Quelle carte de contrôle utiliser ?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Je viens de rejoindre la communauté aujourd'hui et j'avais une question sur les cartes de contrôle. Je collecte des données qui consistent en 120 mesures prises une fois par minute. Mon but est de comprendre l'écart entre les mesures (entre 1 et 2, 2 et 3, etc.) et j'ai les mesures par groupe pour chaque minute de temps (120 mesures pour 12h01, 120 mesures pour 12h02, 120 mesures pour 12:03, etc.). En fonction de ce que j'essaie de comprendre et de la manière dont les données sont collectées, quelle carte de contrôle serait-il préférable d'utiliser ? J'ai essayé de rechercher quelques discussions à ce sujet, mais je ne savais toujours pas si mes données étaient continues ou divisées en sous-groupes.
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?Merci pour les conseils, Steve.
Je vais certainement chercher dans les archives de Quality Digest sur le Dr Wheeler et les cartes de contrôle.
Et ce faisant, j'espère comprendre comment le Control Chart Builder est influencé par les méthodes et la pensée du Dr Wheeler - comme indiqué dans le jeu ci-dessous de l'article Une approche intégrée d'amélioration des processus à l'aide des outils qualité de deuxième génération de JMP® publié il y a 3 mois.
Très appréciée.
- Randy, débutant JMP
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?Randolph,
Avec des sous-groupes rationnels appropriés, vous serez en mesure d'utiliser efficacement le tableau Individus/Étendue mobile environ 95 % du temps.La plupart des autres types de graphiques supposent/nécessitent une certaine distribution des données pour être efficaces.Par exemple, la carte C nécessite la distribution de Poisson.Le Dr Donald Wheeler a beaucoup publié sur ce sujet que je vous suggère de lire.Une grande partie de cela peut être trouvée sur QualityDigest.com. Faites simplement une recherche du contenu de Wheeler sur le site.
Meilleures salutations,
Steve
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?Salut à tous.
C'est ce que j'ai retenu de la documentation sur les types de carte de contrôle .
* Ma compréhension du processus de la carte de contrôle basée sur la documentation peut être erronée, veuillez la corriger.
- Randy, débutant JMP
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?"Mec" - Je ne déteste rien.Je sais juste ce que Six-Sigma est et n'est pas.J'étais directeur technique dans une grande papeterie de l'Ohio, où j'étais en charge du programme 6-Sigma.L'usine avait six ceintures noires "certifiées".Sur les six, une seule avait la moindre idée de ce qu'elle faisait.En conséquence, elle a finalement décroché un très bon travail dans une grande entreprise chimique.Voici une partie d'une conversation que j'ai eue une fois avec l'une des autres "ceintures noires".Moi: "Alors, dis-moi, qu'est-ce que la valeur p me dit vraiment?""Ceinture noire": je ne sais pas trop, mais c'est censé être inférieur à 0,05 pour que les résultats soient réels."Réel?Vous plaisantez j'espère?Six-Sigma n'apporte en fait rien de nouveau à l'industrie ; c'est une boîte à outils de méthodologies qui existent depuis longtemps, accompagnées d'une "recette" à suivre (DMAIC).Il n'y a rien de fondamentalement mal à cela, mais il y a beaucoup trop d'entreprises qui lancent des soi-disant "ceintures noires" qui ne sont que des adeptes de recettes robotiques qui ne comprennent vraiment pas ce qu'elles font.tout ce qui ne correspond pas à la recette, et ils sont perdus. En fait, j'ai vu des annonces dans des revues spécialisées qui promettent une certification en aussi peu que trois semaines !Cela dit, je connais aussi des personnes très talentueuses qui sont certifiées ceintures noires (y compris des Master BB), MAIS leur véritable expertise ne vient pas de la formation Six-Sigma, mais d'années d'études et de pratiques statistiques.
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?Mec!Pourquoi tu détestes les L6 ?Gardons-le amical dans la communauté.
Je semble aussi avoir touché une corde sensible ici... laissez-moi dire que j'aime le travail de Wheeler. J'ai 4 de ses textes et je m'en inspire abondamment. Puisque vous avez mentionné L6S, je dois également mentionner que notre formateur s'est largement inspiré de ses travaux pour notre formation SPC.Mais la plupart de mes réflexions sur cette question ont précédé ma certification BB de quelques années.Je pense aussi que mon parti pris pour l'industrie a peut-être rendu difficile la compréhension de mon point de vue.
Mon parti pris personnel est que, même si le monde ne s'arrêtera pas de tourner si je vide simplement mes données dans un graphique d'exécution et que je calcule certaines limites, je dois absolument vérifier que mes composants de graphiques de variance et de variabilité soutiennent toutes les décisions que je prends à partir des données .Cela ne coûte rien de plus que de simplement générer le diagramme de progression.C'est principalement parce que, pour la fabrication de semi-conducteurs - en particulier dans les nœuds technologiques les plus récents, nous ne pouvons pas supposer que notre erreur de mesure est négligeable par rapport à notre signal d'intérêt.Ainsi, la vérification de l'intégrité des études de jauge et MSA est la meilleure pratique de l'industrie.
Les études de jauge et les analyses CoV (en particulier les graphiques qui font partie de la plate-forme JMP) sont également utiles pour déterminer où se situe le point d'homogénéité et identifier les corrélations dans les données.Ce deuxième point est un problème très sérieux pour les semi-conducteurs en raison d'une partie de la physique dans le processus de fabrication.Ces points sont assez importants, comme vous et d'autres sur ce fil l'avez clairement expliqué, car certaines des hypothèses requises pour un bon SPC ne sont pas valides si le sous-groupe rationnel n'est pas choisi correctement.Donc, plutôt que de dire qu'invtanofmark devrait préférer l'un à l'autre, je propose qu'invtanofmark ne regarde jamais l'un sans l'autre - qu'ils sont complémentaires.Dans mon flux de travail, je ferais d'abord la jauge et le CoV pour déterminer où se trouve la taille de mon sous-groupe rationnel afin que ma carte de contrôle ait un sens dès le départ et que je n'ai pas eu à revenir en arrière et à faire des ajustements - lorsque vous gérez plusieurs mille cartes SPC de métrologie chaque seconde enregistrée compte !
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?Michael,
La seule façon de comprendre si votre processus est sous contrôle est de commencer par construire une carte de contrôle !!!Votre déclaration semble suivre le vieux mythe selon lequel un processus doit être maîtrisé avant qu'une carte de contrôle puisse être utilisée.La vraie question : le processus est-il homogène ?La seule façon de répondre est de commencer par une carte de contrôle correctement construite.Presque toutes les études dans lesquelles des données triées dans le temps sont disponibles devraient COMMENCER par des cartes de contrôle avant de faire quoi que ce soit d'autre.Je sais que cette idée va à l'encontre de "Six Sigma", mais les échecs de "Sick Sigma" est un autre sujet pour une autre fois.Veuillez consulter le travail de Donald Wheeler et Davis Balestracci pour mieux comprendre ce que je dis ici.Ils ont tous deux publié de nombreuses informations intéressantes sur Internet (en particulier, www.qualitydigest.com).
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?Si vous n'êtes pas sûr que votre procédé soit maîtrisé, vous voudrez probablement d'abord effectuer une étude de variabilité.Cela vous permettrait d'examiner toutes les sources de variabilité et de voir si les hypothèses requises pour une mise en œuvre efficace de la CPS sont respectées.Cette étude se trouve sous Analyser > Qualité et processus > Tableau de jauge de variabilité/attributs.Vous pouvez effectuer une analyse des composants de la variance parmi d'autres analyses utiles avant de "mettre le commutateur" sur une implémentation SPC.
Meilleur,
M
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?Avec le recul, je pense avoir la charrue avant les boeufs. Mon objectif initial en essayant de déterminer quelle carte de contrôle utiliser est vraiment de voir si le processus est sous contrôle. La raison en est que j'aimerais réaliser une étude de capacité de processus pour déterminer si notre processus peut répondre de manière cohérente aux spécifications du client.Maintenant, même jusqu'à 120 mesures sont prises, et on peut voir qu'il y a une variation entre les mesures ; ces 120 mesures sont moyennées à une seule valeur et cette valeur est utilisée pour faire des ajustements. Le processus n'est pas réellement contrôlé en fonction de la variation entre les mesures individuelles sur la feuille, mais plutôt de la moyenne des 120 mesures. Cependant, pour améliorer le processus, je dois réduire la variation entre les mesures. processus soit correct :
1) Tracez d'abord la carte X barre-R pour voir s'il y a des mesures des sous-groupes qui sont hors des limites de contrôle (en utilisant des données prises chaque minute pendant une demi-heure)
2) Pour les sous-groupes qui sont en dehors des limites de contrôle supérieures et inférieures, utilisez un diagramme IM-R pour rechercher une variation de cause spéciale.
Cela vous semble-t-il raisonnable ?
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?Ok, je pense que je commence à comprendre en ce qui concerne les graphiques. J'ai également lu certains des articles de Thomas Pyzdek sur les concepts des cartes de contrôle. Selon Thomas, les cartes IM-R sont utilisées dans le cas où vous ne prenez vraiment qu'une seule mesure. Donc, si je voulais examiner la variation entre les lectures de l'encadré 1, je pourrais utiliser un graphique IM-R pour comparer les mesures prises au fil du temps. Au lieu de cela, je veux vraiment regarder comment les mesures varient dans le sens travers (comme vous l'avez dit 18" dans la feuille, 20" dans la feuille et ainsi de suite). Je pense que pour ce cas, j'utiliserai les emplacements Box (1-120) comme sous-groupes, puis j'utiliserai 6 à 10 temps d'échantillonnage aléatoires comme données observées dans chaque groupe. Avez-vous choisi 100 groupes comme nombre général ou avez-vous fait des calculs spécifiques pour arriver à cela ?
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?La façon dont vous définissez le groupe dépend dans une large mesure de ce que vous essayez de détecter :
- Si vous soupçonnez qu'il y a une bande de la feuille qui est constamment différente (toujours plus épaisse ou toujours plus foncée) (par exemple 18" à 20" sur votre feuille de 200"), il serait judicieux d'utiliser une carte XBar et R avec le lieu d'échantillonnage en tant que groupe. Vous auriez 100 groupes/100 emplacements, et le groupe 10 apparaîtrait comme hors de contrôle sur la carte XBar.
- Si vous pensez qu'il y a une bande de la feuille qui est plus variable (l'épaisseur ou la couleur varie trop) (par exemple 18" à 20" sur votre feuille de 200"), il serait judicieux d'utiliser une carte XBar et R avec le lieu d'échantillonnage en tant que groupe. Vous auriez 100 groupes/100 emplacements, et le groupe 10 apparaîtrait comme hors de contrôle sur le graphique de portée
- un graphique XBar et R avec Minute car le groupe vous dira si le roll évolue dans le temps (pas ce qui vous intéresse, si j'ai bien compris)
- puisque vous avez un groupe, un graphique de plage individuelle ou un graphique de course ne serait pas mon premier choix.
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?Oui, c'est exactement la même chose que les scanners de l'industrie du papier, qui mesurent des propriétés telles que le grammage, la teneur en humidité, les propriétés optiques, etc. Le papier est connu pour avoir un profil dans le sens travers ainsi qu'un profil à long terme dans le sens machine.Bien que cela rende plus difficile la gestion purement statistique, j'ai constaté que vous pouvez contourner certains de ces problèmes pour accéder à la structure sous-jacente des données et savoir ce que fait le processus.Ne laissez pas "le calcul triompher du contenu", comme le dit souvent le Dr Wheeler.J'ai trouvé que la meilleure façon d'effectuer des études avec un scanner est de mettre le scanner en "mode point unique" dans différentes "voies" sur le Web afin que vous puissiez comparer les voies (c'est-à-dire le profil).Dans le papier, nous fabriquons des rouleaux de papier et à la fin de chaque rouleau, les données du scanner sont résumées et décomposées en composantes transversales et dans le sens machine.Ces résumés sont souvent utiles en eux-mêmes.
Encore une fois, s'il vous plaît écrivez-moi et / ou nous pouvons parler par téléphone si je peux être utile.Il est difficile d'exprimer tout ce qui doit être discuté dans un forum comme celui-ci.
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?plus,
Oui, c'est la première situation que vous décrivez. Le scanner se déplace d'avant en arrière sur la feuille au fur et à mesure que la feuille se déplace dans le scanner. J'ai récemment découvert que les données brutes du scanner mesurent en fait 600 points et que les 120 points sont une moyenne des 600. De plus, je ne peux pas accéder aux données brutes, je ne peux examiner que les 120 points. Existe-t-il des critères différents si j'ai affaire à des valeurs moyennes au lieu de mesures individuelles ? J'ai joint une image qui montre à quoi ressemblent réellement les points d'échantillonnage. C'est un dessin assez grossier, mais je voulais juste décrire comment les points de mesure "atterrissent" sur la feuille.
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?smoore2 : Je suis bien conscient des problèmes que vous soulevez concernant la normalité et l'utilisation des cartes de contrôle. Mes commentaires sur la normalité étaient liés aux questions de l'affiche originale sur les problèmes liés à l'analyse de la capabilité des processus... où la forme de la distribution devient très importante.
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?Pierre,
Afin d'utiliser les diagrammes de comportement de processus tels que les diagrammes X-mR ou I-mR pour les individus et/ou les sous-groupes, la normalité des données n'est PAS requise ni supposée.C'est l'un des grands mythes concernant les cartes de contrôle.Vous pouvez trouver cela dans le travail original de Shewhart (Shewhart a inventé la carte de contrôle) ou dans de nombreux articles écrits par le Dr Donald Wheeler.W. Edwards Deming avait également beaucoup à dire sur ce sujet.
Cela dit, certaines cartes de contrôle des attributs nécessitent certaines distributions : les cartes NP pour les nombres et les cartes P pour les proportions nécessitent la distribution binomiale.La carte C pour les nombres et la carte U pour les taux nécessitent la distribution de Poisson.
pour paraphraser le Dr Shewhart: "La distribution normale n'est ni une condition préalable ni une conséquence d'un processus sous contrôle statistique."Je l'ai confirmé à plusieurs reprises au cours de mes 30 années d'utilisation d'outils statistiques.
"Distribution normale?Je n'en ai jamais vu." - W. Edwards Deming (mai 1991 séminaire de 4 jours à Cincinnatti, auquel j'ai assisté)
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?Avez-vous un scanner qui se déplace d'avant en arrière sur la feuille lorsque la feuille se déplace dans l'équipement, ou mesurez-vous 120 points sur la feuille en même temps ?Si c'est le cas, pouvez-vous arrêter le scanner et tester plusieurs fois un endroit sur la feuille ?Ce genre d'information est nécessaire pour pouvoir vous aider du mieux que je peux.
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?Vous voudrez vous assurer de la stabilité du processus (ou du moins l'assumer ?) par des cartes de contrôle avant d'évaluer la capacité du processus. Vérifiez ensuite la normalité des observations individuelles... JMP peut calculer des indices de capabilité de processus pour certaines formes de distribution non normales. Assurez-vous donc de vérifier la distribution non normale appropriée si nécessaire.
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?La suggestion d'utiliser des échantillons aléatoires semble être la voie à suivre. J'ai découvert que bien que le scan mesure 120 points sur la feuille; le nombre de sortie que les opérateurs voient est en fait la valeur moyenne du balayage (pour les 120 mesures à un intervalle de temps). Cependant, c'est la quantité de variation entre les points qui est la préoccupation. Disons qu'à un bord de la feuille la mesure est 55, ce n'est pas un problème si la mesure suivante est 55,5 ou 56. Cependant, si les mesures sautent de 55 à 68, c'est un problème. Il est même acceptable de commencer par 55 à une extrémité du bord de la feuille et de terminer par une mesure de 70 à l'extrémité opposée ; tant que les mesures ont une petite quantité de changement entre elles telles que 55, 56, 57, 57,5 et ainsi de suite.
De plus, j'aimerais effectuer une analyse de capacité pour voir dans quelle mesure le processus actuel est efficace pour rester dans les niveaux de spécification du client. Existe-t-il des problèmes auxquels je devrais faire attention lors de l'utilisation de ce type de données pour une analyse de capabilité ?
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?Le sous-groupement est ce que j'appellerai "agnostique" par rapport au comportement du traitement par lots... à moins que votre guide pratique ne consiste à traiter les différences entre les lots comme la CLÉ de vos informations pratiques de surveillance des processus et de votre approche décisionnelle. Le sous-groupement rationnel (taille du sous-groupe et fréquence de création de sous-groupes) est une stratégie d'échantillonnage pour obtenir votre meilleure estimation de l'ampleur de la variation de cause commune au sein d'un sous-groupe, ET un œil vers la maximisation de la probabilité de détecter la présence d'une variation de cause attribuable entre les sous-groupes en temps opportun pour vos besoins pratiques. C'est tout... rien de plus, rien de moins.
L'utilisation de la taille d'échantillon JMP et des outils puissants est généralement associée à l'inférence statistique... et non à la surveillance des processus... Je n'utiliserais pas les méthodes traditionnelles de taille d'échantillon et de puissance À MOINS QUE votre problème ne soit VRAIMENT une inférence statistique... et non la surveillance des processus.
Cela dit, la littérature regorge de schémas pour établir des stratégies d'échantillonnage pour la surveillance des processus. Les éléments à inclure sont des choses comme l'ARL (longueur d'exécution moyenne), les risques alpha et bêta, et les différences à détecter... et les schémas d'échantillonnage (qui sont presque toujours principalement influencés par des problèmes de budget !). En fin de compte, ces schémas utilisent généralement des méthodes de simulation pour comparer et contraster différents scénarios. Ces méthodes sont trop complexes à explorer via un forum en ligne comme celui-ci.
Il n'y a pas de méthode ou de flux de travail unique pour établir une stratégie d'échantillonnage pour la surveillance des processus. Pour canaliser mon Shewhart intérieur, il a peut-être dit quelque chose comme : "Nous cherchons une méthode par laquelle nous pouvons atteindre un équilibre économique entre la probabilité de faire l'une des deux erreurs... aller chercher des ennuis quand il n'en existe pas vraiment... et ne pas chercher les ennuis alors qu'ils existent bel et bien." Je pense que l'expression clé ici est "l'équilibre économique".
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?Pierre,
Concernant 1), il semble que vous disiez que le raisonnement derrière la formation de sous-groupes est de comprendre la variation entre les lots de choses. Comme pour comparer un lot de peinture à un autre fabriqué à un moment différent ? Dans mon cas, serait-il préférable de regarder un ensemble de 120 mesures prises à 1 seconde d'intervalle ? Avec le recul, je pense que mon raisonnement pour diviser les collections de scans en groupes était d'essayer de voir si la variation entre les mesures augmente avec chaque scan dans le sens croisé. Je ne sais pas si c'est la bonne façon d'aborder ce type de variation.
2) Je suis d'accord avec vous, il existe certainement une corrélation entre les mesures dans le sens machine et dans le sens travers de la bande. Pour ce processus particulier, les feuilles sont découpées à partir d'une bande. Pourriez-vous en dire plus sur les graphiques multivariés ou, si possible, fournir un lien vers votre webinaire ?
3) En ce qui concerne le diagramme de progression, j'ai du mal à comprendre quelle taille d'échantillon dois-je prévoir de collecter. Dois-je d'abord utiliser l'outil de taille d'échantillon et d'alimentation ? En attendant, je collecterai d'autres données de l'ordre d'une seconde sur 30 secondes pour créer le diagramme de progression.
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?Je travaille dans l'industrie du papier depuis de nombreuses années et j'ai eu du mal à comprendre l'utilisation des graphiques de comportement de processus (graphiques de contrôle) pour les données générées par des scanners continus qui se déplacent d'avant en arrière sur la feuille lorsque la feuille se déplace perpendiculairement au déplacement du scanner.L'un des plus gros problèmes avec la mesure continue par n'importe quel instrument en ligne est la question de l'autocorrélation.Si la fréquence de mesure est plus rapide que la capacité des propriétés de la feuille à changer réellement de manière significative (pratique), l'autocorrélation va vous TUER.Ceci est démontré par des limites de contrôle très étroites sur votre carte de contrôle par rapport aux hauts et aux bas des données individuelles.La raison en est que la plage mobile moyenne est très petite en raison de l'autocorrélation.Ainsi, des limites de contrôle supérieures et inférieures très serrées sont calculées.J'ai travaillé avec un candidat ceinture noire il y a quelques années sur ce type de problème.La réponse était d'échantillonner au hasard les données autocorrélées à une fréquence raisonnable afin de construire utile Graphiques de comportement de processus.Comme mentionné précédemment, il y a aussi le problème de la variation inter-machines.
Si je peux vous aider davantage, n'hésitez pas à me contacter.( smoore@wausaupaper.com )
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?invtanofmark :
Merci pour l'information supplémentaire. Dans l'intérêt d'une divulgation complète, j'ai travaillé pendant de nombreuses années pour une grande entreprise de fabrication de matériaux photographiques... "Vous appuyez sur le bouton... Nous faisons le reste" était l'un des slogans marketing de l'entreprise il y a de très nombreuses années. J'ai donc une certaine expérience dans la surveillance de processus sur une bande en mouvement à grande vitesse pour divers types de données continues (épaisseur de revêtement par exemple) et attributaires (lignes et stries). Parfois, les données étaient capturées en temps réel via des systèmes de numérisation optique... d'autres fois hors ligne via des tests de produits.
Voici quelques pensées supplémentaires;
1. L'idée sous-jacente à la formation de sous-groupes rationnels est qu'en mettant en place une stratégie de sous-groupes, vous devez vous efforcer de créer une stratégie de sous-groupes qui capture la variation de cause commune du processus au sein des sous-groupes, dans le but de vous donner une chance de trouver une variation de cause attribuable entre les sous-groupes. . Très franchement, j'hésiterais à utiliser des intervalles de temps d'une minute comme base pour former des sous-groupes rationnels. C'est ce que j'appellerais un sous-groupe de commodité... pas un sous-groupe rationnel. Je pense vraiment que vous êtes en mesure unique dans le temps terrestre.
2. Variation sur la feuille de papier CRIE à la corrélation entre les positions à travers la feuille ET vers le bas de la feuille, surtout s'il y a une sorte d'extrusion ou de revêtement en cours, et je suppose que les feuilles sont coupées à partir d'une bande. ..Avez-vous vérifié cela ? Vous semblez collecter des données à des emplacements spécifiques dans le sens de la largeur ? S'il existe des preuves de corrélation entre les emplacements, peut-être qu'une sorte d'approche graphique multivariée dans JMP pourrait être appropriée ? En effet, dans mon webinaire à la demande, j'offre un tel exemple.
3. Dans la phase I, je prendrais une vue distributionnelle univariée et multivariée (forme, valeurs aberrantes, quoi d'autre de suspect ?) Et seconde par seconde (graphique d'exécution) et je verrais ce que vous pouvez découvrir ... cela devrait vous aider à mener à la bonne méthode de la carte de contrôle.
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?Pierre,
Merci d'avoir répondu. Sur la base de ce que je comprends, voici quelques réponses:
1) Les mesures sont prises en continu par un scanner. La
les mesures sont prises par un scanner sur une largeur de 200" sur une feuille de
papier. Au total, 120 mesures sont prises en 1 minute.
Les mesures sont prises pour voir combien de variation existe à travers le
feuille de papier. Ainsi, 120 mesures sont prises de la même caractéristique dans un
minute.
2) En ce qui concerne les sous-groupes, c'est là que je suis confus. je penserais
que chaque minute de temps représenterait un sous-groupe de mesures. Dire à
12h01 120 mesures sont prises, puis à 12h02 120 autres mesures
sont prises et ainsi de suite. Je ne suis pas intéressé par les changements entre le
mesures au fil du temps, mais plutôt intéressé par les changements entre
deux mesures en même temps. Je m'en fiche s'il y a une différence
entre la mesure prise à 12h01 au point (1) et la mesure
prise à 12:02 au point (1). Je veux comprendre la différence entre
les mesures effectuées à 12h01 entre le point (1) et le point (2),
3) Toutes les mesures prennent la même lecture, juste à des
points sur toute la largeur de la feuille.
4) Il s'agit d'une analyse de phase 1. J'essaie juste d'avoir une idée de l'endroit où nous
debout actuellement.
5) Des cartes de contrôle sont en place, mais on ne sait pas à quelle fréquence elles le sont
effectivement utilisé pour gérer le processus.
Le lundi 31 août 2015 à 10 h 19, peter.bartell@jmp.com <
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?invtanofmark : Beaucoup de problèmes à prendre en compte, sans ordre particulier ;
1. Lorsque vous dites "mesures", je présume un type de variable continue par rapport à un attribut ou une variable de comptage ? La réponse est importante par rapport au type de graphique.
2. Pouvez-vous créer des sous-groupes rationnels d'observations ? Si non, alors un tableau des individus est requis. Si oui, alors une sorte de tableau de variables (xbar/R peut-être ?) avec des sous-groupes est nécessaire.
3. Vos observations sont-elles indépendantes les unes des autres ou pensez-vous qu'il peut y avoir une corrélation entre les observations successives d'un certain décalage ? Je pourrais vérifier avec la plate-forme Time Series de JMP pour voir s'il existe une autocorrélation entre les observations ? Avec l'hypothèse d'indépendance, l'approche du graphique des variables pourrait fonctionner. Avec la corrélation, vous voudrez envisager un type de graphique orienté série chronologique tel qu'un EWMA.
4. S'agit-il d'une enquête de type Phase I ou Phase II ? D'après ton premier post, ça ressemble à la Phase I ? Je pourrais donc commencer par un graphique I/mR et voir ce qu'il vous dit ?
5. Enfin, quelle est la stabilité de votre système de mesure ? Avez-vous des cartes de contrôle en place là-bas? Si non... comment savez-vous que les données que vous avez collectées sont dues à la variabilité du processus par rapport au système de mesure ?
Pour certains "comment faire dans JMP" et les provocateurs de réflexion, je suggère de jeter un coup d'œil à l'événement Mastering JMP que j'organise :
Évaluation et surveillance de votre processus à l'aide de MSA et SPC | JMP
