查看如何:
- 了解如何部署 JMP 的交互式質量和 SPC 功能
- 識別隨時間變化的常規(常見原因)和異常(特殊原因)過程變化
- 衡量一個過程與其給定規格限制相比的執行情況
- 跨時間輕鬆探索大量流程的穩定性和能力指標
- 輕鬆比較過程更改前後的穩定性數據
- 了解使用的基礎知識
- 控製圖生成器
- 製程能力
- 管理規格限制
- 過程篩選
- 帶階段的屬性和變量控製圖
- 帕累托圖
Clovis Weisbart 回答的問題@cweisbart和邁克·安德森@MikeD_Anderson在現場演示期間。
問:控製圖能否在圖表本身中顯示平均值,這與可變性圖表通常採用的方式類似?
答:是的。 當您使用子組時會顯示這些。
問:過程能力直方圖中的組內和總體有什麼區別?
答:當您定義了子組時,將顯示子組內的值。 Overall 將是整個數據集的值。 Within 用於計算 Cpk,Overall 用於計算 Ppk。 Within 用於查看短期變化並基於子組大小,Overall 用於查看隨時間的變化。看統計細節.
問:我總是要查找 Cp、Pp、Cpk、Ppk 的指南,因為我不經常使用它們。 我可以對錶格中的值進行顏色編碼作為提示,例如控製圖中的紅色/黃色/綠色嗎?
答:您可以在 JMP 的首選項(JMP > Mac 上的首選項或文件 > PC 上的首選項)中進行上下文著色。
問:您認為 IMR 圖表與 Xbar-R 或 Xbar-S 之間有什麼區別(因為 JMP 根據數據類型區分它們)?
答:IMR 使用單獨測量。 R 使用具有可變性範圍的子組均值。 S 僅使用標準偏差。
問:從 R-chart 切換到 S-chart 的推薦子組大小是多少?
答:據我所知,沒有一個。它更多地是關於你想如何量化數據集中的變化。
問:S 和 R 圖表有什麼區別?
答:S = 標準偏差,R = 範圍。另請參閱此處的文檔: https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/#page/jmp/shewhart-control-charts-for-variables.shtml
問:我可以使用控製圖生成器繪製 Levey Jennings 控製圖嗎?
答:是的。這只是對圖表屬性中 IMR 圖表中可變性方法的更改。


問:除了規範限制之外,還有其他方法可以批量加載控制限制嗎?
A:指定控制限的Get Limits方法是最靈活的。 您應該在以下情況下使用此方法:1) 如果您對許多不同的過程有控制限制 2) 如果您對每個階段有不同的控制限制(請參閱指定多組控制限制)。 當然,要使用 Get Limits 方法,您需要一個定義歷史限制的數據表。 查看具體信息. https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/#page/jmp/example-of-control-limits.shtml#ww1831927
問:我可以讓 x 軸顯示實際日期嗎?
答:可以更改顯示格式或使用日期作為 X 值,具體取決於您的數據輸入方式。
問:我可以設置數據篩選限制以剔除錯誤的測試數據嗎?
答:是的。 您可以在控製圖上放置一個本地數據過濾器來執行此操作。
問:我可以使用 JMP 15 加載規格和控制限嗎?
答:是的。 查看具體信息.
問:你能告訴我們一種為許多過程導入控制限的方法嗎?
A:一般來說,應該計算控制限。 沒有真正的方法可以在列屬性中大量覆蓋它。您可以在 J 的管理限制中請求支持國會議員願望清單。
問:當您有重複測量(例如,隨著時間的推移評估其性能的儀器)時,是否可以使用此平台,或者您是否需要使用專門設計用於重複分析同一單元(相對於不同時間生產的不同單元)的平台?我在考慮儀器隨著時間的推移變得不太準確(或不太精確)的情況。
答:如果您測量的是光譜儀的標準參考或類似的東西,您可以使用控製圖。 CUSUM 圖非常適合查看過程隨時間的漂移。
Q:在Process Screening中,grouping和group by有什麼區別?
答:當您希望在分組變量水平的每個組合上分析每個過程變量時,使用分組。 結果顯示在一份報告中。因此,分組使您能夠將一個頻道分解為多個子頻道。 例如,當您有一個數據集附帶多個工具附加到該數據流時,您可以使用分組將其裁剪掉。(Group) By 適用於其級別定義單獨分析的列。對於指定列的每個級別,使用您指定的其他變量分析相應的行。 結果顯示在單獨的表格和報告中。 如果分配了多個 By 變量,將為 By 變量水平的每種可能組合生成單獨的分析。

Q:如何計算穩定指數?
答:你可以找到公式這裡.
問:您如何描述 Within Sigma 和 Overall Sigma 之間的差異?
A:Within用於計算Cpk,Overall用於計算Ppk。 Within 用於查看短期變化並基於子組大小,Overall 用於查看隨時間的變化。查看具體信息.
問;我怎樣才能表明規格限制在某個時間點發生了變化? 我是否能夠根據每次生效的限制評估隨時間變化的性能?
答:您可以添加一個階段列並將不同的規格限制與不同的階段相關聯。
問:我認為過程篩選假設每個過程質量特徵都服從正態分佈。例如我的 117 個過程中有一些是非正常的,我必須篩選所有 117 個並在列屬性中分配分佈。正確的?
答:是的。 您可以使用標準化屬性來快速做到這一點。
問:目標圖上的顏色是什麼意思?
A: 它們與 Cpk 有關。您可以在此處使用問號圖標 (?) 查找值,這會將您帶到上下文文檔中,您可以在其中找到問題的答案。在這種情況下,它發現:
當您選擇陰影級別時,陰影區域出現在陰謀。陰影區域取決於兩者之間的關係p和 Ppk,與p表示 Ppk 下方框中顯示的值:
–紅色區域的點有 Ppk < p .
–黃色區域的點有p < 峰值 < 2 p .
–綠色區域的點有 2 p < 峰值。
觀看此視頻以了解如何使用?在您使用 JMP 時獲得答案。
前幾屆會議關於該主題的問答:
問:什麼是范圍圖?
A:範圍圖看的是數據的運行範圍。您可以在控製圖生成器選項中將其轉換為標准開發圖。
問:如何確定 Cpk 的組內西格瑪?
答:Cpk 是一種衡量指標,用於顯示規格限距過程中心的標準偏差數。 Cpk 指數基於試圖僅捕獲常見原因變異的估計。 Cpk 指數是使用 sigma 的子組內或子組間和子組內估計值構建的。 通過這種方式,他們試圖反映真實的過程標準偏差。 當過程不穩定時,不同的 sigma 估計值可能會有顯著差異。 見文檔更多細節。
問:是否有缺失值代碼的查找表選項?
答:您可以在列屬性中定義多個缺失值代碼。您可以使用“標準化屬性”對多列執行此操作。您可以使用 JSL 手動創建查找表。
問:LSL、Target 和 USL 的名稱在規格限製表中是否必須相同。 例如,如果我有一個包含“Lower”、“Upper”和“Target”列名稱的規格限表,這會不起作用嗎?
A:馬諾特人age Spec Limits 工具確實需要這些名稱。 過程篩選平台沒有。
問:您能否修改/縮放子組軸以僅顯示最後 50 個批次,以便 IR/MR 圖表中的批次 ID 可讀?
答:是的。只需雙擊軸即可訪問軸屬性。 或者您可以像處理其他圖表一樣拖動軸。 一種方法是修改您的第一個圖形 X 軸,使用“編輯”>“複製軸設置”,然後按住控制鍵並使用“編輯”>“粘貼軸設置”。
問:我們可以定義自己的測試嗎?
答:是的,有一個自定義測試選項。在控製圖生成器中,自定義測試在某些圖表類型的右鍵單擊菜單中可用。 它使您能夠設計自定義測試並一次選擇或取消選擇多個測試。 選擇該選項後,將出現用於設計測試的“自定義測試”窗口。 選擇一個測試描述並輸入所需的數字 (n) 和標籤。 您可以將設置保存到首選項並恢復默認設置。 僅適用於變量和屬性圖表類型。 見文檔更多細節。
在過程篩選中,選擇測試使您能夠選擇要包括在警報率和任何警報計算中的測試。要選擇多個測試,請按 Alt 鍵並點擊“過程篩選”紅色小三角以打開包含所有平台選項的菜單。見文檔更多細節。
Customize Tests - Control Chart Builderr自定義測試 - 控製圖生成器
問:您對使用 Ppk 與 Cpk 有什麼意見嗎? 自從標籤在幾個版本前更改以來,這一直是一個混亂點。 JMP 中以前的 Cpk 現在是 Ppk。
A:是的,有點複雜。 看一下這.這裡有更多細節關於差異。
問:如何為不同階段具有獨特規格的階段圖表導入規格?
答:目前,每個進程只能使用一組規範。
問:如何生成具有規格限制但不計算限制的控製圖?
答:通常總是計算控制限。規格限制通常根據客戶要求設置。您可以使用列屬性設置控制限。
問:我注意到在您的列屬性列表中有“檢測限”選項。那對我來說不可用。為什麼?
答:它是在 JMP Pro 16 中引入的,因此您需要 JMP Pro 版本 16 或更高版本。
問:JMP 能否幫助我使用歷史數據創建規格限?
答:是的,您可以將分佈擬合到歷史數據,還可以使用交互式能力圖來探索不斷變化的規格限的影響。
Interactive Capability Plot交互式能力圖
問:如何為兩個過程繪製彼此相鄰的控製圖? 例如,我從 2020 年至今一直在使用流程 A,然後在 2022 年我對流程進行了更改,現在是流程 B。 我想連續繪製這些以顯示 Xbar 中的開關。
答:您可以使用階段和階段列值來做到這一點。下面是一個使用樣本數據中的 Diameter.jmp 的示例,創建一個圖表或單獨的圖表來顯示過程。
問:控制限和規格限之間有什麼區別?
答:控制限度用於監控過程的可變性,以查看是否存在預期變化。 規格限制與產品的能力有關,是客戶或利益相關者定義的公差水平。
資源: