Re : Comment (ou puis-je) utiliser le profileur de prédiction pour définir des limites de spécification et tester l'amélioration du rendement ?Cette suggestion n'est pas directement liée à votre question... mais si vous avez accès aux données brutes, vous pouvez vérifier si Interactive Capability Plot serait utile
Names Default To Here(1);
dt = Open("$SAMPLE_DATA/Semiconductor Capability.jmp");
obj = Process Capability(Process Variables(:PNP1), Individual Detail Reports(1));
obj << {:PNP1 << Process Capability Analysis(Interactive Capability Plot(1))};
Les boîtes à moustaches des capacités des plates-formes de processus peuvent également être utiles (tout comme l'ensemble de la plate-forme). Capacité de processus (jmp.com) )
Re : Comment (ou puis-je) utiliser le profileur de prédiction pour définir des limites de spécification et tester l'amélioration du rendement ?@jthi Merci. J'ai accès aux données brutes mais les Cpks ont été calculés après avoir filtré les valeurs aberrantes (pour chaque donnée de paramètre) à l'aide d'un script JMP séparé (pas facilement accessible pour moi, donc je ne sais pas quel schéma de filtrage des valeurs aberrantes a été utilisé).
Existe-t-il une recette de filtre de valeurs aberrantes simple/recommandée dans JMP que je peux utiliser sur les données brutes avant d'utiliser votre suggestion afin que je sois au moins étroitement aligné sur les Cpks déjà obtenus ?
Re : Comment (ou puis-je) utiliser le profileur de prédiction pour définir des limites de spécification et tester l'amélioration du rendement ?Vous pourriez vérifier Explorer la plateforme Outliers
Il y a aussi une bonne série d'articles de blog Épisode 4 des valeurs aberrantes : détection des valeurs aberrantes à l'aide de la distance jackknife
Re : Comment (ou puis-je) utiliser le profileur de prédiction pour définir des limites de spécification et tester l'amélioration du rendement ?@jthi La capacité interactive semble permettre d'ajuster les performances du processus Pp, Ppk en modifiant les limites à l'aide du sigma global. Ceci est utile pour l'analyse des variations de processus à plus long terme. J'ai besoin de comprendre comment la capacité de processus Cp, Cpk est affectée par les limites de spécification.
Les deux suivants semblent être un meilleur itinéraire pour moi, sauf si j'ai mal compris quelque chose.
- https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Capability-Analysis-JMP-Add-In/ta-p/22798
- https://community.jmp.com/t5/Discussions/Find-new-spec-limits-by-adjusting-the-CpK-value/mp/571796/highlight/true#M78139
Le premier ne semble pas fonctionner pour moi sur JMP 16 et le second semble impliquer des étapes manuelles (je verrai que je peux coder cela en JSL).
Y a-t-il quelque chose d'intégré dans JMP 16 (je suis déjà sur 16.2) qui me permet d'explorer la variation Cpk en changeant LSL ou USL ou les deux ?
Re : Comment (ou puis-je) utiliser le profileur de prédiction pour définir des limites de spécification et tester l'amélioration du rendement ?Si je comprends bien, vous avez ce dont vous avez besoin pour calculer le Cpk, vous pouvez créer des colonnes pour LSL, USL, puis des colonnes de formules pour calculer le Cpk ? Vous pouvez également créer un script de solution interactive pour cela, mais si vous disposez déjà des quelques statistiques nécessaires pour Cpk, vous pouvez peut-être même utiliser Excel, ce qui peut être préférable pour des calculs simples comme celui-ci qui nécessitent une entrée de l'utilisateur (à moins que vous ne le scriptiez dans JMP).
Comment (ou puis-je) utiliser le profileur de prédiction pour définir des limites de spécification et tester l'amélioration du rendement ?J'ai un ensemble de données avec des colonnes de moyenne, médiane, sigma, LSL (limite de spécification inférieure), USL (limite de spécification supérieure), Cp, Cpk et Perte de rendement des paramètres [%] pour 10 paramètres mesurés pour les pièces (~ 5000 pièces construites de manière identique, les ID de pièce sont des lignes). Certains paramètres Cpks sont inférieurs à 1,33 (peuvent ou non avoir un Cp bas). Il ressort de l'analyse initiale des données que les limites ne sont pas correctement fixées.
À l'aide du profileur de prédiction, je voudrais pousser manuellement le LSL et/ou l'USL pour augmenter le Cpk à> 1,33, ce qui, je pense, réduira également la perte de rendement pour chaque paramètre.
J'ai très peu d'expérience avec le profileur de prédiction, j'ai donc besoin de conseils sur la façon de l'utiliser dans mon cas, s'il peut être utilisé.
Je pense avoir les boutons LSL et USL (que je peux changer) sur l'axe x du profileur séparément et Cpk de chaque paramètre sur l'axe y (et peut-être le rendement des paramètres sur un axe y secondaire pour chaque paramètre).
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