질문: 가끔 지난 x주, x개월 등의 Cpk와 같은 프로세스 능력 매개변수를 보고 싶어하는 경우가 있습니다. 이를 달성하기 위해 어떤 제안이 있으신가요?
답변: 로컬 테이블에서 빨간색 삼각형 아래의 로컬 데이터 필터를 사용하면 데이터의 하위 집합을 추출하고 다른 열 데이터(예: 데이터 기간)를 기반으로 메트릭을 다시 계산할 수 있습니다. 데이터 파이프라인에 대해 생각하고 있다면 JMP의 쿼리 빌더가 ODBC 호환 데이터베이스에 ping을 보내고 그에 따라 필터링할 수도 있습니다.
질문: 프로세스 역량 분석은 JMP 18에서만 볼 수 있나요? 데이터 테이블에서 사양 한계를 설정할 때조차도 제어 차트 빌더 내에서 JMP 17에서 이 기능을 본 적이 없습니다.
A: 사양 한계를 참조선이 아닌 "사양 한계"로 추가하는 것을 잊지 마세요.
A: JMP Live가 있고 거기에 Control Chart를 넣었다면 JMP Live에는 알람 시스템이 내장되어 있어서 새로운 알람이 들어오면 이메일을 보내주고, 그러면 새로 고침 빈도를 설정하는 것은 사용자에게 달려 있습니다. 새로 고침 빈도는 데이터 수, Control Chart에 푸시하는 데이터 채널 수, 필요한 처리량에 따라 달라집니다.
A: 사양 한계가 다른 경우 프로세스에 2가지 수준의 분산이 있다는 것을 의미합니다. 일반적으로 데이터 열당 하나의 사양 한계를 처리하는 것이 선호되는 과거 방식입니다. 기본 프로세스는 동일하지만 제품이 다른 경우 단기 관리도를 사용할 수 있습니다. 단기 관리도 옵션을 켠 다음 Part를 선택하여 동일한 처리 용량 내에 존재할 수 있는 서로 다른 관리 한계가 있는 서로 다른 제품에 할당할 수 있습니다. 그러나 이 분석을 지정하는 것은 매우 까다롭고 Cpk를 생성하고 관리 한계가 어디에서 나오는지 확인하는 데 문제가 발생합니다. 아래를 참조하세요.
A: 예를 들어, 수익률에 대한 통제 차트를 작성하려고 한다면, 그렇게 해야 할지 의문입니다. 하지만 그렇게 해야 한다면, Process Capability로 바로 가서 분포 옵션을 선택할 수 있습니다. 아래를 참조하세요.
이전 라이브 세션에서 답변한 질문:
질문: 통제 차트도 보통 변동성 차트처럼 차트 자체에 평균을 표시할 수 있나요?
A: 네. 하위 그룹을 사용하면 표시됩니다.
질문: 프로세스 능력 히스토그램에서 내부와 전체의 차이점은 무엇입니까?
A: 하위 그룹을 정의하면 하위 그룹 내 값이 표시됩니다. 전체는 전체 데이터 세트에 대한 값입니다. Within은 Cpk를 계산하는 데 사용되고 Overall은 Ppk를 계산하는 데 사용됩니다. Within은 단기 변동을 살펴보는 데 사용되며 하위 그룹 크기에 기반하고 Overall은 시간에 따른 변동을 살펴봅니다.
이를 생각해 보는 또 다른 방법은 Cpk와 Ppk를 계산하는 데 사용된 시그마 값을 고려하는 것입니다. 이것이 두 통계의 본질적인 차이이기 때문입니다(그 외에는 수학적 공식이 동일합니다).
Cpk를 계산하는 데 사용된 시그마의 "내부" 추정치는 실제로는 통제 차트 연습의 일부로 정의된 각 하위 그룹의 시그마의 평균 제곱근 오차(RMSE)입니다. 개별 및 이동 범위(I-MR) 차트의 경우, "내부" 시그마 추정치는 각 관찰치와 이전 관찰치 간의 상대적 차이를 고려하여 계산됩니다(이것이 "MR"이라는 의미입니다).
Ppk를 계산하는 데 사용된 시그마의 "전반적인" 추정치는 하위 그룹화를 고려하지 않습니다. 대신, 전체 평균에 대한 각 개별 데이터로 구성된 평균 제곱근 오차를 고려합니다. 이를 생각하는 또 다른 방법은 전체 추정치가 하위 그룹 크기를 1로 가정하고 표준 편차는 전체 데이터 세트에서 계산되어 하나의 전체 그룹(세분화되지 않음)으로 처리한다는 것입니다.
통계 세부 사항을 확인하세요.
질문: 저는 Cp, Pp, Cpk, Ppk에 대한 가이드라인을 정기적으로 사용하지 않기 때문에 항상 찾아봐야 합니다. 통제 차트의 빨간색/노란색/녹색처럼 표의 값을 프롬프트로 색상 코드로 지정할 수 있습니까?
답변: JMP 환경 설정(Mac에서는 JMP > 환경 설정, PC에서는 파일 > 환경 설정)에서 상황에 맞는 색상을 지정하는 몇 가지 옵션을 살펴볼 수 있습니다.
질문: IMR 차트와 Xbar-R이나 Xbar-S의 차이점은 무엇이라고 생각하시나요?(JMP는 데이터 유형에 따라 이 둘을 구분합니다.)
A: IMR은 개별 측정을 사용합니다. R은 변동 범위가 있는 하위 그룹 평균을 사용합니다. S는 표준 편차만 사용합니다.
질문: R-차트에서 S-차트로 전환하는 데 권장되는 하위 그룹 크기는 얼마입니까?
A: 제가 아는 한 하나도 없습니다. 데이터 세트의 변동을 어떻게 정량화하고 싶은지에 대한 것입니다.
질문: S 차트와 R 차트의 차이점은 무엇인가요?
A: S = 표준 편차, R = 범위. 또한 여기에서 설명서를 참조하세요: https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/#page/jmp/shewhart-control-charts-for-variables.shtml
질문: 관리도 작성기를 사용하여 Levey Jennings 관리도를 그릴 수 있나요?
A: 네. 차트 속성에서 IMR 차트의 변동성 방법을 변경한 것뿐입니다.
질문: 사양 한계 외에 대량 로드 제어 한계를 적용할 수 있는 방법이 있나요?
A: Get Limits 관리 한계 지정 방법이 가장 유연합니다. 다음과 같은 경우에 이 방법을 사용해야 합니다. 1) 여러 다른 프로세스에 대한 관리 한계가 있는 경우 2) 각 단계에 대해 다른 관리 한계가 있는 경우(여러 관리 한계 세트 지정 참조). 물론 Get Limits 방법을 사용하려면 과거 한계를 정의하는 데이터 테이블이 필요합니다. 자세한 내용은 https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/#page/jmp/example-of-control-limits.shtml#ww1831927 을 참조하세요.
질문: x축에 실제 날짜를 표시할 수 있나요?
답변: 데이터 수집 방식에 따라, 표시 형식을 변경하거나 X 값으로 날짜를 사용할 수 있습니다.
질문: 잘못된 테스트 데이터를 제외하는 데이터 화면 제한을 설정할 수 있나요?
A: 네. 제어 차트에 로컬 데이터 필터를 적용하면 됩니다.
질문: 여러 프로세스에 대한 관리 한계를 가져오는 방법을 알려줄 수 있나요?
A: 일반적으로, 통제 한계는 계산되어야 합니다. 열 속성에서 이를 대량으로 재정의할 방법은 없습니다. J MP Wishlist의 관리 한계에서 이에 대한 지원을 요청할 수 있습니다.
질문: 반복 측정이 있는 경우(예: 시간이 지남에 따라 성능이 평가되는 도구) 이 플랫폼을 사용할 수 있습니까? 아니면 동일한 단위의 반복 분석을 위해 특별히 설계된 플랫폼을 사용해야 합니까?(다른 시간에 생산된 다른 단위와 대조적으로) 시간이 지남에 따라 도구의 정확도가 떨어지는 상황을 생각해 보겠습니다.
A: 분광기나 그런 것에 대한 표준 참조와 같은 것을 측정하는 경우 관리도를 사용할 수 있습니다. CUSUM 차트는 시간에 따른 프로세스 드리프트를 살펴보기에 좋습니다.
질문: 프로세스 스크리닝에서 그룹화와 "그룹화 기준"의 차이점은 무엇입니까?
A: 그룹화는 각 프로세스 변수를 그룹화 변수의 각 레벨 조합에서 분석하려는 경우 사용됩니다. 결과는 단일 보고서에 표시됩니다. 따라서 그룹화를 사용하면 채널을 여러 하위 채널로 나눌 수 있습니다. 예를 들어, 여러 도구가 연결된 하나의 데이터 세트가 데이터 스트림 하나에 들어오는 경우 그룹화를 사용하여 잘라낼 수 있습니다. (그룹화) 기준은 레벨이 별도의 분석을 정의하는 열에 대한 것입니다. 지정된 열의 각 레벨에 대해 해당 행은 지정한 다른 변수를 사용하여 분석됩니다. 결과는 별도의 표와 보고서에 표시됩니다. 두 개 이상의 기준 변수가 할당된 경우 기준 변수 레벨의 각 가능한 조합에 대해 별도의 분석이 생성됩니다.
질문: 안정지수는 어떻게 계산할 수 있나요?
A: 공식은 여기에서 확인하실 수 있습니다.
질문: Within Sigma와 Overall Sigma의 차이를 어떻게 설명하시나요?
A: Within은 Cpk를 계산하는 데 사용되고 Overall은 Ppk를 계산하는 데 사용됩니다. Within은 단기 변동을 살펴보는 데 사용되며 하위 그룹 크기에 기반하고 Overall은 시간에 따른 변동을 살펴봅니다. 자세한 내용을 참조하세요 .
질문: 특정 시점에 사양 제한이 변경되었음을 어떻게 나타낼 수 있습니까? 각 시점에 적용되는 제한과 관련하여 시간 경과에 따른 성능을 평가할 수 있습니까?
답변: 위상 열을 추가하고 각 위상에 다른 사양 제한을 연관시킬 수 있습니다.
질문: 프로세스 스크리닝은 각 프로세스 품질 특성이 정규 분포를 갖는다고 가정한다고 생각합니다. 예를 들어, 117개 중 일부 프로세스가 비정규적이면 117개를 모두 스크리닝하고 열 속성에 분포를 지정해야 합니다. 맞나요?
A: 네. 그리고 표준화된 속성을 사용하면 빠르게 할 수 있습니다.
수동 스크리닝이 필요 없는 또 다른 방법은 Process Capability Platform을 사용하여 117가지 품질 특성 각각에 가장 적합한 분포를 기준으로 Ppk를 식별하고 계산하는 것입니다.시작 대화 상자 아래에 있는 Best Fit 옵션을 사용하여 확인을 클릭하여 분석을 실행하기 전에 각 열에 할당할 수 있습니다.Johnson Fit을 제외한 모든 경우에 최대 우도를 사용하여 해당 플랫폼에서 사용 가능한 분포를 맞추고 가장 높은 음의 로그 우도를 가진 분포를 가장 적합한 분포로 선택합니다.또 다른 옵션은 비모수적 방법을 사용하여 하나 이상의 특성에 대한 Ppk를 계산하는 것입니다.자세한 내용은 여기 도움말 설명서를 참조하세요.
질문: 골 플롯의 색상은 무엇을 의미하나요?
A: Cpk와 관련이 있습니다. 물음표 아이콘(?)을 사용하여 여기에서 값을 찾을 수 있으며, 이를 통해 컨텍스트 내 문서로 이동하여 질문에 대한 답변을 찾을 수 있습니다. 이 경우 다음을 찾았습니다.
음영 수준을 선택하면 음영 영역이 나타납니다. 구성. 음영 처리된 부분은 다음 관계에 따라 달라집니다. 피 그리고 Ppk와 함께 피 Ppk 아래 상자에 표시된 값을 나타냄:
– 빨간색 영역의 점은 Ppk < 쪽 .
– 노란색 영역의 포인트는 피 < Ppk < 2 p .(최소 100ppm)
– 녹색 영역의 포인트는 2p 입니다. < Ppk.
JMP를 사용할 때 ?를 사용하여 답변을 얻는 방법은 이 영상을 참조하세요.
이 주제에 대한 이전 세션의 Q&A:
질문: 범위 차트란 무엇인가요?
A: 범위 차트는 데이터의 실행 범위를 살펴봅니다. 제어 차트 빌더 옵션에서 표준 편차 차트로 변환할 수 있습니다.
질문: Cpk의 시그마 내는 어떻게 결정되나요?
A: Cpk는 사양 한계가 공정 중심에서 몇 개의 표준 편차 떨어져 있는지를 보여주는 척도입니다. Cpk 지수는 공통 원인 변동만을 포착하려는 추정치를 기반으로 합니다. Cpk 지수는 하위 그룹 내 또는 하위 그룹 간 및 하위 그룹 내 시그마 추정치를 사용하여 구성됩니다. 이런 식으로 진정한 공정 표준 편차를 반영하려고 합니다. 공정이 안정적이지 않으면 시그마의 다른 추정치가 현저히 다를 수 있습니다. 자세한 내용은 설명서를 참조하세요.
질문: 누락된 값 코드에 대한 조회 테이블 옵션이 있나요?
A: 열 속성에서 여러 개의 누락된 값 코드를 정의할 수 있습니다. "Standardize Attributes"를 사용하여 여러 열에 대해 이 작업을 수행할 수 있습니다. JSL을 사용하여 수동으로 조회 테이블을 만들 수 있습니다.
질문: LSL, Target, USL의 이름은 사양 제한 테이블에서 동일해야 합니까? 예를 들어, "Lower", "Upper", "Target" 열 이름이 있는 사양 제한 테이블이 있다면 작동하지 않겠습니까?
A: Manoints age Spec Limits 도구는 해당 이름을 예상합니다. Process Screening Platform은 그렇지 않습니다.
질문: IR/MR 차트의 Lot ID를 읽을 수 있도록 하위 그룹 축을 수정/크기 조정하여 마지막 50개 Lot만 표시할 수 있나요?
A: 네. 축을 두 번 클릭하면 축 속성에 액세스할 수 있습니다. 아니면 다른 차트에서처럼 축을 끌 수도 있습니다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 첫 번째 그래프 X축을 수정하고 편집 > 축 설정 복사를 사용한 다음, 컨트롤을 누른 채 편집 > 축 설정 붙여넣기를 사용하는 것입니다.
질문: 우리가 직접 테스트를 정의할 수 있나요?
A: 네, 사용자 정의 테스트 옵션이 있습니다. Control chart Builder에서 일부 차트 유형의 경우 오른쪽 클릭 메뉴에서 사용자 정의 테스트를 사용할 수 있습니다. 사용자 정의 테스트를 디자인하고 여러 테스트를 한 번에 선택하거나 선택 취소할 수 있습니다. 옵션을 선택하면 테스트를 디자인하기 위한 사용자 정의 테스트 창이 나타납니다. 테스트 설명을 선택하고 원하는 숫자(n)와 레이블을 입력합니다. 설정을 환경 설정에 저장하고 기본 설정을 복원할 수 있습니다. 변수 및 속성 차트 유형에만 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 설명서를 참조하세요.
프로세스 스크리닝에서 테스트 선택을 사용하면 알람 비율 및 모든 알람 계산에 포함할 테스트를 선택할 수 있습니다. 여러 테스트를 선택하려면 Alt 키를 누르고 프로세스 스크리닝 빨간색 삼각형을 클릭하여 모든 플랫폼 옵션의 메뉴를 엽니다. 자세한 내용은 설명서를 참조하세요.
Customize Tests - Control Chart Builderr테스트 사용자 정의 - 제어 차트 빌더
질문: Ppk 대 Cpk 사용에 대한 의견이 있나요? 몇 버전 전에 라벨이 바뀐 이후로 혼란스러운 점이 있었습니다. JMP에서 Cpk였던 것이 이제 Ppk입니다.
A: 네, 조금 복잡합니다. 여기를 살펴보세요. 차이점에 대한 자세한 내용 은 다음과 같습니다.
질문: 각 단계마다 고유한 사양이 있는 단계별 차트의 사양을 어떻게 가져오나요?
A: 현재는 프로세스당 하나의 사양 세트만 사용할 수 있습니다. 프로세스 스크리닝 플랫폼을 사용하여 이 접근 방식을 고려할 수도 있습니다.
질문: 사양 한계를 적용하고 한계를 계산하지 않는 관리 차트를 생성하려면 어떻게 해야 합니까?
A: 관리 한계는 일반적으로 항상 계산됩니다. 사양 한계는 일반적으로 고객 요구 사항에 따라 설정됩니다. 열 속성을 사용하여 관리 한계를 설정할 수 있습니다.
질문: 열 속성 목록에 "탐지 한계" 옵션이 있는 걸 알아챘습니다. 저는 사용할 수 없습니다. 왜 그럴까요?
답변: JMP Pro 16에서 도입되었으므로 JMP Pro 버전 16 이상이 필요합니다.
질문: JMP를 사용하면 과거 데이터를 사용하여 사양 한계를 생성할 수 있나요?
대답: 네, 과거 데이터에 맞춰 분포를 조정할 수 있으며, 대화형 기능 플롯을 사용하여 사양 한도를 변경하는 데 따른 영향을 살펴볼 수도 있습니다.
Interactive Capability Plot대화형 기능 플롯
질문: 두 프로세스에 대한 관리도를 바로 옆에 그려보려면 어떻게 해야 하나요? 예를 들어, 2020년부터 현재까지 프로세스 A를 사용하다가 2022년에 프로세스를 변경했고 지금은 프로세스 B입니다. Xbar에서 전환을 보여주기 위해 이를 연속적으로 그려보고 싶습니다.
A: Phases와 Phase 열 값을 사용하여 이를 수행할 수 있습니다. 샘플 데이터에서 Diameter.jmp를 사용하여 프로세스를 표시하기 위해 하나의 차트 또는 별도의 차트를 만드는 예가 있습니다.
질문: 관리 한계와 사양 한계의 차이점은 무엇입니까?
A: 제어 한계는 공정의 변동성을 모니터링하여 변동이 예상되는지 확인하기 위해 존재합니다. 사양 한계는 제품의 성능에 대한 것이며 고객 또는 이해 관계자가 정의한 허용 수준입니다.
자원:
