こんにちは、 みんな。
私の 名前 は ケンプ。
来る から 台湾。
I 仕事 で プライム 材料 のために グローバル 続く 改善。
そして 他の 著者 は ウェイン また から 台湾。
彼はプライムマテリアルで働いています のために お客様 品質 エンジニア。
今日 私たちは 意思 現在 どうやって に 利用する SIPOC JMPプラットフォーム
に 戦闘 測定 システム エラー
あなたの 購入。
その プロジェクト は 測定 システムエラー 間 サプライヤー A そして サプライヤー B.
I 意思 行く を通して のために その 二
トピック。
のために その 導入 そして サプライヤーA 測定 システム。
そしてウェインは 私たちは 意思 行く を通して その 次 二 トピック。
のために その 紹介、
I 意思 行く を通して その 背景、SIPOC スコープ内外の分析、
MSA CTQ の相関関係。
サプライヤー A 測定 システム、
私たちは 意思 カバー その Excel Xbar-Rと JMP ANOVA 交差法。
ゲージR&R
P/TおよびP/TV比の基準
変動チャートとゲージR&R平均プロット、
ゲージR&Rの検証ミス。
サプライヤー B 測定 プロセス、
私たちは 意思 カバー EC図、
Y と X のコンティンジェンシー プラットフォームを適合します。
1回の単純t検定とサンプル検出力t検定、
ゲージR&R。
その ファイナル 結論 意思 なれ 見せる
SPC コントロール チャート のために ゲージR&R、 そして a まとめ の 分析。
残りは 持ち帰り学習 JMPから。
最初のトピック 私たちは 意思 行く を通して のために その 紹介。
このプロジェクトは の上 その 問題 声明。
私たちは 理解する その 揮発性有機化合物。
その 目的 の これ プロジェクト は
サプライヤー A とサプライヤー B の両方が同じ部品を測定しました。
サプライヤー B もっている 得た a 多くの 悪い 結果
予想外に よりも 結果 の その サプライヤーA
お客様 もっている リクエストされた に 探す 外 その ギャップ
サプライヤーAとBの測定システムを検証します。
それから 私たちは 行く 〜のために その 食べ物 に 理解する 私たちの CTQ。
彼らは は 3つのCTQ、 私たちは 探す 外。
C T 質問1
サプライヤーを標準化する B 測定値、
どれの 私たちは 必要 会う のために で その 特定の基準、
解決 必要 に なれ 少ない よりも 10 %.
C T 質問2 確認する サプライヤー A とサプライヤー B 間のギャップ。
それで 私たちは 必要 に 会う... その バイアスはゼロである必要があります。
CTQ3、サプライヤーBゲージR&R
どれの 私たちは 必要 に CTQ比率の基準を満たす 少ない よりも 30 %.
これ は その 食べ物 構造。
私たちは 始める と その お客様の声
そして 戻る その 出力 CTQ、 どれの 良い 探す 外。
A 戻る に その プロセス アイテム、
全て 彼らが縛られているプロセス その 測定 システム。
と これら 4つ シーケンス、 州 のために 較正 に 手術。
そして その ピンゲージの校正。
それから サンプル のために その ディフューザー、 穴 測定。
最後に、PQP Excel ファイルと同じ方法で仮説を議論します。
として あなた できる 見る、
これ は 全て について MSA。
の上 その 続く スライド、 私たちは 意思 行く の中へ 写真
の その 関係 について その 食べ物 そして その 利用規約 そして その 顧客の声。
がある 二 測定 出力 のために その サプライヤー A そして その サプライヤー B.
で 私たちの ゴール s 必要 に 測定 私たちの 測定 システム、
サプライヤーAとサプライヤーBは に なれ その 同じ。
の上 その 測定 プロセス 変化、 そこには は 二 部品。
1つ は その 正確さ、 他の 1つ、 その 位置。
のために その 正確さ、 は 期限 のために その バイアス
直線性。
そして 解決策 のために それ、
安定性 は ない で 私たちの 範囲。
のために これら 三つ は 示す のために 私たちの CTQ1 そして その CTQ2。
のために その CTQ3 あなたですか のために入力
精度 問題 のために 繰り返し性と再現性。
私たちは 意思 行く を通して その 2番 トピック、 サプライヤー A 測定 システム。
私たちの ゲージR& Rエラー、
私たちは 使用 その 続き データ、
交差した 方法
そして しない 形状
のために 二 最高。
何 は Xbar-R 方法？
そして さもないと、 ANOVA法?
Xbar-R メソッドは PQP Excel ファイル用です。
彼らは 持っている 二 不利な点、
その まず、 それ できた ない 検出する 部品- に- オペレーター 交流。
2番、
それ は 作った と その ゲージR&R、 と その 普通 分布。
それで あなた 意思 なれ インパクト による どれでも 外れ値。
また、 は ない 良い のために その サンプル データ は もっと よりも 五 データ ポイント。
で ANOVA法、
それ ない のみ できる 検出する 部品からオペレーターへ 交流、
しかし また 使用 標準 直接の逸脱 .
それで それ 必要ありません に なれ 考慮された のために その 普通 配布物。
私たちの 相互作用を投影する は 高い
だからw e しなければならない 必要 に なれ 使用 その 分散分析 方法 のために 私たちの ゲージR&R 分析。
初め、 私たちは 選んだ その 低い データ 資金 のために a 何だこれ ファイル。
彼らは 使用 その 10 データ ポイント
のために
その 勉強。
実は、 は ない 良い のために もっと よりも 五 データ ポイント、
Xバー 分析として、私は 言及された のために これ スライド。
ともかく、
私たちは まだ 使用 その 同じ データ の中へ JMP分散分析 として 良い .
最初のどこかのPQPはファイルがない
は のみ ただ 使い物にならない ファイルエラー。
Y または 教えて 私たち そこには は 二 比率 のために ゲージR&R、
テレビ/テレビ は 24 %,
は 測定された [聞き取れない 00:06:52]。
パートタイム は 9 %, どれの は かわいい 良い。
何 は その 違い 間 テレビ/テレビ およびP/T ?
W e すべき 知る そこには は 三つ バリエーション。
1つ、 装置 バリエーション、 どれの と呼ばれる 再現性。
別の は その オペレーター 変化、 それは と呼ばれる その 再現性。
その 最後 1つ は その 一部 バリエーション、
どれの 依存する の上 単純 セッション。
今、
P/ テレビ 意味 は
P は その プロセス
EVに等しい
プラスOFF。
そして、TV は EV と AV と PV の合計分散になります。
そこには 意思 なれ a リスク いつ ゲージ サンプル 範囲 非常に 影響による
テレビ/テレビ 比率 結果。
で パートタイム 定義、
P は 許容範囲 は 部品仕様R アンジュ。
いつ スペック は 良い 定義、 パートタイム 比率 は 私たちの 好ましい に MSA
のために ゲージR&Rの成功 基準。
のために その 2番 [聞き取れない 00:08:13]
私は ごめん。
のために その 2番 [聞き取れない 00:08:17] JMPは Xbar-Rなし エラー、
ANOVAのみ。
そこには は 二 モデル。
1つ は その 主効果 モデル、 そして 他の 1つ は 交差した モデル。
主要 効果モデル もっている いいえ 部品からオペレータまでのコンポーネント。
意思 なれ ほとんど 割り当てられた に 再現性とは 引き起こした による 機械 問題。
の上 その 他の 手、
交差した モデル 正しくできる 導き出す
その 部品からオペレーターへ 交流 成分、
どれの 意思 教えて 私たち そこには は その 問題 起こる の上 その ゲージR&R、
の上 その プロセス 問題。
私たちは 好む 選択する 交差した モデル それよりも 主効果モデルよりも。
の上 その ゲージR&R変動チャート、
グラフの左側
測定平均。
ここ 私たちは 必要 に 見られる は そこには 50 %,
の ポイント、 は 外 の その コントロールできるかもしれない。
それは示す その 場合 は 有能
検出する その [聞き取れない 00:09:32] .
私たちの 場合 は a 100 % 外 の その コントロール、 どれの は 良い。
で その 標準 偏差 チャート、
の上 その オペレーター B、 の上 その 部品A もっている 再現性 問題。
そこには は 25 % の その データ は の上 ゼロ ,
どれの 示す 測定 結果 は 達成不可能。
ゲージR&Rの平均プロット のために その 測定 オペレーター。
私たちは できる 見る のために オペレーター Cは
より高い よりも 演算子A そして B
の上 部品ごとの測定。
データは見ることができます は 上 そして 下、
それは大きいことを示す 違う 間 部品。
また、 その サンプル 範囲 は 1.2 等しい に 許容範囲の20% ,
どれの は あまりにも 小さい、
その結果、 パートタイム 比率。
その 最後 1つ は その 部品- に- オペレーター 相互作用。
の上 その 部品 7からA、
そこには は その 交差した ライン 間 部品オペレーター B
と その 演算子A そして C.
それは相互作用を示す 間 鑑定士 そして その 一部。
私たちは ついに 行く に その 最後 一部 の その ゲージR&R。
その タイプ1 そして タイプ2 エラー。
その 1つのエラーを入力してください
は しばしば拒否される アルファ リスク。
たぶん メーカー 側 部品 [聞き取れない 00:11:04] は 良い
しかし私たちは拒否します。
そうでなければ、
タイプ2エラー
は しばしば受け入れられる、 ベータ リスク、
どれの 手段 は お客様 側 一部 [聞き取れない 00:11:16] は 悪い。
しかし 私たちは 言った、
そして これ 側、
私たちは できる 見る 何もない。
私たちは できる 見る
そのアルファ は ゼロ そして その ベータ は 39 %.
もし あなた は まだ明らかではない ,
私たちは できる 見せる あなた その 例。
で メーカー 側、 生産する 300 部品。
そこには は 200 部品、 は 良い 部品
そして その 100 部品、 は 悪い 部品。
もし その ベータリスク は 39 %,
どれの 良い 届ける
39の悪い部分 お客様 サイト。
私たちは 結論する 39 % の 部品、
意思 なれ 配達された に その お客様、
どれの は ない 許容できる。
私たちは 必要 に 考慮する のために 仕様限界
のために その 調整する 私たちの オファー そして その ベータ リスク。
で その データ
ゲージR&R サンプル は 全て 良い、 100 %.
そして のみ ベータ
リスクが観察されています。
ここ は その ゲージR&R まとめ。
私たちは P/T比を推奨 その代わり の その テレビ/テレビ 比率。
私たちは 推薦する 使用 JMP 交差法
ゲージ R&R エラーを割り当てます。
P/Tでも最高です
私たちは まだ 持っている に 時計 その オペレータ対 部品 交流
その 誤分類
のために 私たちの 部品 品質 努力。
わかった、 I 終了した 私の 一部。
それで その 次 二 部品
意思 なれ 見せる による ウェイン。
ウェインは あなたの 振り向く。
こんにちは。
これ は ウェイン 話し中。
させて 自分 発見する その 最後 2セッション
のために その サプライヤー B 測定 プロセス。
これ は
C&E 図。
魚 骨、 に 識別する 潜在的 料金
横切って 標準
手順 そして その 標準
サプライヤーB
そして サプライヤー A.
後 最後 議論 と エンジニアリング、
私たちは 結論する 五 潜在的
正当な理由
に 標準化する そして 検証する
その 最初のアイテム は ピン
測定 順序。
サプライヤー B 適応された 大きいものから ピン に 小さい ピン による 標準 手順。
[聞き取れない 00:13:59] 両方 方法、
サプライヤー A 採用する 小さい に 大きい 多様性。
その 2番 アイテム は 事前チェック による 較正。
サプライヤー B
しなかった する その アクション
による 標準 手順 そして サプライヤーA した。
その 三番目
アクション は a ピンゲージの解像度。
サプライヤー B 使用済み その 大きい ピンゲージ インクリメント、
50 % で 解決、
その間 標準 そして サプライヤー A 取る 10 % で 解決。
その 4番目の項目 は かどうか に チェック その ピン
前に 入る その ディフューザー 穴 または ない。
その 最後 アイテム について その ピン ホルダー 重さ。
サプライヤー B 採用された行動、 よりも 標準 手順
そして サプライヤー A.
今 私たちは 意思
する 1つ による 1つ、
その 仮説 テストと
有効 データ と 高い スコア 不測の事態。
その 最初の仮説 私たちは 持っている に する は 確認する
もし 順序 1つ は 違う から 順序 二 または ない。
順序 1つ ピン 行く から 小さい サイズ に 大きい サイズ。
順序 二 は ただ の上 その 逆に、 逆行する ピン。
ここ は その 選考科目 結果 のために その 順序 1つ そして 順序 二。
さあ する カイ二乗検定 に 見る
違い 間 [聞き取れない 00:15:25] または ない .
分割表では、 結果 ショー p値 少ない よりも 5 %.
それで 私たちは 拒否された a ヌル 仮説、
どれの 手段 順序 1つ は それよりも 違う から 順序 二。
したがって 私たちは しなければならない 時計 外 これ 鍵 要素 の上 ピンゲージ 測定。
その 2番 仮説
は その 方法 あなたが する 事前チェック ピン サイズ による 較正 道具。
学ぶ 口径 前に その 測定。
ここ は その ディフューザー、 全体 サイズ データ。
その 予測 は それ 私たちは 間違い 90.6分の90 それなし 事前チェック。
そこには 意思 なれ 11ゾーン
なる いいえ- 行く。
ベース の上 分割表。
で カイ二乗検定、 拒否する ヌル 仮説。
これ 手段 較正 前に 測定 は 重要な、
重要。
その 3番目の仮説 テスト は に 比較する 全て その 測定 道具、
20 % 解決
と 新しい 二 または 10 % 解決 の上 その 測定 変化。
による 使用して
その 似ている コンセプト、
私たちは できる 知る なぜ 私たちは 使用済み その より高い 解決
の上 その 測定。
同じアイテム 4、 揺れ その ピン 前に 入る その 穴。
私たちは 使用 その 特定の 48 穴
と そして それなし 揺れ に 見る ゴー/ノーゴー効果。
結果はnullを示します 仮説 は 拒否されました。
それ 手段 揺れ ピン は 重要 測定について。
しかし、
5ピンバイスについて
全て これ 重さ...
カイ二乗p値 もっと よりも 5 %,
どれの 手段 私たちは できない 拒否する ヌル 仮説。
それ 教えて 私たちには いいえ 違い その 測定 間 その ユニット
そして 五 回 ユニット で 重さ。
なぜなら 私たちは 持っている 多様なデータ 全て の 五 鍵 測定 アイテム その上。
FMEA できる さらに遠く 推定RPN
前に そして 後 その 改善 の 私たちの 推薦する アクション。
ベース の上 重大度、 確率 そして 探知性。
のために [聞き取れない 00:17:55]
ピンゲージ 測定 順序、 重大度 は 高い なぜなら その 間違っている 行く。
過去 確率 は また 高い なぜなら ディス 位置 に 穴 中心、
W e 使用 その 順序 1つ なぜなら 高い 検出 活動。
後 私たちは 変化 に 順序 二、
その 確率 そして 検出力 意思 落とす に その 半分、 それで RPN 減少 に 54
そして または できる 見る
全て その スコア 下にある 100 ミーティング 私たちの 予報。
わかった、
さあ 動く の上 その CT 質問2 について バイアス 間 サプライヤー B そして サプライヤー A.
から その FMEA、 私たちは は 自信がある
の ディフューザーピンホール サイズ は その周り 90 に 90.6.
しかし、 サプライヤー A、FA 報告 ショー 全て その ピンホール ポイント 96.
私たちは 取る 分布 平均 テスト、
その p値 提案する その ギャップ 間 サプライヤー Bと サプライヤー A
実際の標準化 は 本当に 何か 違う。
したがって 私たちは 持っている 最後 とのコミュニケーション その サプライヤー A.
私たちは 結論する その 二 潜在的 原因。
1つ 潜在的 原因 かもしれない なれ いくつかの 穴 ポイント 93 いくつかの は 90.6.
で 現在の記号法
部品
真っ直ぐ に渡って 24 間違いです。
サンプル 1つ
ランダムに で 24 間違っている。
は それ 十分 に 探す 外 a 大きい サイズ？
それで 私たちは 確認する と その サンプル サイズ そして 力 テスト。
その 他の 可能 原因 できた なれ その 穴が拡大 その間 その 測定。
W e 検証済み による 繰り返し その ピンゲージ 測定。
よし、 見る その 結果 .
サンプルはこちら サイズ そして 力 テスト 結果。
正確には テスト 二項式、
力 は 等しい に 99.7、
それは もっと よりも 90 %.
で 普通 近似値、 力 は
97.6。
それは もっと よりも 90 % として 良い。
で 他の 言葉 のために 力、 もっと よりも 90 % 意思 ただ 必要とする 18 ポイント に 選考科目。
したがって、 現在 階層化された
ランダムサンプリングは優れた検出力です。
それ は a 脂肪 チャンス それ 私たちは できない キャッチ 96 で 直径
そして現在24連続で間違いを犯しています。
で 部品 する 持っている 大きい 穴 サイズ。
今、 ギャップの後 だった 見つかった
私たちは さらに遠く チェック もし 私たちの CTQ3 ゲージ R&R が適格かどうか。
F ロム 左 テーブル、 あなた できる 見る その 穴 直径 だった 増加した による 4 % のみ
比較すると に 許容範囲。
その 解決 は 少ない よりも 10 %.
我々はできる 仮定する 非破壊的 交差法 ,
に これを修飾する 測定 能力。
今、
ただし、
オペレーター- に- 部品 交流 アカウント のために 13.6%です。
パートタイム 比率 は まだ 18 %,
どれの だろう ゲージR&Rに会う 基準、30%未満
その後私たちは 行く 住所 もっと
について 交流 ここ に関して その テレビ/テレビ 比率。
シグマ そして 差異も は 高い そして できない
なれ...
定量化 なぜなら その 同じ穴 サイズ 選択
は ない 広い 十分。
レイヤー のために その 参照 のみ。
わかった、
のために 私たちの 結論
そして について その SPC コントロール チャート に モニター その ゲージR&R 安定性。
私たちは 使用 その レヴィ・ジェニング チャート
に 得る その プロセス 長期的 ゲージ R&R P/V 比計算のシグマ。
前段階 で サプライヤー B、
と 測定 解決 50 % ショー 大きい シグマ
そして より広い コントロール 制限 によると。
後、 で サプライヤー B、
と 測定 解決 10 %, ショー 小さい シグマ そして 狭い コントロール 制限。
それは 改善された 測定 精度
のために a 一般 原因。
ここ は その まとめ のために a CT 質問1
標準化された サプライヤー B 測定 と その 解決 少ない よりも 10 %.
ピンのみ ホルダー 重さ は ない 重要な
その 他の 4つ 測定 アイテム は 全て 重要な。
のために CTQ2 , サンプル サイズ は 良い
そして その 穴 拡大 問題 その間 測定 だった 見つかった。
のために その CTQ3 , サプライヤー B
提供する その 資格のある 測定 能力
ゲージR&R 少ない よりも 30 %.
どこ その 再現性 少ない よりも 10 %, そして
再 生産性 少ない よりも 20 %.
のために 取る 離れて 学ぶ、 私たちは 使用 その 最後 ジャンプ 道具。
のように C&E 図、 フィットY による X 不測の事態 テーブル、
サンプル 力 テスト、 分布 平均 テスト
ANOVA交差ゲージR&R に 標準化する 私たちの ピンゲージ 測定。
それは 全て について その ジャンプ 練習中。
感謝 あなた のために リスニング。
