顧客から仕様を与えられるとき、工場で製品を試作するとき、あるいは研究開発担当者が製品を設計するとき、歩留まりを計算するために計算式が使用されることがよくありますが、製品の特性や工場の機械の監視などのパラメータが多数ある場合、歩留まりを計算するのは時間と労力がかかるだけでなく、不良品の確認はもちろんのこと、仕様の確認も毎回行う必要があり、調整には計算式の修正も伴いますし、関連プロジェクトがある限り、何度も準備作業を行う必要があり大変な労力がかかります。したがって、このトピックでは、歩留まりの計算と、その後の仕様を適切に変更する方法を含む、関連する仕様の設定に焦点を当てます。
方法JMP歩留まり仕様の設定?
まず歩留まりを考える上でまず必要となるのが仕様ですが、この記事の冒頭では仕様の設定方法を紹介します。仕様設定は、単一パラメータまたは複数のパラメータに対して設定でき、設定後に追加することもできます。列プロパティ, 以下の2つの状況について説明します。
状況 1. 単一パラメータ設定の指定
図 1 および図 2 に示すように、任意のパラメーター フィールドを右クリックし、[列のプロパティ] で [仕様制限] を選択して仕様を追加し、グラフに表示します。
写真1
図2
状況2. マルチパラメータ設定仕様
存在する分析>品質とプロセス>仕様制限の管理下(写真3) 、複数のパラメータを一度に指定して追加できます。列のプロパティ(列のプロパティに保存) 、将来読むために仕様をデータシートとして保存することもできます。 (写真4) , 手動入力に加えて、複数のパラメータの上限または下限をコピーして順番に貼り付けることもできます。
写真3
図4
収量の計算方法? 不良率集計表を簡単設定
2 番目の部分では、[分析] > [分布] を使用して収量を計算する方法を説明します。仕様が設定されている場合は、不適合下(写真5)不良率や推定不良率の期待値を自動的に表示できますが、一般に多くのパラメータの不良率結果をどのように統合するかは、ユーザーがよく遭遇する問題でもあります。 JMP役立つヒントを提供します不適合テーブルを右クリックして選択します結合データテーブルの作成(写真6) 、不良率の概要表を直接生成できます。 (写真7）
写真5
図6
図7
外観判定に遭遇した場合 Pass/Fail公称データ型(写真8)不良率はどうやって計算するのですか？ここにもう一つありますJMP関数、分析>集計(写真9) 、関連する変数を関連するフィールドにドラッグし、赤いドロップダウン メニューと一致させます。データテーブルにする(写真10) 、不良率と歩留まりの統計表を生成します。 (写真11)
図8
図9
図10
図11
仕様の調整が不良率に及ぼす影響を判断する
3位この部分について話しましょう既存のデータ分布に基づいて、仕様境界を調整するか、仕様調整が不良率に及ぼす影響を理解します。 , 最初のステップはデータ分布を確認することです。連続変数の場合は、このパラメータの下にある赤いドロップダウン メニューをクリックします。継続的なフィットを選択し、すべてに適合、させてJMP最適な分布を自動的に当てはめる(写真12) 、データが正規分布に属している場合は、次のいずれかを選択できます。インタラクティブ機能プロット(写真13)上限値と下限値を動的に調整して、正規分布での予想不良率の変化を把握します(写真14) 、
図12
図13
写真14
さらに、正規分布のフィッティングのドロップダウン メニューで、次のオプションを選択できます。プロセス能力 (写真15)では、データ分布に基づいて上限と下限のカットオフ点の確率値を入力するか、標準偏差に基づいて仕様を計算できます。 (写真16) 、ここで注意すべきは、次のような一部のディストリビューションは使用できないことです。コーシー、学生または離散確率分布。
図15
図16-1分位確率に基づいて仕様を計算する
(図 16-2) 標準偏差の倍数に基づいて仕様を計算します
仕様が計算されると、関連するプロセス能力、ヒストグラム、不良率データが表示され (図 17)、調整された仕様は列プロパティとして保存できます (図 18)。
図17
図18
以上が仕様の設定と不良率を確認するための仕様の調整という作業プロセスですが、ユーザーは主に前半で仕様設定機能を使用し、収集したサンプルとその分布に基づいてさらに仕様を調整したいと考えます。この記事の説明を通じて、必要なユーザーがより時間を節約して効率的に製品を制御および設計できることを理解してください。いらっしゃいませ試してみるJMP30空、毎日の分析作業を迅速に完了するのに役立ちます。
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