你好，每個人，我的姓名是迪邁克爾遜.
我是一個講師在這聯合管理計劃教育團體。
我的共同作者為了這推介會是約旦希勒和拜倫溫格德,
世界衛生組織是兩個都聯合管理計劃系統工程師。
是這裡今天到警告你
的這危險在使用JMP的利維-詹寧斯控制圖表。
我們通緝到展示在發現因為我們相信利維-詹寧斯圖表
是存在濫用,結果在錯過了訊號.
今天，患病的開始和A快的控制圖表審查
已關注經過A快的歷史，
和那將要帶領進入如何我們已經見過利維-詹寧斯圖表存在濫用。
出色地得出結論和一些建議
為了使用的這些圖表和一些最終的想法。
現在，每一個品質系統有A位元的過程控制在它。
這些是這DMAIC腳步從六西格瑪，
但你可能是使用QbD或者其他品質系統。
控制圖表是用過的在這結尾的一個改進過程
什麼時候你已經放這過程在目標和最小化這變化性。
這過程是現在穩定的，
哪個方法這可能性分配是不是改變超過時間。
現在它是時間到監視器那流程變化性
到核實那這分配停留這相同的
和是不是改變在這未來。
什麼是A控制圖表？
A控制圖表是簡單地A跑步圖表的這數據
和這添加的控制限制。
這中心線是基於在這歷史的意思是的這過程，
和這寬度的這控制限制
是基於在這歷史的變化的這過程。
如果這過程分配做改變，
觀察將要最終落下外部的這控制限制，
訊號到這過程擁有者到拿行動到分配A原因
到這失控觀點和恢復這過程到A狀態的控制。
許多類型的控制圖表有到過發達為了不同的情況。
XM-R圖表或者個人和移動範圍圖表
為了數據集一觀點在A時間。
Xbar-R或者Xbar-S圖表為了總結數據
集多種的點在A時間。
累積和或者歐洲氣象局控制圖表到探測小的轉變，
和甚至米模型驅動的多元控製圖
到控制多種的相關的變數在一圖表。
到尋找那些全部重要的控制限制，
你有到回答這問題，
如何做你估計這歷史的過程分配？
第一的，你有到決定如果這流程是穩定的足夠的
為了控制繪製圖表。
或者做它需要積極的過程改進？
這是被稱為階段我。
它是一個積極的階段的數據收藏和取樣計劃調整，
限制計算，或許甚至一些統計造型。
這階段結束什麼時候你有集足夠的數據
到決定那這過程是穩定的。
然後這程控系統轉變進入階段二.
這取樣計劃和這控制限制是固定的
和新的數據是判斷的經過這固定的限制。
有許多考慮因素為了階段我數據收藏。
這取樣計劃，包括合理的取樣
和合理的分組，這樣本尺寸，
如何很多數據做你需要到收集到使固定那些限制，
這類型的數據那你是收集,
這類型的控制圖表那你想到製作。
相當比說關於全部這些在細節這裡，
我將要參考你到我們的出色的，自由的，在線的，
自訂進度，電子學習課程被稱為統計流程控制。
它是可用的在這聯合管理計劃社區。
你會常聽到那控制圖表限制是三-西格瑪限制。
這方法那我們需要到估計
這標準偏差的這流程從我們的數據，乘經過三，
和然後添加和減去從這估計的這意思是的這過程。
什麼時候沃爾特·休哈特發達這第一的控制圖表在這1920年代，
他實現了那，喜歡其他統計程式,
他需要的到測試為了訊號使用這噪音。
他需要的到比較這之間子群變化
使用這之內子群變化。
這引領他直接地到X酒吧-右圖表，
在哪裡這平均的的這之內子群範圍
是用過的作為一個估計的西格瑪。
具體來說，它引領他離開從這幼稚的思維
那我們應該使用X酒吧加或者減三次這樣本標準偏差。
不估計西格瑪使用為控制圖表。
讓我說那再次。
不估計西格瑪使用這樣本標準偏差。
哦，和這裡它是在紅色的。
不使用這樣本標準偏差到估計西格瑪。
為什麼不是？
這目的的控制圖表是到探測A訊號從你的過程，
探測A改變在這流程分配。
使用這樣本標準偏差
聚集體全部這數據，包括A潛在的訊號,
和這將要膨脹這估計的西格瑪和你將要錯過訊號.
那需要我們後退到這開始。
如果這目的是到探測訊號,
為什麼會你製作A圖表那使你錯過訊號?
只是不做它。
但這預設方法
為了估計西格瑪在JMP的利維-詹寧斯控制圖表
是到使用這樣本標準偏差。
這利維-詹寧斯圖表曾是發達為了A非常具體的情況
在臨床化學，
一在哪裡一個分析性的方法是已驗證使用A量具學習
和因素那是相關的到那過程。
這數據是集根據到A指定的實驗性的設計。
這裡是一些可能的隨機的和固定的因素在這實驗。
這變異數成分為了這隨機的因素
是計算出的使用A統計模型。
然後這全部的變化性是計算出的從這變異數成分
和用過的作為這估計的西格瑪為了這利維-詹寧斯控制圖表。
這圖表有A具體的目的在臨床化學。
它能是用過的每當你有一個外部的估計的西格瑪。
如何做過我們得到這裡在哪裡這些圖表是存在用過的為了情況
在產業其他比這一我只是描述？
這歷史的程控開始了關於100年前
什麼時候沃爾特·休哈特發達這第一的控制圖表。
他想通了出去到使用這之內或者這短期變化
使用亞組和多種的專案.
但他不能數位出去如何到估計
短期變化為了亞組的尺寸1.
那裡是不之內。
在1950年，利維和詹寧斯發表他們的紙，
和他們做過不是使用到估計西格瑪。
他們的紙介紹控制圖表到臨床化學
和使用休哈特的Xbar- R圖和二重複，所以子群尺寸2.
現在，只是後那，在這早期的1950年代，
蒂皮特發現那你能使用
這平均的移動範圍的個人價值觀
作為A短期估計的西格瑪。
它是不是完美A之內估計器，但它是短期足夠的
那你是不是聚合超過全部這數據。
非常迅速地，美國材料試驗協會和西電的發表圖書
和標準使用蒂皮特的X-先生圖表。
但臨床化學沒有聽到關於這些圖表。
在1952年，亨利和塞加洛夫發表A紙使用s
到估計西格瑪使用亞組的尺寸1.
大學教師惠勒表示那
XM-R圖表是不是用過的非常常直到關於1980年。
他介紹他們到戴明，
和惠勒和戴明教過的數千的客戶和普及的這XM-R圖表。
它是真的有趣的到我那他們不是受歡迎的後退然後
因為在我的經驗，哪個開始了在這早期的九十年代，
圖表為了亞群的尺寸1是很多更多的受歡迎的比Xbar圖表是。
全部正確的，只是作為這XM-R圖表是取得人氣在製造業，
詹姆士韋斯特加德發表他的韋斯特加德規則，
和寫道他的受歡迎的書，基本的品質管制實踐為了臨床化學。
他來電這控制圖表，利維-詹寧斯。
他們是添加到聯合管理計劃在版本5在2003年經過顧客要求。
現在，曾經自從約旦和拜倫和我有到過在職的在傑普,
我們已經見過例子從全部產業
的這濫用的這預設利維-詹寧斯圖表。
但現在你知道更好的，和你將要絕不使用
這樣本標準偏差
到估計西格瑪為了控制圖表曾經再次，正確的？
好吧，我是去到轉動它超過到約旦，
和地獄展示你在聯合管理計劃這問題和濫用這些圖表。
謝謝，迪。
我們已創建A模擬在聯合管理計劃到展示如何
這利維-詹寧斯圖表，什麼時候濫用,將要確實帶領到錯過了訊號.
你能下載這。
它是A聯合管理計劃加入那是已儲存在這JMP C社群
和這其他推介會材料。
這裡我們展示二控制圖表在這相同的數據放。
這是這個人圖表在頂部，
和這利維-詹寧斯圖表在這底部。
只是A簡短的筆記，這個人的圖表
是通常顯示的和這移動範圍圖表下它。
是省略那為了視覺的簡單這裡。
患病的也提到那這利維-詹寧斯圖表
是畫在這方式是警告反對。
那是，這些是不是歷史的限制，
這些是限制計算出的從這數據在這圖表本身。
這30數據點那我們是繪圖這裡
是畫隨機地從A標準普通的分配。
那是，這意思是是零，標準偏差是一。
每當我點選這新的數據按鈕超過這裡，
出色地得到A新的隨機的樣本。
因為我們知道這真的人口參數，
我們能告訴如何準確這些圖表履行。
這真的人口西格瑪是一，和是去到希望
那這西格瑪估計從這二圖表是關閉到那。
這數據是穩定的，它是從A普通的分配。
每當我們看A觀點外部這控制限制，
它是A錯誤的積極的這裡。
在A模擬的5,000數據套，
這個人的圖表有A錯誤的積極的關於7%的這時間，
儘管這利維-詹寧斯有一關於3.5 %的這次。
這小的不同之處，
出色地，它是雙倍的，但這不同之處在這錯誤的積極的費率，
我們思考是一的這原因那夥計們有照顧到更喜歡
這利維-詹寧斯到這個人的圖表有時。
但這是這問題。
什麼發生什麼時候我們有一些訊號在這數據？
是去到演講和A夫妻的不同的種類的訊號.
讓我們開始和A轉移。
A轉移是一個突然的改變在這意思是的這過程。
讓我們開始經過看著在A轉移的三標準偏差，
和我是去到打這新的數據A夫妻的次。
記住，這目的的A控制圖表
是到區分這訊號從這噪音和到探測訊號.
作為這訊號得到較大，我們應該是更多的可能到探測它，
和這西格瑪估計應該保持關閉到這真的價值的一。
這個人的圖表做確切地什麼我們預計。
它通常檢測到這轉移，
和這西格瑪估計為了這個人圖表停留關閉到一。
這利維-詹寧斯，不是所以很多。
它合併這訊號和這噪音。
這西格瑪估計是充氣,和訊號一般來說不能是檢測到。
如何大的做這轉移有到是
前這利維-詹寧斯圖表是去到探測它？
出色地，我是只是開玩笑。
它是A詭計問題。
這利維-詹寧斯圖表是絕不去到探測A轉移在這設想。
我能傑克它向上到50標準偏差，
和這更大這轉移那我們誘導，
這更多的那西格瑪估計是膨脹的和將要絕不探測A轉移。
讓我們看，我們做過一些模擬工作
到展示這差異之間這表現
的這個人的圖表那是在紅色的和這利維-詹寧斯圖表在藍色的。
是看著在A轉移那發生
後這20日數據觀點在這系列的30數據點。
那是什麼是看著在在這示範我只是顯示。
在那情況， A轉移後這20日數據觀點，
你能看這表現的兩個都的這些圖表
作為這轉移得到更大。
個人的圖表做確切地什麼我們希望它會做。
作為這轉移變成較大，
它是更輕鬆到探測可能性的擁有一個警報是更大。
這利維-詹寧斯施行可怕作為你鋸，
和自相矛盾的是，作為這轉移得到較大，
這可能性的偵測它方法零。
讓我們拿A看在那這裡在這演示。
我們能改變這轉移地點，正確的？
這轉移曾是後這20日數據觀點。
但你會看那作為這轉移方法這結尾的這系列，
和出色地放它在29、這最後的數據觀點這裡。
什麼時候這轉移發生在這最後的數據觀點，
兩個都的這圖表執行相似地。
在其他字，如果你是跑步你的利維-詹寧斯圖表
後每一個額外的數據觀點，你會大概探測最多訊號.
和這是到是預期的。
如果這轉移發生之後，有較少的機會為了那訊號
到污染這噪音估計，
和這西格瑪估計是去到是準確的。
這是什麼那看起來喜歡在這模擬。
作為那轉移得到之後和之後在這系列，
這表現的這利維-詹寧斯圖表在藍色的，
方法這表現的這個人的圖表。
那是這故事和轉變。
它是甚至更多的令人震驚的和漂移。
我是去到減少這轉移尺寸到零。
作為我們介紹漂移進入這數據，
漂移是A漸進的線性趨勢
作為這意思是的這流程動作向上在A持續的方式。
那是漂移。
不事如何大的這漂移那我誘發這裡，
它將要絕不是檢測到經過這利維-詹寧斯圖表。
只是不能是檢測到。
好的。
氮分機讓我們考慮A分批的過程。
這裡，是去到模擬
批次和尺寸六，五批次這裡在這數據。
一些夥計們使用這利維-詹寧斯圖表
作為A方式到避免擁有一個警報那是到期的到預期的批次變化。
出色地，它是簡單的到看這問題和這方法。
什麼時候我們覆蓋A轉移或者A漂移在頂部的那批次影響，
這利維-詹寧斯圖表是仍然絕不去到探測它。
患病的添加A轉移也。
是的，這利維-詹寧斯圖表是不敏感，也不敏感，
和這個人的圖表是也敏感的。
兩者都不的這圖表是真的偉大的為了這情況。
迪是去到演講關於這在A很少時刻。
前我轉動它後退到迪，
讓我展示你什麼
A利維-詹寧斯圖表完畢正確的看起來喜歡。
這是A示範那曾是產生的經過我的同事，拜倫，
使用數據那來從這韋斯特加RD網站，
和讓我們只是演講關於或許這頂部圖表這裡。
是顯示A圖表基於在A數據系列。
我們有28數據點。
這意思是是198.75在這樣本。
這標準偏差是5.9在這樣本。
這觀點是，我們是在階段二、
和作為這樣的，我們有放這控制限制
使用A歷史的估計的西格瑪。
這保護我們反對全部的這問題那我們是只是討論。
它是A穩定的估計的西格瑪,
和它將要不是是污染經過任何潛在的訊號在這數據放。
好的，那是全部我有。
迪，後退到你。
全部正確的。
感謝你，約旦，為了那令人震驚的演示。
什麼時候約旦和我和拜倫
想法那它曾是時間那某人給了這講話，
我們問我們的聯合管理計劃朋友們如果他們是看見什麼我們是看到
從說和顧客，
和那是，誤用的利維-詹寧斯圖表。
什麼我們成立曾是那這些圖表
是通常用過的為了具體的情況。
這第一的一是什麼約旦曾是說關於，那批次加工。
它是被稱為短的-跑步程控，在哪裡你可能有批次
那改變頻繁地，和每個批次有A新的意思是，
或許甚至A新的標準偏差。
使用這樣本標準偏差
到估計西格瑪將要包含批次轉變
作為出色地作為之內-批次噪音。
喜歡你鋸，你慣於是有能力的到探測轉變之內A批次非常容易地。
反而，你能使用A圖表那地塊
這不同之處或者這標準化不同之處
從這批次目標或者這批次意思是。
這第二情況是自相關流程，
和這是在哪裡觀察採取關閉一起
是更多的相似的比觀察採取更遠分開在時間。
這行為是常見過什麼時候測量是採取非常頻繁地
在A連續的過程。
使用這樣本標準偏差，
再次，包括兩個都噪音和已知的流程漂移
到期的到這汽車相關性在這估計的西格瑪。
那裡是A很少方法到交易和自相關數據，
包括減少這取樣頻率如果你能，
或者使用A不同的類型的圖表如果你不能。
圖表喜歡累積和和歐洲氣象局能是改編的為了自相關，
或者你可以嘗試到模型這自相關
和然後使用控制圖表在這殘差從這模型。
這殘差也包含資訊
關於流程轉變，和他們應該是不相關的。
F最後，我們已經聽到A很多的人們說那使用這樣本標準偏差
是有用因為它給出寬的限制那是有能力的到探測巨大的轉變，
但不是也寬的到探測小的和緩和轉變。
在那案件，我們推薦那你只是製作向上一些限制
和不廣告那你是使用控制圖表
因為控制圖表不曾經使用
這樣本標準偏差到估計西格瑪。
記住那西方加爾的精彩的書
是被稱為基本的品質管制實踐,不是基本的程控實踐。
費曼的精彩的引用是適用的這裡。
我們已經也聽到一些論點關於利維-詹寧斯圖表。
他們是更多的寬容的比休哈特的圖表。
的課程，他們是。
我喜歡這一。
這範圍圖表是最佳化為了手計算，
和我們已經得到電腦。
為什麼不是我們計算標準偏差？
作為我們已經看到,它是不是範圍相對標準偏差，
它是哪個標準偏差？
你應該總是選擇之內變化性
什麼時候你計算三西格瑪限制。
總計的超過噪音，不是訊號或者潛在的訊號.
為什麼使用一個估計的西格瑪什麼時候我們能只是計算西格瑪？
哦，這一傷害我。 這來了從A術語問題。
我們可能說三-西格瑪限制，
但我們不知道西格瑪和我們有到估計西格瑪從數據。
這是這方式。
我遺傳這系統，和我的老闆說我有到做它這方式。
出色地，能你尋找A新的老闆？
真的嗎，這是我的歐普拉片刻。
瑪雅人安傑盧說，
「在這過去的，你做過這最好的和什麼你有，
和現在那你知道更好的，你將要做更好的。”
我希望那你能教育其他的到做更好的作為出色地。
感謝你為了聽。
我有得到一些參考為了你這裡在這結尾的這推介會。
星期三喜歡到離開你和二想法。
第一的，不使用這利維-詹寧斯圖表
作為他們有到過定義的在這現代的世界。
這目的的A控制圖表是到探測過程變化，
和那些變化是成立經過比較訊號到噪音。
使用的這樣本標準偏差
到估計西格瑪膨脹那噪音和它將要朦朧任何訊號.
這第二想法是那什麼時候你是在階段我，使用XM-R圖表，
個人移動範圍圖表反而的利維-詹寧斯。
什麼時候你移動到階段二
為了正在進行的過程控制，使固定那些限制。
A符號的A穩定的過程
是那這西格瑪估計從使用這平均的移動範圍
是相似的到這西格瑪估計從利維-詹寧斯。
