CPK - 2 dimensionesQueridos,
una pregunta "conceptual"...
Si tengo una característica identificada por dos factores y los límites de especificación están definidos por un área en lugar de un intervalo... ¿es posible calcular el CPK?
Vea el diagrama a continuación (inventado): puntos azules = la especificación, puntos naranjas = producción.
¿Es posible calcular un CPK?
Gracias de antemano por sus comentarios.
Análisis y modelado de datos básicosIngeniería de Calidad y ProcesosRe: CPK - 2 DimensionesHola @SimonItaly ,
¡Yo también he reflexionado sobre esta pregunta! No he encontrado nada fácilmente disponible, pero he trabajado en una posible solución por mi cuenta, aunque es solo un proyecto secundario divertido y nada formal. Lo que hice fue ajustar una distribución para los valores del eje Y y luego ajustar otra distribución para los valores del eje X. Después, simulé un millón de valores utilizando distribuciones aleatorias del mejor ajuste para Y y X. Después, calculé el porcentaje fuera de especificación de la simulación y lo alineé con una curva fuera de especificación/Ppk e informé el Ppk para el porcentaje fuera de especificación observado. La principal desventaja de este método es que si el cálculo fuera de especificación devuelve cero, se obtiene un error. Sin embargo, es posible que simplemente tenga que aumentar los valores simulados de un millón para obtener al menos un valor fuera de especificación.
No es un enfoque formal, pero es algo que me funcionó en mis situaciones. ¡Espero que al menos te inspire!
Steve
Re: CPK - 2 DimensionesDado que su pregunta es de naturaleza conceptual, le pregunto por qué querría calcular el Cpk. ¿Cómo piensa utilizarlo? Disculpe, admito que mi sesgo es que estas métricas no son muy útiles. Esto se debe a las siguientes razones:
1. Las estadísticas enumerativas utilizadas en el cálculo son estimaciones, y su precisión en la descripción de la población real suele ser cuestionable (p. ej., se utilizó una muestra de 30 muestras sin explicar cómo se obtuvo). Cuando se reportan los Cpk, se presentan como un solo número, aunque obviamente existe un intervalo de confianza en torno a ambos estadísticos utilizados en la métrica.
2. Cuando el Cpk no cumple con su objetivo, solo queda desagregar la métrica para determinar si se trata de un problema de media o de variación. ¿Por qué no simplemente rastrearlas ( media , desviación del objetivo y desviación estándar ) y minimizarlas?
3. A menudo se hace un mal uso de los Cpk para realizar comparaciones (por ejemplo, al comparar entre diferentes productos).
4. ¿Con qué frecuencia se establece la estabilidad antes de que se informen los Cpk?
5. Las especificaciones a menudo son inadecuadas.
ver:
Gunter, Berton (1989) “El uso y abuso de Cpk”, Progreso de calidad , enero de 1989
¿Puede proporcionarme un ejemplo real de la situación que describe, donde hay una especificación (requisito del cliente) sobre el "área"?
Si entiendo la situación que describes, ¿podrías primero comprender la relación entre los 2 factores y la variable de respuesta (área) y luego, quizás usando paralelogramos de tolerancia (ver Shainin), comprender las especificaciones apropiadas para cada factor y usar el Cpk tradicional para cada factor independientemente?
Re: CPK - 2 DimensionesMi opinión personal no se basa en el CPK, sino en una evaluación exhaustiva de dos indicadores.
Se sugiere considerar pesos bidimensionales y luego evaluarlos tras la reducción de dimensionalidad. O bien, utilizar el análisis de promedio ponderado más simple.
Re: CPK - 2 DimensionesHola Steve,
Gracias por tus comentarios, experiencias y sugerencias.
Esto podría ser útil para una evaluación inicial ("borrador").
Sería bueno tener alguna característica (también en JMP) para tener una simulación completa sobre este tema (ahora hablé en 2 dimensiones... pero podría ser necesario también para más de 2 dimensiones).
Gracias de nuevo... y esperamos que los desarrolladores de JMP piensen en estas necesidades.
¡Que tengas un buen comienzo de semana!
Atentamente,
Simone
Re: CPK - 2 DimensionesQuerido Staman,
Gracias por los comentarios y la buena aportación/sugerencia.
En mi caso específico, el objeto se caracteriza a partir de 2 variables (independientes).
Los valores de estas 2 características (al mismo tiempo) solo pueden estar dentro del área elíptica que dibujé antes.
En la medida, tomé algunas partes reales y grafiqué esta parte en el gráfico.
El objetivo es evaluar/estimar (similar al enfoque CPK) cuántas piezas puedo tener fuera de especificación (fuera del área elíptica).
Imaginé un concepto similar al CPK... pero en dos dimensiones.
No sé si mis pensamientos.
Gracias de nuevo.
Atentamente,
Simone
Re: CPK - 2 DimensionesQuerido Frank,
Gracias por sus comentarios (apreciados).
Mi situación es que las 2 variables son independientes... y me gustaría evaluar/estimar de "alguna manera" cuántas piezas podrían estar fuera del "área de especificación elíptica" con algunos datos recopilados de una línea de producción real.
Espero ser claro en mi explicación.
Gracias de nuevo...y que tengas un buen comienzo de semana.
Atentamente,
Simone
Re: CPK - 2 DimensionesSi desea tener esta función, cree un elemento de lista de deseos en la Lista de deseos de JMP
Re: CPK - 2 DimensionesHola @SimonItaly ,
Aquí hay un ejemplo del resultado que obtengo de un script que escribí que sigue la metodología mencionada anteriormente (usé el conjunto de datos de muestra de semiconductores y la columna A1 de la que hice una tabla de resumen extrayendo los valores mínimos y máximos de cada oblea):
Este tablero muestra los datos simulados (Sim) frente a los datos reales (R)
Si se predice Fuera de especificación = 0%, entonces se predice Ppk = 2
¡Sólo alimento para el pensamiento!
Steve
Re: CPK - 2 DimensionesHola Steve,
Gracias por compartir.
Muy interesante y fuente de buena información.
En mis experiencias pasadas... trabajé más de 20 años en el sector de semiconductores y su caso de estudio es muy claro.
Atentamente,
Simone
