안녕, 모든 사람, 나의 이름 ~이다 디 마이컬슨.
나는 안 강사 ~에 그만큼 JMP 교육 그룹.
나의 공동저자 ~을 위한 이것 프레젠테이션 ~이다 요르단 힐러 그리고 바이런 윙어드,
WHO ~이다 둘 다 JMP 시스템 엔지니어.
이었다 여기 오늘 에게 경고하다 너
~의 그만큼 위험 ~에 사용하여 JMP 레비- 제닝스 제어 차트.
우리 구함 에게 현재의 ~에 발견 왜냐하면 우리 믿다 레비-제닝스 차트
~이다 존재 오용, 결과 ~에 놓쳤다 신호.
오늘, 아픈 시작 ~와 함께 ㅏ 빠른 제어 차트 검토
팔로우함 ~에 의해 ㅏ 빠른 역사,
그리고 저것 ~ 할 것이다 선두 ~ 안으로 어떻게 우리는 본 레비-제닝스 차트 존재 오용.
잘 끝내다 ~와 함께 일부 추천
~을 위한 사용 ~의 이것들 차트 그리고 일부 결정적인 생각.
지금, 모든 품질 체계 가지다 ㅏ 조금 ~의 프로세스 제어 ~에 그것.
이것들 ~이다 그만큼 DMAIC 단계 ~에서 육 시그마,
하지만 너 ~할 것 같다 BE 사용하여 QbD 또는 또 다른 품질 체계.
제어 차트 ~이다 사용된 ~에 그만큼 끝 ~의 안 개선 프로세스
언제 당신은 놓다 그만큼 프로세스 ~에 표적 그리고 최소화하다 그만큼 가변성.
그만큼 프로세스 ~이다 지금 안정적인,
어느 수단 그만큼 개연성 분포 ~이다 ~ 아니다 바꾸다 ~ 위에 시간.
지금 그것은 시간 에게 감시 장치 저것 프로세스 가변성
에게 확인하다 저것 그만큼 분포 숙박 그만큼 같은
그리고 ~이다 ~ 아니다 바꾸다 ~에 그만큼 미래.
무엇 ~이다 ㅏ 제어 차트?
ㅏ 제어 차트 ~이다 간단히 ㅏ 달리다 차트 ~의 그만큼 데이터
~와 함께 그만큼 덧셈 ~의 제어 제한.
그만큼 센터 선 ~이다 기반을 둔 ~에 그만큼 역사적인 평균 ~의 그만큼 프로세스,
그리고 그만큼 너비 ~의 그만큼 제어 제한
~이다 기반을 둔 ~에 그만큼 역사적인 변화 ~의 그만큼 프로세스.
만약에 그만큼 프로세스 분포 하다 변화,
관찰 ~ 할 것이다 결국 떨어지다 밖의 ~의 그만큼 제어 제한,
신호 에게 그만큼 프로세스 소유자 에게 가져가다 행동 에게 양수인 ㅏ 원인
에게 그만큼 통제 불능 가리키다 그리고 복원하다 그만큼 프로세스 에게 ㅏ 상태 ~의 제어.
많은 종류 ~의 제어 차트 가지다 계속 ~ 이다 개발됨 ~을 위한 다른 상황.
XM-R 차트 또는 개인 그리고 움직이는 범위 차트
~을 위한 데이터 모은 하나 가리키다 ~에 ㅏ 시간.
Xbar-R 또는 Xbar-S 차트 ~을 위한 요약 데이터
모은 다수의 포인트들 ~에 ㅏ 시간.
누적 또는 EWMA 제어 차트 에게 감지하다 작은 교대,
그리고 심지어 중 모형 기반 다변량 관리도
에게 제어 다수의 상관관계가 있는 변수 ~에 하나 차트.
에게 찾다 저것들 모두 중요한 제어 제한,
너 가지다 에게 답변 이것 질문,
어떻게 하다 너 추정 그만큼 역사적인 프로세스 분포?
첫 번째, 너 가지다 에게 결정하다 만약에 그만큼 프로세스 ~이다 안정적인 충분한
~을 위한 제어 차트 작성.
또는 하다 그것 필요 활동적인 프로세스 개선?
이것 ~이다 ~라고 불리는 단계 나.
그것은 안 활동적인 단계 ~의 데이터 수집 그리고 견본 추출 계획 조정,
한계 계산, 아마도 심지어 일부 통계적 모델링.
이것 단계 끝 언제 너 가지다 모은 충분한 데이터
에게 결정하다 저것 그만큼 프로세스 ~이다 안정적인.
그 다음에 그만큼 SPC 체계 교대 ~ 안으로 단계 II.
그만큼 견본 추출 계획 그리고 그만큼 제어 제한 ~이다 결정된
그리고 새로운 데이터 ~이다 판단하다 ~에 의해 그만큼 결정된 제한.
있다 많은 고려사항 ~을 위한 단계 나 데이터 수집.
그만큼 견본 추출 계획, 포함 합리적인 견본 추출
그리고 합리적인 하위 그룹화, 그만큼 견본 크기,
어떻게 많이 데이터 하다 너 필요 에게 모으다 에게 고치다 저것들 제한,
그만큼 유형 ~의 데이터 저것 당신은 수집,
그만큼 유형 ~의 제어 차트 저것 너 원하다 에게 만들다.
꽤 ~보다 말하는 ~에 대한 모두 이것들 ~에 세부 사항 여기,
나 ~ 할 것이다 나타내다 너 에게 우리의 훌륭한, 무료, 온라인,
자기 주도적, e-러닝 강의 ~라고 불리는 통계 프로세스 제어.
그것은 사용 가능 ~에 그만큼 JMP 지역 사회.
당신은 자주 듣다 저것 제어 차트 제한 ~이다 삼- 시그마 제한.
이것 수단 저것 우리 필요 에게 추정
그만큼 기준 편차 ~의 그만큼 프로세스 ~에서 우리의 데이터, 곱하다 ~에 의해 삼,
그리고 그 다음에 추가하다 그리고 덜다 ~에서 그만큼 추정 ~의 그만큼 평균 ~의 그만큼 프로세스.
언제 월터 쉐워트 개발됨 그만큼 첫 번째 제어 차트 ~에 그만큼 1920년대,
그 깨달았다 저것, 좋다 다른 통계적 절차,
그 필요한 에게 시험 ~을 위한 신호 사용하여 그만큼 소음.
그 필요한 에게 비교하다 그만큼 ~ 사이 하급 집단 변화
사용하여 그만큼 이내에 하급 집단 변화.
이것 ~ 주도의 그를 곧장 에게 엑스 술집- 아르 자형 차트,
어디 그만큼 평균 ~의 그만큼 이내에 하급 집단 범위
~이다 사용된 ~처럼 안 추정 ~의 시그마.
구체적으로, 그것 ~ 주도의 그를 떨어져 있는 ~에서 그만큼 순진한 생각
저것 우리 ~해야 한다 사용 엑스 술집 ...을 더한 또는 마이너스 삼 타임스 그만큼 견본 기준 편차.
하지 않다 추정 시그마 사용하여 에 대한 제어 차트.
허락하다 나 말하다 저것 다시.
하지 않다 추정 시그마 사용하여 그만큼 견본 기준 편차.
오, 그리고 여기 그것 ~이다 ~에 빨간색.
하지 않다 사용 그만큼 견본 기준 편차 에게 추정 시그마.
왜 아니다?
그만큼 목적 ~의 제어 차트 ~이다 에게 감지하다 ㅏ 신호 ~에서 당신의 프로세스,
감지하다 ㅏ 변화 ~에 그만큼 프로세스 분포.
사용 그만큼 견본 기준 편차
집합체 모두 그만큼 데이터, 포함 ㅏ 잠재적인 신호,
그리고 이것 ~ 할 것이다 부풀게 하다 그만큼 추정 ~의 시그마 그리고 너 ~ 할 것이다 놓치다 신호.
저것 걸립니다 우리를 뒤쪽에 에게 그만큼 시작.
만약에 그만큼 목적 ~이다 에게 감지하다 신호,
왜 ~일 것이다 너 만들다 ㅏ 차트 저것 만든다 너 놓치다 신호?
단지 ~하지 않다 하다 그것.
하지만 그만큼 기본 방법
~을 위한 추정 시그마 ~에 JMP 레비-제닝스 제어 차트
~이다 에게 사용 그만큼 견본 기준 편차.
그만큼 레비-제닝스 차트 ~였다 개발됨 ~을 위한 ㅏ 매우 특정한 상황
~에 객관적인 화학,
하나 어디 안 분석적 방법 ~이다 검증됨 사용하여 ㅏ 표준 공부하다
~와 함께 요인 저것 ~이다 관련 있는 에게 저것 프로세스.
그만큼 데이터 ~이다 모은 ~에 따라 에게 ㅏ 지정된 실험적인 설계.
여기 ~이다 일부 가능한 무작위의 그리고 결정된 요인 ~에 그만큼 실험.
그만큼 변화 구성 요소 ~을 위한 그만큼 무작위의 요인
~이다 계획된 사용하여 ㅏ 통계적 모델.
그 다음에 그만큼 총 가변성 ~이다 계획된 ~에서 그만큼 변화 구성 요소
그리고 사용된 ~처럼 그만큼 추정 ~의 시그마 ~을 위한 그만큼 레비-제닝스 제어 차트.
이것 차트 가지다 ㅏ 특정한 목적 ~에 객관적인 화학.
그것 ~할 수 있다 BE 사용된 언제든지 너 가지다 안 외부 추정 ~의 시그마.
어떻게 했다 우리 얻다 여기 어디 이것들 차트 ~이다 존재 사용된 ~을 위한 상황
~에 산업 다른 ~보다 그만큼 하나 나 단지 설명?
그만큼 역사 ~의 SPC 시작했다 ~에 대한 100 연령 ~ 전에
언제 월터 쉐워트 개발됨 그만큼 첫 번째 제어 차트.
그 문채 있는 밖으로 에게 사용 그만큼 이내에 또는 그만큼 단기 변화
사용하여 하위 그룹 ~와 함께 다수의 항목.
하지만 그 할 수 없었다 수치 밖으로 어떻게 에게 추정
단기 변화 ~을 위한 하위 그룹 ~의 크기 1.
거기 ~이다 아니요 이내에.
~ 안에 1950년, 레비 그리고 제닝스 출판됨 그들의 종이,
그리고 그들 했다 ~ 아니다 사용 ~에게 추정 시그마.
그들의 종이 소개 제어 차트 에게 객관적인 화학
그리고 Shewhart를 사용했습니다. Xbar- R 차트 ~와 함께 둘 복제하고, 그래서 하급 집단 크기 2.
지금, 단지 ~ 후에 저것, ~에 그만큼 일찍 1950년대,
티펫 발견 저것 너 ~할 수 있다 사용
그만큼 평균 움직이는 범위 ~의 개인 가치
~처럼 ㅏ 단기 추정 ~의 시그마.
그것은 ~ 아니다 아주 ㅏ 이내에 평가자, 하지만 그것은 단기 충분한
저것 당신은 ~ 아니다 집계 ~ 위에 모두 그만큼 데이터.
매우 빠르게, ASTM 그리고 서부 사람 전기 같은 출판됨 서적
그리고 표준 사용하여 티펫의 엑스- 씨 차트.
하지만 객관적인 화학 하지 않았다 듣다 ~에 대한 이것들 차트.
~ 안에 1952년, 헨리 그리고 세가로브 출판됨 ㅏ 종이 사용하여 에스
에게 추정 시그마 사용하여 하위 그룹 ~의 크기 1.
두목 조타실 나타내다 저것
XM-R 차트 ~이었다 ~ 아니다 사용된 매우 자주 ~까지 ~에 대한 1980.
그 소개 그들을 에게 데밍,
그리고 조타실 그리고 데밍 지도 받은 수천 ~의 클라이언트 그리고 대중화되다 그만큼 XM-R 차트.
그것은 정말 흥미로운 에게 나 저것 그들 아니었다 인기 있는 뒤쪽에 그 다음에
왜냐하면 ~에 나의 경험, 어느 시작했다 ~에 그만큼 일찍 90년대,
차트 ~을 위한 하위 그룹 ~의 크기 1 ~이다 많이 더 인기 있는 ~보다 엑스바 차트 이다.
모두 오른쪽, 단지 ~처럼 그만큼 XM-R 차트 ~이었다 획득 인기 ~에 조작,
제임스 웨스트가르드 출판됨 그의 웨스트가르드 규칙,
그리고 썼다 그의 인기 있는 책, 기초적인 품질관리 관행 ~을 위한 객관적인 화학.
그 전화 그만큼 제어 차트, 레비-제닝스.
그들 ~이었다 추가됨 에게 JMP ~에 버전 5 ~에 2003년 ~에 의해 고객 요구.
지금, 항상 ~부터 요르단 그리고 바이런 그리고 나 가지다 계속 ~ 이다 일하고 있는 ~에 JMP,
우리는 본 예 ~에서 모두 산업
~의 그만큼 오용 ~의 그만큼 기본 레비-제닝스 차트.
하지만 지금 너 알다 더 나은, 그리고 너 ~ 할 것이다 절대 사용
그만큼 견본 기준 편차
에게 추정 시그마 ~을 위한 제어 차트 항상 다시, 오른쪽?
알았어, 난 가고 있다 에게 회전하다 그것 ~ 위에 에게 요르단,
그리고 지옥 보여주다 너 ~에 JMP 그만큼 문제 ~와 함께 오용 이것들 차트.
감사해요, 디.
우리 만들어진 ㅏ 시뮬레이션 ~에 JMP 에게 보여주다 어떻게
그만큼 레비-제닝스 차트, 언제 오용, ~ 할 것이다 분명히 선두 에게 놓쳤다 신호.
너 ~할 수 있다 다운로드 이것.
그것은 ㅏ JMP 추가 기능 그건 저장됨 ~에 그만큼 JMP C 공동체
~와 함께 그만큼 다른 프레젠테이션 재료.
여기 우리 보여주다 둘 제어 차트 ~에 그만큼 같은 데이터 세트.
여기 그만큼 개인 차트 ~에 맨 위,
그리고 그만큼 레비-제닝스 차트 ~에 그만큼 맨 아래.
단지 ㅏ 짧은 메모, 그만큼 개인의 차트
~이다 대개 표시됨 ~와 함께 그만큼 움직이는 범위 차트 아래에 그것.
이었다 생략 저것 ~을 위한 시각적 간단 여기.
아픈 또한 언급하다 저것 그만큼 레비-제닝스 차트
~이다 그어진 ~에 그만큼 방법 이었다 경고 에 맞서.
저것 이다, 이것들 ~이다 ~ 아니다 역사적인 제한,
이것들 ~이다 제한 계획된 ~에서 그만큼 데이터 ~에 그만큼 차트 그 자체.
그만큼 30 데이터 포인트들 저것 우리 ~이다 그래프 작성 여기
~이다 그어진 무작위로 ~에서 ㅏ 기준 정상 분포.
저것 이다, 그만큼 평균 ~이다 영, 기준 편차 ~이다 하나.
언제든지 나 딸깍 하는 소리 이것 새로운 데이터 단추 ~ 위에 여기,
잘 얻다 ㅏ 새로운 무작위의 견본.
왜냐하면 우리 알다 그만큼 진실 인구 매개변수,
우리 ~할 수 있다 말하다 어떻게 정확히 이것들 차트 공연하다.
그만큼 진실 인구 시그마 ~이다 하나, 그리고 이었다 가고 있다 에게 희망
저것 그만큼 시그마 견적 ~에서 그만큼 둘 차트 ~이다 닫다 에게 저것.
그만큼 데이터 ~이다 안정적인, 그것은 ~에서 ㅏ 정상 분포.
언제든지 우리 보다 ㅏ 가리키다 밖의 그만큼 제어 제한,
그것은 ㅏ 거짓 긍정적인 여기.
~ 안에 ㅏ 시뮬레이션 ~의 5,000 데이터 세트,
그만큼 개인의 차트 가지다 ㅏ 거짓 긍정적인 ~에 대한 7% ~의 그만큼 시간,
~하는 동안 그만큼 레비-제닝스 가지다 하나 ~에 대한 3.5 % ~의 그만큼 타임스.
이것 작은 차이점,
잘, 그것은 더블, 하지만 이것 차이점 ~에 그만큼 거짓 긍정적인 요금,
우리 생각하다 ~이다 하나 ~의 그만큼 원인 저것 여러분 가지다 경향 에게 선호하다
그만큼 레비-제닝스 에게 그만큼 개인의 차트 때때로.
하지만 여기 그만큼 문제.
무엇 발생 언제 우리 가지다 일부 신호 ~에 이것 데이터?
이었다 가고 있다 에게 말하다 ~와 함께 ㅏ 커플 ~의 다른 종류 ~의 신호.
하자 시작 ~와 함께 ㅏ 옮기다.
ㅏ 옮기다 ~이다 안 험준한 변화 ~에 그만큼 평균 ~의 그만큼 프로세스.
하자 시작 ~에 의해 찾고 ~에 ㅏ 옮기다 ~의 삼 기준 편차,
그리고 나는 가고 있다 에게 때리다 그만큼 새로운 데이터 ㅏ 커플 ~의 타임스.
기억하다, 그만큼 목적 ~의 ㅏ 제어 차트
~이다 에게 구별하다 그만큼 신호 ~에서 그만큼 소음 그리고 에게 감지하다 신호.
처럼 그만큼 신호 얻다 더 큰, 우리 ~해야 한다 BE 더 ~할 것 같은 에게 감지하다 그것,
그리고 그만큼 시그마 견적 ~해야 한다 유지하다 닫다 에게 그만큼 진실 값 ~의 하나.
그만큼 개인의 차트 하다 정확히 무엇 우리 예상하다.
그것 대개 감지하다 그만큼 옮기다,
그리고 그만큼 시그마 추정 ~을 위한 그만큼 개인 차트 숙박 닫다 에게 하나.
그만큼 레비-제닝스, ~ 아니다 그래서 많이.
그것 융합하다 그만큼 신호 ~와 함께 그만큼 소음.
그만큼 시그마 추정 ~이다 부풀어 오른, 그리고 신호 일반적으로 캔트 BE 감지되었습니다.
어떻게 큰 하다 이것 옮기다 가지다 에게 BE
~ 전에 그만큼 레비-제닝스 차트 ~이다 가고 있다 에게 감지하다 그것?
잘, 나는 단지 농담.
그것은 ㅏ 장난 질문.
그만큼 레비-제닝스 차트 ~이다 절대 가고 있다 에게 감지하다 ㅏ 옮기다 ~에 이것 대본.
나 ~할 수 있다 잭 그것 위로 에게 50 기준 편차,
그리고 그만큼 더 큰 그만큼 옮기다 저것 우리 유도하다,
그만큼 더 저것 시그마 추정 ~이다 부풀어 오른 그리고 ~ 할 것이다 절대 감지하다 ㅏ 옮기다.
하자 보다, 우리 했다 일부 시뮬레이션 일하다
에게 보여주다 그만큼 차이점 ~ 사이 그만큼 성능
~의 그만큼 개인의 차트 그건 ~에 빨간색 그리고 그만큼 레비-제닝스 차트 ~에 파란색.
이었다 찾고 ~에 ㅏ 옮기다 저것 발생하다
~ 후에 그만큼 20일 데이터 가리키다 ~에 그만큼 시리즈 ~의 30 데이터 포인트들.
그건 무엇 이었다 찾고 ~에 ~에 그만큼 데모 나 단지 보여 주었다.
~ 안에 저것 상황, ㅏ 옮기다 ~ 후에 그만큼 20일 데이터 가리키다,
너 ~할 수 있다 보다 그만큼 성능 ~의 둘 다 ~의 이것들 차트
~처럼 그만큼 옮기다 얻다 더 큰.
개인의 차트 하다 정확히 무엇 우리 희망 그것 ~일 것이다 하다.
처럼 그만큼 옮기다 된다 더 큰,
그것은 더 쉽게 에게 감지하다 개연성 ~의 데 안 경보 ~이다 보다 큰.
그만큼 레비-제닝스 수행하다 몹시 ~처럼 너 봤다,
그리고 역설적으로, ~처럼 그만큼 옮기다 얻다 더 큰,
그만큼 개연성 ~의 감지 그것 구혼 영.
하자 가져가다 ㅏ 바라보다 ~에 저것 여기 ~에 그만큼 데모.
우리 ~할 수 있다 변화 그만큼 옮기다 위치, 오른쪽?
그만큼 옮기다 ~였다 ~ 후에 그만큼 20일 데이터 가리키다.
하지만 당신은 보다 저것 ~처럼 그만큼 옮기다 구혼 그만큼 끝 ~의 그만큼 시리즈,
그리고 잘 놓다 그것 ~에 29, 그만큼 마지막 데이터 가리키다 여기.
언제 그만큼 옮기다 발생하다 ~에 그만큼 마지막 데이터 가리키다,
둘 다 ~의 그만큼 차트 공연하다 비슷하게.
~ 안에 다른 단어, 만약에 너 ~이다 달리기 당신의 레비-제닝스 차트
~ 후에 모든 추가의 데이터 가리키다, 당신은 아마 감지하다 최대 신호.
그리고 이것 ~이다 에게 BE 예상되는.
만약에 그만큼 옮기다 발생하다 나중에, 거기에 더 적은 기회 ~을 위한 저것 신호
에게 오염시키다 그만큼 소음 추정,
그리고 그만큼 시그마 추정 ~이다 가고 있다 에게 BE 정확한.
여기 무엇 저것 외모 좋다 ~에 그만큼 시뮬레이션.
처럼 저것 옮기다 얻다 나중에 그리고 나중에 ~에 그만큼 시리즈,
그만큼 성능 ~의 그만큼 레비-제닝스 차트 ~에 파란색,
구혼 그만큼 성능 ~의 그만큼 개인의 차트.
그건 그만큼 이야기 ~와 함께 교대.
그것은 심지어 더 놀라운 ~와 함께 드리프트.
나는 가고 있다 에게 줄이다 그만큼 옮기다 크기 에게 영.
처럼 우리 소개하다 경향 ~ 안으로 그만큼 데이터,
경향 ~이다 ㅏ 점진적인 선의 경향
~처럼 그만큼 평균 ~의 그만큼 프로세스 움직임 위로 ~에 ㅏ 일관된 방법.
그건 경향.
아니요 문제 어떻게 크기가 큰 그만큼 경향 저것 나 유도하다 여기,
그것 ~ 할 것이다 절대 BE 감지됨 ~에 의해 그만큼 레비-제닝스 차트.
단지 캔트 BE 감지되었습니다.
좋아요.
N 내선 하자 고려하다 ㅏ 일괄 처리 프로세스.
여기, 이었다 가고 있다 에게 시뮬레이션
배치 ~와 함께 크기 육, 다섯 배치 여기 ~에 그만큼 데이터.
일부 여러분 사용 그만큼 레비-제닝스 차트
~처럼 ㅏ 방법 에게 피하다 데 안 경보 그건 ~로 인한 에게 예상되는 일괄 변화.
잘, 그것은 쉬운 에게 보다 그만큼 문제 ~와 함께 이것 접근하다.
언제 우리 씌우다 ㅏ 옮기다 또는 ㅏ 경향 ~에 맨 위 ~의 저것 일괄 효과,
그만큼 레비-제닝스 차트 ~이다 아직 절대 가고 있다 에게 감지하다 그것.
아픈 추가하다 ㅏ 옮기다 도.
응, 그만큼 레비-제닝스 차트 ~이다 무감각, ~도 무감각,
그리고 그만큼 개인의 차트 ~이다 ~도 예민한.
어느 것도 아니다 ~의 그만큼 차트 ~이다 정말 엄청난 ~을 위한 이것 상황.
디 ~이다 가고 있다 에게 말하다 ~에 대한 이것 ~에 ㅏ 약간의 순간.
전에 나 회전하다 그것 뒤쪽에 에게 디,
허락하다 나 보여주다 너 무엇
ㅏ 레비-제닝스 차트 완료 오른쪽 외모 좋다.
이것 ~이다 ㅏ 데모 저것 ~였다 생성됨 ~에 의해 나의 동료, 바이런,
사용하여 데이터 저것 오다 ~에서 그만큼 웨스트가 rd 웹사이트,
그리고 하자 단지 말하다 ~에 대한 아마도 이것 맨 위 차트 여기.
이었다 전시 ㅏ 차트 기반을 둔 ~에 ㅏ 데이터 시리즈.
우리 가지다 28 데이터 포인트들.
그만큼 평균 ~이다 198.75 ~에 이것 견본.
그만큼 기준 편차 ~이다 5.9 ~에 이것 견본.
그만큼 가리키다 이다, 우리 ~이다 ~에 단계 II,
그리고 ~처럼 그런, 우리 가지다 세트 그만큼 제어 제한
사용하여 ㅏ 역사적인 추정 ~의 시그마.
이것 보호하다 우리를 ~에 맞서 모두 ~의 그만큼 문제 저것 우리 ~이었다 단지 논의 중입니다.
그것은 ㅏ 안정적인 추정 ~의 시그마,
그리고 그것 ~ 할 것이다 ~ 아니다 BE 더럽히는 ~에 의해 어느 잠재적인 신호 ~에 그만큼 데이터 세트.
좋아요, 저것 ~이다 모두 나 가지다.
디, 뒤쪽에 에게 너.
모두 오른쪽.
감사하다 너, 요르단, ~을 위한 저것 놀라운 데모.
언제 요르단 그리고 나 그리고 바이런
생각 저것 그것 ~였다 시간 저것 누구 준 이것 말하다,
우리 물었다 우리의 JMP 친구 만약에 그들 ~이었다 봄 무엇 우리 ~이었다 봄
~에서 말하는 ~와 함께 고객,
그리고 저것 이다, 오용 ~의 레비-제닝스 차트.
무엇 우리 설립하다 ~였다 저것 이것들 차트
~이었다 천하게 사용된 ~을 위한 특정한 상황.
그만큼 첫 번째 하나 ~이다 무엇 요르단 ~였다 말하는 에 대한, 저것 일괄 처리.
그것은 ~라고 불리는 짧은- 달리다 SPC, 어디 너 ~할 것 같다 가지다 배치
저것 변화 자주, 그리고 각 일괄 가지다 ㅏ 새로운 평균,
아마도 심지어 ㅏ 새로운 기준 편차.
사용 그만큼 견본 기준 편차
에게 추정 시그마 ~ 할 것이다 포함하다 일괄 교대
~처럼 잘 ~처럼 이내에- 일괄 소음.
좋다 너 봤다, 너 습관 BE 할 수 있는 에게 감지하다 교대 이내에 ㅏ 일괄 매우 용이하게.
대신에, 너 ~할 수 있다 사용 ㅏ 차트 저것 플롯
그만큼 차이점 또는 그만큼 표준화된 차이점
~에서 그만큼 일괄 표적 또는 그만큼 일괄 평균.
그만큼 두번째 상황 ~이다 자기상관 프로세스,
그리고 이것 ~이다 어디 관찰 찍은 닫다 함께
~이다 더 비슷한 ~보다 관찰 찍은 더 나아가 따로 ~에 시간.
이것 행동 ~이다 자주 본 언제 측정 ~이다 찍은 매우 자주
~에 ㅏ 마디 없는 프로세스.
사용 그만큼 견본 기준 편차,
다시, 포함 둘 다 소음 그리고 모두 다 아는 프로세스 경향
~로 인한 에게 그만큼 자동 상관관계 ~에 그만큼 추정 ~의 시그마.
거기 ~이다 ㅏ 약간의 방법 에게 거래 ~와 함께 자기상관 데이터,
포함 감소 그만큼 견본 추출 빈도 만약에 너 할 수 있다,
또는 사용하여 ㅏ 다른 유형 ~의 차트 만약에 너 캔트.
차트 좋다 누적 그리고 EWMA ~할 수 있다 BE 적응된 ~을 위한 자기 상관,
또는 너 ~할 수 있었다 노력하다 에게 모델 그만큼 자기상관
그리고 그 다음에 사용 제어 차트 ~에 그만큼 잔차 ~에서 그만큼 모델.
그만큼 잔차 또한 포함하다 정보
~에 대한 프로세스 교대, 그리고 그들 ~해야 한다 BE 상관 관계가 없습니다.
에프 결국, 우리는 들었다 ㅏ 많은 ~의 사람들 말하다 저것 사용하여 그만큼 견본 기준 편차
~이다 유용한 왜냐하면 그것 준다 넓은 제한 저것 ~이다 할 수 있는 에게 감지하다 거대한 교대,
하지만 ~ 아니다 ~도 넓은 에게 감지하다 작은 그리고 보통의 교대.
~ 안에 저것 사례, 우리 추천하다 저것 너 단지 만들다 위로 일부 제한
그리고 ~하지 않다 공시 하다 저것 당신은 사용하여 제어 차트
왜냐하면 제어 차트 ~하지 않다 항상 사용
그만큼 견본 기준 편차 에게 추정 시그마.
기억하다 저것 서쪽 가드의 아주 멋진 책
~이다 ~라고 불리는 기초적인 품질관리 관행 , ~ 아니다 기초적인 SPC 관행.
파인만의 아주 멋진 인용하다 ~이다 해당되는 여기.
우리는 또한 들었다 일부 인수 ~에 대한 레비-제닝스 차트.
그들 ~이다 더 용서하다 ~보다 쉬와트스 차트.
의 강의, 그들 이다.
나 좋다 이것 하나.
그만큼 범위 차트 ~이었다 최적화된 ~을 위한 손 계산,
그리고 우리는 갖다 컴퓨터.
왜 그렇지 않다 우리 계산하다 기준 편차?
처럼 우리는 본, 그것은 ~ 아니다 범위 ~ 대 기준 편차,
그것은 어느 기준 편차?
너 ~해야 한다 언제나 선택하다 이내에 가변성
언제 너 계산하다 3시그마 제한.
골재 ~ 위에 소음, ~ 아니다 신호 또는 잠재적인 신호.
왜 사용 안 추정 ~의 시그마 언제 우리 ~할 수 있다 단지 계산하다 시그마?
오, 이것 하나 아프다 나. 이것 온다 ~에서 ㅏ 술어 문제.
우리 5월 말하다 삼- 시그마 제한,
하지만 우리 ~하지 않다 알다 시그마 그리고 우리 가지다 에게 추정 시그마 ~에서 데이터.
이것 ~이다 그만큼 방법.
나 물려받은 이것 체계, 그리고 나의 사장 라고 나 가지다 에게 하다 그것 이것 방법.
잘, ~할 수 있다 너 찾다 ㅏ 새로운 사장?
정말, 이것 ~이다 나의 오프라 순간.
마야 안젤루 말했다,
"안에 그만큼 과거, 너 했다 그만큼 최상의 ~와 함께 무엇 너 가졌다,
그리고 지금 저것 너 알다 더 나은, 너 ~ 할 것이다 하다 더 나은."
나 희망 저것 너 ~할 수 있다 기르다 다른 사람 에게 하다 더 나은 ~처럼 잘.
감사하다 너 ~을 위한 청취.
나는 갖다 일부 참고자료 ~을 위한 너 여기 ~에 그만큼 끝 ~의 그만큼 프레젠테이션.
우리는 좋다 에게 떠나다 너 ~와 함께 둘 생각.
첫 번째, ~하지 않다 사용 그만큼 레비-제닝스 차트
~처럼 그들 가지다 계속 ~ 이다 한정된 ~에 그만큼 현대의 세계.
그만큼 목적 ~의 ㅏ 제어 차트 ~이다 에게 감지하다 프로세스 변화,
그리고 저것들 변화 ~이다 설립하다 ~에 의해 비교 신호 에게 소음.
사용 ~의 그만큼 견본 기준 편차
에게 추정 시그마 팽창하다 저것 소음 그리고 그것 ~ 할 것이다 모호 어느 신호.
그만큼 두번째 생각 ~이다 저것 언제 너 ~이다 ~에 단계 나, 사용 XM-R 차트,
개인 움직이는 범위 차트 대신에 ~의 레비-제닝스.
언제 너 이동하다 에게 단계 II
~을 위한 전진 프로세스 제어, 고치다 저것들 제한.
ㅏ 징후 ~의 ㅏ 안정적인 프로세스
~이다 저것 그만큼 시그마 추정 ~에서 사용하여 그만큼 평균 움직이는 범위
~이다 비슷한 에게 그만큼 시그마 추정 ~에서 레비-제닝스.
