Per celebrare il centenario della carta di controllo di Shewhart, abbiamo ospitato il pluripremiato professore emerito di statistica della Virginia Tech, Bill Woodall, e Annie Dudley di JMP, Senior Research Statistical Developer, per riflettere sull'evoluzione dei metodi di monitoraggio per consentire una migliore processi. L'argomento è stato così ben accolto che avevamo più domande che tempo per rispondere. Bill e Annie hanno condiviso molta saggezza, quindi ti invitiamo a guardare la versione on-demand . Continua a leggere per ulteriori informazioni sulla loro esperienza e approfondimenti nelle risposte alle domande rimanenti:
Conoscete casi in cui il processo monitorato presentava una stagionalità che doveva essere affrontata per evitare avvisi non necessari?
La stagionalità regolare nelle applicazioni industriali potrebbe fornire indizi per il miglioramento dei processi. Ad esempio, se la qualità è costantemente peggiore (o migliore) il lunedì, sarebbe importante scoprire il motivo. Tuttavia, la stagionalità regolare è inevitabile quando si monitora il tasso di malattie contagiose nelle applicazioni di sanità pubblica, quindi spesso un modello di serie temporali è adatto e si possono monitorare gli errori di previsione un passo avanti nel tempo.
Come imposteresti un grafico di controllo per dati continui? Quali sono le cose da considerare?
Presumo che tu stia chiedendo informazioni sulle carte di controllo per misurazioni continue come lunghezza o peso. In questo caso, è necessario innanzitutto un campione di riferimento per comprendere il processo. Questa è considerata la Fase I, come discusso nel seguente documento:
Jones-Farmer, LA, Woodall WH, Steiner, SH e Champ, CW (2014). "Una panoramica dell'analisi di Fase I per il miglioramento e il monitoraggio dei processi". Giornale di tecnologia di qualità 46(3), 265-280.
Cosa fare nella Fase II (la parte di monitoraggio in corso) dipenderà da ciò che è stato scoperto nella Fase I. Spesso si utilizzano i grafici XBar e R.
Potresti intendere una variabile come la temperatura, che potrebbe essere misurata continuamente nel tempo. In questo caso, si vede spesso l’uso di limiti basati sull’ingegneria, non di carte di controllo.
Quando vengono costruite le carte di controllo, quale deviazione standard dovrebbe essere utilizzata? All'interno o nel complesso? Quali sono i pro e i contro dell'utilizzo dell'uno o dell'altro? Qual è una misura appropriata delle prestazioni del processo: Cpk o Ppk?
Si dovrebbe utilizzare la variazione del campione nell'impostazione della carta di controllo. L'utilizzo della deviazione standard complessiva potrebbe nascondere variazioni insolite che indicano la presenza di cause assegnabili. Entrambi gli indici di capacità sono utili. L'indice Cpk dà la capacità potenziale del processo, mentre Ppk dà la capacità raggiunta.
Pensi davvero che sia una buona idea inserire limiti di specifica su un grafico XBar quando la dimensione del sottogruppo è maggiore di 1? Le specifiche si riferiscono a singole parti, non a medie di gruppi di parti: le medie variano meno dei singoli individui.
I limiti delle specifiche dovrebbero essere tracciati su una carta di controllo solo quando si hanno osservazioni individuali.
Qual è il cambiamento più grande tra Industria 3.0 e Industria 4.0 della carta di controllo dal momento che ora abbiamo più potenza informatica e molti più dati?
Ci sono troppe modifiche da elencare. Suggerisco di dare un'occhiata al seguente documento:
Colosimo, BM, Jones-Farmer, LA, Megahed, FM, Paynabar, K., Ranjan, C. e Woodall, WH (2024). "Monitoraggio statistico dei processi dall'industria 2.0 all'industria 4.0: approfondimenti sulla ricerca e sulla pratica." Per apparire in Technometrics.
Qual è la tua opinione sulla non normalità e sull'impatto sul tasso di falsi allarmi del grafico degli individui ? Il Dr. Wheeler, e lo stesso Shewhart, sono meno interessati alla distribuzione dei dati sottostanti, mentre altri raccomandano di trasformare i dati.
Utilizzare una trasformazione non lineare dei dati nel tentativo di raggiungere una normalità approssimativa è spesso sconsiderato, soprattutto nella Fase I. Molte delle questioni sono discusse nel seguente documento:
Khakifirooz, M., Tercero-Gómez, VG e Woodall, WH (2021). "Il ruolo della distribuzione normale nel monitoraggio dei processi statistici", Quality Engineering 33(3), 497–510.
Per quanto riguarda il tasso di falsi allarmi, il grado di non normalità è importante, così come la dimensione del campione.
La transizione verso l’Industria 4.0 significa anche meno carte di controllo univariate e più multivariate, poiché dai sensori vengono prodotti più dati?
Nell’Industria 4.0 saranno necessari metodi multivariati. Saranno necessari nuovi metodi multivariati.
Quali sono le linee guida delle carte di controllo per i dati qualitativi (Pass/Fail)?
Se i guasti sono rari, è possibile utilizzare grafici p o grafici basati sulla distribuzione geometrica.
Hai suggerito che una carta di controllo di Shewhart dovrebbe sempre essere nel tempo. Nel libro di Shewhart del 1931, parlò di sottogruppi razionali e fornì esempi (p. 310, 313, 331) di carte di controllo che non sono focalizzate sul tempo. Qual è il tuo pensiero qui?
L’ordine temporale è una caratteristica fondamentale dei grafici di controllo. In questi esempi l’uso dell’analisi della varianza sembrerebbe più appropriato.
La transizione verso l'Industria 4.0 significa anche una modellazione SPC più multivariata e meno univariata, ad esempio, PCA dei dati dei sensori? Perché JMP non dispone di script di allarme per MDMCC?
Anche se JMP dispone di grafici di controllo multivariati basati su modello (MDMCC è stato aggiunto in JMP 15), JMP non dispone ancora di script di allarme in quella piattaforma perché non ci avevamo pensato. Ottimo suggerimento!
Potete consigliare un documento/libro/fonte che fornisca un "glossario" con "definizioni" dei termini utilizzati soprattutto per le carte di controllo?
Il miglior libro è l' ottava edizione di "Introduzione al controllo statistico della qualità" di Douglas C. Montgomery pubblicata da John Wiley & Sons. Non conosciamo il glossario migliore, anche se ce ne sono alcuni disponibili online.
Oltre alla versione on-demand di questo episodio di Statistical Speaking, è altamente raccomandato il white paper scritto da Bill, On 100 Years of the Shewhart Control Chart . Bill si è gentilmente offerto di condividere i documenti da lui menzionati. Richiedili inviando un'e-mail a bwoodall@vt.edu . Grazie, Bill e Annie, per aver condiviso così tante utili competenze! Invitiamo i vostri commenti ad aiutarci a celebrare il centenario della carta di controllo di Shewhart. Brindiamo al miglioramento continuo!
