2024년 7월 15일에 JMP 18을 사용하여 영상을 업데이트했습니다.
JMP를 사용하면 대화형 품질 및 SPC 기능을 배포하여 시간 경과에 따른 프로세스 변동을 식별하고, 프로세스가 안정적이고 예측 가능한지 확인하고, 비정상적인 변동을 조정하는 데 따른 영향을 추적할 수 있습니다.
방법을 확인하세요:
- JMP의 대화형 품질 및 SPC 기능을 배포하는 방법을 알아보세요.
- 시간 경과에 따른 일상적인(일반 원인) 및 비정상적인(특수 원인) 프로세스 변동을 식별합니다.
- 주어진 사양 한계와 비교하여 프로세스가 얼마나 잘 수행되는지 측정합니다.
- 시간 경과에 따라 다양한 프로세스의 안정성 및 기능 측정 항목을 쉽게 탐색하세요.
- 프로세스 변경 전후의 안정성 데이터를 쉽게 비교합니다.
- 사용의 기본 사항을 알아보세요
- 관리도 작성기
- 프로세스 능력
- 사양 제한 관리
- 프로세스 스크리닝
- 단계가 있는 속성 및 변수 관리도
- 파레토 플롯
라이브 데모 중에 Christian Stopp @jmpstopper 와 Mike Anderson @마이크D_앤더슨 이 답한 질문:
질문: 가끔 지난 x주, x개월 등의 Cpk와 같은 공정 능력 매개변수를 보고 싶어하는 경우가 있습니다. 이를 달성하기 위해 어떤 제안이 있으신가요?
답변: 로컬 테이블에서 빨간색 삼각형 아래의 로컬 데이터 필터를 사용하면 데이터의 하위 집합을 만들고 다른 열 데이터(예: 데이터 기간)를 기반으로 메트릭을 다시 계산할 수 있습니다. 데이터 파이프라인에 대해 생각하고 있다면 JMP의 쿼리 빌더가 ODBC 호환 데이터베이스에 ping을 보내고 그에 따라 필터링할 수도 있습니다.
질문: Cpk가 PC Interactive Tool에 포함되지 않은 이유는 무엇입니까?
답변: 아래를 참조하세요. 이 기능을 제안하고 싶으시면 JMP 위시리스트 에 제출해 주세요.
질문: 공정 능력 분석 기능은 JMP 18에서만 사용 가능한가요? JMP 17의 관리도 작성기에서는 이 기능을 본 적이 없습니다. 데이터 테이블에서 사양 한계를 설정할 때도 마찬가지입니다.
답변: 사양 한도를 참조선이 아닌 "사양 한도"로 추가하는 것을 잊지 마세요.
질문: 알람 설정을 사용하여 라이브 데이터에 프로세스 스크리닝을 사용할 수 있나요?
A: JMP Live에 관리도를 추가하면 JMP Live에 내장된 알람 시스템이 새로운 알람이 수신될 때 이메일을 보내줍니다. 새로 고침 빈도는 사용자가 직접 설정할 수 있습니다. 새로 고침 빈도는 관리도에 입력하는 데이터 양, 데이터 채널 수, 그리고 필요한 처리량에 따라 달라집니다.
질문: 다양한 변수에 대해 다른 사양 한도를 사용하여 계산할 수 있나요?
A: 규격 한계가 서로 다르다는 것은 공정에 두 가지 수준의 분산이 존재한다는 것을 의미합니다. 일반적으로 데이터 열당 하나의 규격 한계를 처리하는 것이 선호되는 과거 방식입니다. 기본 공정은 동일하지만 제품이 다른 경우, 단기 관리도를 사용할 수 있습니다. 단기 관리도 옵션을 활성화한 후, "부품"을 선택하여 동일한 처리 능력 내에 서로 다른 관리 한계를 가진 여러 제품에 할당할 수 있습니다. 하지만 이러한 분석을 지정하는 것은 매우 까다롭고, Cpk를 생성하고 관리 한계의 출처를 파악하는 데 문제가 발생합니다. 아래를 참조하십시오.
질문: 분포를 볼 수 있나요?
A: 예를 들어 수율에 관리도를 적용하려는 경우, 그렇게 해야 할지 의문입니다. 하지만 꼭 그렇게 해야 한다면, Process Capability로 바로 가서 분포 옵션을 선택할 수 있습니다. 아래를 참조하세요.
이전 라이브 세션에서 답변한 질문:
질문: 통제 차트도 변동성 차트와 마찬가지로 차트 자체에 평균을 표시할 수 있나요?
A: 네. 하위 그룹을 사용하면 표시됩니다.
질문: 프로세스 능력 히스토그램에서 내부와 전체의 차이점은 무엇입니까?
A: 하위 그룹을 정의하면 하위 그룹 내 값이 표시됩니다. 전체 값은 전체 데이터 세트에 대한 값입니다. 내부 값은 Cpk를 계산하는 데 사용되고, 전체 값은 Ppk를 계산하는 데 사용됩니다. 내부 값은 단기 변동을 살펴보는 데 사용되며 하위 그룹 크기에 기반하고, 전체 값은 시간 경과에 따른 변동을 살펴봅니다.
이에 대해 생각해 볼 또 다른 방법은 Cpk와 Ppk를 계산하는 데 사용되는 시그마 값을 고려하는 것입니다. 이는 두 통계의 본질적인 차이이기 때문입니다(그 외에는 수학 공식이 동일합니다).
Cpk 계산에 사용되는 시그마의 "내부" 추정치는 사실상 관리도 작성 과정에서 정의된 각 하위군의 시그마에 대한 평균제곱근 오차(RMSE)입니다. 개별 및 이동 범위(I-MR) 관리도의 경우, "내부" 시그마 추정치는 각 관측치와 이전 관측치 간의 상대적인 차이(이를 "MR"이라고 합니다)를 고려하여 계산됩니다.
Ppk를 계산하는 데 사용되는 시그마의 "전체" 추정치는 부분군화를 고려하지 않습니다. 대신, 전체 평균에 대한 각 개별 데이터의 평균 제곱근 오차를 고려합니다. 이를 다른 관점에서 생각해 보면, 전체 추정치는 부분군 크기를 1로 가정하고, 표준 편차는 전체 데이터 집합을 하나의 전체 그룹(세분화되지 않은)으로 간주하여 계산합니다.
통계 세부 정보를 확인하세요.
질문: Cp, Pp, Cpk, Ppk에 대한 가이드라인을 자주 사용하지 않아서 항상 찾아봐야 합니다. 관리도의 빨간색/노란색/녹색처럼 표의 값을 색상으로 구분하여 표시할 수 있나요?
답변: JMP 환경 설정(Mac에서는 JMP > 환경 설정, PC에서는 파일 > 환경 설정)에서 상황에 맞는 색상을 지정하는 몇 가지 옵션을 살펴볼 수 있습니다.
질문: IMR 차트와 Xbar-R 또는 Xbar-S의 차이점은 무엇이라고 생각하시나요?(JMP는 데이터 유형에 따라 이 둘을 구분합니다.)
A: IMR은 개별 측정값을 사용합니다. R은 변동 범위를 포함한 부분군 평균을 사용합니다. S는 표준 편차만 사용합니다.
질문: R-차트에서 S-차트로 전환할 때 권장되는 하위 그룹 크기는 얼마입니까?
A: 제가 아는 한 그런 방법은 없습니다. 데이터 세트의 변동을 어떻게 정량화할 것인지에 대한 질문입니다.
질문: S 차트와 R 차트의 차이점은 무엇인가요?
A: S = 표준편차, R = 범위. 다음 문서도 참조하세요: https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/#page/jmp/shewhart-control-charts-for-variables.shtml
질문: 관리도 작성기를 사용하여 Levey Jennings 관리도를 그릴 수 있나요?
A: 네. 차트 속성에서 IMR 차트의 변동성 계산 방법을 변경한 것뿐입니다.
질문: 사양 한계 외에 대량 부하 관리 한계를 설정하는 방법이 있나요?
A: 관리 한계를 지정하는 데 있어 한계값 가져오기(Get Limits) 방법이 가장 유연합니다. 이 방법은 다음과 같은 경우에 사용해야 합니다. 1) 여러 공정에 대한 관리 한계가 있는 경우 2) 각 단계에 대해 서로 다른 관리 한계가 있는 경우(관리 한계값 집합 여러 개 지정 참조). 물론, 한계값 가져오기 방법을 사용하려면 과거 관리 한계값을 정의하는 데이터 테이블이 필요합니다. 자세한 내용은 https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/#page/jmp/example-of-control-limits.shtml#ww1831927을 참조하세요.
질문: x축에 실제 날짜를 표시할 수 있나요?
답변: 데이터 수집 방식에 따라 표시되는 형식을 변경하거나 X 값으로 날짜를 사용할 수 있습니다.
질문: 잘못된 테스트 데이터를 제외하는 데이터 화면 제한을 설정할 수 있나요?
A: 네. 관리도에 로컬 데이터 필터를 적용하면 됩니다.
질문: 여러 프로세스에 대한 관리 한계를 가져오는 방법을 알려줄 수 있나요?
A: 일반적으로 관리 한계는 계산해야 합니다. 열 속성에서 이를 대량으로 재정의할 방법은 없습니다. J MP 위시리스트의 관리 한계에서 지원을 요청할 수 있습니다.
질문: 반복 측정이 있는 경우(예: 시간이 지남에 따라 성능이 평가되는 기기) 이 플랫폼을 사용할 수 있습니까? 아니면 동일한 단위의 반복 분석을 위해 특별히 설계된 플랫폼을 사용해야 합니까?(다른 시간에 생산된 다른 단위와 대조적으로) 시간이 지남에 따라 기기의 정확도가 떨어지는 상황을 생각해 보고 있습니다.
A: 분광기의 표준 참조값 등을 측정하는 경우 관리도를 사용할 수 있습니다. 누적합(CUSUM) 차트는 시간 경과에 따른 공정 변동을 살펴보는 데 유용합니다.
질문: 프로세스 스크리닝에서 그룹화와 "그룹화 기준"의 차이점은 무엇입니까?
A: 그룹화는 각 프로세스 변수를 그룹화 변수의 각 레벨 조합에서 분석하려는 경우 사용됩니다. 결과는 단일 보고서에 표시됩니다. 따라서 그룹화를 사용하면 채널을 여러 하위 채널로 나눌 수 있습니다. 예를 들어, 하나의 데이터 스트림에 여러 도구가 연결된 데이터 세트가 있는 경우 그룹화를 사용하여 해당 데이터 세트를 잘라낼 수 있습니다. (그룹화) 기준은 레벨별로 별도의 분석을 정의하는 열에 대한 것입니다. 지정된 열의 각 레벨에 대해 해당 행은 지정한 다른 변수를 사용하여 분석됩니다. 결과는 별도의 표와 보고서에 표시됩니다. 기준 변수가 두 개 이상 할당된 경우 기준 변수 레벨의 각 가능한 조합에 대해 별도의 분석이 생성됩니다.
질문: 안정지수는 어떻게 계산할 수 있나요?
A: 공식은 여기에서 확인할 수 있습니다.
질문: Within Sigma와 Overall Sigma의 차이점을 어떻게 설명하시나요?
A: Within은 Cpk를 계산하는 데 사용되고, Overall은 Ppk를 계산하는 데 사용됩니다. Within은 단기 변동을 살펴보고 하위 그룹 크기를 기반으로 하며, Overall은 시간 경과에 따른 변동을 살펴봅니다. 자세한 내용은 을 참조하십시오 .
질문: 특정 시점에 사양 제한이 변경되었다는 것을 어떻게 표시할 수 있나요? 각 시점에 적용된 제한을 기준으로 시간 경과에 따른 성능을 평가할 수 있나요?
A: 단계 열을 추가하고 각 단계에 다른 사양 한도를 연결할 수 있습니다.
질문: 프로세스 스크리닝은 각 프로세스 품질 특성이 정규 분포를 따른다고 가정하는 것 같습니다. 예를 들어, 117개 프로세스 중 일부가 비정규 분포를 보이는 경우, 117개 프로세스를 모두 스크리닝하고 열 속성에 분포를 할당해야 합니다. 맞나요?
A: 네. 표준화된 속성을 사용하면 빠르게 처리할 수 있습니다.
수동 스크리닝이 필요 없는 또 다른 방법은 공정 능력 플랫폼을 사용하여 117가지 품질 특성 각각에 가장 적합한 분포를 기반으로 Ppk를 식별하고 계산하는 것입니다. 실행 대화 상자 아래의 최적 적합 옵션을 사용하여 각 열에 할당한 후 확인을 클릭하여 분석을 실행할 수 있습니다. 존슨 적합을 제외한 모든 경우에서 해당 플랫폼에서 사용 가능한 분포를 적합하기 위해 최대 우도법을 사용하며, 음의 로그 우도가 가장 높은 분포가 최적 적합으로 선택됩니다. 또 다른 옵션은 비모수적 방법을 사용하여 하나 이상의 특성에 대한 Ppk를 계산하는 것입니다. 자세한 내용은 여기에서 도움말 문서를 참조하십시오.
질문: 골 플롯의 색상은 무엇을 의미하나요?
A: Cpk와 관련이 있습니다. 물음표 아이콘(?)을 사용하여 값을 확인할 수 있습니다. 물음표 아이콘을 클릭하면 상황에 맞는 문서로 이동하여 질문에 대한 답변을 찾을 수 있습니다. 이 경우에는 다음과 같은 결과가 나왔습니다.
음영 수준을 선택하면 음영 영역이 나타납니다. 구성. 음영 처리된 영역은 관계에 따라 달라집니다. 피 그리고 Ppk와 함께 피 Ppk 아래 상자에 표시된 값을 나타냅니다.
– 빨간색 영역의 점은 Ppk < 쪽 .
– 노란색 영역의 포인트는 피 < Ppk < 2 p .
– 녹색 영역의 포인트는 2p입니다 . < Ppk.
JMP를 사용할 때 ?를 사용하여 답변을 얻는 방법을 알아보려면 이 영상을 시청하세요.
이 주제에 대한 이전 세션의 Q&A:
질문: 범위 차트란 무엇인가요?
A: 범위형 차트는 데이터의 연속 범위를 보여줍니다. 관리도 작성기 옵션에서 표준편차 차트로 변환할 수 있습니다.
질문: Cpk의 시그마 내 값은 어떻게 결정되나요?
A: Cpk는 규격 한계가 공정 중심에서 몇 표준 편차 떨어져 있는지를 나타내는 지표입니다. Cpk 지수는 공통 원인 변동만을 포착하려는 추정치를 기반으로 합니다. Cpk 지수는 부분군 내 또는 부분군 간 및 부분군 내 시그마 추정치를 사용하여 구성됩니다. 이를 통해 실제 공정 표준 편차를 반영하려고 합니다. 공정이 안정적이지 않은 경우, 시그마 추정치가 크게 달라질 수 있습니다. 자세한 내용은 관련 문서를 참조하십시오.
질문: 누락된 값 코드에 대한 조회 테이블 옵션이 있나요?
A: 열 속성에서 여러 개의 누락된 값 코드를 정의할 수 있습니다. "속성 표준화"를 사용하여 여러 열에 대해 이 작업을 수행할 수 있습니다. JSL을 사용하여 조회 테이블을 수동으로 생성할 수도 있습니다.
질문: 사양 제한 테이블에서 LSL, Target, USL의 이름이 동일해야 하나요? 예를 들어, "Lower", "Upper", "Target" 열 이름이 있는 사양 제한 테이블이 있다면 이 방법이 작동하지 않을까요?
A: Manoints 연령 제한 도구는 해당 이름을 예상합니다. 하지만 프로세스 스크리닝 플랫폼은 그렇지 않습니다.
질문: IR/MR 차트의 로트 ID를 읽을 수 있도록 하위 그룹 축을 수정/크기를 조정하여 마지막 50개 로트만 표시할 수 있나요?
A: 네. 축을 두 번 클릭하면 축 속성에 액세스할 수 있습니다. 또는 다른 차트처럼 축을 드래그할 수도 있습니다. 한 가지 방법은 첫 번째 그래프의 X축을 수정하고 '편집' > '축 설정 복사'를 선택한 다음, Ctrl 키를 누른 상태에서 '편집' > '축 설정 붙여넣기'를 사용하는 것입니다.
질문: 우리가 직접 테스트를 정의할 수 있나요?
A: 네, 사용자 지정 테스트 옵션이 있습니다. 관리도 작성기에서 일부 차트 유형의 경우 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하면 '테스트 사용자 지정' 기능을 사용할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 사용자 지정 테스트를 설계하고 여러 테스트를 한 번에 선택하거나 선택 취소할 수 있습니다. 옵션을 선택하면 테스트 설계를 위한 '테스트 사용자 지정' 창이 나타납니다. 테스트 설명을 선택하고 원하는 숫자(n)와 레이블을 입력합니다. 설정을 환경 설정에 저장하고 기본 설정으로 복원할 수 있습니다. 변수 및 속성 차트 유형에만 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 설명서를 참조하십시오.
프로세스 스크리닝에서 '테스트 선택'을 사용하면 알람 발생률 및 모든 알람 계산에 포함할 테스트를 선택할 수 있습니다. 여러 테스트를 선택하려면 Alt 키를 누르고 프로세스 스크리닝의 빨간색 삼각형을 클릭하여 모든 플랫폼 옵션 메뉴를 엽니다. 자세한 내용은 설명서를 참조하십시오.
Customize Tests - Control Chart Builderr테스트 사용자 정의 - 관리도 작성기테스트 사용자 정의 - 관리도 작성기
질문: Ppk와 Cpk 사용에 대해 어떻게 생각하시나요? 몇 버전 전 라벨링이 변경된 이후로 혼란이 있었습니다. JMP에서 Cpk로 표기되던 것이 이제 Ppk로 바뀌었습니다.
A: 네, 조금 복잡합니다. 여기 를 확인해 보세요. 차이점에 대한 자세한 내용은 다음과 같습니다.
질문: 각 단계마다 고유한 사양이 있는 단계별 차트의 사양을 가져오려면 어떻게 해야 합니까?
A: 현재는 프로세스당 하나의 사양 세트만 사용할 수 있습니다. 프로세스 스크리닝 플랫폼을 사용하여 이러한 접근 방식을 고려해 볼 수도 있습니다.
질문: 사양 한계를 적용하고 한계를 계산하지 않는 관리 차트를 생성하려면 어떻게 해야 합니까?
A: 관리 한계는 일반적으로 항상 계산됩니다. 규격 한계는 일반적으로 고객 요구 사항에 따라 설정됩니다. 열 속성을 사용하여 관리 한계를 설정할 수 있습니다.
질문: 열 속성 목록에 "감지 한계" 옵션이 있는 걸 봤는데, 저는 사용할 수 없습니다. 이유가 무엇인가요?
답변: JMP Pro 16에서 도입되었으므로 JMP Pro 버전 16 이상이 필요합니다.
질문: JMP를 사용하면 과거 데이터를 사용하여 사양 한계를 생성할 수 있나요?
답변: 네, 과거 데이터에 맞춰 분포를 조정할 수 있으며, 대화형 기능 플롯을 사용하여 사양 한도 변경에 따른 영향을 살펴볼 수도 있습니다.
Interactive Capability Plot대화형 기능 플롯대화형 기능 플롯
질문: 바로 옆에 있는 두 프로세스에 대한 관리도를 어떻게 그릴 수 있나요? 예를 들어, 2020년부터 현재까지 프로세스 A를 사용하고 있다가 2022년에 프로세스를 변경하여 지금은 프로세스 B로 변경했습니다. Xbar에서 변경 사항을 보여주기 위해 이 두 프로세스를 연속적으로 표시하고 싶습니다.
A: Phases와 Phase 열 값을 사용하면 됩니다. 다음은 샘플 데이터에서 Diameter.jmp를 사용하여 프로세스를 보여주는 하나 또는 여러 개의 차트를 만드는 예시입니다.
질문: 관리 한계와 사양 한계의 차이점은 무엇입니까?
A: 관리 한계는 공정의 변동성을 모니터링하여 변동이 예상되는지 확인하기 위한 것입니다. 규격 한계는 제품의 성능에 대한 것이며, 고객 또는 이해관계자가 정의하는 허용 한계입니다.
자원:
