こんにちは、
みんな、
私の
名前
は
から
マイケルソン。
私は 一つの インストラクター で その ジャンプ 教育 グループ。
私の 共著者 のために これ プレゼンテーション は ヨルダン ヒラー そして バイロン ブドウ園、
誰が は 両方 ジャンプ システム エンジニア。
だった ここ 今日 に 警告する あなた
の その 危険 で 使用して JMPの レヴィ- ジェニングス コントロール チャート。
私たちは 望んでいた に 現在 で 発見 なぜなら 私たちは 信じる レヴィ・ジェニングス チャート
は いる 条件、 結果として で 逃した 信号。
今日、 病気 始める と a 素早い コントロール チャート レビュー
続いて による a 素早い 歴史、
そして それ 意思 鉛 の中へ どうやって 私たちは 見た レヴィ・ジェニングス チャート いる 誤用。
良い 結論する と いくつかの 推奨事項
のために 使用 の これら チャート そして いくつかの ファイナル 考え。
今、 毎 品質 システム もっている a 少し の プロセス コントロール で それ。
これら は その DMAIC 手順 から 六 シグマ、
しかし あなた かもしれない なれ 使用して QbD または 別の 品質 システム。
コントロール チャート は 使用済み で その 終わり の 一つの 改善 プロセス
いつ あなたは 置く その プロセス の上 ターゲット そして 最小化 その 変動性。
その プロセス は 今 安定した、
どれの 手段 その 確率 分布 は ない 変化 以上 時間。
今 その 時間 に モニター それ プロセス 変動性
に 確認する それ その 分布 滞在 その 同じ
そして は ない 変化 で その 未来。
何 は a コントロール チャート？
A コントロール チャート は 単に a 走る チャート の その データ
と その 追加 の コントロール 制限。
その 中心 ライン は ベース の上 その 歴史的 平均 の その プロセス、
そして その 幅 の その コントロール 限界
は ベース の上 その 歴史的 変化 の その プロセス。
もし その プロセス 分布 する 変化、
観察 意思 最終的に 秋 外 の その コントロール 限界、
シグナリング に その プロセス 所有者 に 取る アクション に 割り当てる a 原因
に その 制御不能 ポイント そして 復元する その プロセス に a 州 の コントロール。
多くの 種類 の コントロール チャート 持っている された 発展した のために 違う 状況。
XM-R チャート または 個人 そして 動く 範囲 チャート
のために データ 収集された 1つ ポイント で a 時間。
Xbar-R または Xbar-S チャート のために 要約 データ
収集された 複数 ポイント で a 時間。
累積和 または EWMA コントロール チャート に 検出する 小さい シフト、
そして 平 m モデル駆動型多変量管理図
に コントロール 複数 相関関係 変数 の上 1つ チャート。
に 探す それらの 全て 重要 コントロール 限界、
あなた 持っている に 答え これ 質問、
どうやって する あなた 見積もり その 歴史的 プロセス 分布？
初め、 あなた 持っている に 決定する もし その プロセス は 安定した 十分
のために コントロール チャート作成。
または する それ 必要 アクティブ プロセス 改善？
これ は と呼ばれる 段階 私。
その 一つの アクティブ 段階 の データ コレクション そして サンプリング プラン 調整、
制限 計算、 多分 平 いくつかの 統計的 モデリング。
これ 段階 終了 いつ あなた 持っている 収集された 十分 データ
に 決定する それ その プロセス は 安定した。
それから その SPC システム シフト の中へ 段階 II.
その サンプリング プラン そして その コントロール 限界 は 修理済み
そして 新しい データ は 判断された による その 修理済み 制限。
そこには 多くの 考慮事項 のために 段階 I データ コレクション。
その サンプリング プラン、 含む ラショナル サンプリング
そして ラショナル サブグループ化、 その サンプル サイズ、
どうやって 多くの データ する あなた 必要 に 集める に 修理 それらの 限界、
その タイプ の データ それ あなたは 収集、
その タイプ の コントロール チャート それ あなた 欲しい に 作る。
それよりも よりも 話している について 全て これら で 詳細 ここ、
I 意思 参照する あなた に 私たちの 素晴らしい、 無料、 オンライン、
自分のペースで、 eラーニング コース と呼ばれる 統計 プロセス コントロール。
その 利用可能 で その ジャンプ コミュニティ。
あなたは 頻繁 聞く それ コントロール チャート 限界 は 三つ- シグマ 制限。
これ 手段 それ 私たちは 必要 に 見積もり
その 標準 偏差 の その プロセス から 私たちの データ、 掛け算する による 三つ、
そして それから 追加 そして 減算する から その 見積もり の その 平均 の その プロセス。
いつ ウォルター・シューハート 発展した その 初め コントロール チャート で その 1920年代、
彼 気がついた それ、 のように 他の 統計的 手順、
彼 必要 に テスト のために 信号 使用して その ノイズ。
彼 必要 に 比較する その 間 サブグループ 変化
使用して その 内で サブグループ 変化。
これ 導かれた 彼 直接 に X バー- R チャート、
どこ その 平均 の その 内で サブグループ 範囲
は 使用済み として 一つの 見積もり の シグマ。
具体的には、 それ 導かれた 彼 離れて から その ナイーブ 考え
それ 私たちは すべき 使用 X バー プラス または マイナス 三つ 回 その サンプル 標準 偏差。
しないでください 見積もり シグマ 使用して sは コントロール チャート。
させて 自分 言う それ また。
しないでください 見積もり シグマ 使用して その サンプル 標準 偏差。
おお、 そして ここ それ は で 赤。
しないでください 使用 その サンプル 標準 偏差 に 見積もり シグマ。
なぜ ない？
その 目的 の コントロール チャート は に 検出する a 信号 から あなたの プロセス、
検出する a 変化 で その プロセス 分布。
使用 その サンプル 標準 偏差
骨材 全て その データ、 含む a 潜在的 信号、
そして これ 意思 膨らませる その 見積もり の シグマ そして あなた 意思 逃す 信号。
それ かかる 私たち 戻る に その 始まり。
もし その 目的 は に 検出する 信号、
なぜ だろう あなた 作る a チャート それ 作る あなた 逃す 信号ですか？
ただ しない する それ。
しかし その デフォルト 方法
のために 推定する シグマ で JMPの レヴィ・ジェニングス コントロール チャート
は に 使用 その サンプル 標準 偏差。
その レヴィ・ジェニングス チャート だった 発展した のために a とても 特定の 状況
で 臨床 化学、
1つ どこ 一つの 分析的な 方法 は 検証済み 使用して a ゲージ 勉強
と 要因 それ は 関連する に それ プロセス。
その データ は 収集された によると に a 指定された 実験的な デザイン。
ここ は いくつかの 可能 ランダム そして 修理済み 要因 で その 実験。
その 分散 コンポーネント のために その ランダム 要因
は 計算された 使用して a 統計的 モデル。
それから その 合計 変動性 は 計算された から その 分散 コンポーネント
そして 使用済み として その 見積もり の シグマ のために その レヴィ・ジェニングス コントロール チャート。
これ チャート もっている a 特定の 目的 で 臨床 化学。
それ できる なれ 使用済み いつでも あなた 持っている 一つの 外部の 見積もり の シグマ。
どうやって した 私たちは 得る ここ どこ これら チャート は いる 使用済み のために 状況
で 産業 他の よりも その 1つ I ただ 説明された？
その 歴史 の SPC 開始 について 100 年 前
いつ ウォルター・シューハート 発展した その 初め コントロール チャート。
彼 考えた 外 に 使用 その 内で または その 短期 変化
使用して サブグループ と 複数 アイテム。
しかし 彼 できなかった 形 外 どうやって に 見積もり
短期 変化 のために サブグループ の サイズ 1.
そこには は いいえ 内で。
で 1950年、 レヴィ そして ジェニングス 出版された 彼らの 紙、
そして 彼らは した ない 使用 sから 見積もり シグマ。
彼らの 紙 紹介された コントロール チャート に 臨床 化学
そして シューハートの使用 Xbar- Rチャート と 二 複製、 それで サブグループ サイズ 2.
今、 ただ 後 それ、 で その 早い 1950年代、
ティペット 発見した それ あなた できる 使用
その 平均 動く 範囲 の 個人 価値観
として a 短期 見積もり の シグマ。
その ない 完璧に a 内で 推定者、 しかし その 短期 十分
それ あなたは ない 集約する 以上 全て その データ。
とても 素早く、 ASTM そして 西洋 電気 出版された 本
そして 基準 使用して ティペット X- 氏 チャート。
しかし 臨床 化学 しなかった 聞く について これら チャート。
で 1952年、 ヘンリー そして セガロフ 出版された a 紙 使用して s
に 見積もり シグマ 使用して サブグループ の サイズ 1.
ドン ウィーラー 示す それ
XM-R チャート だった ない 使用済み とても 頻繁 それまで について 1980年。
彼 紹介された 彼ら に デミング、
そして ウィーラー そして デミング 教えた 数千 の クライアント そして 普及した その XM-R チャート。
その 本当に 面白い に 自分 それ 彼らは なかった 人気のある 戻る それから
なぜなら で 私の 経験、 どれの 開始 で その 早い 90年代、
チャート のために サブグループ の サイズ 1 は 多くの もっと 人気のある よりも Xbar チャート は。
全て 右、 ただ として その XM-R チャート だった 獲得 人気 で 製造業、
ジェームズ ウェストガード 出版された 彼の ウェストガード ルール、
そして 書いた 彼の 人気のある 本、 基本 品質管理 実践 のために 臨床 化学。
彼 通話 その コントロール チャート、 レヴィ・ジェニングス。
彼らは だった 追加した に ジャンプ で バージョン 5 で 2003 による お客様 リクエスト。
今、 これまで 以来 ヨルダン そして バイロン そして I 持っている された 働く で JMP、
私たちは 見た 例 から 全て 産業
の その 使用 の その デフォルト レヴィ・ジェニングス チャート。
しかし 今 あなた 知る より良い、 そして あなた 意思 一度もない 使用
その サンプル 標準 偏差
に 見積もり シグマ のために コントロール チャート これまで また、 右？
わかったよ、私は 行く に 振り向く それ 以上 に ヨルダン、
そして 地獄 見せる あなた で ジャンプ その 問題 と 誤用 これら チャート。
ありがとう、 から。
私たちは 作成された a シミュレーション で ジャンプ に 見せる どうやって
その レヴィ・ジェニングス チャート、 いつ 条件、 意思 絶対に 鉛 に 逃した 信号。
あなた できる ダウンロード これ。
その a ジャンプ アドイン それは 保存された で その ジャンプC コミュニティ
と その 他の プレゼンテーション 材料。
ここ 私たちは 見せる 二 コントロール チャート の上 その 同じ データ セット。
こちらは その 個人 チャート の上 トップ、
そして その レヴィ・ジェニングス チャート の上 その 底。
ただ a 簡単な 注記、 その 個人の チャート
は いつもの 表示された と その 動く 範囲 チャート 下 それ。
だった 省略 それ のために ビジュアル シンプルさ ここ。
病気 また 言及 それ その レヴィ・ジェニングス チャート
は 描かれた で その 方法 だった 警告 に対して。
それ は、 これら は ない 歴史的 限界、
これら は 限界 計算された から その データ で その チャート 自体。
その 30 データ ポイント それ 私たちは は グラフ作成 ここ
は 描かれた ランダムに から a 標準 普通 分布。
それ は、 その 平均 は ゼロ、 標準 偏差 は 1つ。
いつでも I クリック これ 新しい データ ボタン 以上 ここ、
良い 得る a 新しい ランダム サンプル。
なぜなら 私たちは 知る その 真実 人口 パラメータ、
私たちは できる 教えて どうやって 正確に これら チャート 実行する。
その 真実 人口 シグマ は 1つ、 そして だった 行く に 希望
それ その シグマ 推定値 から その 二 チャート は 近い に それ。
その データ は 安定した、 その から a 普通 分布。
いつでも 私たちは 見る a ポイント 外 その コントロール 限界、
その a 間違い ポジティブ ここ。
で a シミュレーション の 5,000 データ セット、
その 個人の チャート もっている a 間違い ポジティブ について 7% の その 時間、
その間 その レヴィ・ジェニングス もっている 1つ について 3.5 % の その 回。
これ 小さい 違い、
良い、 その ダブル、 しかし これ 違い で その 間違い ポジティブ 料金、
私たちは 考える は 1つ の その 理由 それ 皆さん 持っている 世話をした に 好む
その レヴィ・ジェニングス に その 個人の チャート 時々。
しかし ここは その 問題。
何 起こる いつ 私たちは 持っている いくつかの 信号 で これ データ？
だった 行く に 話す と a カップル の 違う 種類 の 信号。
さあ 始める と a シフト。
A シフト は 一つの 突然の 変化 で その 平均 の その プロセス。
さあ 始める による 見ている で a シフト の 三つ 標準 逸脱、
そして 私は 行く に 打つ その 新しい データ a カップル の 回。
覚えて、 その 目的 の a コントロール チャート
は に 区別する その 信号 から その ノイズ そして に 検出する 信号。
として その 信号 取得する 大きい、 私たちは すべき なれ もっと おそらく に 検出する それ、
そして その シグマ 推定値 すべき 残る 近い に その 真実 価値 の 1つ。
その 個人の チャート する その通り 何 私たちは 期待する。
それ いつもの 検出する その シフト、
そして その シグマ 見積もり のために その 個人 チャート 滞在 近い に 1つ。
その レヴィ・ジェニングス ない それで 多くの。
それ 融合する その 信号 と その ノイズ。
その シグマ 見積もり は 膨らんだ、 そして 信号 一般的に できない なれ 検出されました。
どうやって 大きい する これ シフト 持っている に なれ
前に その レヴィ・ジェニングス チャート は 行く に 検出する それ？
良い、 私は ただ 冗談だよ。
その a トリック 質問。
その レヴィ・ジェニングス チャート は 一度もない 行く に 検出する a シフト で これ シナリオ。
I できる ジャック それ 上 に 50 標準 逸脱、
そして その 大きい その シフト それ 私たちは 誘発する、
その もっと それ シグマ 見積もり は 膨らんだ そして 意思 一度もない 検出する a シフト。
さあ 見る、 私たちは した いくつかの シミュレーション 仕事
に 見せる その 違い 間 その パフォーマンス
の その 個人の チャート それは で 赤 そして その レヴィ・ジェニングス チャート で 青。
だった 見ている で a シフト それ 発生する
後 その 20日 データ ポイント で その シリーズ の 30 データ ポイント。
それは 何 だった 見ている で で その デモ I ただ 示した。
で それ 状況、 a シフト 後 その 20日 データ ポイント、
あなた できる 見る その パフォーマンス の 両方 の これら チャート
として その シフト 取得する より大きい。
個人の チャート する その通り 何 私たちは 希望 それ だろう する。
として その シフト なる 大きい、
その より簡単に に 検出する 確率 の 持つ 一つの アラーム は より大きい。
その レヴィ・ジェニングス 実行する ひどく として あなた 見た、
そして 逆説的に、 として その シフト 取得する 大きい、
その 確率 の 検出 それ アプローチ ゼロ。
さあ 取る a 見て で それ ここ で その デモ。
私たちは できる 変化 その シフト 位置、 右？
その シフト だった 後 その 20日 データ ポイント。
しかし あなたは 見る それ として その シフト アプローチ その 終わり の その シリーズ、
そして 良い 置く それ で 29歳 その 最後 データ ポイント ここ。
いつ その シフト 発生する で その 最後 データ ポイント、
両方 の その チャート 実行する 同様に。
で 他の 言葉、 もし あなた は ランニング あなたの レヴィ・ジェニングス チャート
後 毎 追加 データ ポイント、 あなたは おそらく 検出する ほとんど 信号。
そして これ は に なれ 期待される。
もし その シフト 発生する 後で、 そこには 少ない 機会 のために それ 信号
に 汚染する その ノイズ 見積もり、
そして その シグマ 見積もり は 行く に なれ 正確な。
こちらは 何 それ 見た目 のように で その シミュレーション。
として それ シフト 取得する 後で そして 後で で その シリーズ、
その パフォーマンス の その レヴィ・ジェニングス チャート で 青、
アプローチ その パフォーマンス の その 個人の チャート。
それは その 話 と シフト。
その 平 もっと 驚くべき と 漂流する。
私は 行く に 減らす その シフト サイズ に ゼロ。
として 私たちは 導入 ドリフト の中へ その データ、
ドリフト は a 徐々に リニア 傾向
として その 平均 の その プロセス 動き 上 で a 一貫性のある 方法。
それは ドリフト。
いいえ 案件 どうやって 大きい その ドリフト それ I 誘発する ここ、
それ 意思 一度もない なれ 検出された による その レヴィ・ジェニングス チャート。
ただ できない なれ 検出されました。
わかった。
N 内線 さあ 考慮する a バッチ処理 プロセス。
ここ、 だった 行く に シミュレーション
バッチ と サイズ 六、 五 バッチ ここ で その データ。
いくつかの 皆さん 使用 その レヴィ・ジェニングス チャート
として a 方法 に 避ける 持つ 一つの アラーム それは 期限 に 期待される バッチ 変化。
良い、 その 簡単 に 見る その 問題 と これ アプローチ。
いつ 私たちは かぶせる a シフト または a ドリフト の上 トップ の それ バッチ 効果、
その レヴィ・ジェニングス チャート は まだ 一度もない 行く に 検出する それ。
病気 追加 a シフト あまりにも。
うん、 その レヴィ・ジェニングス チャート は 無神経な、 あまりにも 無神経な、
そして その 個人の チャート は あまりにも センシティブ。
どちらでもない の その チャート は 本当に 素晴らしい のために これ 状況。
から は 行く に 話す について これ で a 少し 瞬間。
前に I 振り向く それ 戻る に から、
させて 自分 見せる あなた 何
a レヴィ・ジェニングス チャート 終わり 右 見た目 のように。
これ は a デモ それ だった 生成された による 私の 同僚、 バイロン、
使用して データ それ 来る から その 西へ rd Webサイト、
そして さあ ただ 話す について 多分 これ トップ チャート ここ。
だった 表示中 a チャート ベース の上 a データ シリーズ。
私たちは 持っている 28 データ ポイント。
その 平均 は 198.75 で これ サンプル。
その 標準 偏差 は 5.9 で これ サンプル。
その ポイント は、 私たちは は で 段階 II、
そして として そのような、 私たちは 持っている セット その コントロール 限界
使用して a 歴史的 見積もり の シグマ。
これ 保護する 私たち に対して 全て の その 問題 それ 私たちは だった ただ 議論中。
その a 安定した 見積もり の シグマ、
そして それ 意思 ない なれ 汚染された による どれでも 潜在的 信号 で その データ セット。
わかった、 それ は 全て I 持っている。
から、 戻る に あなた。
全て 右。
感謝 あなた、 ヨルダン、 のために それ 驚くべき デモ。
いつ ヨルダン そして I そして バイロン
考え それ それ だった 時間 それ 誰か 与えた これ 話す、
私たちは 尋ねた 私たちの ジャンプ 友達 もし 彼らは だった 見る 何 私たちは だった 見る
から 話している と 顧客、
そして それ は、 誤用 の レヴィ・ジェニングス チャート。
何 私たちは 見つかった だった それ これら チャート
だった 一般的に 使用済み のために 特定の 状況。
その 初め 1つ は 何 ヨルダン だった 話している について、 それ バッチ 処理。
その と呼ばれる 短い- 走る SPC、 どこ あなた かもしれない 持っている バッチ
それ 変化 頻繁に、 そして それぞれ バッチ もっている a 新しい 平均、
多分 平 a 新しい 標準 偏差。
使用 その サンプル 標準 偏差
に 見積もり シグマ 意思 含む バッチ シフト
として 良い として 内で- バッチ ノイズ。
のように あなた 見た、 あなた しません なれ できる に 検出する シフト 内で a バッチ とても 簡単に。
その代わり、 あなた できる 使用 a チャート それ プロット
その 違い または その 標準化された 違い
から その バッチ ターゲット または その バッチ 平均。
その 2番 状況 は 自己相関 プロセス、
そして これ は どこ 観察 撮影 近い 一緒に
は もっと 似ている よりも 観察 撮影 さらに遠く 離れて で 時間。
これ 行動 は 頻繁 見た いつ 測定値 は 撮影 とても 頻繁に
で a 連続 プロセス。
使用 その サンプル 標準 偏差、
また、 含まれるもの 両方 ノイズ そして 知られている プロセス ドリフト
期限 に その 自動車 相関 で その 見積もり の シグマ。
そこには は a 少し 方法 に 取引 と 自己相関 データ、
含む 削減 その サンプリング 頻度 もし あなた できる、
または 使用して a 違う タイプ の チャート もし あなた できません。
チャート のように 累積和 そして EWMA できる なれ 適応された のために 自己相関、
または あなた できた 試す に モデル その 自己相関
そして それから 使用 コントロール チャート の上 その 残差 から その モデル。
その 残差 また 含む 情報
について プロセス シフト、 そして 彼らは すべき なれ 相関関係はありません。
F 最終的に、 私たちは 聞いた a 多く の 人々 言う それ 使用して その サンプル 標準 偏差
は 役に立つ なぜなら それ 与える 広い 限界 それ は できる に 検出する 巨大な シフト、
しかし ない あまりにも 広い に 検出する 小さい そして 適度 シフト。
で それ 場合、 私たちは 推薦する それ あなた ただ 作る 上 いくつかの 限界
そして しない 広告する それ あなたは 使用して コントロール チャート
なぜなら コントロール チャート しない これまで 使用
その サンプル 標準 偏差 に 見積もり シグマ。
覚えて それ 西 ガードの 素晴らしい 本
は と呼ばれる 基本 品質管理 実践 , ない 基本 SPC 実践。
ファインマンの 素晴らしい 引用 は 該当する ここ。
私たちは また 聞いた いくつかの 議論 について レヴィ・ジェニングス チャート。
彼らは は もっと 寛容な よりも シューハートの チャート。
の コース、 彼らは は。
I のように これ 1つ。
その 範囲 チャート だった 最適化された のために 手 計算、
そして 私たちは 得た コンピューター。
なぜ ない 私たちは 計算する 標準 偏差？
として 私たちは 見た、 その ない 範囲 対 標準 偏差、
その どれの 標準 偏差？
あなた すべき いつも 選ぶ 内で 変動性
いつ あなた 計算する 3シグマ 制限。
集計 以上 ノイズ、 ない 信号 または 潜在的 信号。
なぜ 使用 一つの 見積もり の シグマ いつ 私たちは できる ただ 計算する シグマ？
おお、 これ 1つ 痛い 自分。 これ 来る から a 用語 問題。
私たちは 5月 言う 三つ- シグマ 限界、
しかし 私たちは しない 知る シグマ そして 私たちは 持っている に 見積もり シグマ から データ。
これ は その 方法。
I 継承された これ システム、 そして 私の ボス 言う I 持っている に する それ これ 方法。
良い、 できる あなた 探す a 新しい ボス？
本当に、 これ は 私の オプラ 一瞬。
マヤ アンジェロウ 言った、
"で その 過去、 あなた した その 最高 と 何 あなた 持っていた、
そして 今 それ あなた 知る より良い、 あなた 意思 する より良い。"
I 希望 それ あなた できる 教育する その他 に する より良い として 良い。
感謝 あなた のために リスニング。
私は 得た いくつかの 参照 のために あなた ここ で その 終わり の その プレゼンテーション。
私たちは のように に 離れる あなた と 二 考え。
初め、 しない 使用 その レヴィ・ジェニングス チャート
として 彼らは 持っている された 定義された で その モダンな 世界。
その 目的 の a コントロール チャート は に 検出する プロセス 変更、
そして それらの 変更 は 見つかった による 比較する 信号 に ノイズ。
使用 の その サンプル 標準 偏差
に 見積もり シグマ 膨らむ それ ノイズ そして それ 意思 不明瞭な どれでも 信号。
その 2番 考え は それ いつ あなた は で 段階 私、 使用 XM-R チャート、
個人 動く 範囲 チャート その代わり の レヴィ・ジェニングス。
いつ あなた 動く に 段階 II
のために 進行中 プロセス コントロール、 修理 それらの 制限。
A サイン の a 安定した プロセス
は それ その シグマ 見積もり から 使用して その 平均 動く 範囲
は 似ている に その シグマ 見積もり から レヴィ・ジェニングス。
