Pareto-Diagramme oder Pareto-Plots sind im Grunde ein Rangfolge-Histogramm, das höchstwahrscheinlich eine kumulative Prozentlinie enthält.Ich werde dies in JMP mit dem Fehler-Beispieldatensatz demonstrieren.
Pareto-Plots sind äußerst nützlich, um zu analysieren, welche Probleme zuerst beachtet werden müssen, da die größeren Balken im Diagramm, die die Häufigkeit darstellen, deutlich veranschaulichen, welche Variablen die größte kumulative Wirkung auf ein bestimmtes System haben.
Der Pareto-Plot bietet eine Visualisierung des Pareto-Prinzips, einer Theorie, die besagt, dass 80 % des Outputs in einer bestimmten Situation oder einem bestimmten System durch 20 % des Inputs erzeugt werden.
Mit der in JMP geöffneten Beispieldatentabelle Failure.jmp wird ausgewählt
Wählen Sie „Analysieren“ > „Qualität und Prozess“ > „Pareto-Diagramm“.
Wählen Sie Fehler aus und klicken Sie auf Y, Cause oder Drag it over.
Diese Spalte listet die Fehlerursachen auf und ist die Variable, die Sie überprüfen möchten.
Wählen Sie N und klicken Sie auf Freq oder ziehen Sie es hinüber
In dieser Spalte wird aufgeführt, wie oft jeder Fehlertyp aufgetreten ist.
OK klicken.
Die linke Achse stellt die Anzahl der Fehler dar, und die rechte Achse stellt den Prozentsatz der Fehler in jeder Kategorie dar.
Die Balken sind in absteigender Reihenfolge mit dem am häufigsten auftretenden Fehler auf der linken Seite.
Die Kurve zeigt die kumulierten Ausfälle von links nach rechts.
Wählen Sie nun Cum Percent Points beschriften aus dem roten Dreiecksmenü neben Pareto-Diagramm.
Beachten Sie, dass Verunreinigungen etwa 45 % der Ausfälle ausmachen.
Und wenn wir Oxiddefekte und Sonstiges einbeziehen, machen diese 3 80 % der Ausfälle aus.
Verwenden Sie die Fehlerbeispieldaten und erkunden Sie die zusätzlichen roten Dreieckseinstellungen wie den Schwellenwert für kombinierte Ursachen.
