Das mit JMP 18 erstellte Video wurde im Juni 2025 veröffentlicht.
Müssen Sie routinemäßige (normale) und anormale (besondere) Prozessabweichungen im Zeitverlauf identifizieren? Sind Sie damit beauftragt, die Leistung eines Prozesses im Vergleich zu seinen vorgegebenen Spezifikationsgrenzen oder nach einer Prozessänderung zu bewerten? Sind Sie für das Verständnis von Stabilitäts- und Fähigkeitskennzahlen für eine große Anzahl von Prozessen im Zeitverlauf verantwortlich?
In dieser Fallstudie nutzen wir Prozessinformationen, um zu sehen, wie man:
- Kontrollkarten anzeigen und erstellen, um Abweichungen zu finden.
- Spezifikationsgrenzen verwalten und Daten zuordnen.
- Prozesse überwachen, um mögliche Probleme, Kontrollverlustpunkte und eine visuelle Zusammenfassung von Prozessproblemen zu identifizieren.
- Vergleichen Sie die Variabilität in Prozessen im Zusammenhang mit Veränderungen (Phasen) im Prozess.
- Stellen Sie die relative Häufigkeit bzw. Schwere von Prozessproblemen grafisch dar, sowohl vor als auch nach einer Intervention.
Empfohlene Voraussetzungen:
- Kenntnisse der gängigen Terminologie der Prozesssteuerung.
- Kenntnisse in der Erstellung von Kontrollkarten und gängigen Analysemethoden zur Identifizierung von Prozessproblemen.
Hier sind zwei verwandte Aktivitäten zu diesem Thema:
Fragen, die von @ChristianStopp und @alisa_h_lowery im Live-Webinar beantwortet wurden:
F: Was ist der Unterschied zwischen Ppk und Cpk?
A: Der Cpk-Wert repräsentiert die kurzfristige (innerhalb von Untergruppen liegende) Variabilität, während der Ppk-Wert die langfristige (gesamte) Variabilität darstellt. Es gibt außerdem ein hervorragendes Modul zum Thema Qualität in den kostenlosen STIPS-Inhalten, die wir anbieten. Sie finden es hier:https://www.jmp.com/en/online-statistics-course .
F: Was tun Sie bei Ppk-Werten, wenn die vorliegenden Daten nicht normal, verzerrt oder eine normale 2-Mischung sind, also nahe am Normalwert liegen, aber noch nicht ganz normal sind?
A: Sie können nicht-normale Verteilungen innerhalb der Capability Platform oder mithilfe der Spalteneigenschaften für die Kennzahl festlegen.
F: Gibt es eine Möglichkeit, all diese einzelnen Prozessfähigkeiten zu einer Gesamtfähigkeit zu kombinieren, beispielsweise um zwei verschiedene Anlagen zu bewerten?
A: Sie können eine Variable „nach“ in der Prozessfähigkeitsanalyse verwenden. Wenn Sie Daten kombinieren, kann das Zieldiagramm dies ermöglichen. Das Fähigkeitsdiagramm zeigt Ihnen den Bereich an. Die Berichte können aufgrund der Anzahl der Variablen komplex wirken. Ihre Anfrage lässt sich möglicherweise durch ein multivariates SPC-Framework erfüllen, das derzeit hier nicht unterstützt wird. Die JMP-Entwicklung prüft dies jedoch. Andererseits kann der Vergleich einzelner Fähigkeiten zwischen verschiedenen Werken eine sinnvolle Strategie sein, um die Leistung zwischen ihnen zu vergleichen. Es gibt weitere praktische Strategien zur Messbereichskorrektur, für die Sie JMP verwenden können.
F: Kann man Ppk/Cpk auf Logistikdaten anwenden?
A: Ich könnte mir vorstellen, dass sie in diesem Sinne verwendet werden, um zu beurteilen, wie Ihr Prozess im Vergleich zu den gewünschten Benchmarks abschneidet.
F: Wie viele Punkte benötigt man, damit eine Kontrollkartenanalyse sinnvoll ist?
A: Generell gilt: Je mehr, desto besser. Kurzfristige Charts finden Sie in JMP, wenn Sie Produktgruppen untersuchen, deren Stabilität Sie analysieren möchten.
F: Wie hoch ist die Alarmrate bei der Prozessprüfung?
A: Die Alarmrate enthält Informationen zu den Untergruppen, die bei verschiedenen Tests, einschließlich aller acht Western Electric-Regeln, zu Alarmen führen. Die geschätzte Standardabweichung entspricht dem Wert innerhalb von Sigma. Standardmäßig werden in der Übersichtstabelle nur die Spalten „Alarmrate“, „Test 1“ und „Letzter Alarm“ angezeigt. Die Alarmrate berechnet sich aus der Anzahl der Untergruppen, die bei einem der unter „Test auswählen“ (Beliebiger Alarm) ausgewählten Tests zu einem Alarm geführt haben, dividiert durch die Anzahl der nicht fehlenden Untergruppen (Untergruppen).
F: Wenn Sie eine eindeutige Ursache für die Sonderursachenabweichung ermitteln können, ist der Rest des Prozesses stabil und unter Kontrolle?
A: In einem solchen Fall würden wir, sofern möglich, vorschlagen, weitere Daten zu erheben und diese phasenweise zu belegen. Es ist nicht optimal, Informationen zu verbergen oder auszuschließen.
