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 composées de 120 mesures prises une fois par minute. Mon objectif est de comprendre l'écart entre les mesures (entre 1 et 2, 2 et 3, etc.) et j'ai les mesures par groupes pour chaque minute du temps (120 mesures pour 12h01, 120 mesures pour 12h02, 120 mesures pour 12h03, 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 si elles étaient réellement divisées en sous-groupes.
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?Merci pour les conseils, Steve.
Je vais certainement rechercher 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 réflexion du Dr Wheeler - comme indiqué dans la présentation ci-dessous de l'article. Une approche intégrée d'amélioration des processus utilisant les outils qualité de deuxième génération de JMP® posté 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/Etendue mobile environ 95 % du temps.La plupart des autres types de graphiques supposent/exigent une certaine répartition des données pour être efficaces.Par exemple, la carte C nécessite la distribution de Poisson.Le Dr Donald Wheeler a publié de nombreux articles 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.
Cordialement,
Steve
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?Salut tout le monde.
C'est ce que j'ai retenu du documentation sur les types de cartes de contrôle .
* Ma compréhension du processus de carte de contrôle basée sur la documentation est peut-être erronée, veuillez la corriger.
- Randy, débutant JMP
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?"Mec" - Je ne déteste rien.Je sais juste ce qu'est et n'est pas Six-Sigma.J'étais directeur technique dans une grande usine de papier dans l'Ohio, où j'étais en charge du programme 6-Sigma.L'usine comptait 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 emploi 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 il faut qu'elle soit inférieure à 0,05 pour que les résultats soient réels."Réel?Vous plaisantez j'espère?Six-Sigma n’apporte en réalité 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 mauvais à cela, mais il y a beaucoup trop d’entreprises qui créent ce qu’on appelle des « ceintures noires » qui ne sont rien d’autre que des adeptes de recettes robotiques qui ne comprennent vraiment pas ce qu’elles font.tout ce qui ne rentre pas dans la recette, et ils sont perdus. En fait, j’ai vu des publicités dans des revues spécialisées promettant une certification en aussi peu que trois semaines !Cela dit, je connais également des personnes très talentueuses qui sont certifiées ceintures noires (y compris des Master BB), MAIS leur véritable expertise ne vient pas d'une formation Six-Sigma, mais d'années d'études et de pratiques statistiques.
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?Mec!Pourquoi tu dois détester les L6 ?Gardons cela amical dans la communauté.
Il semble également que j'aie touché un point sensible ici... permettez-moi de dire que j'aime le travail de Wheeler. J'ai 4 de ses textes et j'en tire beaucoup. 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 étaient antérieures de quelques années à ma certification BB.Je pense également 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 n'arrêtera pas de tourner si je me contente de transférer mes données dans un diagramme d'exécution et de calculer certaines limites, je dois absolument vérifier que mes composants de variance et mes diagrammes 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 séquence.Cela est principalement dû au fait 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 au signal qui nous intéresse.Ainsi, effectuer 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 plateforme JMP) sont également utiles pour déterminer où se situe le point d'homogénéité et identifier les corrélations dans les données.Ce deuxième point constitue un problème très sérieux pour les semi-conducteurs en raison de certaines caractéristiques physiques du processus de fabrication.Ces points sont très importants, comme vous et d'autres sur ce fil l'avez clairement indiqué, car certaines des hypothèses requises pour un bon SPC sont invalides 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 devrait jamais considérer 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 rationnelle de mon sous-groupe afin que ma carte de contrôle ait un sens dès le départ et que je n'aie pas à revenir en arrière et à faire des ajustements - lorsque vous gérez plusieurs des milliers de diagrammes SPC de métrologie enregistrés chaque seconde comptent !
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 de pouvoir utiliser une carte de contrôle.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 chronologiques sont disponibles devraient COMMENCER par des cartes de contrôle avant de faire autre chose.Je sais que cette idée va à l’encontre du « Six Sigma », mais les échecs du « Sick Sigma » sont 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 sous contrôle, vous souhaiterez probablement d'abord réaliser 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 du SPC sont satisfaites.Cette étude se trouve sous Analyse > Qualité et processus > Variabilité / Graphique de jauge d'attribut.Vous pouvez effectuer une analyse des composants de la variance parmi d'autres analyses utiles avant de « lancer le changement » sur une implémentation SPC.
Meilleur,
M
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?Avec le recul, je pense que j’ai 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 du processus pour déterminer si notre processus peut systématiquement répondre aux spécifications du client.Maintenant, même après 120 mesures, on peut voir qu'il y a une variation entre les mesures ; la moyenne de ces 120 mesures est calculée en une seule valeur et cette valeur est utilisée pour effectuer des ajustements. Le processus n'est pas réellement contrôlé sur la base de la variation entre les mesures individuelles sur la feuille, mais plutôt sur la moyenne des 120 mesures. Cependant, pour améliorer le processus, je dois réduire la variation entre les mesures. le processus soit correct :
1) Tracez d'abord la carte Xbar-R pour voir s'il y a des mesures des sous-groupes qui sont hors des limites de contrôle (en utilisant les données prises chaque minute pendant une demi-heure)
2) Pour les sous-groupes qui se situent en dehors des limites de contrôle supérieure et inférieure, utilisez des graphiques IM-R pour rechercher une variation de cause particulière.
Cela vous semble-t-il raisonnable ?
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?Ok, je pense que je commence à comprendre ce qui concerne les graphiques. J'ai également lu une partie de la couverture 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 en réalité qu'une seule mesure. Ainsi, 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 voir comment les mesures varient dans le sens transversal (comme vous l'avez dit 18" dans la feuille, 20" dans la feuille et ainsi de suite). Je pense que dans ce cas, j'utiliserai les emplacements des boîtes (1 à 120) comme sous-groupes, puis j'utiliserai 6 à 10 périodes d'échantillonnage aléatoires comme données vues dans chaque groupe. Avez-vous choisi 100 groupes comme nombre général ou avez-vous effectué des calculs spécifiques pour y parvenir ?
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?La manière dont vous définissez le groupe dépend dans une large mesure de ce que vous essayez de détecter :
- Si vous pensez qu'il y a une bande de la feuille qui est systématiquement 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.
- une carte XBar et R avec Minute car le groupe vous dira si le rouleau évolue dans le temps (pas ce qui vous intéresse, si je vous ai bien compris)
- puisque vous avez un groupe, le graphique de plage individuelle ou le graphique de course ne seraient 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 travers. le sens de la machine.Bien que cela rende la gestion purement statistique plus difficile, j'ai découvert 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 découvert 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 domaine du papier, nous fabriquons des rouleaux de papier et à la fin de chaque rouleau, les données du scanner sont résumées et décomposées en composants inter-machines et dans le sens machine.Ces résumés sont souvent utiles en eux-mêmes.
Encore une fois, envoyez-moi un e-mail et/ou nous pourrons parler par téléphone si je peux vous aider.Il est difficile d’exprimer tout ce qui doit être discuté dans un forum comme celui-ci.
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?smoore,
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 réalité 600 points et que les 120 points sont une moyenne sur 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 je traite des valeurs moyennes plutôt que des mesures individuelles ? J'ai joint une photo 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 de 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 des graphiques de comportement de processus tels que les graphiques X-mR ou I-mR pour des individus et/ou des 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 d'attributs nécessitent certaines distributions : les cartes NP pour les décomptes et les cartes P pour les proportions nécessitent la distribution binomiale.La carte C pour les décomptes 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 plus de 30 années d’utilisation d’outils statistiques.
"Distribution normale?Je n'en ai jamais vu." - W. Edwards Deming (séminaire de 4 jours en mai 1991 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 au fur et à mesure que la feuille se déplace dans l'équipement, ou mesurez-vous 120 points sur la feuille en même temps ?Dans le premier cas, pouvez-vous arrêter le scanner et tester plusieurs fois un endroit de la feuille ?Ce type d'informations est nécessaire pour pouvoir vous aider de la meilleure façon possible.
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?Vous souhaiterez assurer la stabilité du processus (ou du moins le supposer ?) à l'aide de cartes de contrôle avant d'évaluer la capacité du processus. Vérifiez ensuite la normalité des observations individuelles... JMP peut calculer les indices de capacité de processus pour certaines formes de distribution non normales, alors assurez-vous simplement 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 même si le scan mesure 120 points sur la feuille ; le nombre de sortie que voient les opérateurs est en fait la valeur moyenne du scan (pour les 120 mesures à un intervalle de temps). Cependant, c’est l’ampleur des variations entre les points qui pose problème. Supposons que sur un bord de la feuille la mesure soit 55, ce n'est pas un problème si la mesure suivante est 55,5 ou 56. Cependant, si les mesures passent de 55 à 68, cela pose 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 présentent un petit changement entre elles, comme 55, 56, 57, 57,5 et ainsi de suite.
En outre, j'aimerais effectuer une analyse des capacités pour voir dans quelle mesure le processus actuel est efficace pour rester dans les niveaux des spécifications du client. Y a-t-il des problèmes auxquels je devrais faire attention lors de l'utilisation de ce type de données pour une analyse de capacité ?
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?Le sous-groupe est ce que j'appellerai « indépendant » du comportement des processus par lots... à moins que votre guide pratique ne consiste à traiter les différences d'un lot à l'autre comme la CLÉ de vos informations pratiques de surveillance des processus et de votre approche décisionnelle. Le sous-groupe rationnel (taille du sous-groupe et fréquence de création du sous-groupe) 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 objectif visant à maximiser 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... ni plus, ni moins.
L'utilisation de la taille d'échantillon et des outils électriques JMP 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 un problème d'inférence statistique... et non de surveillance des processus.
Cela dit... la littérature regorge de schémas permettant d'établir des stratégies d'échantillonnage pour la surveillance des processus. Les éléments à inclure sont des éléments tels que l'ARL (longueur moyenne d'exécution), les risques alpha et bêta, les différences à détecter... et les plans d'échantillonnage (qui sont presque toujours influencés principalement par des problèmes budgétaires !). En fin de compte, ces programmes utilisent généralement des méthodes de simulation pour comparer et opposer différents scénarios. Ces méthodes sont bien trop complexes à explorer via un forum en ligne comme celui-ci.
Il n’existe 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 recherchons une méthode par laquelle nous pouvons atteindre un équilibre économique entre la probabilité de commettre l'une des deux erreurs... nous allons chercher des ennuis alors qu'il n'y en a pas vraiment... et ne pas rechercher les problèmes alors qu'ils existent effectivement. Je pense que l'expression clé est « 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 comparer un lot de peinture à un autre réalisé 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 numérisations en groupes était d'essayer de voir si la variation entre les mesures augmente à chaque numérisation transversale. 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 avec certitude 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 dans une bande. Pourriez-vous expliquer davantage les graphiques multivariés ou, si possible, fournir un lien vers votre webinaire ?
3) En ce qui concerne le diagramme de séquences, j'ai du mal à comprendre quelle taille d'échantillon dois-je prévoir de collecter. Dois-je d’abord utiliser l’outil Taille d’échantillon et puissance ? En attendant, je collecterai d'autres données de l'ordre d'une seconde sur 30 secondes pour créer le diagramme d'exécution.
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 des processus (cartes de contrôle) pour les données générées par des scanners continus qui se déplacent d'avant en arrière sur la feuille lorsque celle-ci se déplace perpendiculairement au déplacement du papier. scanner.L’un des plus gros problèmes liés à la mesure continue par tout 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 les limites de contrôle très étroites de 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 strictes sont calculées.J'ai travaillé avec un candidat ceinture noire il y a quelques années sur ce type de problème.La solution consistait à échantillonner aléatoirement les données autocorrélées à une fréquence raisonnable afin de construire utile Graphiques de comportement des processus.Comme nous l’avons déjà évoqué, se pose également le problème de la variation entre machines.
Si je peux vous être utile, n'hésitez pas à me contacter.( smoore@wausaupaper.com )
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?invtanofmark :
Merci pour l'information supplémentaire. Dans un souci de transparence, j'ai travaillé pendant de nombreuses années pour une importante entreprise de fabrication de matériel photographique. "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 différents types de données continues (épaisseur de revêtement par exemple) et d'attributs (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 réflexions supplémentaires ;
1. L'idée derrière la formation de sous-groupes rationnels est qu'en mettant en place une stratégie de sous-groupe, vous devez vous efforcer de créer une stratégie de sous-groupe 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. . 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.
2. La variation sur la feuille de papier CRIS à la corrélation entre les positions à travers la feuille ET le long de la feuille, surtout s'il y a une sorte d'extrusion ou de revêtement en cours, et je suppose que les feuilles sont découpées à partir d'une bande. ..Avez-vous vérifié cela ? Il semble que vous collectiez 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, je propose justement un tel exemple.
3. Dans la phase I, j'adopterais une vue distributionnelle univariée et multivariée (forme, valeurs aberrantes, tout autre élément suspect ?) et seconde par seconde (graphique d'exécution) et je verrais ce que vous pouvez découvrir... cela devrait vous aider à conduire à la solution appropriée. méthode de cartographie de contrôle.
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?Pierre,
Merci d'avoir répondu. D'après ce que j'ai compris, voici quelques réponses :
1) Les mesures sont prises en continu par un scanner. Le
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 l'ampleur de la variation qui existe à travers le
feuille de papier. Ainsi, 120 mesures sont prises sur 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 représenterait un sous-groupe de mesures. Dites à
12h01 120 mesures sont prises, puis à 12h02 encore 120 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 effectuée à 12h01 au point (1) et la mesure
prise à 12h02 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, mais à des températures différentes
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
actuellement debout.
5) Des cartes de contrôle sont en place, mais on ne sait pas exactement à quelle fréquence elles le sont.
réellement utilisé pour gérer le processus.
Le lundi 31 août 2015 à 10h19, peter.bartell@jmp.com <
Re : Quelle carte de contrôle utiliser ?invtanofmark : beaucoup de problèmes à considérer, sans ordre particulier ;
1. Lorsque vous dites « mesures », je présume un certain type de variable continue par rapport à une variable d'attribut ou de nombre ? La réponse est importante par rapport au type de graphique.
2. Pouvez-vous créer des sous-groupes rationnels d’observations ? Si non, 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 auprès de la plateforme Time Series de JMP pour voir s'il existe une autocorrélation entre les observations ? Avec l'hypothèse d'indépendance, l'approche du graphique à variables pourrait alors fonctionner. Avec la corrélation, vous souhaiterez envisager un type de graphique orienté séries chronologiques tel qu'un EWMA.
4. S'agit-il d'une enquête de type Phase I ou Phase II ? D'après votre premier message, cela 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 ce n'est pas le cas... comment savez-vous que les données que vous avez collectées sont dues à la variabilité du processus par rapport au système de mesure ?
Pour découvrir comment utiliser JMP et susciter la réflexion, je vous suggère de jeter un œil à l'événement Mastering JMP que j'organise :
Évaluation et surveillance de votre processus à l'aide de MSA et SPC | JMP
