こんにちは、私はジェリー魚。 私はあるサポートエンジニアとJMP、助ける顧客での中央一部ののユナイテッド州。 今日の話すは資格のある私のゲージそうじゃないとして良いとしてそれできたなれ-意思そのエラー料金私たちお金そしてどうやって多くの？
私はジェイソンウィギンズまたあるシニアシステムエンジニア、そして私サポート半導体ユーザーでの西洋料理ユナイテッド州。 これ話すはあるフォローするの上に1つ私たちはしたのために発見アメリカ大陸で2022年。 で私たちの初め話す、私たちは紹介されたの概念それ測定システムは積分に私たちのビジネス。 で事実、私たちは持っている多くの測定システム私たちは交流するとで私たちの毎日生きています。 平行とそれアイデア、私たちは紹介されたの概念それ測定システムまたはゲージ変化できるインパクト決断で本物世界検査状況。 私たちは紹介されたゲージパフォーマンス曲線としてある方法の視覚化するゲージ変化そして相対的なに仕様限界。 でこれ話す、良い伸ばすそれそして探検するの費用関連するとゲージ変化を通してある楽しい役割遊ぶ会話間ある品質マネージャーのの自動車製造業植物、そうしますなれジェリー、そして病気なれ演技としてある品質コンサルタント。 にキックものオフ、病気得るの上ある素早いチーム電話とジェリー。 こんにちは、ジェリー。
こんにちは、ジェイソン。 どうやってはあなたやってる？
私はやってるかわいい良い。 ありがとうのために支出ある少し分と自分。 としてある品質コンサルタント、私ヘルプ品質利害関係者のようにあなた自身理解するそして改善するプロセス。 今、私好むを使用してJMPとしてそのある一般的な目的、簡単に使用データ分析パッケージそれもっている多くの品質そしてプロセスコントロール特徴。 JMP作る素早い仕事のの分析一部のプロセス改善、それでもっと時間できるなれひたむきなに実は改善するのプロセス。
良い、それはニースに会うあなた、ジェイソン。 ただにさせてあなた知る、けれど、私たちはすでに持っているソフトウェアで場所のために私たちの内部品質プログラム、それで私はない本当にもちろん何あなたのソフトウェアできるするそれ私たちはできないすでにする。 できる私たちは作るこれ素早い？
私理解する完全に、ジェリー。 病気試すに作るのほとんどのあなたの時間今日。 初め、できるあなた教えて自分ある少し少しについてあなたの会社そしてあなたの品質プログラム？
もちろん、ハッピーに。 アクメモーターもっている建てられたある評判と私たちの顧客の製造業の最高品質車。 だったいつも心配していると品質。 私たちは持っている様々なゲージそれ私たちは使用に確保する私たちの品質滞在します高い。 私たちはされたやってるこれのために年、そして率直に言って、私たちは考えるだったかわいい良いでそれ。
私はおなじみw i番目アクメモーターそしてあなたの高い品質評判。 私のコンサルティングチームそして私持っている最近された働くと製造業企業のようにあなたのものに前進の使用そして効果のゲージ勉強します。 測定システム分析、別の方法の言ってるそれ。 1つののもの私たちは求めるに理解するはの金銭的な費用関連するとのゲージ使用済みに測定プロセス品質特徴であなたの製造業植物。 持っているあなた定量化されたどうやって多くのどれでものあなたのゲージは原価計算あなたの仕事？
私はないもちろん何あなた平均。
良い、ゲージはない完璧。 彼らは作る間違い。 時々彼らはそうするだろう投げる離れて良い部品そして時々彼らはそうするだろう合格悪い部品。 ない限りあなた持っているある完璧ゲージそして本当にいいえ1つもっているこれら、これら間違いは避けられない。
私仮定するそれで、しかし私たちは持っています終わりゲージ研究それ言う私たちのゲージは良い。 良い、いくつかのの彼らは実は分類されたとして十分なによるのAI AGガイドライン。 しませんそれ平均だったわかったに使用彼ら？
良い、おそらく、しかしそこにははある多くもっとにの話よりもただを使用して良い、十分な、そして貧しいAI AGゲージ評価基準。 のために例、持っているあなた見たあるゲージパフォーマンス曲線？
私できない言うそれ私持っている。 いいえ。
今、これは何1つ見た目のように。 のバツ軸ショーの真実一部価値観そしてのより低いそしてアッパー仕様限界は示されているとこれら線。 のY軸ショーの確率の通過ある一部。 もしあなた持っているある一部それは本当に良いしかしとても近いにのより低いスペック限界、あるよほとんどある50 %チャンスのゲージ意思推薦するそれあなた投げるそれ離れて。 それは1つ方法の考えについてそれ。 しかしまた、あるよほぼある50 %チャンスそれあなた意思受け入れるある一部それは本当に悪いそして近くのより低い仕様。
とても面白い。 何起こるもし私たちはできた変化の変化ののゲージそれから？
良い、の形のこれ曲線絶対に依存しますの上どうやって良いあなたのゲージは。 しましょう遊ぶとこれただある少し少し。 何もし私たちはできた減らすの変化によるある要素の10? 作るある素早い変化ここそして再プロット私たちのゲージパフォーマンス曲線。 もしこれは可能、私たちは意思正しく受け入れるまたは拒否するもっとのの部品。 だった移動中から正しくないに正しいいつ私たちはするこれ。 させて自分壊すからの役割遊ぶのためにただある一瞬。 のゲージパフォーマンス曲線私午前見せているはの追加でそれ私たちは作ったのために私たちの2022年発見アメリカ大陸プレゼンテーション。 の追加では利用可能の上のコミュニティ。 戻るにあなた、ジェリー。
それは本当にの面白いチャート、ジェイソン。 私しないでください考える私たちはする何でものようにそれ。 何あなたは言ってるはそれのゲージエラー汚染するの測定、しかし全て私持っているはの不完全測定。 あなたのゲージパフォーマンス曲線はプロットされた対真実一部価値観。 私願い私知っていたそれらの真実一部価値観、それから私できた知るその通りどれの部品に保つそしてどれのに投げる離れて。 はそこにはある方法私できる知るの真実一部価値？
私たちはできた知るそれ直接もし私たちは持っていたそれこれまでとらえどころのない完璧ゲージ、どれの私たちはしないでください。 私たちは本当にできないこれまで得るにのレベルの知っているの真実価値のの個人一部、しかし私たちはできる見積もりの真実一部分布与えられた私たちの知識ののゲージ特徴そしての測定された一部分布。
どうやってするだろうあなたするそれ？
良い、もし私たちは仮定するそれゲージエラーは通常は配布された、そしてのためにの一瞬、しましょう無視するどれでもバイアスまたは直線性問題それあなたかもしれない持っている、そしてそれ私たちは持っているの測定された一部分布。 もし私たちは持っているそれ、私たちはできる戻る外の分散のの真実一部分布を使用してある単純方程式。 それ単純方程式はただの違い間の測定された一部分散そしてのゲージ分散。 のプロットの上の右は示されているのためにある状況どこの測定された分散は25、のゲージ分散は16、そしてもし私たちは引き算それらの二、の真実一部分散は九。 だった始まりに得るのパラメーターのためにそれ分布なぜなら私たちは知るの結果の私たちのゲージ勉強そして私たちは理解するの分散関連すると私たちのゲージ。
今、私たちはだろう、からこれ、建てるある普通分布それ中心にあるの上の測定された分布平均との新しい標準偏差。 あ得、の結果のどれのは行くに見てのようにのプロットの上の右。 でのプロット、の青バー代表するあなたの測定された一部分布。 のエリアその上そして下にのスペックはは影付きでピンク。 知らせそれの測定された一部分布は多くのもっと広いよりもの真実一部分布。の測定された分布は何あなた得るいつあなた走るの真実一部分布を通してあなたの不完全ゲージ。
わかった、それ作るセンス、で少しでもある単純場合。 どうやってするあなた関係するこれに何その原価計算私の会社？
良い、私たちはできる使用これ情報である数値シミュレーションに特徴づけるの間違いそれ私たちのゲージは行くに作る。 いつ私たちはするそれ、私たちはできる生成するある一部検査テーブルのようにこれ。
させて自分勉強これテーブルのためにある分。 私の目はすぐに描かれたにの中心、の緑箱それ言う95.4 %。 午前私通訳するこれ右？ 95.4 %の私の合計生産は本当に良いそしてだった配送それ。
正しい。
それはある良いもの。 今、探しているでの初めそして最後列、もし私追加18そして25、しましょう見る、それはについて0.043 %の私の生産部品は本当に低い部品。 あ他0.041 %の上の最後カラムは本当に高い。 これは悪い。 それ言う私のプロセスは作る悪い部品それしなければならないなれ投げられた離れてまたはやり直した。 私見る別の問題。 もし私見てでそれ中心カラムそして私追加それらの全て一緒に、私得る99.9 %の私の生産部品それ本当には良い。 それ言うそれのゲージは特定する2.3 %のそれらのとしてあまりにも低いそして2.3 %はあまりにも高いとして良い。 今、のお客様しませんお手入れについてそれ。 彼らはまだ取得良い部品、bうーん私確かにする。 私は作る良い製品そして私は投げそれ離れて。 最悪まだ、見てでそれ中心行、それらの赤正方形。 あるよ別の0.036、 18そして18、の本当に悪い部品、部品それはあまりにも低いまたはあまりにも高いそれはいる受け入れられましたによるこれ測定ゲージ。これは深刻な。 私するない欲しいに船悪い部品に私のお客様もし私できるヘルプそれ。
それは右。 これはいいね。 あなたは始まりに見るの料金の持っているの不完全ゲージ。
これは本当に面白い。 それショーそれもし私しないでくださいする何かについて私の不完全ゲージ、病気危険受け入れる悪い部品そして投げ離れて良い部品、両方のどれのは悪いのために私の仕事。 の上の他の手、私考える私たちは持っています得たある方法にハンドルこれ、ジェイソン。
わかった、何ですかそれ、ジェリー？
良い、私たちは使用何か呼ばれたガードバンド。 これらは私たちのバンドそれはセット内部の仕様限界。 もし私たちはセット彼ら遠い十分内部のスペック限界、私たちはできる減らすそして本質的になくす配送悪い部品。 しませんそれ修理で少しでも一部の私たちの問題？
で少しでも、ガードバンドは絶対にある良い方法に減らすの割合の悪い部品それ作るそれを通してあなたの検査プロセス。 あ多くの企業使用彼ら。 持っているあなた考慮されたの事実それ改善する品質を使用してガードバンド来るでの費用の投げ離れて良い部品？
正直に、それもっている発生したに私たち、しかし私たちはしていない試してみたに定量化するそれダメージ。
良い、しましょう伸ばすこれ例外ある少し少しもっとそしてしましょうただ仮定するそれ私たちは持ってくるそれらの仕様でによる1つユニットの測定。 良い電話これらガードバンド限界。 私たちのより低いガードバンド限界するだろうなれ41そして私たちのアッパーガードバンド限界するだろうなれ59.だった行くに使用これとして私たちの検査ふるい分け価値観その代わりののオリジナルアッパーそしてより低いスペック。 今、私たちはできるするの同じ数値的シミュレーションそしてアップデートの結果。 しましょうただ取るある見てでの違い間のテーブル。 できるあなた見るどうやってのパーセンテージ持っているかわった？
私たちは行ったから配送だいたい0.04 %の部品それだった本当に悪いにのみ配送0.03 %の悪い部品。 それ見た目成功。 多分私たちはできた平絞る私たちのガードバンドでさらに遠くそして改善するそれ。 特に与えられた私たちの高い生産音量。 だった話している本物ドルここ。
それは。 また知らせどうやって多くの本当に良い部品は今いる上映された外。 毎時間あなた画面外そして投げる離れて良い一部、それは原価計算あなたの会社お金。
良い、あなたは右についてそれ、ジェイソン。 はそこにはある方法に見てでこれ金銭的に？ 何もし私たちは仮定するそれある悪い一部でのシミュレーション結果である悪い車？ できる私たちは入力の料金のスクラップの車そして見るどうやってそれ影響を与えるの底ライン？
絶対に、私たちはできるするそれ。 病気必要に得るある少し情報からあなた、けれど。 初め、どうやって多くのするそれ料金に作るの車？
うん、しましょう言うのためにの酒のこれデモンストレーション、 35,000ドル。
わかった、素晴らしい。 それ手段のためにそれぞれ拒否されました車、それ費用あなたの会社35,000ドル。あなたかもしれない製造で手直し費用ここ、しかししましょう言う、のために例、私たちはただ投げるの車離れて。 今私たちは必要生産量。
私しないでください知る。 しましょうただ選ぶある百万車。
わかった、素晴らしい。 今、どうやって多くのするあなた充電のためにある本当に良い車それ作るそれにあるディーラー？
の販売店買う... しましょうただ言う彼らは買うこれら車から私たちのために40,000ドル。
わかった。 もし私理解するこれ右、あなたの利益あたり車はそれ40Kマイナスの35 Kそしてあなたの利益もっているされた5,000ドル当たり車。
右。
最後もの、するあなた知るの料金関連すると販売ある悪い車？
それはある少しもっと厳しい。 そこにははの明らか費用の修理にの悪い車または潜在的料金の戻る。 それらのは比較的簡単に計算して、しかしあるよまたダメージに私たちの評判。 私たちの顧客要求品質、そしてもし私たちは始める置く悪い製品外のドア、それできる素早く得る外の手そして結果で失った未来販売。 それはある多くもっと難しいに計算します。 私知るあなた必要の番号。 のためにの酒の口論、しましょうただ言うそれ合計に50,000ドルあたり悪い車それ作るそれ外の中への市場。
素晴らしい。 しましょう取るある見てでの利益そして損失。 同じシミュレーション。 ただレビュー、作るもちろんそれだった探しているでの正しい価値観。 あなた言った自分それ製造業料金あたり車は35,000ドル。あなたそれから売るそれにあるディーラーのために40,000ドル。私たちの利益は5,000ドル。料金の販売ある悪い車は5万ドル。だった行くに見てでこれ横切ってある1百万車生産走る。 私はいますか捕らえられたe非常事、右？
私考えるそれ見た目良い。
全て右。 もし私たちは見てでのネット利益そして損失、あなた立つに作るについて346十億からの1百万車あなた作る。
それ音良い。
ない悪い。 の合計利益からの本当に良い車それは発送されましたはについて371十億。 の損失期限に作る本当に悪い車それはつかまったであなたの検査は199百万、どれのはの和の98百万プラス101百万。
わかった。
の法... させましたあなたダイジェストのためにある2番目？
うん、私は続く。
わかった。 の法律期限に配送本当に悪い車、これはの1つあなたは本当に心配しているについて、は137百万、どれのは68百万プラス69百万。 ついに、の損失からスクラップ本当に良い車、これは何ですか原価計算あなたの仕事、は25ドル十億。 それはとてもある多く。 それはの和の$12.4百万そして12.4百万。
それは魅力的なそしてまたある少し憂鬱なそれだった負けそれ多くのお金。 もしあなた変化もの、しましょう言うあなた変化のガードバンド設定、意思の合計ネット利益変化？
それは右。 それは絶対に真実。 あなたできた見るそれ変化。
でそれ場合、それからできたそこにはなれの最適？ 私できる想像する広がるのガードバンドまたは狭くなる彼らそして探しているでネット利益、するだろうそこにはなれの最適のためにそれネット利益ピーク外？
はい、あなたできる絶対に探検するそれ貿易-オフである多くの違う方法。 あなたできた答え質問のように、どうやってするだろう改善する私のゲージによるある要素の10、のように私たちは示したとのゲージパフォーマンス曲線、改善する私の収益性？ またはどうやって多くのできる私余裕あるに過ごすの上固定するまたは交換するあるゲージ？ もし私たちは知る何の費用にの会社はのために私たちの測定システム、それから私たちはできる正当化するの料金の固定するまたは交換するゲージ。 また、ただにあなたのポイント、何もし私調整された私のガードバンド？ 私たちはできる絶対に答えそれ質問。 あ他一般1つは何もし私改善する私のプロセス能力？ 私ただ締めるの変化で私のプロセス、何するそれするに私の利益そして損失？
私できた貿易それオフに対しての料金の改善するそれプロセス能力。 面白い。 良い、私しなければならない言う、ジェイソン、私は感動した。 これもっているされたある良い使用の時間、しかし私考える私借りているそれに私の会社に泥だらけのの水域ただある少し少し。 これは全て素晴らしいのために普通分布そして単純ゲージエラーそしてそれらの種類のもの。 それらの計算それあなたは示されているは簡単。 しかし何もし私持っているゲージ直線性またはバイアス問題は？ または何もし私持っているある歪んだ分布、どれのは本当にかわいい典型的なで私の会社。 私たちはめったに走るの中へのニースベル形曲線。 取得ある真実一部分布外のの測定された一部分布になるある多くもっと難しいよりもただを使用してそれ単純式あなた示した以前。 できるあなた平できるするそれ？
絶対に。 私たちはは書き込みの追加-でそれ意思作るあなたできるに定義するの形のどれでも測定された一部分布。 W eできるするの同じエクササイズと測定された一部分布それは普通またはログ-普通、ユニフォーム、ワイブルまたは平あるカスタム分布。 そのの追加-でだった働くの上。 そのある仕事で進捗。
全て右、それは素晴らしい。 私は準備ができてに買うで。 いつ意思それなれ利用可能？
私たちは持っているの基本のの追加で働いた外、しかし私たちは必要いくつかの時間に作るそれもっとユーザーフレンドリー。 良いなれ働くの上それでの到来少し数か月。 おそらく前に中旬、良い持っているそれ包まれた上。 いつその終わり、良い役職それの上のJMP Webサイトで私たちのコミュニティファイル交換。
あ少し数か月、本当に？ 病気忘れる全てこれによるそれから。
それはわかった。 私たちは認識するそれ。 一度私たちの広告では準備ができてのためにプライム時間、良い発表するあるシリーズの開けるにの公共セミナーどこ私たちは意思行くの中へ詳細について何あなたは見たここ、として良いとして他の側面のように関連するこれら概念にドナルドウィーラーズEMP方法論、どれのは別の人格での測定システム分析プラットホームでJMP。 こちらですある素早いピークでのトピックのためにの上そして到来話します。
良い過ごすもっと時間詳述するの上どうやってゲージ研究それはを使用してのAI AG分類それ私たちは話しましたについて以前、良い話すについてどうやってそれできる鉛に非現実的ゲージ評価。 良いまた探検するどうやってウィーラーズ評価中の測定プロセス、のEMP方法、できる提供する私たちもっと現実的なゲージ分類。 だった行くに現在の問題とAIGそして現在の解決を使用してウィーラーズメソッド。 良いまた見せるどうやってEMP方法できるアドバイスする私たちの上どうやってに使用私たちのゲージ。 どうやってする私たちは使用それでの生産プロセス？ 1つ例それ良いなれカバーリングは客観的に設定ガード曲がります。 の残りトピック、おい、良い過ごすある少し少しもっと時間通訳するゲージパフォーマンス曲線、話すについてどうやってにブレンドパフォーマンスと一部変化に決定する料金関連すると不完全ゲージ。
本当に、それは何だった話しているについて今日、しかし私たちは感じるのように私たちは必要に伸ばすそれある少し少しそれでそれ私たちは全て理解するどうやってそれ動作します。 最後の二トピック、どうやってできるウィーラーズ計算なれ因数分解の中へこれゲージ料金会話、そしてどうやってに理解するゲージ料金、また、にのポイントの非普通一部配布物。
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