고객은 종종 고정/기준 제어 한계를 사용하는 방법을 묻습니다. 이러한 유형의 한도를 때때로 과거 관리 한도라고 합니다. 소프트웨어가 데이터를 기반으로 한도를 계산하도록 하는 대신 고정 제어 한도를 사용하려는 경우가 있습니다. 이러한 고정 제어 한계는 일반적으로 이미 제어 중인 확립된 프로세스에서 생성됩니다. 새 데이터와 함께 이러한 제한을 사용하여 새 데이터가 과거 프로세스의 제한과 어떻게 비교되는지 확인할 수 있습니다.
제어 차트 작성기에서 고정 제어 한계를 입력하는 네 가지 방법이 있습니다. JMP . 열 속성을 통해 입력하거나 제어 한계를 설정하거나 한계를 가져올 수 있습니다. 기록 제한을 사용하는 네 번째 제한된 방법은 제외된 행 상태 방법을 사용하는 것입니다. 이 블로그 게시물은 이러한 각 방법에 대해 자세히 설명합니다.
예
내 블로그 게시물에서 " 관리도 빌더를 사용하여 관리 한계 생성," 인쇄 과정을 소개했습니다. 복습 해보자. 인쇄 프로세스의 변형으로 인해 비뚤어짐, 두께 및 길이 문제를 포함하여 선이 왜곡될 수 있습니다. 이 예에서는 선의 길이를 고려합니다. 선의 인쇄 길이가 16cm +/- 0.2cm이면 양호한 것으로 간주됩니다. 더 이상 문장이 페이지를 벗어날 수 있습니다. 더 짧으면 페이지에 많은 공간이 낭비됩니다.
이 데이터에 대한 컨트롤 차트를 만드는 방법을 자세히 설명한 블로그 게시물입니다. 제어 차트에 대한 제한 요약은 아래 그림 1에 나와 있습니다.
Figure 1: Limits summaryFigure 1: Limits summaryFigure 1: Limits summaryFigure 1: Limits summary 그림 1: 한계 요약
우리는 이러한 기준 한계를 새 데이터와 함께 사용하려고 합니다.
1. 열 속성
고정 한계를 사용하는 한 가지 방법은 제어 한계 열 특성을 사용하는 것입니다. 새 데이터가 포함된 테이블을 엽니다. 길이 열을 선택하고 열->열 정보를 클릭합니다. Column Properties 드롭다운을 클릭하고 Control Limits를 선택합니다. Avg에 15.99825, LSL에 15.90519, UCL에 16.09131을 입력합니다. 이것은 그림 1에서 계산된 한계입니다.
XBar 드롭다운을 클릭하고 R을 선택합니다. 이제 R 관리도의 고정 한계를 입력하십시오. Avg에 0.0495, LCL에 0, UCL에 0.161693을 입력합니다. 이것은 그림 1에서 계산된 한계입니다.
확인을 클릭합니다. 길이 열의 XBar 및 R 차트에 대한 고정 제어 한계를 방금 입력했습니다.
분석->품질 및 프로세스->컨트롤 차트 빌더로 이동하여 컨트롤 차트를 만듭니다. Length를 Y로 드래그하고 Run을 하위 그룹 역할로 드래그합니다.
Figure 4: Control chart with fixed control limitsFigure 4: Control chart with fixed control limitsFigure 4: Control chart with fixed control limitsFigure 4: Control chart with fixed control limits그림 4: 고정 관리 한계가 있는 관리 차트 JMP는 데이터에서 한계를 계산하는 대신 열 속성에 정의된 고정 한계를 사용했습니다. Limits Sigma는 Limit Summaries 테이블에서 "User Defined"라고 말합니다. 우리는 많은 점이 한계를 벗어나는 것을 봅니다. 또한 평균은 기본 프로세스의 평균보다 높습니다. 이 프로세스는 기준선 제어 한계를 계산하는 데 사용한 원래 프로세스와 다릅니다.
2. 제어 한계 설정
제어 한계를 수정하는 또 다른 방법은 set control limits 명령을 사용하는 것입니다. (제어 한계를 설정하기 위해 열 속성을 사용하는 위의 방법을 시도한 경우 이 예를 계속하기 전에 해당 열 속성을 삭제하는 것이 좋습니다. 열 속성을 삭제하려면 데이터 테이블로 돌아갑니다. 길이 열을 선택합니다. 열 -> 열 정보로 이동합니다. Control Limits Column Property가 강조 표시되었는지 확인하고 제거를 클릭합니다.위의 그림 2를 참조하십시오.) 제 생각에는 제어 한계를 설정하는 것이 가장 사용하기 쉬운 방법입니다. 사전에 열 속성을 정의하는 것을 기억할 필요가 없으며 내 데이터 테이블만 있으면 됩니다.
이 블로그 게시물의 열 속성 섹션에 제공된 단계를 사용하여 컨트롤 차트를 만듭니다. 상단 차트를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 제한->제어 제한 설정을 선택합니다. 기준 한계를 입력하고 확인을 누릅니다. R 차트에 대해서도 동일한 작업을 수행합니다.
Figure 5: Set Control Limits dialog for the XBar chartFigure 5: Set Control Limits dialog for the XBar chartFigure 5: Set Control Limits dialog for the XBar chartFigure 5: Set Control Limits dialog for the XBar chart 그림 5: XBar 차트에 대한 제어 한계 설정 대화 상자
Figure 6: Set Control Limits dialog for R chartFigure 6: Set Control Limits dialog for R chartFigure 6: Set Control Limits dialog for R chartFigure 6: Set Control Limits dialog for R chart 그림 6: R 관리도에 대한 제어 한계 설정 대화 상자 그림 4와 같은 그래프가 표시됩니다.
3. 한도 확보
Get Limits 방법은 지금까지 가장 유연한 방법입니다. 여러 프로세스에 대한 고정 제한이 있는 경우 Get Limits 방법을 사용해야 합니다. 각 단계에 대해 서로 다른 고정 제어 한계가 있는 경우 Get Limits 방법을 사용해야 합니다. 제한 가져오기 방법을 사용하려면 제한을 정의하는 데이터 테이블이 필요합니다.
제한 데이터 테이블에는 최소 2개의 열이 포함됩니다. 하나의 열은 _LimitsKey라고 해야 합니다. 이 열에는 제한을 정의하는 데 사용되는 키워드가 포함되어 있습니다. 또한 이러한 각 키워드의 값을 정의하는 각 프로세스에 대해 하나의 열이 필요합니다. 이러한 추가 열은 관심 있는 프로세스와 동일한 열 이름을 가져야 합니다.
XBar 차트의 한계를 정의하는 데 필요한 키워드는 _Mean(평균), _LCL(하한 제어 한계) 및 _UCL(상한 제어 한계)입니다. R 차트의 한계를 정의하는 데 필요한 키워드는 _AvgR(평균), _LCLR(관리 하한) 및 _UCLR(관리 상한)입니다.
이러한 제한 데이터 테이블은 JMP의 이전 컨트롤 차트 플랫폼에서 만들거나 파일->새로 만들기->데이터 테이블을 사용하여 직접 만들 수 있습니다. 앞으로 컨트롤 차트 작성기는 이러한 제한 데이터 테이블을 생성할 수도 있습니다.
이 블로그의 열 속성 섹션에 제공된 단계에 따라 컨트롤 차트를 만듭니다. 컨트롤 차트 빌더 옆에 있는 빨간색 삼각형을 클릭하고 Get Limits를 선택합니다. 길이 제한.jmp 데이터 테이블을 선택합니다. 그림 4와 같은 그래프가 표시됩니다.
4. 제외된 행 상태
제외된 행 상태 방법은 새 데이터와 이전 데이터가 동일한 데이터 테이블에 있을 때 사용할 수 있습니다.이 방법은 과거 데이터가 그리고 새 데이터는 모두 동일한 하위 그룹 크기를 갖습니다. 결합된 데이터 테이블에서 새 관찰에 제외된 행 상태 속성이 있는지 확인합니다.이렇게 하려면 새 행을 선택합니다.행->제외/제외 해제를 선택합니다. 열 속성 섹션에 설명된 대로 컨트롤 차트를 만듭니다. JMP는 통제 한계를 생성하기 위해 제외되지 않은 행(과거 데이터)만 사용합니다. 새 데이터(제외된 데이터)는 여전히 그래프에 표시되지만(흐리게 표시됨) 이러한 데이터는 어떤 계산에도 사용되지 않았습니다.
이 방법의 한 가지 장점은 동일한 그래프에서 기준 데이터와 새 데이터를 모두 볼 수 있다는 것입니다. 이렇게 하면 차이점을 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.
결론
JMP는 고정/기준 관리 한계를 정의하는 네 가지 방법을 제공합니다. 열 속성 방법을 사용하려면 각 컨트롤 차트에 대한 제한을 데이터 테이블의 열 속성으로 정의해야 합니다. 제어 한계 설정은 가장 쉬운 방법이며 각 제어 차트에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 제어 한계를 정의할 수 있습니다. 제한 가져오기는 가장 유연한 방법이며 각 프로세스에 대한 제한을 정의하는 별도의 데이터 테이블이 필요합니다. Get Limits는 프로세스가 많고 단계 변수가 있는 경우 사용해야 합니다.데이터가 동일한 테이블에 있고 하위 그룹 크기가 동일한 경우 제외된 행 상태 방법을 사용할 수 있습니다. 제외된 방법을 사용하여 이전 데이터와 새 데이터가 동일한 그래프에 표시되기 때문에 이 방법을 사용하면 비교가 더 간단합니다.
참조
JMP 소프트웨어: 통계 공정 제어 과정 노트
@하우스코프 예, 이것은 컨트롤 차트 빌더가 작동하도록 만들어진 방식입니다.제어 한계를 설정하면 한계가 모든 샘플에서 동일하게 됩니다.대신 Process Screening 플랫폼을 사용해야 합니다.프로세스 스크리닝을 사용하면 시그마를 지정하고 샘플 크기에 따라 제어 한계를 변경할 수 있습니다.
제어 한계를 설정/가져올 때 제어 차트는 샘플 크기(2단계로 인해 다양함)에 따라 한계를 조정하는 기능을 잃어버린 것 같습니다. _LCL, _UCL은 저장하지 않고 _Sigma / _Std만 저장해도 이런 현상이 발생합니다. 각 단계의 샘플을 기반으로 조정할 수 있어야 한다고 생각합니다. 내가 뭔가를 놓치고 있습니까?
이 블로그 게시물에서는 제어 제한만 다룹니다.이 문서에서는 공정 능력 분석을 다루지 않습니다.이러한 예에 대한 사양 제한이 없었으므로 기능 분석이 제공되지 않았습니다.제어 한계와 사양 한계의 차이점에 대해 설명하는 블로그 게시물이 있습니다. https://community.jmp.com/t5/JMPer-Cable/Control-limits-and-specification-limits-Where-do-they-come-from/ba-p/33209
기술 지원과 예제를 공유하는 것이 좋습니다.support@jmp.com으로 보낼 수 있습니다.JMP에서 제공되는 능력 분석은 귀하가 제공한 사양 한계에서 계산됩니다.
제어 및 사양 한계를 수동으로 입력할 때 생성되는 CPK 값에 문제가 있습니다.사양 제한이 있는 테이블을 만들고 스크립트에서 호출하면 값이 예상되는 위치에 인쇄되지만 CPK 값이 올바르지 않으므로 입력한 값이 아닌 자체 값을 기반으로 CPK가 계산된다고 가정합니다.그래프 빌더가 일반적으로 생성하는 cpk 테이블이 없는 것으로 나타났습니다. 사용하지 않습니까, 아니면 이전 버전의 JMP입니까?
