Kunden fragen mich oft, wie man feste/Basis-Kontrollgrenzen verwendet. Diese Art von Grenze wird manchmal als historische Kontrollgrenze bezeichnet. Anstatt die Software die Grenzwerte auf der Grundlage der Daten berechnen zu lassen, möchten Sie manchmal feste Kontrollgrenzen verwenden. Diese festen Kontrollgrenzen werden typischerweise aus einem etablierten Prozess erstellt, der bereits unter Kontrolle ist. Sie können diese Grenzwerte mit neuen Daten verwenden, um zu sehen, wie Ihre neuen Daten im Vergleich zu den Grenzwerten Ihres historischen Prozesses abschneiden.
Es gibt vier verschiedene Möglichkeiten, feste Kontrollgrenzen im Control Chart Builder einzugeben JMP . Sie können über eine Spalteneigenschaft eingegeben werden, Kontrollgrenzen festlegen oder Grenzen abrufen. Eine vierte eingeschränkte Methode zur Verwendung historischer Grenzwerte ist die Methode „Ausgeschlossener Zeilenstatus“. In diesem Blogbeitrag werden die einzelnen Methoden detailliert beschrieben.
Beispiel
In meinem Blogbeitrag „ Generieren von Kontrollgrenzen mit Control Chart Builder, Ich habe ein Druckverfahren eingeführt. Lassen Sie uns einen Rückblick geben. Schwankungen im Druckprozess können zu Verzerrungen der Linie führen, einschließlich Schräglauf-, Dicken- und Längenproblemen. In diesem Beispiel wird die Länge der Linie berücksichtigt. Die Linie gilt als gut, wenn sie eine gedruckte Länge von 16 cm +/- 0,2 cm hat. Noch länger, und der Satz läuft möglicherweise von der Seite. Bei einer kürzeren Länge würde viel Platz auf der Seite verschwendet.
Der Blogbeitrag beschreibt detailliert die Erstellung eines Kontrolldiagramms für diese Daten. Die Grenzwertübersicht für die Kontrollkarte ist unten in Abbildung 1 dargestellt.
Figure 1: Limits summaryFigure 1: Limits summaryFigure 1: Limits summaryFigure 1: Limits summary Abbildung 1: Zusammenfassung der Grenzwerte
Wir möchten diese Basisgrenzen mit neuen Daten verwenden.
1. Spalteneigenschaft
Eine Methode zur Verwendung fester Grenzwerte ist die Verwendung einer Spalteneigenschaft für Kontrollgrenzen. Öffnen Sie Ihre Tabelle, die Ihre neuen Daten enthält. Wählen Sie die Spalte „Länge“ aus und klicken Sie auf „Cols->Column Info“. Klicken Sie auf das Dropdown-Menü „Spalteneigenschaften“ und wählen Sie „Kontrollgrenzen“ aus. Geben Sie 15,99825 für Avg, 15,90519 für LSL und 16,09131 für UCL ein. Dies sind die berechneten Grenzwerte aus Abbildung 1.
Klicken Sie auf das XBar-Dropdown-Menü und wählen Sie R. Geben Sie nun die festen Grenzen für die R-Karte ein. Geben Sie 0,0495 für Avg, 0 für LCL und 0,161693 für UCL ein. Dies sind die berechneten Grenzwerte aus Abbildung 1.
OK klicken. Sie haben gerade für die Spalte „Länge“ feste Eingriffsgrenzen für XBalken- und R-Karten eingegeben.
Erstellen Sie Ihr Kontrolldiagramm, indem Sie zu Analysieren->Qualität und Prozess->Kontrolldiagramm-Generator gehen. Ziehen Sie „Länge“ auf „Y“ und „Ausführen“ auf die Untergruppenrolle.
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 limitsAbbildung 4: Kontrollkarte mit festen Kontrollgrenzen Anstatt Grenzwerte anhand der Daten zu berechnen, verwendete JMP die in den Spalteneigenschaften definierten festen Grenzwerte. Beachten Sie, dass das Limits Sigma in der Tabelle „Limit-Zusammenfassungen“ „Benutzerdefiniert“ anzeigt. Wir sehen, dass viele Punkte außerhalb der Grenzen liegen. Darüber hinaus liegen die Durchschnittswerte über denen des Basisprozesses. Dieser Prozess unterscheidet sich von dem ursprünglichen Prozess, den wir zur Berechnung der Basiskontrollgrenzen verwendet haben.
2. Kontrollgrenzen festlegen
Eine andere Methode zum Festlegen der Kontrollgrenzen ist die Verwendung des Befehls set control limits. (Beachten Sie, dass Sie diese Spalteneigenschaften löschen sollten, bevor Sie mit diesem Beispiel fortfahren, wenn Sie die oben beschriebene Methode zur Verwendung von Spalteneigenschaften zum Festlegen von Kontrollgrenzen ausprobiert haben. Um die Spalteneigenschaften zu löschen, kehren Sie zur Datentabelle zurück. Wählen Sie die Spalte Länge aus. Gehen Sie zu Spalten->Spalteninfo. Stellen Sie sicher, dass die Spalteneigenschaft „Kontrollgrenzen“ hervorgehoben ist, und klicken Sie auf „Entfernen“.(Siehe Abbildung 2 oben.) Meiner Meinung nach ist die Festlegung von Kontrollgrenzen die einfachste Methode. Ich muss nicht daran denken, vorher irgendwelche Spalteneigenschaften zu definieren, und ich benötige nur meine Datentabelle.
Erstellen Sie Ihr Kontrolldiagramm mithilfe der Schritte im Abschnitt „Spalteneigenschaft“ dieses Blogbeitrags. Klicken Sie mit der rechten Maustaste in das obere Diagramm und wählen Sie „Grenzwerte“ > „Kontrollgrenzen festlegen“. Geben Sie Ihre Grundgrenzen ein und drücken Sie OK. Machen Sie dasselbe für die R-Karte.
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 Abbildung 5: Dialogfeld „Kontrollgrenzen festlegen“ für das XBar-Diagramm
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 Abbildung 6: Dialogfeld „Kontrollgrenzen festlegen“ für R-Karte Ihnen wird das gleiche Diagramm wie in Abbildung 4 angezeigt.
3. Holen Sie sich Grenzen
Die Get Limits-Methode ist bei weitem die flexibelste Methode. Wenn Sie für viele verschiedene Prozesse feste Grenzwerte haben, sollten Sie die Methode „Get Limits“ verwenden. Wenn Sie für jede Phase unterschiedliche feste Kontrollgrenzen haben, sollten Sie die Methode „Get Limits“ verwenden. Um die Methode „Limits abrufen“ verwenden zu können, benötigen Sie eine Datentabelle, die Ihre Limits definiert.
Eine Grenzwertdatentabelle enthält mindestens zwei Spalten. Eine Spalte muss _LimitsKey heißen. Diese Spalte enthält Schlüsselwörter, die zur Definition der Grenzwerte verwendet werden. Darüber hinaus benötigen Sie für jeden Prozess eine Spalte, die die Werte für jedes dieser Schlüsselwörter definiert. Diese zusätzlichen Spalten müssen denselben Spaltennamen wie der interessierende Prozess haben.
Die zum Definieren von Grenzwerten für das XBar-Diagramm erforderlichen Schlüsselwörter sind _Mean (für den Durchschnitt), _LCL (für die untere Kontrollgrenze) und _UCL (für die obere Kontrollgrenze). Die zum Definieren von Grenzwerten für die R-Karte erforderlichen Schlüsselwörter sind _AvgR (für den Durchschnitt), _LCLR (für die untere Kontrollgrenze) und _UCLR (für die obere Kontrollgrenze).
Diese Grenzdatentabellen können von den alten Kontrollkartenplattformen in JMP erstellt werden, oder Sie können sie selbst erstellen, indem Sie Datei->Neu->Datentabelle verwenden. Zukünftig wird Control Chart Builder auch in der Lage sein, diese Grenzwertdatentabellen zu erstellen.
Erstellen Sie Ihr Kontrolldiagramm, indem Sie die Schritte im Abschnitt „Spalteneigenschaft“ dieses Blogs befolgen. Klicken Sie auf das rote Dreieck neben Control Chart Builder und wählen Sie „Limits abrufen“. Wählen Sie die Datentabelle „Length Limits.jmp“ aus. Es wird das gleiche Diagramm wie in Abbildung 4 angezeigt.
4. Ausgeschlossene Zeilenzustände
Die Methode „Ausgeschlossener Zeilenstatus“ kann verwendet werden, wenn sich Ihre neuen und alten Daten in derselben Datentabelle befinden.Diese Methode kann nur verwendet werden, wenn Ihre historischen Daten vorliegen Und Ihre neuen Daten haben alle gleiche Untergruppengrößen. Stellen Sie in Ihrer kombinierten Datentabelle sicher, dass die neuen Beobachtungen über die Eigenschaft „Ausgeschlossener Zeilenstatus“ verfügen.Markieren Sie dazu die neuen Zeilen.Wählen Sie Zeilen->Ausschließen/Ausschließen aufheben. Erstellen Sie Ihr Kontrolldiagramm wie im Abschnitt „Spalteneigenschaft“ beschrieben. JMP verwendet nur die nicht ausgeschlossenen Zeilen (historische Daten), um die Kontrollgrenzen zu erstellen. Die neuen Daten (ausgeschlossene Daten) werden weiterhin im Diagramm dargestellt (abgeblendet), diese Daten wurden jedoch in keiner der Berechnungen verwendet.
Ein Vorteil dieser Methode besteht darin, dass Sie sowohl die Basisdaten als auch die neuen Daten im selben Diagramm sehen können. Dies kann Ihnen dabei helfen, Unterschiede festzustellen.
Abschluss
JMP bietet vier verschiedene Methoden zum Definieren fester/Basis-Kontrollgrenzen. Bei der Spalteneigenschaftsmethode müssen Sie Grenzwerte für jedes Kontrolldiagramm als Spalteneigenschaften in der Datentabelle definieren. Kontrollgrenzen festlegen ist die einfachste Methode und ermöglicht es Ihnen, Kontrollgrenzen mit einem rechten Mausklick in jedem Kontrolldiagramm zu definieren. „Limits abrufen“ ist die flexibelste Methode und erfordert eine separate Datentabelle, die die Limits für jeden Prozess definiert. Get Limits sollte verwendet werden, wenn viele Prozesse vorhanden sind und Phasenvariablen vorhanden sind.Die Methode „Ausgeschlossener Zeilenstatus“ kann verwendet werden, wenn sich Ihre Daten in derselben Tabelle befinden und Ihre Untergruppengrößen gleich sind. Da bei der Ausschlussmethode die historischen und neuen Daten im selben Diagramm dargestellt werden, sind Vergleiche mit dieser Methode einfacher.
Verweise
JMP Software: Kursnotizen zur statistischen Prozesskontrolle
Ich habe Probleme mit den CPK-Werten, die generiert werden, wenn ich Kontroll- und Spezifikationsgrenzen manuell eingebe.Wenn ich eine Tabelle mit Spezifikationsgrenzen erstelle und diese in einem Skript aufrufe, werden die Werte dort gedruckt, wo man sie erwarten würde, aber die CPK-Werte sind falsch, sodass ich davon ausgehe, dass der CPK auf der Grundlage seiner eigenen Werte und nicht der von mir eingegebenen Werte berechnet wird.Mir ist aufgefallen, dass Sie nicht über die CPK-Tabelle verfügen, die der Graph Builder normalerweise generiert. Verwenden Sie sie nicht oder handelt es sich nur um eine ältere Version von JMP?
