Accueillir, tout le monde. Mon nom est Jason Wiggins.
Je suis un Systèmes Ingénieur avec JMP.
Pour ce présentation, Je vais être jouant le rôle de un Qualité Consultant.
Mon nom est Jerry Poisson. Je suis un Systèmes Ingénieur avec JMP.
Je vais être jouant le rôle de un Qualité Directeur à un fabrication usine.
Juste un couple de les références pour ce présentation à l'avant.
Étaient, Jerry et JE,
bâtiment sur un papier que nous présenté à Découverte L'Europe 2023.
C'est le papier nombre.
Toi peut aller à communauté.j mp.com
et recherche pour que papier.
Jerry volonté aussi être en présentant un sur demande vidéo pour Découverte sur Demande.
C'est le papier nombre à recherche comme Bien.
Tout au long de le présentation, nous volonté être référencement
Dr Donald de Wheeler livre, EMP III,
Évaluation le La mesure Processus et en utilisant imparfait données.
Tous droite, Jerry, prêt à coup ce désactivé?
Absolument, aller pour il.
Tous droite, Je suis appel toi en haut. Salut, Jerry.
Merci pour dépenses un peu minutes avec moi.
Comme un qualité consultant,
je aide qualité parties prenantes comme toi-même comprendre et améliorer processus.
Salut, Jason. Bon à rencontrer toi.
je besoin à laisser toi savoir, je ne le faites pas avoir beaucoup temps à dépenser avec toi droite maintenant.
Nous avons a obtenu un urgence situation sur notre
production doubler que je ne le faites pas vraiment besoin à aller adresse.
je savoir nous avons a obtenu 30 minutes programmé
et Je suis intéressé dans discuter les jauges, mais peut nous essayer à faire ce rapide?
je comprendre complètement.
Je vais essayer à faire le la plupart de notre temps aujourd'hui.
À coup des choses désactivé,
peut toi dire moi un petit peu à propos ton entreprise et ton qualité programme?
Bien sûr.
Toi probablement savoir que Acmé a construit un réputation avec notre clients
pour fabrication le plus élevé qualité des produits.
Étaient toujours concerné avec qualité.
Nous avoir divers jauges que nous utiliser à assurer notre qualité reste haut,
et nous avons a été faire ce pour beaucoup années, donc nous pense étaient joli bien à il.
Je suis familier avec Acmé haut qualité réputation.
Mon consultant équipe et je avoir a été fonctionnement
avec fabrication entreprises comme toi-même que avoir un haut se concentrer sur qualité
à avance le utiliser et efficacité de super jauge études.
Un de le des choses nous chercher à comprendre est le monétaire coût
associé avec le jauges utilisé à mesure processus qualité caractéristiques.
Avoir toi quantifié comment beaucoup n'importe lequel de ton jauges sont coût ton entreprise?
Je suis pas bien sûr je savoir quoi toi signifier.
Bien, jauges ne sont pas parfait.
Ils faire erreurs.
Parfois ils vont lancer loin bien les pièces et parfois ils vont passer mauvais les pièces.
Sauf si toi avoir un parfait jauge et Non un a ces, erreurs sont inévitable.
Ouais, je obtenir que, je supposer donc.
Nous avons fait traditionnel jauge études que dire notre jauges sont bien.
Bien, quelques de eux sont en fait classé comme adéquat pour le
AIAG Automobile Industrie Action Groupe, lequel nous utiliser pour notre essai.
N'a pas que signifier ils sont d'accord à utiliser?
Il y a un parcelle plus à le histoire que juste
en utilisant le bien, adéquat, et pauvre AIAG évaluation.
Dans fait, nous pourrait avoir un long discussion
à propos le différences entre AIAG résultats et un plus récent méthode appelé EMP 3.
je savoir toi dit toi avoir 30 minutes.
Il se tourne dehors que AIAG, nous étaient en essayant à somme il en haut,
c'est juste beaucoup plus critique de jauges que il besoins à être.
Le EMP méthode, lequel est pionnier par un gars nommé
Dr Wheeler, est un plus réaliste chemin à évaluer jauges.
je apprécier toi saut sur que partie.
Nous reconnaître Non jauge est parfait.
Nous aussi reconnaître que en utilisant un pauvre jauge
des risques acceptant mauvais les pièces, lequel est mauvais pour mon entreprise.
Le pire le jauge, le plus haut le risque.
Nous avons a obtenu un chemin que nous gérons ce problème.
Oh, qu'est-ce que c'est que?
Bien, nous instruire notre fabrication groupe
à utiliser inspection limites que sont à l'intérieur de le Caractéristiques.
Si nous ensemble eux loin assez à l'intérieur ces spécification limites,
nous réduire et essentiellement nous peut éliminer expédition mauvais les pièces.
N'a pas que réparer notre problème?
En utilisant inspection limites que sont à l'intérieur le spécification limites
est un bien chemin à réduire le risque de qui passe mauvais les pièces
quand le jauge mesures à part près le spécification limites.
Ce est un commun stratégie, quelque chose que entreprises appel
un cerclage de garde ou en précisant fabrication instructions.
Comment faire toi choisir comment beaucoup à étroit ton inspection limites?
Bien, franchement, Je suis pas bien sûr nous mettre que beaucoup rigueur dans il.
Nous juste se déplacer notre inspection limites dans conseil de le spécifications d'un certain montant
que notre sujet matière experts avoir trouvé travail Bien sur le années.
Bien, tu es dans bien entreprise.
Beaucoup autres comme toi employer le même approche.
Là est un inconvénient, cependant.
Oh, qu'est-ce que c'est que?
Par arbitrairement choisir comment beaucoup à étroit
inspection limites, toi peut être inutilement lancement dehors bien les pièces.
C'est juste en supposant ils sont aussi étroit.
Ou toi pourrait toujours avoir mauvais les pièces
que s'échapper inspection si le limites ne sont pas étroit assez.
Avoir toi considéré prise un plus statistique approche?
Nous avoir pas.
j'ai toujours pensée nous devrait avoir un mieux chemin à justifier notre
fabrication instructions, mais nous ne le faites pas savoir comment à faire que.
Bien, Dr Wheeler propose un méthode de paramètre
fabrication instructions basé sur le statistiques nous obtenir depuis faire
un la mesure systèmes analyse dans son livre, EMP 3.
je honnêtement n'ai pas entendu de de Wheeler EMP méthode avant.
Est il nouveau?
C'est a été autour pour un couple de décennies maintenant.
Plus important à mon connaissance, Dr.
Rouleur était le d'abord personne à publier
un solution à le problème de objectivement paramètre ces inspection limites.
Son approche les usages les sorties depuis MSA, comme nous étaient mentionnant.
Quelques de ces sont probable erreur,
le long de avec attentes, ton attentes étaient conformité à Caractéristiques.
Faire n'importe lequel de le moderne statistique analyse
emballer que sont sur le marché aujourd'hui soutien ce EMP méthode?
Je suis content toi demandé.
Jmp, lequel est mon préféré données analytique
outil, JMP est un général but, facile à utiliser données analytique emballer
que a beaucoup qualité et processus contrôle caractéristiques.
JMP fait du rapide travail de le analytique partie de processus améliorations,
donc plus temps peut être dédié à amélioration le processus lui-même.
Toi savoir que c'est pas un banal montant de travail, typiquement.
JMP EMP personnalité et le la mesure
systèmes analyse plate-forme est basé sur de Wheeler livre.
Tous que truc est dans là.
Le calculs pour fabrication instructions sont pas disponible dans JMP encore.
Nous construit un ajouter à que fait eux pour toi
et fournit quelques outils pour coût troquer analyse.
D'accord, bien.
je était effrayé je pourrait avoir à viens en haut avec mon propre équations.
Je vais commande un copie de que livre pour mon équipe.
Si vous avez déjà a obtenu un ajouter à
que fait que pour nous, Je suis certainement intéressé.
Quoi fait il coût et comment fait il travail?
Bien, bien nouvelles, c'est gratuit.
Toi peut trouver il dans le déposer échange sous
communauté.Jmp.com en ligne ou JMP Utilisateur Communauté.
Laisser moi montrer toi comment il travaux. Super.
Tous droite. Ici sur le gauche côté,
nous avoir à entrer un petit peu de information à propos notre produit.
D'abord est le spécification limites.
Toi savoir, ce est quoi notre client veut.
Ce est voix de le client.
Un supérieur et inférieur spécification limite.
Nous besoin à entrer quoi nous savoir à propos notre la mesure erreur.
Étaient en allant à utiliser le standard déviation de notre la mesure erreur.
Ce est quelque chose que nous peut obtenir depuis un la mesure systèmes analyse.
Nous aussi besoin à fournir quelques information
à propos quoi nous attendre le vrai partie distribution à regarder comme.
Le paramètres signifier et standard déviation, donner nous un description de quoi
le vrai partie distribution est pour notre processus.
Attendez un minute.
je ne le faites pas savoir mon vrai partie distribution.
C'est le problème ici.
Tous j'ai a obtenu est mon mesuré partie distribution.
D'accord, allons pour le moment,
supposer que le vrai partie distribution est normalement distribué,
et le jauge sont aussi normalement distribué.
Nous peut utiliser un simple relation à obtenir le vrai partie variance.
Si je a fait un la mesure systèmes analyse,
je avoir le variance associé avec mon jauge.
Si je a fait un bouquet de des mesures
de mon processus, je avoir un mesuré partie distribution de mon processus.
je juste avoir à soustraire ceux, et alors je peut obtenir le vrai partie variance.
Depuis que, je peut obtenir le standard déviation pour mon vrai partie distribution.
Moyens simple aussi.
Étaient juste en allant à supposer que que signifier
est le mesuré partie distribution moins n'importe lequel biais que nous avoir avec le jauge.
D'accord. je pense Je suis avec toi donc loin.
Nous sont toujours en mouvement vers comment beaucoup mon jauge est coût mon entreprise, droite?
Mon doubler toujours a que problème que je besoin à adresse.
A obtenu toi. Nous sont.
Si tu vas se livrer moi juste un petit peu plus long.
Nous avoir plus travail à faire.
D'abord, allons regarder à le statistiques résumé.
Probablement couche, interclasse corrélation et
précision à tolérance sont façons de décrivant jauge variation
que nous obtenir par conduite de Wheeler la mesure systèmes analyse.
Ces valeurs sont calculé en utilisant
spécification limites et jauge sigma contributions.
Je vais laisser toi lire à propos ces calculs quand toi obtenir de Wheeler livre.
D'accord.
Le aptitude indices sont utilisé à décrire comment beaucoup de le spécification
limite gamme est consommé par processus variation.
Ce est le variation de le partie vraie valeurs.
Aptitude est calculé en utilisant spécification limites et notre partie vraie signifier dans sigma.
Oui, à Acné, nous régulièrement utiliser CP et CPK.
Bon.
Collectivement, tu es probablement obtenir un idée que ces valeurs fournir nous
un bon instantané de jauge et processus variation.
C'est en allant à aide nous.
Pour ce exemple, un CPI de 0,86 est récit nous que 14 %
de notre la mesure variation est un résultat de jauge erreur.
Mais notre processus est pas effectuer donc Bien à un aptitude de seulement à propos 67%.
Le dernier chose que nous besoin est attendu conformité à fabrication instructions.
C'est un bouchée.
Quoi faire toi signifier par que?
Il est. Laisser moi voir si je peut démêler que.
Ce est le probabilité que un mesuré partie volonté vraiment se conformer à
Caractéristiques si le jauge mesures exactement
à spécification limites que nous discuté plus tôt.
Exactement à 55 ou 75.
Pour exemple, allons dire que nous vouloir 99% conformité.
À atteindre ce,
nous besoin à ensemble notre fabrication instructions.
Laisser moi faire ce un petit peu plus gros pour nous ici.
Nous besoin à faire notre fabrication
instructions 57.3 et 72.7.
C'est en fait plus étroit que le 55 et 75 que sont notre spécification limites.
Alors si nous faire que,
nous peut attendre un 99% chance que volonté rejeter ou avec précision accepter
un partie c'est près ceux spécification limites.
D'accord, laisser moi écho que dos à toi à voir si j'ai a obtenu que droite.
Si je ensemble mon inspection limites pour ce exemple à 57.3 et 72.7,
et alors si je mesure un partie avec mon jauge que mesures exactement 57.3,
il y a un 99% chance que il se rencontre mon produit Caractéristiques de 55 et 75.
C'est droite. Toi dit il même mieux que je pourrait.
C'est vraiment, dans mon esprit, c'est utile à pense à propos la mesure risque dans ce chemin.
Comme des mesures que nous faire près spécification limites sont le le plus risqué que nous rencontre.
Il aussi expose compromis entre jauge efficacité et processus aptitude.
Pense à propos ce, Jerry.
Si le processus est très capable,
toi peut obtenir loin avec le marginal jauge même quand mesure près le spécification limites.
Cependant, si toi avoir un pauvre CPK, il peut être intelligent à ajuster
le fabrication instructions à atténuer risque, même si le jauge est efficace.
Que des sons comme quoi mon sujet matière
experts avoir a été en essayant à faire, mais tu es en disant que nous peut mettre un parcelle
plus statistique rigueur derrière paramètre ceux fabrication instructions.
Ton exemple ensembles fabrication instructions à donner 99% conformité.
je supposer si je vouloir 99,9%
conformité, ceux fabrication instructions volonté étroit plus loin?
Ils volonté.
Dans fait, allons juste prendre un regarder à comment beaucoup.
Ouah, c'est assez un peu.
Ouais.
58, 8, et 71.1. D'accord, je pense Je suis obtenir il.
Rétrécissement ceux fabrication instructions est super pour garantir que Je suis
expédition bien les pièces, mais je ne le faites pas nécessairement comme que.
Pourquoi pas? Dans fait, Je vais changer il dos.
Pourquoi ne le faites pas toi comme que, Jerry ?
Bien, le plus étroit nous ensemble ceux fabrication instructions,
le plus bien produit Je suis en allant à lancer loin, ne sont pas JE?
Oui, c'est droite.
je pense tu es début à voir
le compromis associé avec paramètre fabrication instructions.
C'est joli cool. Ouais.
Peut toi dire moi comment beaucoup c'est en allant à coût moi quand
je lancer ce bon produit
loin donné le choisi fabrication instructions?
Oui.
C'est donné dans le profit perte explorateur contour de le ajouter à.
Avant je peut répondre que, cependant, nous avoir à entrer quelques valeurs.
Hypothétiquement, quand étaient parler à propos un de ton
les pièces, comment beaucoup revenu peut toi attendre par partie?
D'accord, Bien, que nombre regards bien.
Pour le saké de ce démo ou ce exemple, allons juste dire 100 $ par partie.
D'accord.
Comment beaucoup les pièces faire toi attendre à faire?
100 000 des sons bien.
C'est typique, à moins pour peut être un années production.
Bon. Bien partie courir.
Comment beaucoup fait il coût toi à faire un partie?
Joli facile à chiffre que dehors.
Dehors de le 100 $ que nous vendre un partie pour,
il frais nous à propos 70 $ à faire il, donc nous faire un 30 $ profit.
Dernier mais pas moins, quoi est le coût de expédition un mauvais partie?
Qu'est-ce que c'est le peine si un partie s'échappe ton inspection processus?
je voir quoi tu es en disant.
C'est un petit plus dur.
Il y a, de cours,
le potentiel coût de retour et le associé coût de réparations.
Ceux sont assez facile à calculer.
Il y a aussi dommage à Acmé réputation.
Notre clients demande qualité,
et si nous commencer en mettant mauvais produit dehors le porte,
il peut rapidement obtenir dehors de main dans un dépêchez-vous et résultat dans perdu avenir ventes.
C'est un parcelle plus difficile à calculer.
Vraiment, il serait prendre nous un alors que à gratter notre têtes et chiffre que dehors.
Pour le saké de argument, allons dire que les montants à à propos 200 $ par
mauvais partie que nous laisser dehors de le usine et vendre.
Tous droite, super.
Maintenant, je voir un plus entrée boîte.
Un autre mot, salade.
Nombre de les PE, fabrication instructions mensonge depuis WSL.
Quoi dans le monde fait que signifier?
Tous droite, toi certainement avoir exposé
un autre digne de explication ensemble de terminologie, Jerry.
Laisser moi prendre un poignarder à ce.
Quoi étaient référant à sont entier multiples de probable erreur.
Souviens-toi, nous a parlé à propos que comme être un de le les sorties depuis un EMP la mesure
systèmes analyse, parler à propos le entier multiples
de probable erreur loin depuis bassin versant limites.
Ce est comment nous volonté décrire le emplacement de fabrication instructions relatif
à bassin versant limites pour le simulation que étaient en cours d'exécution.
Se tourne dehors Rouleur les usages le même approche dans EMP 3.
Quand toi obtenir le livre, prendre un regarder à que.
Il devrait être joli cohérent.
Il les usages bassin versant limites comme opposé
à spécification limites à compte pour granularité de des mesures.
Si nous effectué un la mesure systèmes analyse en utilisant le EMP
méthode sur ce jauge, épouser être donné un la mesure incrément.
Bassin versant limites sont essentiellement moitié un la mesure incrément dehors le spécifications.
Depuis un pratique indiquer de voir, bas doubler, fabrication instructions
devrait être ensemble depuis bassin versant limites comme opposé à spécification limites.
Que juste aide nous obtenir autour que granularité problème.
Maintenant, c'est aussi valeur notant que fabrication
instructions peut être ensemble à l'intérieur ou dehors le bassin versant limites.
Maintenant, attendez un minute.
Que des sons fou.
Sont toi en disant que là sont fois quand je
pourrait vouloir à ensemble mon fabrication instructions dehors de mon produit spécifications ?
Pourquoi serait je jamais vouloir à faire que?
Ouais, il semble comptoir à il, et Identifiant argumenter que c'est relativement rare.
Là sont quelques conditions où
pour strictement économique les raisons, toi pourrait être mieux désactivé choisir un même
plus large ensemble de fabrication instructions que ton produit spécifications.
Nous peut parler à travers un exemple dans juste un deuxième.
Souviens-toi quand nous étaient
explorant quoi le statistiques censé, et nous a parlé à propos ce idée que si je
avoir un processus que est très capable, mais nous avoir un imparfait jauge.
Il peut être intelligent pour nous économiquement à en fait pousser notre spécification limites large
et ajuster le inspection processus par conséquent.
Là sont circonstances où que pourrait
arriver, mais Ouais, Identifiant argumenter que ils sont joli rare.
je voir. je ne le faites pas savoir.
Pour maintenant, pour le saké de le simulation,
allons ensemble le nombre de probable les erreurs à moins un.
Quoi ce moyens est que étaient rétrécissement notre fabrication instructions.
Laisser moi faire ce un petit peu plus large ici.
Étaient parler à propos rétrécissement
le fabrication instructions à l'intérieur le spécification limites.
Quand nous faire que, nous peut
se concentrer ton attention vers le bas à le attendu filet profit à fabrication instructions.
Ici nous peut voir que le choisi
attendu filet est le filet profit, et nous peut rester à faire à propos 1,9 $
million pour 100 000 les pièces pour le paramètres que nous avons entré.
D'accord, Bien, à moins c'est un profit.
je voir un maximum attendu filet que montre un même plus haut profit.
Est que quelque chose je devrait considérer ou peut je atteindre il?
Oui, certainement.
Le maximum profit que toi peut atteindre pour ce la mesure processus et
ce économique ensemble de circonstances est à propos 2,1 $ million.
Maintenant, quoi ce est récit nous est que nous peut atteindre il par fabrication notre fabrication
instructions égal à le bassin versant limites.
Si je changement ce à zéro,
nous pouvons voir que nous avons frapper que maximum attendu filet.
Nous avons juste fait que par
en mouvement le fabrication instructions à le bassin versant limites.
Ce est optimale pour le conditions que nous avons entré.
C'est vraiment intéressant.
Avec n'importe lequel combinaison comme ce, potentiellement, je pourrait trouver un optimal
où je besoin à ensemble ces fabrication instructions.
à obtenir moi le maximum profit.
Ouais, tu es cloutage il.
Dans fait, pour le ajouter à, il y a un astérisque sur le graphique
que identifie quoi le optimal profit toi peut atteindre est.
Cool.
Quand tu es faire ce optimum, où sont toi obtenir ces Nombres?
je ne le faites pas comprendre où ils pourrait viens depuis.
Bien sûr. Ils résultat depuis commerce offs entre
revenu par partie, coût par partie, et dommage à ton réputation.
Ceux sont le des choses que nous entrer.
Quand nous vendre un mauvais partie, c'est le réputation composant.
Donné le processus et jauge paramètres.
C'est le vrai partie et la mesure erreur Composants que nous entré plus tôt.
Pour maintenant, comme je dit, allons garder le
exemple à où étaient rétrécissement notre
fabrication inspection limites. C'est donc drôle.
Nous obtenir tous ces différent limites.
Étaient parler à propos fabrication
instructions, lequel sont à l'intérieur le bassin versant limites.
Maintenant que nous avons a obtenu ce et étaient convenu
que Hé, ce est le chemin nous vouloir à courir ce simulation.
Allons prendre un regarder à le profit simulation panneau.
Le matrice vers le bas ci-dessous est où étaient en allant
à commencer, pauses le profit perte dans neuf différent catégories.
D'accord, il y a un parcelle de information là.
Je suis en allant à besoin à étude ce pour un minute.
Allons commencer dans le centre, le centre de que trois par trois grille.
S tarte là, de le 100 000 les pièces que Bien faire,
à propos 91 000 sont vraiment bien les pièces que notre jauge lit comme bien et que volonté bateau.
Que produit 2.7 million dans bénéfices, et je supposer que travaux dehors à 91 000
les pièces fois nous dit le revenu par partie était 100 $ moins 70 $ à faire le partie.
Est que droite?
C'est droite.
D'accord.
En mouvement droit à le gauche,
tu es prédire Bien avoir 370 les pièces que nous volonté bateau parce que le jauge dit
ils sont bien les pièces, mais ces les pièces sont vraiment ci-dessous le inférieur spécification.
C'est un relativement faible nombre, mais c'est pas vraiment bien.
Toi dire c'est coût moi 63 000 $.
Suis je en lisant que droite?
Oui, en effet, toi sont.
D'accord, et Je suis bien sûr que a à faire
avec que 200 $ peine Je suis payant pour location mauvais les pièces obtenir dehors.
Dans ce cas, il regards comme je peut perdre
à propos comme beaucoup par expédition les pièces que sont mauvais sur le haut côté.
C'est droite.
Toi fait 2.7 million vente bien les pièces, mais maintenant le imparfait jauge a coût toi
un total de 140 000 parce que de le location mauvais les pièces dehors dans le champ.
Ouais.
D'accord, Bien, c'est pas très bien.
Maintenant vous avez a obtenu plusieurs plus cellules
dans que trois par trois grille que montrer pertes.
Quoi sont ceux à propos de?
Le supérieur gauche cellule montre les pièces que sont vraiment mauvais parce que ils sont ci-dessous spécification.
Et ton jauge est contagieux eux.
C'est bien.
C'est contagieux eux, c'est lancement eux dehors.
Le jauge est faire quoi toi attendu à faire.
Inconvénient ici est que là sont presque 1 900 les pièces que tu es lancement dehors,
et chaque de ceux sont coût toi 70 $ chaque.
Même chose pour le inférieur droits, similaire mathématiques là.
C'est un autre, quoi, 260 $, 270 000 $ à venir dehors de mon poche?
je ne peut pas blâmer que sur le jauge.
Ceux peut seulement être fixé si je améliorer mon production processus.
Quoi à propos ceux autre cellules?
Allons regarder à le supérieur centre cellule.
C'est montrant que nous fait un petit sur
2 200 bien les pièces que étaient jeté dehors parce que le jauge
mesuré ci-dessous le fabrication instructions.
Comment faire toi sentir à propos que?
Oh, pas donc super.
Nous avoir un séparé équipe de inspecteurs
que réinspecter rejeté les pièces dans espère de récupération quelques de notre pertes.
Ce est fabrication moi pense que même
avec que réinspection, étaient toujours lancement dehors bien les pièces.
je supposer le bas centre cellule est
le même, bien les pièces que mon pauvre jauge dit sont plus haut que spécification.
Ouais, c'est droite.
Encore il y a un autre 150-un peu mille dollars tu es perdant.
Tous de ceux bénéfices et pertes sont résumé dans le bar graphique.
Nous obtenir un graphique image de ceux comme Bien.
je voir.
D'accord,
mais maintenant que suppose que étaient en utilisant fabrication instructions que sont un
probable erreur à l'intérieur le bassin versant limites.
Quoi si nous changement le fabrication
instructions à le optimum toi étaient parler à propos de?
Comment fait que changement le profit image?
Allons voir quoi arrive.
Juste montre le barres changement désactivé
à le droite, et Bien parler à propos ceux un petit peu.
Bien bosse que en haut à le optimum, et quoi a fait toi voir arriver?
Ouais, donc il regardé comme le plus court barres
a obtenu plus court encore, et le long bar a obtenu un petit plus long.
C'est bien, et mon filet profit est allé en haut. Bien.
Étaient fabrication plus argent.
C'est probablement valeur pensée à propos que
ce milieu bar parce que de que réputation coût que toi a parlé à propos de.
Ouais, bien sûr, nous peut être fabrication plus comme
un entreprise, mais toi devrait à à moins être parler avec parties prenantes dans le entreprise
et demander comment étaient économie un petit peu de argent ici à être
plus rentable, mais est que le droite chose à faire?
Ouais, je obtenir il.
C'est intéressant.
Ouais, je pourrait choisir à utiliser le plus étroit fabrication instructions parce que
que coût à notre réputation, toi vraiment a obtenu à pense à propos que 200 $ nous
mettre dans plus tôt, que pourrait être un beaucoup plus haut nombre.
Épouser avoir à aiguiser notre des crayons sur que.
Alors encore, je deviner je pourrait expérience avec que, avec ce ajouter à, droite?
je pourrait essayer différent valeurs.
Ouais, absolument.
je espoir toi volonté.
je sentir comme que serait être précieux.
Super.
je pense Je suis départ à voir maintenant comment
changements dans processus aptitude et jauge efficacité et comment je ensemble le inspection
limites peut avoir un grand impact sur mon rentabilité.
C'est quoi nous espéré pour quand nous développé ce ajouter à.
Considérant rentabilité quand
répondre des questions à propos jauge et processus capacités
pourrait être vraiment utile quand tu es en essayant à justifier amélioration projets,
ou il pourrait aussi donner toi un parcelle de confiance que le processus et jauge
sont livrer le résultats que toi désir.
je doit dire, Jason, je suis impressionné.
Cependant, je sentir comme je besoin à boueux le des eaux un petit peu.
Ce est tous super pour normale
distributions, simple jauge les erreurs, et cetera.
Ceux calculs, comme vous avez montré avant, sont facile.
Quoi si je avoir linéarité ou biais problèmes avec mon jauge?
Ou si je avoir un biaisé partie distribution,
obtenir un vrai partie distribution dehors de le mesuré partie distribution devient
un parcelle plus difficile que juste en utilisant que simple formule toi montré plus tôt, droite?
Peut toi même faire que?
Aujourd'hui, Non.
Vraiment, étaient limité à normale distributions, mais étaient presque là.
C'est dans le plan.
Dans fait, c'est le suivant étape dans notre développement des plans pour le ajouter à.
j'ai un collègue qui est en présentant
à JMP en ligne Découverte Conférence OMS a fait un sur demande présentation
pour Estimation le vrai partie distribution basé sur mesuré partie distributions
que peut être anormal basé sur jauge caractéristiques.
Il poignées même arbitraire distributions,
a quelques commun ceux et arbitraire distributions.
Nous volonté être incorporation ces
capacités dans le ajouter à, comme je mentionné.
C'est en allant à être parfois bientôt.
Toi devrait certainement droite maintenant aller vérifier dehors le parler.
Ouais, il des sons comme un intéressant parler par un intéressant présentateur.
Ce tous des sons intéressant. je volonté, Jason.
Maintenant, nous avons couvert un parcelle de matériel aujourd'hui.
Serait toi esprit rapidement prise moi dos
à travers le ajouter à encore à faire bien sûr j'ai a obtenu il?
Absolument. Où nous commencé notre conversation était
approvisionnement un petit peu de information à propos notre la mesure processus.
Nous entré spécification limites.
Encore, ceux sont le voix de le client que nous a parlé à propos de.
Nous a parlé à propos obtenir un idée de quoi
notre la mesure erreur est depuis un la mesure systèmes analyse,
et alors en utilisant le standard déviation depuis que étude pour un jauge erreur.
Nous aussi a parlé à propos approvisionnement quelques
information à propos le vrai partie distribution.
Le paramètres signifier et sigma,
nous a parlé à propos façons que nous peut déduire que depuis le mesuré partie distribution.
Nous avons parlé de le statistiques dans le ajouter à
être un instantané dans notre jauge aptitude comme Bien comme notre processus aptitude.
je pense c'est important comme nous commencer
à avoir ces conversation à propos comment beaucoup le jauge est en allant à coût nous.
Nous marché à travers idées autour en mouvement notre spécification limites dans ces
fabrication limites, rétrécissement eux ou même expansion eux
à réduire risque quand étaient mesure à le spécification limites.
Là sont autre cloches et sifflets dans le ajouter à que nous n'a pas avoir temps
à montrer, mais ces sont juste façons de vraiment illustrant
ces des risques par maintenant superposition partie vraie distributions, en supposant étaient mesure
le partie vraie près le fabrication instructions.
Profit Perte Explorateur était notre chemin
à simuler le frais associé avec notre la mesure les erreurs.
Il donne nous le opportunité à explorer quoi si.
Si nous sont fabrication un certain produit et
produit a certain frais associé avec il, comment beaucoup profit peut nous attendre si
étaient en cours d'exécution fabrication instructions à différent multiples de probable erreur.
Nous enveloppé en haut notre conversation
avec un en profondeur conversation à propos ceux bénéfices et pertes
et comment le but de notre entreprise et le réputation de notre entreprise devrait
être considéré quand étaient fabrication ceux compromis comme Bien.
Bon.
Remercier toi.
je pense que résumé il vraiment Bien.
Maintenant, en plus en utilisant estimé partie vraie
distributions, est là rien autre que volonté être développé pour le ajouter à?
Bien, nous aussi avoir déjà développé ce erreur de classification Explorateur.
C'est juste un autre chemin de regarder à jauge les erreurs et notre processus variation.
Nous n'a pas avoir assez temps à aller dans ce composant de le ajouter à.
Nous plan sur expliquant ce un petit peu
plus dans le près avenir, très probable comme nous commencer incorporation quelques
de ceux anormal distributions que je mentionné.
Cool.
C'est fantastique.
Quoi à propos autre entraînement opportunités?
Quoi nous avons montré ici aujourd'hui est quoi notre
ajouter à actuellement fait, court de le erreur de classification explorer que nous sauter.
Épouser comme à obtenir plus dans le des noisettes et boulons
de le équations derrière le ajouter à et le approches.
Nous plan un série de en ligne pourparlers à venir dans le près avenir où nous peut explorer
quelques de ceux différences entre le AIAG classification méthodes et EMP et comment EMP
peut donner nous plus réaliste et utile information à propos notre jauge.
Bien aussi dépenser quelques plus temps parler à propos jauge performance courbes.
Nous a parlé à propos ce
classification des graphiques, mais Bien introduire toi à quelques
traditionnel jauge performance courbes comme Bien comme conformité courbes.
En fait, c'est conformité nous a parlé à propos classification Bien obtenir à.
Regarder pour ceux dans le près avenir.
Super.
OMS autre devrait nous remercier pour ce effort donc loin?
Bien, Brady, Brady.
Nous devrait avoir un image de Brady a raison ici.
Ouais, que serait avoir a été bien.
Brady, Brady est le cerveaux derrière le ajouter à.
Malheureusement, il je ne pouvais pas rejoindre nous, mais
certainement est fortement impliqué, et nous avoir le ajouter à et le code à remercier.
Super.
Merci à Brady, et merci à tous de toi pour assister et ceux OMS volonté être
en train de regarder ce vidéo et en utilisant le ajouter à plus tard.
Pour le en direct démo, épouser être heureux à répondre des questions.
Sinon, si toi mettre ton des questions dans le chat zone ci-dessous le présentation,
épouser être content à obtenir dos avec toi comme bientôt comme nous peut.
Remercier toi. Remercier toi très beaucoup pour assister.
