Re: 사양 제한 설정 및 테스트 수율 향상을 위해 예측 프로파일러를 사용하는 방법은 무엇입니까?이 제안은 귀하의 질문과 직접적인 관련이 없지만... 원시 데이터에 액세스할 수 있는 경우 Interactive Capability Plot이 유용한지 확인할 수 있습니다.
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))};
또한 Process Capability platform Capability Box Plots도 도움이 될 수 있습니다. 공정 능력(jmp.com) )
Re: 사양 제한 설정 및 테스트 수율 향상을 위해 예측 프로파일러를 사용하는 방법은 무엇입니까?@jthi 감사해요. 원시 데이터에 액세스할 수 있지만 별도의 JMP 스크립트를 사용하여 이상값(각 매개변수 데이터에 대해)을 필터링한 후 Cpk가 계산되었습니다(쉽게 액세스할 수 없으므로 어떤 이상값 필터링 체계가 사용되었는지 알 수 없음).
귀하의 제안을 사용하기 전에 원시 데이터에 사용할 수 있는 JMP의 단순/권장 이상값 필터 레시피가 있어 이미 얻은 Cpk에 최소한 근접하게 정렬할 수 있습니까?
Re: 사양 제한 및 테스트 수율 향상을 설정하기 위해 예측 프로파일러를 사용하는 방법은 무엇입니까?당신은 체크 아웃 할 수 Outliers 플랫폼 살펴보기
좋은 블로그 게시물 시리즈도 있습니다 이상치 에피소드 4: 잭나이프 거리를 사용한 이상치 감지
Re: 사양 제한 및 테스트 수율 향상을 설정하기 위해 예측 프로파일러를 사용하는 방법은 무엇입니까?@jthi 대화식 기능은 전체 시그마를 사용하여 한계를 변경하여 프로세스 성능 Pp, Ppk를 조정할 수 있는 기능을 제공하는 것으로 보입니다. 이는 장기적인 공정 변동 분석에 유용합니다. 공정 능력 Cp, Cpk가 사양 제한에 의해 어떻게 영향을 받는지 이해해야 합니다.
내가 무언가를 잘못 이해하지 않는 한 다음 두 가지가 나에게 더 나은 경로인 것 같습니다.
- 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
첫 번째는 JMP 16에서 작동하지 않는 것 같고 두 번째는 수동 단계를 포함하는 것 같습니다(JSL에서 코딩할 수 있음).
JMP 16(저는 16.2에 있음)에 LSL이나 USL 또는 둘 다를 변경하여 Cpk 변형을 탐색할 수 있는 기능이 이미 내장되어 있습니까?
Re: 사양 제한 및 테스트 수율 향상을 설정하기 위해 예측 프로파일러를 사용하는 방법은 무엇입니까?내가 올바르게 이해했다면 Cpk를 계산하는 데 필요한 것이 있습니다. LSL, USL에 대한 열을 만든 다음 공식 열을 만들어 Cpk를 계산할 수 있습니까? 이에 대한 대화형 솔루션을 스크립팅할 수도 있지만 Cpk에 필요한 몇 가지 통계가 이미 있는 경우 사용자 입력이 필요한 이와 같은 간단한 계산에 더 나은 Excel을 사용할 수도 있습니다(JMP에서 스크립팅하지 않는 한).
사양 제한 설정 및 테스트 수율 향상을 위해 예측 프로파일러를 사용하는 방법(또는 사용할 수 있습니까)?저는 평균, 중앙값, 시그마, LSL(사양 하한), USL(사양 상한), Cp, Cpk 및 부품에 대한 10개의 측정 매개변수에 대한 매개변수 수율 손실[%] 열이 있는 데이터 세트를 가지고 있습니다(~5000개의 동일하게 제작된 부품, 부품 ID는 행임). 일부 매개변수 Cpk는 1.33 미만입니다(Cp가 낮거나 낮을 수 있음). 초기 데이터 분석에서 한계가 올바르게 설정되지 않은 것으로 나타납니다.
예측 프로파일러를 사용하여 LSL 및/또는 USL을 수동으로 움직여 Cpk를 > 1.33으로 높이고 싶습니다. 그러면 각 매개변수의 수율 손실도 감소할 것으로 예상됩니다.
나는 예측 프로파일러에 대한 경험이 거의 없으므로 사용할 수 있는 경우 내 경우에 사용하는 방법에 대한 지침이 필요합니다.
프로파일러의 x축에 LSL 및 USL 노브(변경 가능)를 개별적으로 두고 y축에 각 매개변수의 Cpk를 두는 것을 생각하고 있습니다(각 매개변수에 대한 보조 y축에 매개변수 수율).
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