로세스 모니터링이 아닌 통계적 추론 중 하나가 아닌 이상 전통적인 표본 크기 및 검정력 방법을 사용하지 않을 것입니다.
이제 이렇게 말했지만...문헌에는 공정 모니터링을 위한 샘플링 전략을 수립하기 위한 계획이 가득합니다. 포함되어야 할 요소로는 ARL(평균 실행 길이), 알파 및 베타 위험, 감지할 차이점, 샘플링 계획(거의 항상 주로 예산 문제의 영향을 받음) 등이 있습니다. 궁극적으로 이러한 계획은 일반적으로 시뮬레이션 방법을 사용하여 다양한 시나리오를 비교하고 대조합니다. 이러한 방법은 이와 같은 온라인 포럼을 통해 탐색하기에는 너무 복잡합니다.
프로세스 모니터링을 위한 샘플링 전략을 수립하기 위한 모든 방법이나 작업흐름에 맞는 하나의 크기는 없습니다. 내 내면의 Shewhart를 표현하기 위해 그는 다음과 같이 말했을 것입니다. "우리는 두 가지 실수 중 하나를 범할 확률 사이의 경제적 균형과 달성할 수 있는 방법을 추구합니다. 실제로 문제가 없을 때 문제를 찾으려고 합니다... 문제가 실제로 존재하는데도 문제를 찾지 못하는 것입니다." 제가 생각하는 핵심 문구는 '경제적 균형'입니다.
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?베드로,
1)에 관해서는 하위 그룹을 형성하는 이유가 사물 배치 간의 차이를 이해하기 위한 것이라고 말하는 것 같습니다. 예를 들어 한 배치의 페인트를 다른 시기에 만들어진 다른 배치와 비교하는 경우가 있습니까? 내 경우에는 1초 간격으로 측정된 120개의 측정값을 한 세트로 보는 것이 더 좋을까요? 돌이켜보면, 스캔 모음을 그룹으로 나누는 이유는 각 교차 방향 스캔에 따라 측정 간의 변동이 증가하는지 확인하기 위함이었던 것 같습니다. 이것이 이러한 유형의 변형에 접근하는 올바른 방법인지 모르겠습니다.
2) 나는 당신의 의견에 동의합니다. 기계 방향과 웹의 교차 방향 모두에서 측정 사이에는 확실한 상관 관계가 있습니다. 이 특정 공정에서는 시트가 웹에서 절단됩니다. 다변량 차트에 대해 더 자세히 설명해주실 수 있나요? 가능하다면 웹 세미나 링크를 제공해 주실 수 있나요?
3) 런 차트와 관련하여 얼마나 큰 표본 크기를 수집해야 하는지 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 먼저 샘플 크기 및 전동 공구를 사용해야 합니까? 그동안 런 차트를 작성하기 위해 30초에 걸쳐 1초 범위의 데이터를 더 수집하겠습니다.
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?저는 수년 동안 제지 산업에 종사해 왔으며 시트가 이동 경로에 수직으로 움직일 때 시트를 가로질러 앞뒤로 움직이는 연속 스캐너에 의해 생성된 데이터에 대한 프로세스 동작 차트(제어 차트)의 사용을 이해하려고 애썼습니다. 스캐너.온라인 장비를 통한 연속 측정의 가장 큰 문제 중 하나는 자기 상관 문제입니다.측정 빈도가 시트 속성이 실제로 의미 있는(실질적인) 방식으로 변경되는 능력보다 빠른 경우 자기 상관 관계로 인해 문제가 발생할 수 있습니다.이는 개별 데이터의 상승 및 하락에 비해 관리 차트의 관리 한계가 매우 좁은 것으로 입증됩니다.그 이유는 자기 상관으로 인해 평균 이동 범위가 매우 작기 때문입니다.따라서 매우 엄격한 상한 및 하한 관리 한계가 계산됩니다.저는 몇 년 전에 바로 이런 유형의 문제에 관해 블랙 벨트 후보자와 함께 일했습니다.대답은 다음을 구성하기 위해 합리적인 빈도로 자기상관 데이터를 무작위로 샘플링하는 것이었습니다. 유용한 프로세스 행동 차트.이미 언급했듯이 기계 간 변형 문제도 있습니다.
제가 더 도움이 필요하시면 언제든지 저에게 연락해 주세요.( smoore@wausaupaper.com )
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?invtanofmark:
추가 정보를 제공해 주셔서 감사합니다. 완전한 공개를 위해 저는 수년 동안 주요 사진 재료 제조 회사에서 근무했습니다. "버튼만 누르세요... 나머지는 우리가 합니다"는 수년 전 회사의 마케팅 슬로건 중 하나였습니다. 따라서 저는 다양한 연속(예: 코팅 두께) 및 속성(선 및 줄무늬) 데이터 유형에 대해 고속으로 이동하는 웹에서 프로세스를 모니터링하는 데 대한 배경 지식을 갖고 있습니다. 때로는 광학 스캐닝 시스템을 통해 데이터가 실시간으로 캡처되기도 하고 제품 테스트를 통해 오프라인으로 캡처되기도 합니다.
여기에 몇 가지 생각이 더 있습니다.
1. 합리적인 부분군 형성의 기본 개념은 부분군 전략을 설정함으로써 부분군 간의 지정 가능한 원인 변동을 찾을 수 있는 기회를 제공한다는 목표를 가지고 부분군 내의 프로세스 공통 원인 변동을 포착하는 부분군 전략을 만들기 위해 노력해야 한다는 것입니다. . 솔직히 말해서 저는 합리적인 하위 그룹을 형성하기 위한 기초로 1분의 시간 간격을 사용하는 것을 주저합니다. 이것이 바로 합리적인 하위 그룹이 아닌 편의 하위 그룹이라고 부르는 것입니다. 나는 정말로 당신이 시간의 땅에서 단일 측정에 있다고 생각합니다.
2. 종이 시트 전체에 걸친 변형 시트 전체와 시트 아래 위치 사이의 상관 관계에서 비명을 지르는 경우, 특히 일종의 압출이나 코팅이 진행되고 있는 경우 시트가 웹에서 절단되는 것으로 추정됩니다. ..그것은 확인해 보셨나요? 특정 너비 위치에서 데이터를 수집하는 것 같나요? 위치 간에 상관 관계가 있다는 증거가 있다면 JMP의 다변량 차트 접근 방식이 적절할 수 있을까요? 실제로 저는 On Demand Webinar에서 그러한 예를 제시했습니다.
3. 1단계에서는 일변량 및 다변량 분포(형태, 특이치, 기타 의심스러운 사항?)와 초 단위(실행 차트) 보기를 통해 무엇을 발견할 수 있는지 확인합니다. 이는 적절한 결과를 도출하는 데 도움이 될 것입니다. 컨트롤 차트 방법.
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?베드로,
응답해주셔서 감사합니다. 여기에서 내가 이해한 내용을 바탕으로 몇 가지 답변을 제시합니다.
1) 측정은 스캐너에 의해 지속적으로 수행됩니다. 그만큼
측정은 한 장의 너비 200"에 걸쳐 스캐너로 수행됩니다.
종이. 1분 동안 총 120번의 측정이 수행됩니다.
측정은 전체에 걸쳐 얼마나 많은 변화가 존재하는지 확인하기 위해 수행됩니다.
용지. 따라서 동일한 기능에 대해 120개의 측정이 수행됩니다.
분.
2) 하위 그룹과 관련하여 이것이 제가 혼란스러워하는 부분입니다. 내 생각엔
각 시간은 측정의 하위 그룹을 나타냅니다. 에 말하세요
12:01에 120개의 측정값을 얻은 후 12:02에 또 다른 120개의 측정값을 측정했습니다.
등등이 찍혀있습니다. 나는 사이의 변화에 관심이 없습니다
시간이 지남에 따라 측정하지만 대신에 변화에 관심이 있습니다.
동시에 두 가지 측정. 차이가 있어도 상관없어요
(1) 지점에서 12:01에 측정된 측정값과 측정값 사이
(1) 지점에서 12:02에 촬영되었습니다. 나는 사이의 차이점을 이해하고 싶습니다.
지점 (1)과 지점 (2) 사이에서 12시 1분에 측정된 값,
3) 모든 측정은 서로 다른 위치에서 동일한 판독값을 취하고 있습니다.
시트 너비에 걸쳐 점을 표시합니다.
4)1상 분석입니다. 우리가 어디에 있는지 알아보려고 노력 중이야
현재 서있습니다.
5) 관리도가 마련되어 있으나 얼마나 자주 사용되는지 불확실함
실제로 프로세스를 관리하는 데 사용됩니다.
2015년 8월 31일 월요일 오전 10시 19분, peter.bartell@jmp.com <
Re: 어떤 관리도를 사용해야 하나요?invtanofmark: 고려해야 할 문제가 많으며 특별한 순서는 없습니다.
1. '측정'이라고 말할 때 어떤 유형의 연속 변수와 속성 또는 개수 변수를 가정하고 있습니까? 대답은 차트 유형에 따라 중요합니다.
2. 합리적인 관측치 하위 그룹을 만들 수 있습니까? 그렇지 않은 경우 개인 차트가 필요합니다. 그렇다면 하위 그룹이 포함된 일종의 변수 차트(아마도 xbar/R?)가 필요합니다.
3. 귀하의 관찰은 서로 독립적입니까, 아니면 약간의 시차가 있는 연속적인 관찰 사이에 상관관계가 있을 수 있다고 생각하십니까? JMP의 시계열 플랫폼을 통해 관측치 간에 자기상관관계가 있는지 확인할 수 있나요? 독립성을 가정하면 변수 차트 접근 방식이 작동할 수 있습니다. 상관 관계를 사용하면 EWMA와 같은 일부 유형의 시계열 중심 차트를 고려할 수 있습니다.
4. 이것은 1단계 조사입니까, 아니면 2단계 조사입니까? 첫 번째 게시물을 보면 Phase I처럼 보이나요? 그러면 I/mR 차트로 시작해서 그것이 무엇을 말하는지 확인해 볼까요?
5. 마지막으로, 귀하의 측정 시스템은 얼마나 안정적입니까? 거기에 관리도가 있나요? 그렇지 않다면...수집한 데이터가 프로세스와 측정 시스템의 다양성으로 인한 것인지 어떻게 알 수 있습니까?
'JMP 사용법'과 생각을 자극하는 내용을 알고 싶다면 제가 주최하는 Mastering JMP 이벤트를 살펴보시기 바랍니다.
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