Six Sigma-Projekte erfordern viele Dateien, um Ihren Prozess zu definieren, zu messen, zu analysieren, zu verbessern und zu steuern (DMAIC). Nutzen Sie JMP zur Six Sigma-Prozessverbesserung und verwalten Sie Ihre Daten, Ergebnisse und alle zugehörigen Six Sigma-Dateien innerhalb eines JMP-Projekts.
Erfahren Sie, wie Sie:
- Verwenden Sie eine JMP-Projektdatei (.jmpprj), um ein Sigma-Sigma-Projekt mithilfe der DMAIC-Methodik zu organisieren.
- Verknüpfen Sie externe Dateien in einem JMP-Projekt für einen einfachen Zugriff.
- Fügen Sie Bilder und Notizen hinzu, damit Sie sich an die Gründe für die Maßnahmen erinnern können und jederzeit auf eine Überprüfung an der Mautstelle vorbereitet sind
- Verstehen Sie das Akronym DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control)
- Definieren Sie das Problem und das Ziel
- Messen Sie den Prozess
- Integrieren Sie optional die Messsystemanalyse in den Entwurf
- Erstellen und analysieren Sie einen klassischen zweistufigen faktoriellen Versuchsplan und passen Sie ein Modell an die Daten an.
- Nutzen Sie die Monte-Carlo-Simulation in JMP, um die langfristigen Prozessergebnisse abzuschätzen und dabei die Variation der kontrollierbaren Faktoren zu berücksichtigen
- Schätzen Sie die verbesserte Prozessfähigkeit basierend auf Simulationsergebnissen mithilfe eines JMP Capability Explorer-Add-Ins
- Vergleichen Sie den ursprünglichen Prozess mit dem verbesserten Prozess
https://www.youtube.com/watch?v=6ybC3pH0vS4
Von @MarilynWheatley , @JerryFish und @scott_allen im Webinar beantwortete Fragen:
F: JMP berechnet Cpk. Warum mussten Sie es also nebenbei berechnen?
A: JMP berechnet alle verschiedenen Fähigkeitsindizes abhängig von den Spezifikationsgrenzen, die Sie in den Spalteneigenschaften festgelegt haben.
F: Wie haben Sie das Fischgrätendiagramm in JMP erstellt?
A: Sie finden es in JMP unter Analysieren > Qualität und Prozess > Diagramm. Die JMP-Hilfe erklärt die Verwendung.
F: Gibt es das EMP MSA noch in JMP 17 und 18?
A: Ja.
F: Können Sie die Verbesserungsschritte für mich zusammenfassen?
A: Ich passe zunächst ein Modell an die Daten an, die ich im Rahmen meiner DOE gesammelt habe. Dann reduziere ich das Modell auf die Begriffe, die für die Kontrolle des Feuchtigkeitsverlusts wichtig sind. Und dann benutze ich mein angepasstes Modell, verwende das rote Dreieck und bitte JMP, meine Begehrlichkeit zu maximieren.
F: Wie definieren Sie Erwünschtheit?
A: Als wir dieses Design in JMP eingerichtet haben, habe ich als Antwort den Feuchtigkeitsverlust eingegeben. Mein Ziel war es, den Feuchtigkeitsverlust zu minimieren oder die niedrigsten Werte zu finden, die ich erreichen kann. Wenn ich also die Erwünschtheit maximiert habe, verwende ich den Prediction Profiler, um kontrollierbare Eingabewerte zu identifizieren, die mich meinem Ziel – dem geringsten Feuchtigkeitsverlust – so nahe wie möglich bringen. Hinter den Kulissen gibt es eine damit verbundene Gleichung, und JMP versucht, diese Gleichung zu maximieren, um die Attraktivität zu maximieren, und zeigt sie Ihnen im interaktiven Profiler an.
F: Wie haben Sie die 9 oder Datenpunkte von AFTER erhalten?
A: Ich hätte mehr Kuchen backen können, aber für manche Probleme ist das nicht die beste Lösung. Mit JMP können Sie einen Monte-Carlo-Simulator verwenden. Das hat meine NACHHER-Ergebnisse generiert. Ich teilte JMP mit, was sich in meinen Eingaben ändern würde, gab an, dass ich 10 Zeilen simulieren möchte, um eine neue Tabelle zu erstellen, und fügte dann die Ergebnisse der Tabelle mit den VORHER-Daten hinzu.
F: Was bedeuten Block und Mittelpunkt und wann können wir sie verwenden?
A: Normalerweise verwenden Sie einen Block, um Schwankungen zu berücksichtigen, die auf Störfaktoren zurückzuführen sind. In meinem Beispiel werde ich 12 Kuchen über 2 Tage backen, und während dieser Zeit kann es aufgrund der Luftfeuchtigkeit oder der Umgebungstemperatur an verschiedenen Tagen zu Unterschieden kommen. Ich habe einen Block verwendet, um alle Unterschiede zu berücksichtigen, die auf die Tage zurückzuführen sein könnten. Sie können einen Mittelpunktlauf einführen, um zu testen, ob die Reaktionsfläche eine Krümmung aufweist. Meine Faktoren wurden auf ein hohes und ein niedriges Niveau eingestellt, sodass ich mit 2 Werten einfach eine gerade Linie zeichnen kann. Wenn ich jedoch einige Beobachtungen in der Mitte dieser Linie habe, die höher oder niedriger sind, bräuchte ich eine größere Kurve, um das zu modellieren. Deshalb habe ich die Mittelpunkte eingeführt. Siehe Dokumentation.
F: Können wir die Gleichungen für den Prediction Profiler sehen?
A: Ja. Sie können den Vorhersageausdruck für die Gleichung sehen, indem Sie im Menü „Rotes Dreieck“ danach suchen. Oder Sie können die Gleichung in der Datentabelle speichern und die Formel anzeigen.
F: Wie startet man ein neues Projekt?
A: Datei > Neu > Projekt
F: Das Add-In erfordert die Verwendung eines Spezifikationslimits, das normalerweise vom Benutzer definiert wird. Aber JMP berechnete die Kontrollgrenzen auf der Grundlage des gleitenden Durchschnitts. Können wir das berechnete Spezifikationslimit verwenden?
A: Und Spezifikationsgrenzen sind nicht dasselbe wie Kontrollgrenzen. Kontrollgrenzen werden aus den Daten berechnet, während Spezifikationsgrenzen von Ihnen oder Ihrem Kunden definiert werden.
F: Wie wird das Diagramm der jüngsten Beobachtungen erstellt?
A: Das aktuelle Beobachtungsdiagramm wurde mit Graph Builder erstellt und dann an den Bericht angehängt.
Erfahren Sie, wie Sie das Capability Explorer-Add-In verwenden:
