Niveau: Mittelstufe
José Ramírez, Chefstatistiker, Amgen
Jon Weisz, JMP Senior Vice President, SAS
Shewhart-Diagramme stellen die Daten direkt dar und eignen sich gut zum Aufzeigen verschiedener Arten von Abweichungen von der statistischen Stabilität. Das Shewhart-Diagramm reagiert jedoch nicht so empfindlich auf kleine Änderungen des Prozessdurchschnitts. In solchen Situationen benötigen wir ein empfindlicheres Diagramm. Kumulative Summendiagramme (CUSUM) stellen die kumulierten Differenzen zwischen einer Prozessvariablen und einem Zielwert dar und reagieren daher besonders empfindlich auf kleine Abweichungen des Prozessmittelwerts vom Zielwert. In diesem Vortrag stellen wir die Konzepte hinter CUSUM-Diagrammen vor und zeigen Beispiele, wie einfach sich diese Diagramme mithilfe der neuen CUSUM-Kontrolldiagrammplattform in JMP 14 entwickeln lassen. Diese neue Plattform betont die Verwendung von Entscheidungsgrenzen anstelle der herkömmlichen V-Maske und erleichtert so die Entwicklung und Interpretation der Diagramme. Wir besprechen außerdem die Verwendung von kumulativen Score-Diagrammen (CuScore) zum Erkennen von Änderungen der Parameter eines bestimmten Modells.
