JMP 18을 사용한 영상은 2025년 6월에 게시되었습니다.
시간 경과에 따른 일상적인(일반 원인) 및 비정상적인(특수 원인) 프로세스 변동을 파악해야 합니까? 프로세스가 주어진 사양 한계 대비 또는 변경 후 얼마나 잘 수행되는지 비교하는 업무를 맡고 있습니까? 시간 경과에 따라 다양한 프로세스의 안정성 및 성능 지표를 이해하는 책임을 맡고 있습니까?
이 사례 연구에서는 프로세스 정보를 사용하여 다음 사항을 확인하는 방법을 살펴봅니다.
- 변형을 찾으려면 관리 차트를 보고 구성하세요.
- 사양 한도를 관리하고 데이터에 첨부합니다.
- 잠재적인 문제, 통제 불가능한 지점을 파악하고 프로세스 문제를 시각적으로 요약하기 위해 프로세스를 스크린합니다.
- 프로세스의 변화(단계)와 관련된 프로세스의 변동성을 비교합니다.
- 개입 전후를 포함하여 프로세스 문제의 상대적 빈도나 심각도를 표시합니다.
제안된 전제 조건:
- 일반적인 공정 제어 용어에 익숙함.
- 프로세스 문제를 식별하는 데 사용되는 통제 차트 작성 및 일반적인 분석에 대한 배경 지식이 있습니다.
이 주제와 관련된 두 가지 활동은 다음과 같습니다.
@크리스찬스톱 과 @alisa_h_lowery 가 라이브 웨비나에서 답한 질문:
질문: Ppk와 Cpk의 차이점은 무엇인가요?
에이: Cpk는 단기(하위 집단 내) 변동성을 나타내는 반면, Ppk는 장기(전체) 변동성을 나타냅니다. 저희가 제공하는 무료 STIPS 콘텐츠에는 품질에 대한 유용한 모듈도 있는데, 여기에서 확인하실 수 있습니다:https://www.jmp.com/ko/온라인 통계 과정 .
큐: 가지고 있는 데이터가 정규적이지 않거나, 왜곡되었거나, 정규 2 혼합이거나, 정규에 가깝지만 실제로는 그렇지 않은 경우 Ppk에 대해 어떻게 합니까?
에이: 기능 플랫폼 내에서 또는 측정값의 열 속성을 사용하여 비정규 분포를 지정할 수 있습니다.
큐: 이 모든 개별 프로세스 역량을 하나의 전체로 결합하여 두 개의 서로 다른 공장을 평가할 수 있는 방법이 있을까요?
에이: 공정 능력에서 '기준' 변수를 사용할 수 있습니다. 결합하는 경우 목표 플롯을 사용할 수 있습니다. 능력 플롯을 사용하면 범위를 확인할 수 있습니다. 변수가 너무 많아 보고서가 복잡해 보일 수 있습니다. 요청하신 내용은 현재 여기에서 지원되지 않는 다변량 SPC 프레임워크를 통해 해결될 수 있지만, JMP 개발팀에서 검토 중입니다. 한편, 공장 간 개별 능력을 비교하는 것은 성과를 비교하는 데 합리적인 전략일 수 있으며, JMP를 사용할 수 있는 다른 실용적인 '게이지 오프셋' 전략도 있습니다.
큐: 물류 데이터에 Ppk/Cpk를 사용할 수 있나요?
에이: 원하는 벤치마크에 비해 프로세스가 어떻게 수행되는지 측정하는 방법으로 사용될 수 있다고 봅니다.
큐: 관리도 분석을 유용하게 활용하려면 몇 개의 포인트가 필요합니까?
에이: 일반적으로 많을수록 좋습니다. 안정성을 알아보고 싶은 제품 세트를 살펴보고 있다면 JMP에서 단기 차트를 찾을 수 있습니다.
큐: 프로세스 스크리닝에서 알람 비율이란 무엇입니까?
에이: 경보 발생률에는 Western Electric의 8가지 규칙을 포함하여 다양한 테스트에서 경보를 발생시킨 하위 그룹에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 표준 편차 추정치는 시그마 내 값입니다. 기본적으로 요약 표에는 경보 발생률, 테스트 1, 최신 경보 열만 표시됩니다. 경보 발생률 은 테스트 선택 옵션(모든 경보)에서 선택한 테스트에서 경보를 발생시킨 하위 그룹 수를 누락되지 않은 하위 그룹 수(하위 그룹)로 나눈 값입니다.
큐: 특수 원인 변동에 대한 할당 가능한 원인을 식별할 수 있는 경우, 나머지 프로세스는 안정적이고 통제 가능합니까?
에이: 그런 경우, 가능하다면 더 많은 데이터를 수집하고 단계별로 검증하는 것이 좋습니다. 정보를 숨기거나 제외하는 것은 최선이 아닙니다.
