Hallo,
alle,
Mein
Name
Ist
Aus
Michelson.
Ich bin ein Lehrer In Die JMP Ausbildung Gruppe.
Mein Co-Autoren für Das Präsentation Sind Jordanien Hiller Und Byron Weinberg,
WHO Sind beide JMP Systeme Ingenieure.
War Hier Heute Zu warnen Du
von Die Gefahren In mit JMPs Levey- Jennings Kontrolle Diagramme.
Wir gesucht Zu gegenwärtig bei Entdeckung Weil Wir glauben Levey-Jennings Diagramme
Sind Sein Bedingungen, resultierende In verpasst Signale.
Heute, Krank Start mit a schnell Kontrolle Diagramm Rezension
gefolgt von a schnell Geschichte,
Und Das Wille führen hinein Wie wir haben gesehen Levey-Jennings Diagramme Sein Missbrauch.
Also abschließen mit manche Empfehlungen
für verwenden von diese Diagramme Und manche Finale Gedanken.
Jetzt, jeder Qualität System hat a bisschen von Verfahren Kontrolle In Es.
Diese Sind Die DMAIC Schritte aus Sechs Sigma,
Aber Du könnte Sei mit QbD oder ein anderer Qualität System.
Kontrolle Diagramme Sind gebraucht bei Die Ende von ein Verbesserung Verfahren
Wann du hast setzen Die Verfahren An Ziel Und minimieren Die Variabilität.
Der Verfahren Ist Jetzt stabil,
welche bedeutet Die Wahrscheinlichkeit Verteilung Ist nicht Ändern über Zeit.
Jetzt es ist Zeit Zu Monitor Das Verfahren Variabilität
Zu verifizieren Das Die Verteilung Aufenthalte Die Dasselbe
Und Ist nicht Ändern In Die Zukunft.
Was Ist a Kontrolle Diagramm?
A Kontrolle Diagramm Ist einfach a laufen Diagramm von Die Daten
mit Die Zusatz von Kontrolle Grenzen.
Der Center Linie Ist basierend An Die historisch bedeuten von Die Verfahren,
Und Die Breite von Die Kontrolle Grenzen
Ist basierend An Die historisch Variation von Die Verfahren.
Wenn Die Verfahren Verteilung tut ändern,
Beobachtungen Wille letztlich fallen draußen von Die Kontrolle Grenzen,
Signalisierung Zu Die Verfahren Eigentümer Zu nehmen Aktion Zu zuordnen a Ursache
Zu Die außer Kontrolle Punkt Und wiederherstellen Die Verfahren Zu a Zustand von Kontrolle.
Viele Typen von Kontrolle Diagramme haben gewesen entwickelt für anders Situationen.
XM-R Diagramme oder Person Und Umzug Reichweite Diagramme
für Daten gesammelt eins Punkt bei a Zeit.
Xbar-R oder Xbar-S Diagramme für zusammengefasst Daten
gesammelt mehrere Punkte bei a Zeit.
CUSUM oder EWMA Kontrolle Diagramme Zu erkennen klein Schichten,
Und sogar m modellbasierte multivariate Kontrollkarten
Zu Kontrolle mehrere korreliert Variablen An eins Diagramm.
Zu finden diese alle wichtig Kontrolle Grenzen,
Du haben Zu Antwort Das Frage,
Wie Tun Du schätzen Die historisch Verfahren Verteilung?
Erste, Du haben Zu bestimmen Wenn Die Verfahren Ist stabil genug
für Kontrolle Diagrammerstellung.
Oder tut Es brauchen aktiv Verfahren Verbesserung?
Das Ist angerufen Phase ICH.
Es ist ein aktiv Phase von Daten Sammlung Und Probenahme planen Einstellung,
Limit Berechnung, Vielleicht sogar manche statistische Modellieren.
Das Phase endet Wann Du haben gesammelt genug Daten
Zu bestimmen Das Die Verfahren Ist stabil.
Dann Die SPC System Schichten hinein Phase II.
Der Probenahme planen Und Die Kontrolle Grenzen Sind behoben
Und neu Daten Sind beurteilt von Die behoben Grenzen.
Es gibt viele Überlegungen für Phase I Daten Sammlung.
Der Probenahme planen, einschließlich rational Probenahme
Und rational Untergruppierung, Die Probe Größe,
Wie viel Daten Tun Du brauchen Zu sammeln Zu Fix diese Grenzen,
Die Typ von Daten Das du bist Sammeln,
Die Typ von Kontrolle Diagramm Das Du wollen Zu machen.
Eher als reden um alle diese In Detail Hier,
I Wille verweisen Du Zu unser exzellent, frei, online,
im eigenen Tempo, E-Learning Kurs angerufen Statistisch Verfahren Kontrolle.
Es ist verfügbar In Die JMP Gemeinschaft.
Du wirst oft hören Das Kontrolle Diagramm Grenzen Sind drei- Sigma Grenzen.
Das bedeutet Das Wir brauchen Zu schätzen
Die Standard Abweichung von Die Verfahren aus unser Daten, multiplizieren von drei,
Und Dann hinzufügen Und subtrahieren aus Die schätzen von Die bedeuten von Die Verfahren.
Wann Walter Shewhart entwickelt Die Erste Kontrolle Diagramme In Die 1920er Jahre,
Er realisiert Das, wie andere statistische Verfahren,
Er benötigt Zu prüfen für Signale mit Die Lärm.
Er benötigt Zu vergleichen Die zwischen Untergruppe Variation
mit Die innerhalb Untergruppe Variation.
Das geführt ihn direkt Zu X Bar- R Diagramme,
Wo Die Durchschnitt von Die innerhalb Untergruppe Reichweite
Ist gebraucht als ein schätzen von Sigma.
Speziell, Es geführt ihn weg aus Die naiv Denken
Das Wir sollen verwenden X Bar Plus oder Minus drei mal Die Probe Standard Abweichung.
Nicht schätzen Sigma mit s für Kontrolle Diagramme.
Lassen Mich sagen Das wieder.
Nicht schätzen Sigma mit Die Probe Standard Abweichung.
Oh, Und Hier Es Ist In Rot.
Nicht verwenden Die Probe Standard Abweichung Zu schätzen Sigma.
Warum nicht?
Der Zweck von Kontrolle Diagramme Ist Zu erkennen a Signal aus dein Verfahren,
erkennen a ändern In Die Verfahren Verteilung.
Verwenden Die Probe Standard Abweichung
Aggregate alle Die Daten, einschließlich a Potenzial Signal,
Und Das Wille aufblasen Die schätzen von Sigma Und Du Wille vermissen Signale.
Das dauert uns zurück Zu Die Anfang.
Wenn Die Zweck Ist Zu erkennen Signale,
Warum würde Du machen a Diagramm Das macht Du vermissen Signale?
Nur nicht Tun Es.
Aber Die Standard Verfahren
für Schätzung Sigma In JMPs Levey-Jennings Kontrolle Diagramm
Ist Zu verwenden Die Probe Standard Abweichung.
Der Levey-Jennings Diagramm War entwickelt für a sehr spezifisch Situation
In klinisch Chemie,
eins Wo ein analytisch Verfahren Ist validiert mit a Messgerät Studie
mit Faktoren Das Sind relevant Zu Das Verfahren.
Der Daten Sind gesammelt nach Zu a angegeben Experimental- Design.
Hier Sind manche möglich zufällig Und behoben Faktoren In Die Experiment.
Der Varianz Komponenten für Die zufällig Faktoren
Sind berechnet mit a statistische Modell.
Dann Die gesamt Variabilität Ist berechnet aus Die Varianz Komponenten
Und gebraucht als Die schätzen von Sigma für Die Levey-Jennings Kontrolle Diagramm.
Das Diagramm hat a spezifisch Zweck In klinisch Chemie.
Es dürfen Sei gebraucht wann immer Du haben ein extern schätzen von Sigma.
Wie tat Wir erhalten Hier Wo diese Diagramme Sind Sein gebraucht für Situationen
In Branchen andere als Die eins I Nur beschrieben?
Der Geschichte von SPC gestartet um 100 Jahre vor
Wann Walter Shewhart entwickelt Die Erste Kontrolle Diagramm.
Er dachte aus Zu verwenden Die innerhalb oder Die kurzfristig Variation
mit Untergruppen mit mehrere Artikel.
Aber Er konnte nicht Figur aus Wie Zu schätzen
kurzfristig Variation für Untergruppen von Größe 1.
Dort Ist NEIN innerhalb.
In 1950, Levey Und Jennings veröffentlicht ihre Papier,
Und Sie tat nicht verwenden s bis schätzen Sigma.
Ihre Papier eingeführt Kontrolle Diagramme Zu klinisch Chemie
Und gebrauchte Shewhart's Xbar- R-Karte mit zwei repliziert, Also Untergruppe Größe 2.
Jetzt, Nur nach Das, In Die früh 1950er Jahre,
Tippett entdeckt Das Du dürfen verwenden
Die Durchschnitt Umzug Reichweite von Person Werte
als a kurzfristig schätzen von Sigma.
Es ist nicht perfekt a innerhalb Schätzer, Aber es ist kurzfristig genug
Das du bist nicht aggregieren über alle Die Daten.
Sehr schnell, ASTM Und Western Elektrisch veröffentlicht Bücher
Und Normen mit Tippetts X- HERR Diagramm.
Aber klinisch Chemie nicht hören um diese Diagramme.
In 1952, Henry Und Segalov veröffentlicht a Papier mit s
Zu schätzen Sigma mit Untergruppen von Größe 1.
Don Wheeler zeigt an Das
XM-R Diagramme war nicht gebraucht sehr oft bis um 1980.
Er eingeführt ihnen Zu Deming,
Und Wheeler Und Deming gelehrt Tausende von Kunden Und popularisiert Die XM-R Diagramm.
Es ist Wirklich interessant Zu Mich Das Sie waren nicht beliebt zurück Dann
Weil In Mein Erfahrung, welche gestartet In Die früh 90er Jahre,
Diagramme für Untergruppen von Größe 1 Sind viel mehr beliebt als Xquer Diagramme Sind.
Alle Rechts, Nur als Die XM-R Diagramme war gewinnen Popularität In Herstellung,
James Westgard veröffentlicht sein Westgard Regeln,
Und schrieb sein beliebt Buch, Basic Qualitätskontrolle Praktiken für klinisch Chemie.
Er Anrufe Die Kontrolle Diagramme, Levey-Jennings.
Sie war hinzugefügt Zu JMP In Version 5 In 2003 von Kunde Anfrage.
Jetzt, immer seit Jordanien Und Byron Und I haben gewesen Arbeiten bei JMP,
wir haben gesehen Beispiele aus alle Branchen
von Die verwenden von Die Standard Levey-Jennings Diagramm.
Aber Jetzt Du wissen besser, Und Du Wille niemals verwenden
Die Probe Standard Abweichung
Zu schätzen Sigma für Kontrolle Diagramme immer wieder, Rechts?
Alles klar, ich bin gehen Zu drehen Es über Zu Jordanien,
Und Hölle zeigen Du In JMP Die Probleme mit Missbrauch diese Diagramme.
Danke, Aus.
Wir erstellt a Simulation In JMP Zu zeigen Wie
Die Levey-Jennings Diagramm, Wann Bedingungen, Wille definitiv führen Zu verpasst Signale.
Du dürfen herunterladen Das.
Es ist a JMP Add-In das ist gespeichert In Die JMP C Gemeinschaft
mit Die andere Präsentation Materialien.
Hier Wir zeigen zwei Kontrolle Diagramme An Die Dasselbe Daten Satz.
Hier ist Die Person Diagramm An Spitze,
Und Die Levey-Jennings Diagramm An Die unten.
Nur a knapp Notiz, Die Einzelperson Diagramm
Ist normalerweise angezeigt mit Die Umzug Reichweite Diagramm darunter Es.
War Weglassen Das für visuell Einfachheit Hier.
Krank Auch erwähnen Das Die Levey-Jennings Diagramm
Ist gezogen In Die Weg war Warnung gegen.
Das Ist, diese Sind nicht historisch Grenzen,
diese Sind Grenzen berechnet aus Die Daten In Die Diagramm selbst.
Der 30 Daten Punkte Das Wir Sind grafische Darstellung Hier
Sind gezogen zufällig aus a Standard Normal Verteilung.
Das Ist, Die bedeuten Ist null, Standard Abweichung Ist eins.
Wann immer I klicken Das neu Daten Taste über Hier,
Also erhalten a neu zufällig Probe.
Weil Wir wissen Die WAHR Bevölkerung Parameter,
Wir dürfen erzählen Wie genau diese Diagramme durchführen.
Der WAHR Bevölkerung Sigma Ist eins, Und war gehen Zu Hoffnung
Das Die Sigma Schätzungen aus Die zwei Diagramme Sind schließen Zu Das.
Der Daten Ist stabil, es ist aus a Normal Verteilung.
Wann immer Wir sehen a Punkt draußen Die Kontrolle Grenzen,
es ist a FALSCH positiv Hier.
In a Simulation von 5.000 Daten Sätze,
Die Einzelperson Diagramm hat a FALSCH positiv um 7 % von Die Zeit,
während Die Levey-Jennings hat eins um 3.5 % von Die mal.
Das klein Unterschied,
Also, es ist doppelt, Aber Das Unterschied In Die FALSCH positiv Preise,
Wir denken Ist eins von Die Gründe Das Leute haben gepflegt Zu bevorzugen
Die Levey-Jennings Zu Die des Einzelnen Diagramm Manchmal.
Aber hier ist Die Problem.
Was passiert Wann Wir haben manche Signale In Das Daten?
War gehen Zu sprechen mit a Paar von anders Arten von Signale.
Lass uns Start mit a Schicht.
A Schicht Ist ein abrupt ändern In Die bedeuten von Die Verfahren.
Lass uns Start von suchen bei a Schicht von drei Standard Abweichungen,
Und Ich bin gehen Zu Schlag Die neu Daten a Paar von mal.
Erinnern, Die Zweck von a Kontrolle Diagramm
Ist Zu unterscheiden Die Signal aus Die Lärm Und Zu erkennen Signale.
Als Die Signal bekommt größer, Wir sollen Sei mehr wahrscheinlich Zu erkennen Es,
Und Die Sigma Schätzungen sollen bleiben schließen Zu Die WAHR Wert von eins.
Der Einzelperson Diagramm tut genau Was Wir erwarten.
Es normalerweise erkennt Die Schicht,
Und Die Sigma schätzen für Die Person Diagramm Aufenthalte schließen Zu eins.
Der Levey-Jennings, nicht Also viel.
Es vermischt Die Signal mit Die Lärm.
Der Sigma schätzen Ist aufgeblasen, Und Signale allgemein kippen Sei erkannt.
Wie groß tut Das Schicht haben Zu Sei
vor Die Levey-Jennings Diagramm Ist gehen Zu erkennen Es?
Also, Ich bin Nur scherzhaft.
Es ist a Trick Frage.
Der Levey-Jennings Diagramm Ist niemals gehen Zu erkennen a Schicht In Das Szenario.
I dürfen Jack Es hoch Zu 50 Standard Abweichungen,
Und Die größer Die Schicht Das Wir induzieren,
Die mehr Das Sigma schätzen Ist aufgeblasen Und Wille niemals erkennen a Schicht.
Lass uns sehen, Wir tat manche Simulation arbeiten
Zu zeigen Die Unterschiede zwischen Die Leistung
von Die Einzelperson Diagramm das ist In Rot Und Die Levey-Jennings Diagramm In Blau.
War suchen bei a Schicht Das tritt auf
nach Die 20. Daten Punkt In Die Serie von 30 Daten Punkte.
Das ist Was war suchen bei In Die Demo I Nur zeigte.
In Das Situation, a Schicht nach Die 20. Daten Punkt,
Du dürfen sehen Die Leistung von beide von diese Diagramme
als Die Schicht bekommt größer.
Individuell Diagramm tut genau Was Wir Hoffnung Es würde Tun.
Als Die Schicht wird größer,
es ist Einfacher Zu erkennen Wahrscheinlichkeit von haben ein Alarm Ist größer.
Der Levey-Jennings führt schrecklich als Du gesehen,
Und paradoxerweise, als Die Schicht bekommt größer,
Die Wahrscheinlichkeit von Erkennen Es Ansätze null.
Lass uns nehmen a sehen bei Das Hier In Die Demo.
Wir dürfen ändern Die Schicht Standort, Rechts?
Der Schicht War nach Die 20. Daten Punkt.
Aber du wirst sehen Das als Die Schicht Ansätze Die Ende von Die Serie,
Und Also setzen Es bei 29, Die zuletzt Daten Punkt Hier.
Wann Die Schicht tritt auf bei Die zuletzt Daten Punkt,
beide von Die Diagramme durchführen ähnlich.
In andere Wörter, Wenn Du Sind läuft dein Levey-Jennings Diagramm
nach jeder zusätzlich Daten Punkt, du wirst wahrscheinlich erkennen am meisten Signale.
Und Das Ist Zu Sei erwartet.
Wenn Die Schicht tritt auf später, es gibt weniger Gelegenheit für Das Signal
Zu verunreinigen Die Lärm schätzen,
Und Die Sigma schätzen Ist gehen Zu Sei genau.
Hier ist Was Das Aussehen wie In Die Simulationen.
Als Das Schicht bekommt später Und später In Die Serie,
Die Leistung von Die Levey-Jennings Diagramm In Blau,
Ansätze Die Leistung von Die Einzelperson Diagramm.
Das ist Die Geschichte mit Schichten.
Es ist sogar mehr alarmierend mit Driften.
Ich bin gehen Zu reduzieren Die Schicht Größe Zu null.
Als Wir einführen Drift hinein Die Daten,
Drift Ist a allmählich linear Trend
als Die bedeuten von Die Verfahren bewegt sich hoch In a konsistent Weg.
Das ist Drift.
NEIN Gegenstand Wie groß Die Drift Das I induzieren Hier,
Es Wille niemals Sei erkannt von Die Levey-Jennings Diagramm.
Nur kippen Sei erkannt.
Okay.
N ext lasst uns halten a gestapelt Verfahren.
Hier, war gehen Zu simulieren
Chargen mit Größe sechs, fünf Chargen Hier In Die Daten.
Manche Leute verwenden Die Levey-Jennings Diagramm
als a Weg Zu vermeiden haben ein Alarm das ist fällig Zu erwartet Charge Variation.
Also, es ist einfach Zu sehen Die Problem mit Das Ansatz.
Wann Wir Überlagerung a Schicht oder a Drift An Spitze von Das Charge Wirkung,
Die Levey-Jennings Diagramm Ist Trotzdem niemals gehen Zu erkennen Es.
Krank hinzufügen a Schicht zu.
Ja, Die Levey-Jennings Diagramm Ist unempfindlich, zu unempfindlich,
Und Die Einzelperson Diagramm Ist zu empfindlich.
Weder von Die Diagramme Ist Wirklich Großartig für Das Situation.
Aus Ist gehen Zu sprechen um Das In a wenige Momente.
Vor I drehen Es zurück Zu Aus,
lassen Mich zeigen Du Was
a Levey-Jennings Diagramm Erledigt Rechts Aussehen wie.
Das Ist a Demo Das War generiert von Mein Kollege, Byron,
mit Daten Das kommen aus Die Westlich rd Webseite,
Und lasst uns Nur sprechen um Vielleicht Das Spitze Diagramm Hier.
War zeigt a Diagramm basierend An a Daten Serie.
Wir haben 28 Daten Punkte.
Der bedeuten Ist 198,75 In Das Probe.
Der Standard Abweichung Ist 5.9 In Das Probe.
Der Punkt Ist, Wir Sind In Phase II,
Und als solch, Wir haben Satz Die Kontrolle Grenzen
mit a historisch schätzen von Sigma.
Das schützt uns gegen alle von Die Probleme Das Wir war Nur diskutieren.
Es ist a stabil schätzen von Sigma,
Und Es Wille nicht Sei kontaminiert von beliebig Potenzial Signale In Die Daten Satz.
Okay, Das Ist alle I haben.
Aus, zurück Zu Du.
Alle Rechts.
Dank Du, Jordanien, für Das alarmierend Demo.
Wann Jordanien Und I Und Byron
Gedanke Das Es War Zeit Das jemand gab Das sprechen,
Wir gefragt unser JMP Freunde Wenn Sie war Sehen Was Wir war Sehen
aus reden mit Kunden,
Und Das Ist, Fehlanwendung von Levey-Jennings Diagramme.
Was Wir gefunden War Das diese Diagramme
war häufig gebraucht für spezifisch Situationen.
Der Erste eins Ist Was Jordanien War reden um, Das Charge Verarbeitung.
Es ist angerufen kurz- laufen SPC, Wo Du könnte haben Chargen
Das ändern häufig, Und jede Charge hat a neu bedeuten,
Vielleicht sogar a neu Standard Abweichung.
Verwenden Die Probe Standard Abweichung
Zu schätzen Sigma Wille enthalten Charge Schichten
als Also als innerhalb- Charge Lärm.
Wie Du gesehen, Du Gewohnheit Sei fähig Zu erkennen Schichten innerhalb a Charge sehr leicht.
Stattdessen, Du dürfen verwenden a Diagramm Das Grundstücke
Die Unterschied oder Die standardisiert Unterschied
aus Die Charge Ziel oder Die Charge bedeuten.
Der zweite Situation Ist autokorreliert Prozesse,
Und Das Ist Wo Beobachtungen genommen schließen zusammen
Sind mehr ähnlich als Beobachtungen genommen weiter auseinander In Zeit.
Das Verhalten Ist oft gesehen Wann Messungen Sind genommen sehr häufig
In a kontinuierlich Verfahren.
Verwenden Die Probe Standard Abweichung,
wieder, beinhaltet beide Lärm Und bekannt Verfahren Drift
fällig Zu Die Auto Korrelation In Die schätzen von Sigma.
Dort Sind a wenige Wege Zu handeln mit autokorreliert Daten,
einschließlich Reduzierung Die Probenahme Frequenz Wenn Du dürfen,
oder mit a anders Typ von Diagramm Wenn Du kippen.
Diagramme wie CUSUM Und EWMA dürfen Sei angepasst für Autokorrelation,
oder Du könnte versuchen Zu Modell Die Autokorrelation
Und Dann verwenden Kontrolle Diagramme An Die Residuen aus Die Modell.
Der Residuen Auch enthalten Information
um Verfahren Schichten, Und Sie sollen Sei unkorreliert.
F schließlich wir haben gehört a viel von Menschen sagen Das mit Die Probe Standard Abweichung
Ist nützlich Weil Es gibt breit Grenzen Das Sind fähig Zu erkennen riesig Schichten,
Aber nicht zu breit Zu erkennen klein Und mäßig Schichten.
In Das Fall, Wir empfehlen Das Du Nur machen hoch manche Grenzen
Und nicht werben Das du bist mit Kontrolle Diagramme
Weil Kontrolle Diagramme nicht immer verwenden
Die Probe Standard Abweichung Zu schätzen Sigma.
Erinnern Das Westen Gards wunderbar Buch
Ist angerufen Basic Qualitätskontrolle Praktiken , nicht Basic SPC Praktiken.
Feynmans wunderbar Zitat Ist anwendbar Hier.
Wir haben Auch gehört manche Argumente um Levey-Jennings Diagramme.
Sie Sind mehr vergebend als Shewharts Diagramme.
Von Kurs, Sie Sind.
I wie Das eins.
Der Reichweite Diagramme war optimiert für Hand Berechnung,
Und wir haben bekommen Computer.
Warum sind nicht Wir Berechnung Standard Abweichung?
Als wir haben gesehen, es ist nicht Reichweite gegen Standard Abweichung,
es ist welche Standard Abweichung?
Du sollen stets wählen innerhalb Variabilität
Wann Du berechnen Drei-Sigma Grenzen.
Aggregat über Lärm, nicht Signal oder Potenzial Signal.
Warum verwenden ein schätzen von Sigma Wann Wir dürfen Nur berechnen Sigma?
Oh, Das eins tut weh Mich. Das kommt aus a Terminologie Ausgabe.
Wir Mai sagen drei- Sigma Grenzen,
Aber Wir nicht wissen Sigma Und Wir haben Zu schätzen Sigma aus Daten.
Das Ist Die Weg.
I vererbt Das System, Und Mein Chef sagt I haben Zu Tun Es Das Weg.
Also, dürfen Du finden a neu Chef?
Wirklich, Das Ist Mein Oprah Moment.
Maya Angelou sagte,
"In Die Vergangenheit, Du tat Die am besten mit Was Du hatte,
Und Jetzt Das Du wissen besser, Du Wille Tun besser."
I Hoffnung Das Du dürfen erziehen andere Zu Tun besser als Also.
Dank Du für Hören.
Ich habe bekommen manche Referenzen für Du Hier bei Die Ende von Die Präsentation.
Heiraten wie Zu verlassen Du mit zwei Gedanken.
Erste, nicht verwenden Die Levey-Jennings Diagramme
als Sie haben gewesen definiert In Die modern Welt.
Der Zweck von a Kontrolle Diagramm Ist Zu erkennen Verfahren Änderungen,
Und diese Änderungen Sind gefunden von Vergleichen Signal Zu Lärm.
Verwenden von Die Probe Standard Abweichung
Zu schätzen Sigma bläst sich auf Das Lärm Und Es Wille obskur beliebig Signale.
Der zweite Gedanke Ist Das Wann Du Sind In Phase ICH, verwenden XM-R Diagramme,
Person Umzug Reichweite Diagramme stattdessen von Levey-Jennings.
Wann Du bewegen Zu Phase II
für laufend Verfahren Kontrolle, Fix diese Grenzen.
A Zeichen von a stabil Verfahren
Ist Das Die Sigma schätzen aus mit Die Durchschnitt Umzug Reichweite
Ist ähnlich Zu Die Sigma schätzen aus Levey-Jennings.
