Bonjour, tout le monde.
Mon nom est Kemp.
Viens depuis Taïwan.
I travail dans un Premier Matériel pour mondial suite amélioration.
Et autre auteur est Wayne aussi depuis Taïwan.
Il travaille chez Prime Material pour client qualité ingénieur.
Aujourd'hui nous volonté présent comment à utiliser Plateforme SIPOC JMP
à combat mesures système erreurs
tout au long de votre achat.
Le projet est mesures erreurs système entre fournisseur A et fournisseur B.
I volonté aller à travers pour le deux
sujet.
Pour le introduction et fournisseur A mesures système.
Puis Wayne nous volonté aller à travers le suivant deux sujets.
Pour le présentations,
I volonté aller à travers le contexte, SIPOC et analyse du périmètre et du hors périmètre,
corrélations du MSA CTQ.
Fournisseur A mesures système,
nous volonté couverture le Excel Xbar-R vs Méthode croisée JMP ANOVA.
Jauge R&R
critères sur le ratio P/T et P/TV,
graphique de variabilité et graphiques moyens R&R de jauge,
Mauvaise vérification de la jauge R&R.
Fournisseur B mesures processus,
nous volonté couverture Diagramme CE,
Ajuster la plate-forme de contingence Y par X.
Un simple test t et un test t de puissance d'échantillon,
Jauge R&R.
Le final conclusion volonté être montrer
SPC contrôle graphique pour Jauge R&R, et a résumé de analyse.
Le reste est le enseignements à retenir du JMP.
Premier sujet nous volonté aller à travers pour le présentations.
Le projet était basé sur le problème déclaration.
Nous comprendre le COV.
Le but de ce projet est
Le fournisseur A et le fournisseur B ont tous deux mesuré les mêmes pièces.
Fournisseur B a a obtenu a beaucoup pire résultat
de façon inattendue que résultats de le fournisseur A.
Client a demandé à trouver dehors le écart
et valider le système de mesure des fournisseurs A et B.
Alors nous aller à pour le NOURRITURE à comprendre notre CTQ.
Ils sont trois CTQ, nous trouver dehors.
C T Q1,
normaliser le fournisseur B mesures,
lequel nous besoin rencontrer pour à le certains critères,
résolution besoin à être moins que 10 %.
C T Q2, vérifier les écarts entre le fournisseur A et le fournisseur B.
Donc nous besoin à rencontrer... Le le biais doit être nul.
CTQ3, fournisseur B Gauge R&R
lequel nous besoin à répondre aux critères du ratio CTQ moins que 30 %.
Ce est le NOURRITURE structure.
Nous commencer avec le la voix du client
et retour à le sortir CTQ, lequel Bien trouver dehors.
A et retour à le processus articles,
tous processus auquel ils sont liés le mesures système.
Avec ces quatre séquences, États pour étalonnage à opération.
Et le étalonnages de jauges à broches.
Alors échantillon pour le diffuseur, trou mesures.
Enfin, débattez de l'hypothèse de la même manière que le fichier Excel PQP.
Comme toi peut voir,
ce est tous à propos l'AMS.
Sur le suivant glisser, nous volonté aller dans image
de le relation à propos le NOURRITURE et le Termes et conditions et le COV client.
Il y a deux mesures sortir pour le fournisseur A et le fournisseur B.
Dans notre but s besoin à mesure notre mesures système,
le fournisseur A et le fournisseur B ont besoin à être le même.
Sur le mesures processus variation, là sont deux parties.
Un est le précision, la autre un, le position.
Pour le précision, est exigible pour le biais
linéarité.
Et la solution pour que,
stabilité est pas dans notre portée.
Pour ces trois est indiquer pour notre CTQ1 et le CTQ2.
Pour le CTQ3 est-ce toi tput pour le
précision problème pour la répétabilité et la reproductibilité.
Nous volonté aller à travers le deuxième sujet, fournisseur A mesures système.
Dans notre Jauge R& erreurs R,
nous utiliser le suite données,
croisé chemin
et ne le faites pas formulaire
pour deux meilleur.
Quoi est le Xbar-R méthode?
Et sinon, Méthode ANOVA ?
Dans Xbar-R, la méthode est destinée au fichier Excel PQP.
Ils avoir deux inconvénient,
le le premier, il pourrait pas détecter parties- à- opérateur interaction.
Deuxième,
il est fait avec le Jauge R&R, avec le normale distribution.
Donc toi volonté être impact par n'importe lequel valeur aberrante.
Aussi, est pas bien pour le échantillon données est plus que cinq données points.
Dans Méthode ANOVA,
il pas seulement peut détecter pièces à l'opérateur interaction,
mais aussi utiliser standard déviation directe .
Donc il pas besoin à être considéré pour le normale distributions.
Dans notre projeter l'interaction est haut
alors w e doit besoin à être utiliser le ANOVA méthode pour notre Jauge R&R analyse.
D'abord, nous choisi le faible données fonds pour a WTF déposer.
Ils utiliser le 10 données points
pour
le étude.
En fait, c'est est pas bien pour plus que cinq données indiquer,
barre en X analyse, comme je mentionné pour ce glisser.
De toute façon,
nous toujours utiliser le même données dans Analyse de variance JMP comme Bien .
Le premier PQP quelque part n'est pas un fichier
est seulement juste inutile erreurs de fichier.
Y ou dire nous là sont deux rapport pour Jauge R&R,
Télé/Télé est 24 %,
est mesuré [inaudible 00:06:52].
P/T est 9 %, lequel est joli bien.
Quoi est le différence entre Télé/Télé et P/T ?
W e devrait savoir là sont trois variations.
Un, équipement variations, lequel s'appelle répétabilité.
Un autre est le opérateur variation, qui est appelé le reproductibilité.
Le dernier un est le partie variations,
lequel dépendre sur simple séances.
Maintenant,
P/ TV définition est
P est le processus
égal à EV
plus OFF.
Et la TV est la variance totale égale à EV plus AV plus PV.
Là volonté être a risque quand jauge échantillon gamme sera très impact par
Télé/Télé rapport résultat.
Dans P/T définitions,
P est tolérance est Spécifications des pièces R ange.
Quand spécifications est Bien défini, P/T rapport est notre préféré à MSA
pour réussir à Gauge R&R critères.
Pour le deuxième [inaudible 00:08:13]
Je suis Désolé.
Pour le deuxième [inaudible 00:08:17] JMP a pas de Xbar-R erreurs,
ANOVA uniquement.
Là sont deux modèle.
Un est le effet principal modèle, et autre un est croisé modèle.
Principal modèle d'effet a Non composant de pièces à opérateur.
Volonté être la plupart attribué à répétabilité et est causé par machine problèmes.
Sur le autre main,
croisé modèle peut correctement dériver
le pièces à l'opérateur interaction composant,
lequel volonté dire nous là est le problème arriver sur le Jauge R&R,
sur le processus problèmes.
Nous préférer choisir le croisé modèle plutôt que le modèle à effet principal.
Sur le Tableau de variabilité R&R de la jauge,
sur le côté gauche du graphique
moyenne de mesure.
Ici nous besoin à être vu est là 50 %,
de indiquer, est dehors de le contrôle peut-être.
Cela indique le cas est capable
détecter le [inaudible 00:09:32] .
Notre cas est a 100 % dehors de le contrôle, lequel est bien.
Dans le standard déviation graphique,
sur le opérateur B, sur le parties A a répétabilité problèmes.
Là sont 25 % de le données est sur le zéro ,
lequel indiquer mesures résultat est pas réalisable.
Sur la jauge R&R, tracé moyen pour le mesures opérateur.
Nous peut voir pour l'opérateur C, est
plus haut que opérateur A et B
sur mesure par pièces.
Vous pouvez voir les données est en haut et vers le bas,
cela indique une grande différent entre parties.
Aussi, le échantillon gamme est 1.2 égal à 20 % de la plage de tolérance ,
lequel est aussi petit,
résultant en une augmentation P/T rapport.
Le dernier un est le parties- à- opérateur interactions.
Sur le parties 7 à A,
là est le croisé doubler entre opérateur partiel B
avec le opérateur A et C.
Cela indique une interaction entre expert et le partie.
Nous enfin en allant à le dernier partie de le Jauge R&R.
Le type un et type deux erreur.
Le erreur de type 1
est souvent rejeté alpha risque.
Peut-être dans fabricant côté parties [inaudible 00:11:04] est bien
mais nous rejetons.
Et sinon,
erreur de type deux
est souvent accepté, bêta risque,
lequel moyens est client côté partie [inaudible 00:11:16] est mauvais.
Mais nous dit,
et ce côté,
nous peut voir il n'y a rien.
Nous peut voir
cet alpha est zéro et le bêta est 39 %.
Si toi sont toujours pas clair ,
nous peut montrer toi le exemple.
Dans fabricant côté, produit 300 parties.
Là sont 200 parties, est bien parties
et le 100 parties, est mauvais parties.
Si le risque bêta est 39 %,
lequel Bien livrer
39 pièces défectueuses au client site.
Nous conclure 39 % de les pièces,
volonté être livré à le client,
lequel est pas acceptable.
Nous besoin à considérer pour la limite de spécification
pour le ajuster notre offre et le bêta risque.
Dans le données
Jauge R&R échantillons sont tous bien, 100 %.
Et seulement bêta
des risques ont été observés.
Ici sont le Jauge R&R résumé.
Nous recommander le ratio P/T plutôt de le Télé/Télé rapport.
Nous recommander utiliser le JMP méthode croisée
pour attribuer vos erreurs de jauge R&R.
Même P/T est le meilleur,
nous toujours avoir à montre le opérateur à parties interaction
le classification erronée
pour notre parties qualité efforts.
D'accord, I fini mon partie.
Donc le suivant deux parties
volonté être montrer par Wayne.
Wayne est ton tourner.
Bonjour.
Ce est Wayne Parlant.
Laisser moi découvrir le dernier deux séances
pour le fournisseur B mesures processus.
Ce est
C&E diagramme.
Poisson os, à identifier potentiel coût
à travers standard
procédure et le standard
fournisseur B
et fournisseur UN.
Après dernier discussion avec ingénierie,
nous conclure cinq potentiel
bonne cause
à standardiser et valider
le premier élément est épingle
mesures séquence.
Fournisseur B adapté de plus grande taille épingle à plus petit épingle par standard procédure.
[inaudible 00:13:59] les deux chemin,
fournisseur A adopter plus petit à plus grand diversité.
Le deuxième article est pré-vérification par étalonnage.
Fournisseur B
n'a pas faire le action
par une norme procédure et fournisseur A a fait.
Le troisième
action est a résolution de la jauge à broches.
Fournisseur B utilisé le plus grand calibre à broches incrément,
50 % dans résolution,
alors que standard et fournisseur A prendre 10 % dans résolution.
Le quatrième élément est si à vérifier le épingle
avant entrer le diffuseur trou ou pas.
Le dernier article à propos le épingle titulaire poids.
Fournisseur B comportement adopté, que standard procédure
et fournisseur UN.
Maintenant nous volonté
faire un par un,
le hypothèse tester et
valide données avec haut score contingence.
Le première hypothèse nous avoir à faire est vérifier
si séquence un est différent depuis séquence deux ou pas.
Séquence un épingle aller depuis plus petit taille à plus grand taille.
Séquence deux est juste sur le contraire, inverse épingle.
Ici est le majeur résultat pour le séquence un et séquence deux.
Allons-y faire le test du chi carré à voir
la différence entre [inaudible 00:15:25] ou pas .
Dans le tableau de contingence, les résultats spectacles valeur p moins que 5 %.
Donc nous rejeté a nul hypothèse,
lequel moyens séquence un est plutôt différent depuis séquence deux.
Donc nous doit montre dehors ce clé facteur sur calibre à broches mesures.
Le deuxième hypothèse
est le chemin que tu faire pré-vérification épingle taille par étalonnage outil.
Apprenez votre calibre avant le mesures.
Ici est le diffuseur, entier taille données.
Le hypothèse est que nous erreur 90 pour 90,6 sans pré-vérification.
Là volonté être 11 zones
devenir Non- aller.
Basé sur tableau de contingence.
Dans test du chi carré, nous rejetons nul hypothèse.
Ce moyens étalonnage avant mesures est significatif,
important.
Le troisième hypothèse test est à comparer tous le mesures outil,
20 % résolution
avec nouveau deux ou 10 % résolution sur le mesures variation.
Par en utilisant
le similaire concept,
nous peut savoir pourquoi nous utilisé le plus haut résolution
sur le mesures.
Le même sur l'article quatre, tremblement le épingle avant entrer le trou.
Nous utiliser le spécifique 48 trous
avec et sans tremblement à voir l'effet go/no-go.
Les résultats montrent nul hypothèse est rejeté.
Que moyens tremblement épingle est important sur mesure.
Cependant,
concernant l'article étau à cinq broches
tous ce poids...
Valeur p du chi carré plus que 5 %,
lequel moyens nous ne peut pas rejeter le nul hypothèse.
Que dire nous il y a Non différence sur le mesures entre le unité
et cinq fois unité dans poids.
Parce que nous avoir données variées tous de cinq clé mesures articles au-dessus de.
AMDEC peut plus loin RPN estimé
avant et après le amélioration de notre recommander action.
Basé sur gravité, probabilité et détectivité.
Pour [inaudible 00:17:55]
calibre à broches mesures séquence, gravité est haut parce que le faux aller.
Passé probabilité est aussi haut parce que dis emplacement à trou centre,
W e utiliser le séquence un parce que le haut détecter activité.
Après nous changement à séquence deux,
le probabilité et détectivité volonté baisse à le moitié, donc Infirmière auxiliaire autorisée réduit à 54
Et le ou peut voir
tous le score sont sous 100 réunion notre prévision.
D'accord,
allons se déplacer sur le tomodensitométrie Q2 à propos biais entre fournisseur B et fournisseur UN.
Depuis le AMDEC, nous sont confiant
de la trou de goupille du diffuseur taille est autour 90 à 90,6.
Cependant, fournisseur A, FA rapport spectacles tous le trou d'épingle points 96.
Nous prendre distribution signifier test,
le valeur p suggérer le écart entre fournisseur Groupe fournisseur A
actuellement normalisé est vraiment quelque chose différent.
Donc nous avoir dernier communication avec le fournisseur UN.
Nous conclure le deux potentiel cause.
Un potentiel cause pourrait être quelques trou indiquer 93 quelques sont 90,6.
Dans méthode symbolique actuelle
parties
droit sur dans 24 faux.
Échantillon un
au hasard dans 24 faux.
Est il assez à trouver dehors a plus grand taille?
Donc nous confirmer avec le échantillon taille et pouvoir test.
Le autre possible cause pourrait être le trou agrandi pendant le mesures.
W e validé par répéter le calibre à broches mesures.
Très bien, allons-y voir le résultat .
Voici l'échantillon taille et pouvoir test résultat.
Exactement test binominal,
pouvoir est égal à 99,7,
c'est plus que 90 %.
Dans normale approximation, pouvoir est
97,6.
C'est plus que 90 % comme Bien.
Dans autre mot pour pouvoir, plus que 90 % volonté juste exiger 18 points à majeur.
Donc, actuel stratifié
l'échantillonnage aléatoire est une bonne détectivité.
Il est a graisse chance que nous ne peut pas attraper 96 dans diamètre
et actuel 24 directement par faux.
Dans parties faire avoir plus grand trou taille.
Maintenant, après l'écart sur était trouvé
nous plus loin vérifier si notre CTQ3 Guage R&R est qualifié ou non.
F rom gauche tableau, toi peut voir le trou diamètre était augmenté par 4 % seulement
comparé à tolérance.
Le résolution est moins que 10 %.
Nous pouvons supposer non destructif méthode croisée ,
à qualifier ceci mesures capacité.
Maintenant,
bien que le
opérateur- à- parties interaction comptes pour 13,6%.
P/T rapport est toujours 18 %,
lequel serait rencontrez Gauge R&R critères, moins de 30 %
Plus tard, nous aller à adresse plus
à propos interaction ici concernant le Télé/Télé rapport.
Sigma et variance également sont haut et ne peut pas
être...
Quantifié parce que le même trou taille sélection
est pas large assez.
Couches pour le référence seulement.
D'accord,
pour notre conclusion
et à propos le SPC contrôle graphique à moniteur le Jauge R&R stabilité.
Nous utiliser le Levey Jenning graphique
à obtenir le processus à long terme sigma pour le calcul du rapport R&R P/V de la jauge.
Phase avant dans fournisseur B,
avec mesures résolution 50 % spectacles plus grand sigma
et plus large contrôle limite selon.
Après, dans fournisseur B,
avec mesures résolution 10 %, spectacles plus petit sigma et étroit contrôle limite.
Il a eu amélioré sur le mesures précision
pour a commun cause.
Ici est le résumé pour a tomodensitométrie Q1
normalisé fournisseur B mesures avec le résolution moins que 10 %.
Broche uniquement titulaire poids est pas significatif
le autre quatre mesures article sont tous significatif.
Pour CTQ2 , échantillon taille est bien
et le trou élargissement problème pendant mesures était trouvé.
Pour le CTQ3 , fournisseur B
fournir c'est qualifié mesures capacité
Jauge R&R moins que 30 %.
Où le répétabilité moins que 10 %, et
concernant productibilité moins que 20 %.
Pour prendre loin apprentissage, nous utiliser le dernier JMP outil.
Comme C&E diagramme, Fit Y par X contingence tableau,
échantillon pouvoir test, distribution signifier test
ANOVA croisée Gauge R&R à standardiser notre calibre à broches mesures.
C'est tous à propos le JMP pratiquant.
Remercier toi pour écoute.
