你好，每个人，我的姓名是迪迈克尔逊.
我是一个讲师在这联合管理计划教育团体。
我的共同作者为了这推介会是约旦希勒和拜伦温格德,
WHO是两个都联合管理计划系统工程师。
是这里今天到警告你
的这危险在使用JMP的利维-詹宁斯控制图表。
我们通缉到展示在发现因为我们相信利维-詹宁斯图表
是存在滥用,结果在错过了信号。
今天，患病的开始和A快的控制图表审查
已关注经过A快的历史，
和那将要带领进入如何我们已经见过利维-詹宁斯图表存在滥用。
出色地得出结论和一些建议
为了使用的这些图表和一些最终的想法。
现在，每一个质量系统有A少量的过程控制在它。
这些是这DMAIC脚步从六西格玛，
但你可能是使用QbD或者其他质量系统。
控制图表是用过的在这结尾的一个改进过程
什么时候你已经放这过程在目标和最小化这变化性。
这过程是现在稳定的，
哪个方法这可能性分配是不是改变超过时间。
现在它是时间到监视器那过程变化性
到核实那这分配停留这相同的
和是不是改变在这未来。
什么是A控制图表？
A控制图表是简单地A跑步图表的这数据
和这添加的控制限制。
这中心线是基于在这历史的意思是的这过程，
和这宽度的这控制限制
是基于在这历史的变化的这过程。
如果这过程分配做改变，
观察将要最终落下外部的这控制限制，
信令到这过程所有者到拿行动到分配A原因
到这失控观点和恢复这过程到A状态的控制。
许多类型的控制图表有到过发达为了不同的情况。
XM-R图表或者个人和移动范围图表
为了数据集一观点在A时间。
Xbar-R或者Xbar-S图表为了总结数据
集多种的点在A时间。
累积和或者欧洲气象局控制图表到探测小的转变，
和甚至米模型驱动的多元控制图
到控制多种的相关的变量在一图表。
到寻找那些全部重要的控制限制，
你有到回答这问题，
如何做你估计这历史的过程分配？
第一的，你有到决定如果这过程是稳定的足够的
为了控制绘制图表。
或者做它需要积极的过程改进？
这是被称为阶段我。
它是一个积极的阶段的数据收藏和采样计划调整，
限制计算，或许甚至一些统计造型。
这阶段结束什么时候你有集足够的数据
到决定那这过程是稳定的。
然后这程控系统转变进入阶段二.
这采样计划和这控制限制是固定的
和新的数据是判断的经过这固定的限制。
有许多考虑因素为了阶段我数据收藏。
这采样计划，包括合理的采样
和合理的分组，这样本尺寸，
如何很多数据做你需要到收集到使固定那些限制，
这类型的数据那你是收集,
这类型的控制图表那你想到制作。
相当比说关于全部这些在细节这里，
我将要参考你到我们的出色的，自由的，在线的，
自定进度，电子学习课程被称为统计过程控制。
它是可用的在这联合管理计划社区。
你会经常听到那控制图表限制是三-西格玛限制。
这方法那我们需要到估计
这标准偏差的这过程从我们的数据，乘经过三，
和然后添加和减去从这估计的这意思是的这过程。
什么时候沃尔特·休哈特发达这第一的控制图表在这20世纪20年代，
他实现了那，喜欢其他统计程序，
他需要的到测试为了信号使用这噪音。
他需要的到比较这之间子群变化
使用这之内子群变化。
这引领他直接地到X酒吧-右图表，
在哪里这平均的的这之内子群范围
是用过的作为一个估计的西格玛。
具体来说，它引领他离开从这幼稚的思维
那我们应该使用X酒吧加或者减三次这样本标准偏差。
不估计西格玛使用为控制图表。
让我说那再次。
不估计西格玛使用这样本标准偏差。
哦，和这里它是在红色的。
不使用这样本标准偏差到估计西格玛。
为什么不是？
这目的的控制图表是到探测A信号从你的过程，
探测A改变在这过程分配。
使用这样本标准偏差
聚集体全部这数据，包括A潜在的信号，
和这将要膨胀这估计的西格玛和你将要错过信号。
那需要我们后退到这开始。
如果这目的是到探测信号，
为什么会你制作A图表那使你错过信号？
只是不做它。
但这默认方法
为了估计西格玛在JMP的利维-詹宁斯控制图表
是到使用这样本标准偏差。
这利维-詹宁斯图表曾是发达为了A非常具体的情况
在临床化学，
一在哪里一个分析性的方法是已验证使用A量具学习
和因素那是相关的到那过程。
这数据是集根据到A指定的实验性的设计。
这里是一些可能的随机的和固定的因素在这实验。
这方差成分为了这随机的因素
是计算出的使用A统计模型。
然后这全部的变化性是计算出的从这方差成分
和用过的作为这估计的西格玛为了这利维-詹宁斯控制图表。
这图表有A具体的目的在临床化学。
它能是用过的每当你有一个外部的估计的西格玛。
如何做过我们得到这里在哪里这些图表是存在用过的为了情况
在行业其他比这一我只是描述？
这历史的程控开始了关于100年前
什么时候沃尔特·休哈特发达这第一的控制图表。
他想通了出去到使用这之内或者这短期变化
使用亚群和多种的项目。
但他不能数字出去如何到估计
短期变化为了亚群的尺寸1.
那里是不之内。
在1950年，利维和詹宁斯发表他们的纸，
和他们做过不是使用到估计西格玛。
他们的纸介绍控制图表到临床化学
和使用休哈特的Xbar- R图和二重复，所以子群尺寸2.
现在，只是后那，在这早期的20世纪50年代，
蒂皮特发现那你能使用
这平均的移动范围的个人价值观
作为A短期估计的西格玛。
它是不是完美A之内估计器，但它是短期足够的
那你是不是聚合超过全部这数据。
非常迅速地，美国材料试验协会和西电的发表图书
和标准使用蒂皮特的X-先生图表。
但临床化学没有听到关于这些图表。
在1952年，亨利和塞加洛夫发表A纸使用s
到估计西格玛使用亚组的尺寸1.
大学教师惠勒表示那
XM-R图表是不是用过的非常经常直到关于1980年。
他介绍他们到戴明，
和惠勒和戴明教过的数千的客户和普及的这XM-R图表。
它是真的有趣的到我那他们不是受欢迎的后退然后
因为在我的经验，哪个开始了在这早期的九十年代，
图表为了亚群的尺寸1是很多更多的受欢迎的比Xbar图表是。
全部正确的，只是作为这XM-R图表是取得人气在制造业，
詹姆士韦斯特加德发表他的韦斯特加德规则，
和写道他的受欢迎的书，基本的质量控制实践为了临床化学。
他来电这控制图表，利维-詹宁斯。
他们是添加到联合管理计划在版本5在2003年经过顾客要求。
现在，曾经自从约旦和拜伦和我有到过在职的在杰普,
我们已经见过例子从全部行业
的这滥用的这默认利维-詹宁斯图表。
但现在你知道更好的，和你将要绝不使用
这样本标准偏差
到估计西格玛为了控制图表曾经再次，正确的？
好吧，我是去到转动它超过到约旦，
和地狱展示你在联合管理计划这问题和滥用这些图表。
谢谢，迪。
我们已创建A模拟在联合管理计划到展示如何
这利维-詹宁斯图表，什么时候滥用,将要确实带领到错过了信号。
你能下载这。
它是A联合管理计划加入那是已保存在这JMP C社区
和这其他推介会材料。
这里我们展示二控制图表在这相同的数据放。
这是这个人图表在顶部，
和这利维-詹宁斯图表在这底部。
只是A简短的笔记，这个人的图表
是通常显示的和这移动范围图表下它。
是省略那为了视觉的简单这里。
患病的还提到那这利维-詹宁斯图表
是画在这方式是警告反对。
那是，这些是不是历史的限制，
这些是限制计算出的从这数据在这图表本身。
这30数据点那我们是绘图这里
是画随机地从A标准普通的分配。
那是，这意思是是零，标准偏差是一。
每当我点击这新的数据按钮超过这里，
出色地得到A新的随机的样本。
因为我们知道这真的人口参数，
我们能告诉如何准确这些图表履行。
这真的人口西格玛是一，和是去到希望
那这西格玛估计从这二图表是关闭到那。
这数据是稳定的，它是从A普通的分配。
每当我们看A观点外部这控制限制，
它是A错误的积极的这里。
在A模拟的5,000数据套，
这个人的图表有A错误的积极的关于7%的这时间，
尽管这利维-詹宁斯有一关于3.5 %的这次。
这小的不同之处，
出色地，它是双倍的，但这不同之处在这错误的积极的费率，
我们思考是一的这原因那伙计们有照顾到更喜欢
这利维-詹宁斯到这个人的图表有时。
但这是这问题。
什么发生什么时候我们有一些信号在这数据？
是去到讲话和A夫妻的不同的种类的信号。
让我们开始和A转移。
A转移是一个突然的改变在这意思是的这过程。
让我们开始经过看着在A转移的三标准偏差，
和我是去到打这新的数据A夫妻的次。
记住，这目的的A控制图表
是到区分这信号从这噪音和到探测信号。
作为这信号得到较大，我们应该是更多的可能到探测它，
和这西格玛估计应该保持关闭到这真的价值的一。
这个人的图表做确切地什么我们预计。
它通常检测到这转移，
和这西格玛估计为了这个人图表停留关闭到一。
这利维-詹宁斯，不是所以很多。
它合并这信号和这噪音。
这西格玛估计是充气,和信号一般来说不能是检测到。
如何大的做这转移有到是
前这利维-詹宁斯图表是去到探测它？
出色地，我是只是开玩笑。
它是A诡计问题。
这利维-詹宁斯图表是绝不去到探测A转移在这设想。
我能杰克它向上到50标准偏差，
和这更大这转移那我们诱导，
这更多的那西格玛估计是膨胀的和将要绝不探测A转移。
让我们看，我们做过一些模拟工作
到展示这差异之间这表现
的这个人的图表那是在红色的和这利维-詹宁斯图表在蓝色的。
是看着在A转移那发生
后这20日数据观点在这系列的30数据点。
那是什么是看着在在这演示我只是显示。
在那情况， A转移后这20日数据观点，
你能看这表现的两个都的这些图表
作为这转移得到更大。
个人的图表做确切地什么我们希望它会做。
作为这转移变成较大，
它是更轻松到探测可能性的拥有一个警报是更大。
这利维-詹宁斯施行可怕作为你锯，
和自相矛盾的是，作为这转移得到较大，
这可能性的检测它方法零。
让我们拿A看在那这里在这演示。
我们能改变这转移地点，正确的？
这转移曾是后这20日数据观点。
但你会看那作为这转移方法这结尾的这系列，
和出色地放它在29、这最后的数据观点这里。
什么时候这转移发生在这最后的数据观点，
两个都的这图表履行相似地。
在其他字，如果你是跑步你的利维-詹宁斯图表
后每一个额外的数据观点，你会大概探测最多信号。
和这是到是预期的。
如果这转移发生之后，有较少的机会为了那信号
到污染这噪音估计，
和这西格玛估计是去到是准确的。
这是什么那看起来喜欢在这模拟。
作为那转移得到之后和之后在这系列，
这表现的这利维-詹宁斯图表在蓝色的，
方法这表现的这个人的图表。
那是这故事和转变。
它是甚至更多的令人震惊的和漂移。
我是去到减少这转移尺寸到零。
作为我们介绍漂移进入这数据，
漂移是A渐进的线性趋势
作为这意思是的这过程动作向上在A持续的方式。
那是漂移。
不事情如何大的这漂移那我诱发这里，
它将要绝不是检测到经过这利维-詹宁斯图表。
只是不能是检测到。
好的。
氮分机让我们考虑A分批的过程。
这里，是去到模拟
批次和尺寸六，五批次这里在这数据。
一些伙计们使用这利维-詹宁斯图表
作为A方式到避免拥有一个警报那是到期的到预期的批变化。
出色地，它是简单的到看这问题和这方法。
什么时候我们覆盖A转移或者A漂移在顶部的那批影响，
这利维-詹宁斯图表是仍然绝不去到探测它。
患病的添加A转移也。
是的，这利维-詹宁斯图表是不敏感，也不敏感，
和这个人的图表是也敏感的。
两者都不的这图表是真的伟大的为了这情况。
迪是去到讲话关于这在A很少时刻。
前我转动它后退到迪，
让我展示你什么
A利维-詹宁斯图表完毕正确的看起来喜欢。
这是A演示那曾是生成的经过我的同事，拜伦，
使用数据那来从这韦斯特加RD网站，
和让我们只是讲话关于或许这顶部图表这里。
是显示A图表基于在A数据系列。
我们有28数据点。
这意思是是198.75在这样本。
这标准偏差是5.9在这样本。
这观点是，我们是在阶段二、
和作为这样的，我们有放这控制限制
使用A历史的估计的西格玛。
这保护我们反对全部的这问题那我们是只是讨论。
它是A稳定的估计的西格玛,
和它将要不是是污染经过任何潜在的信号在这数据放。
好的，那是全部我有。
迪，后退到你。
全部正确的。
感谢你，约旦，为了那令人震惊的演示。
什么时候约旦和我和拜伦
想法那它曾是时间那某人给了这讲话，
我们问我们的联合管理计划朋友们如果他们是看到什么我们是看到
从说和顾客，
和那是，误用的利维-詹宁斯图表。
什么我们成立曾是那这些图表
是通常用过的为了具体的情况。
这第一的一是什么约旦曾是说关于，那批加工。
它是被称为短的-跑步程控，在哪里你可能有批次
那改变频繁地，和每个批有A新的意思是，
或许甚至A新的标准偏差。
使用这样本标准偏差
到估计西格玛将要包含批转变
作为出色地作为之内-批噪音。
喜欢你锯，你惯于是有能力的到探测转变之内A批非常容易地。
反而，你能使用A图表那地块
这不同之处或者这标准化不同之处
从这批目标或者这批意思是。
这第二情况是自相关流程，
和这是在哪里观察采取关闭一起
是更多的相似的比观察采取更远分开在时间。
这行为是经常见过什么时候测量是采取非常频繁地
在A连续的过程。
使用这样本标准偏差，
再次，包括两个都噪音和已知的过程漂移
到期的到这汽车相关性在这估计的西格玛。
那里是A很少方法到交易和自相关数据，
包括减少这采样频率如果你能，
或者使用A不同的类型的图表如果你不能。
图表喜欢累积和和欧洲气象局能是改编的为了自相关，
或者你可以尝试到模型这自相关
和然后使用控制图表在这残差从这模型。
这残差还包含信息
关于过程转变，和他们应该是不相关的。
F最后，我们已经听到A很多的人们说那使用这样本标准偏差
是有用因为它给出宽的限制那是有能力的到探测巨大的转变，
但不是也宽的到探测小的和缓和转变。
在那案件，我们推荐那你只是制作向上一些限制
和不广告那你是使用控制图表
因为控制图表不曾经使用
这样本标准偏差到估计西格玛。
记住那西方加尔的精彩的书
是被称为基本的质量控制实践,不是基本的程控实践。
费曼的精彩的引用是适用的这里。
我们已经还听到一些论据关于利维-詹宁斯图表。
他们是更多的宽容的比休哈特的图表。
的课程，他们是。
我喜欢这一。
这范围图表是优化为了手计算，
和我们已经得到电脑。
为什么不是我们计算标准偏差？
作为我们已经看到,它是不是范围相对标准偏差，
它是哪个标准偏差？
你应该总是选择之内变化性
什么时候你计算三西格玛限制。
总计的超过噪音，不是信号或者潜在的信号。
为什么使用一个估计的西格玛什么时候我们能只是计算西格玛？
哦，这一伤害我。 这来了从A术语问题。
我们可能说三-西格玛限制，
但我们不知道西格玛和我们有到估计西格玛从数据。
这是这方式。
我遗传这系统，和我的老板说我有到做它这方式。
出色地，能你寻找A新的老板？
真的吗，这是我的奥普拉片刻。
玛雅人安杰卢说，
“在这过去的，你做过这最好的和什么你有，
和现在那你知道更好的，你将要做更好的。”
我希望那你能教育其他的到做更好的作为出色地。
感谢你为了听。
我有得到一些参考为了你这里在这结尾的这推介会。
星期三喜欢到离开你和二想法。
第一的，不使用这利维-詹宁斯图表
作为他们有到过定义的在这现代的世界。
这目的的A控制图表是到探测过程变化，
和那些变化是成立经过比较信号到噪音。
使用的这样本标准偏差
到估计西格玛膨胀那噪音和它将要朦胧任何信号。
这第二想法是那什么时候你是在阶段我，使用XM-R图表，
个人移动范围图表反而的利维-詹宁斯。
什么时候你移动到阶段二
为了正在进行的过程控制，使固定那些限制。
A符号的A稳定的过程
是那这西格玛估计从使用这平均的移动范围
是相似的到这西格玛估计从利维-詹宁斯。
