CPK - 2 DimensioniCari,
una questione "concettuale"...
Se ho una caratteristica identificata da due fattori e i limiti di specifica sono definiti da un'area anziché da un intervallo... è possibile calcolare il CPK?
Vedere lo schema seguente (inventato): punti blu = specifiche, punti arancioni = produzione.
È possibile calcolare il CPK?
Grazie in anticipo per il feedback.
Analisi e modellazione dei dati di baseIngegneria della qualità e dei processiRe: CPK - 2 DimensioniCiao @SimonItalia ,
Ho riflettuto anch'io su questa domanda! Non ho trovato nulla di facilmente reperibile, ma ho lavorato a una possibile soluzione da solo, anche se è solo un divertente progetto parallelo e niente di formale. Quello che ho fatto è stato adattare una distribuzione per i valori dell'asse Y e poi adattare una distribuzione ai valori dell'asse x. Ho quindi simulato un milione di valori usando distribuzioni casuali del miglior adattamento per Y e X. Ho quindi calcolato la percentuale fuori specifica dalla simulazione e l'ho allineata con una curva fuori specifica/Ppk e ho riportato il Ppk per la percentuale fuori specifica osservata. Lo svantaggio principale di questo metodo è che se il calcolo fuori specifica restituisce zero, si ottiene un errore. Tuttavia, potresti dover aumentare i valori simulati da un milione per ottenere almeno un valore fuori specifica.
Non un approccio formale, ma qualcosa che ho scoperto funzionare per le mie situazioni. Spero che almeno stimoli qualche idea!
Steve
Re: CPK - 2 DimensioniPoiché la tua domanda è di natura "concettuale", ti chiederò perché vorresti calcolare il Cpk? Come intendi usarlo? Mi dispiace, ammetto che il mio pregiudizio è che tali metriche non siano molto utili. Questo per i seguenti motivi:
1. Le statistiche enumerative utilizzate nel calcolo sono stime e quanto bene descrivano la popolazione reale è spesso in discussione (ad esempio, è stato utilizzato un campione di 30 pezzi senza alcuna spiegazione su come è stato ottenuto il campione). Quando vengono riportati i Cpk, vengono riportati come un numero unico, anche se ovviamente c'è un intervallo di confidenza attorno a entrambe le statistiche utilizzate nella metrica.
2. Quando il Cpk non soddisfa il tuo obiettivo, ti resta da disaggregare la metrica per determinare se si tratta di un problema di media o di variazione. Perché non "tracciare" semplicemente questi ( media , deviazione dal target e deviazione standard , minimizzare)?
3. Spesso si fa un uso improprio dei Cpk a fini di confronto (ad esempio, per confrontare prodotti diversi)
4. Con quale frequenza viene stabilita la stabilità prima che vengano segnalati i valori Cpk?
5. Le specifiche sono spesso inappropriate.
Vedere:
Gunter, Berton (1989) “L’uso e l’abuso del Cpk”, Progresso della qualità , gennaio 1989
Puoi fornirci un esempio concreto della situazione che descrivi, in cui è presente una specifica (requisito del cliente) sull'"area"?
Se ho capito bene la situazione che descrivi, potresti prima capire la relazione tra i 2 fattori e la variabile di risposta (area), quindi, magari usando parallelogrammi di tolleranza (vedi Shainin), capire le specifiche appropriate per ciascun fattore e usare il Cpk tradizionale per ciascun fattore in modo indipendente?
Re: CPK - 2 DimensioniLa mia sensazione personale non è CPK. Ma piuttosto una valutazione completa di due indicatori.
Suggerisci di considerare pesi bidimensionali e poi valutare dopo la riduzione della dimensionalità. Oppure usa l'analisi della media ponderata più semplice.
Re: CPK - 2 DimensioniCiao Steve,
Grazie per il feedback, le tue esperienze e i suggerimenti.
Potrebbe essere utile per una valutazione iniziale ("bozza").
Potrebbe essere utile avere qualche funzionalità (anche in JMP) per avere una simulazione completa su questo argomento (ora ho parlato di 2 dimensioni... ma potrebbe essere necessaria anche per più di 2 dimensioni).
Grazie ancora... e speriamo che gli sviluppatori JMP prendano in considerazione queste esigenze.
Ti auguro un buon inizio di settimana.
Distinti saluti,
Simone
Re: CPK - 2 DimensioniCaro Staman,
Grazie per il feedback e il prezioso contributo/suggerimento.
Nel mio caso specifico, l'oggetto è caratterizzato da 2 variabili (indipendenti).
I valori di queste due caratteristiche (nello stesso momento) possono essere solo all'interno dell'area ellittica che ho disegnato prima.
Ho preso/misurato alcune parti reali e ho tracciato questa parte nel grafico.
L'obiettivo è valutare/stimare (similmente all'approccio CPK) quante parti posso avere fuori specifica (fuori dall'area ellittica).
Ho immaginato un concetto simile al CPK... ma in due dimensioni.
Non so se i miei pensieri.
Grazie ancora.
Distinti saluti,
Simone
Re: CPK - 2 DimensioniCaro Frank,
grazie per il feedback (apprezzato).
La mia situazione è che le 2 variabili sono indipendenti... e vorrei valutare/stimare in "qualche modo" quante parti potrebbero essere fuori dall'"area di specifica ellittica" con alcuni dati raccolti da una linea di produzione reale.
Spero di essere stato chiaro nella mia spiegazione.
Grazie ancora... e buon inizio settimana.
Distinti saluti,
Simone
Re: CPK - 2 DimensioniSe desideri avere questa funzionalità, crea un elemento della lista dei desideri nella Lista dei desideri JMP
Re: CPK - 2 DimensioniCiao @SimonItalia ,
Ecco un esempio dell'output che ottengo da uno script che ho scritto e che segue la metodologia menzionata sopra (ho utilizzato il set di dati Semiconductor Sample e la colonna A1 da cui ho ricavato una tabella riepilogativa estraendo i valori Min e Max di ciascun wafer):
questa dashboard mostra i dati simulati (Sim) rispetto ai dati reali (R)
Se previsto Fuori specifica = 0% allora previsto Ppk = 2
Solo spunto di riflessione!
Steve
Re: CPK - 2 DimensioniCiao Steve,
Grazie per la condivisione.
Molto interessante e fonte di utili informazioni.
Nella mia esperienza passata... ho lavorato più di 20 anni nel settore dei semiconduttori e il tuo caso di studio è molto chiaro.
Distinti saluti,
Simone
