JMP 14의 3방향 차트에 대한 프로세스 스크리닝 및 프로세스 기능3방향 차트가 도입되었습니다. 컨트롤 차트 빌더 안에 JMP 10. 내 동료에서 이러한 유형의 차트에 대해 읽을 수 있습니다. 애니 장이 님의 블로그 게시물 "3방향 차트, Presummarize Control Chart의 진화." 우리는 다음과 같이 말할 수 있어 기쁩니다. JMP 14 , 당신은 또한 두 개의 다른 플랫폼에서 3 방향 차트를 얻을 수 있습니다. 3방향 차트는 이제 다음에서도 사용할 수 있습니다. 공정 스크리닝 그리고 공정 능력 .
예를 들어 제약 회사의 바이알 충전 프로세스를 고려하십시오. 슈퍼 클린룸에 바이알을 채우는 대형 복합 기계가 있습니다. 바이알을 채우기 위해 기계는 4개의 바늘 세트를 사용하여 4개의 바이알 블록을 채웁니다. 바이알이 채워지면 마개를 닫고 클린룸에서 다른 방으로 보냅니다. 두 번째 방에서는 하루 종일 일정한 간격으로 바이알의 충전 중량을 테스트합니다. 목표 충전 중량은 바이알당 6.1g입니다. 바이알 충전 중량이 5.8g 미만인 경우 바이알을 버려야 합니다. 회사의 Drug Z 10 용량 바이알에 대한 지난 주 생산 데이터가 있습니다. 샘플당 6개의 바이알로 하루에 12개의 샘플을 테스트했습니다. 변동성 차트를 사용하여 데이터를 빠르게 살펴보고 예상되는 다양한 변동 유형을 살펴보겠습니다.
변동성 차트
JMP 샘플 데이터와 함께 제공되는 Vial Fill Weights를 열고 가변성 차트 스크립트를 실행합니다.
dt=Open("$SAMPLE_DATA/Quality Control/Vial Fill Weights.jmp");
dt<<RUN script=""></RUN>
Variability chart for vial fill weights바이알 충전 중량에 대한 변동성 차트
내 변동에 주목하십시오. 모든 샘플은 동일한 충전 중량을 가진 바이알을 생성하지 않습니다. 샘플 12에 대한 범위 막대는 6개 바이알의 충전 중량에서 다양한 변화를 보여줍니다. 변화 사이에 주목하십시오. 모든 막대는 길이가 같지 않거나 같은 위치에 있지 않습니다. 샘플 41의 범위 막대는 샘플 56의 범위 막대보다 훨씬 높습니다. 데이터는 일별로 색상이 지정되었습니다. 일과 함께 나타나는 패턴에 주목하십시오. 측정값은 하루가 시작될 때 올라가는 경향이 있는 것처럼 보인다가 측정값이 다소 떨어지지만 하루가 끝날 때 범위가 훨씬 더 커지는 경향이 있습니다. 내포 설계를 감안할 때 샘플 내에서 뿐만 아니라 샘플 간에도 변동이 있을 것으로 예상합니다. 따라서 이 데이터를 분석하려면 3방향 차트가 필요합니다.
공정 스크리닝
Process Screening에서 3방향 차트를 생성하려면 다음 단계를 사용하십시오.
- 분석 -> 스크리닝 -> 프로세스 스크리닝을 선택하십시오.
- 열 선택 패널에서 채우기 무게를 선택하고 변수 처리를 클릭합니다.
- 열 선택 패널에서 샘플을 선택하고 하위 그룹을 클릭합니다.
- 관리도 유형에 대해 XBar MR 및 S를 선택합니다.
Process Screening Dialog공정 심사 대화 상자
Process Screening report공정 심사 보고서 결과는 4개의 시그마 추정치를 제공합니다.
- 시그마 내에서는 표본 내 변동 추정치입니다.
- 전체 시그마는 부분군에 의존하지 않는 전체 변동의 추정치입니다.
- 시그마 사이는 샘플 간의 변동 추정치입니다.
- 군내 및 군내 시그마는 표본 내 및 표본 간 조합된 변동의 추정치입니다.
이 예에서 시그마 내(0.05256)가 시그마 간(0.03332)보다 약간 높다는 것을 알 수 있습니다. 군내 시그마(0.06223)는 전체 시그마(0.06993)에 매우 가깝습니다.
안정성 비율 및 Cpk는 시그마 간 및 군내 추정치를 사용하여 계산됩니다.
공정 능력
Process Screening 플랫폼에서 프로세스를 선택하고 선택한 항목에 대한 Process Capability를 선택하여 Process Capability에서 3방향 차트를 생성할 수 있습니다. 대신 Process Capability 대화 상자를 사용하여 3원 분석을 생성하는 방법을 살펴보겠습니다.
- 분석 -> 품질 및 프로세스 -> 프로세스 기능을 선택하십시오.
- 열 선택 패널에서 채우기 두께를 선택하고 Y, 처리를 클릭합니다.
- 프로세스 하위 그룹화 패널을 엽니다.
- 열 선택 패널에서 샘플을 선택하고 선택한 열을 역할로 캐스팅 패널에서 가중치를 채우고 하위 그룹 ID 열을 클릭합니다.
- 군간 및 군내 공정 능력 계산을 클릭합니다.
Process Capability Dialog공정 능력 대화상자
프로세스 기능 옆에 있는 빨간색 삼각형에서 개별 세부 보고서를 선택합니다.
Process Capability Report공정 능력 보고서
프로세스 요약 섹션에서 프로세스 스크리닝 플랫폼에서 본 것과 동일한 4개의 시그마 추정치를 확인할 수 있습니다. 또한 전체 시그마를 기반으로 하는 공정 능력 통계뿐만 아니라 군간 시그마를 기반으로 하는 공정 능력 통계도 찾을 수 있습니다.
히스토그램에서 프로세스가 목표보다 약간 높다는 것을 알 수 있습니다. 모든 바이알 충전 중량은 지정된 사양 한계 내에 있습니다. 이 프로세스는 가능합니다.
3가지 플랫폼의 3방향 차트
으로 시작하는 버전 14 JMP의 3방향 차트는 Control Chart Builder, Process Screening 및 Process Capability의 세 가지 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. 즉, 사용자는 동일한 정보를 여러 가지 방법으로 분석할 수 있습니다. 즉, 필요에 가장 적합한 플랫폼을 선택할 수 있습니다.
JMP 14에서는 프로세스 스크리닝 및 프로세스 기능이라는 두 가지 추가 플랫폼에서 3방향 차트를 얻을 수 있습니다.
Re: JMP 14의 3방향 차트에 대한 프로세스 스크리닝 및 프로세스 기능예, 수식은 sigma^2_within이 아니라 sigma_within이어야 합니다.오타에 대해 사과드립니다.설명서의 수식은 올바른 것처럼 보이지만 평균의 개별, 평균 및 S 관리도의 이동 범위 누락된 것으로 보입니다.추가되는지 확인하겠습니다.
시그마 내 계산은 관리도에 사용되는 것과 동일합니다.이에 대한 참고자료는
미국 재료 시험 학회(1976). 데이터 표시 및 관리 차트 분석에 대한 ASTM 매뉴얼 . 필라델피아: ASTM.
Re: JMP 14의 3방향 차트에 대한 프로세스 스크리닝 및 프로세스 기능빠른 응답에 감사드립니다, Tonya. [처음 두 공식의 LHS에서 sigma-squared-within은 sigma-within이어야 합니다.]
*표준 편차*의 가중 평균화 유형을 사용하여 합동 표준 편차 추정치를 계산하는 것에 대해 들어본 적이 없습니다. 이는 항상 그룹 *분산*의 가중 평균의 제곱근을 기반으로 하며 가중 요소는 각 그룹의 정도입니다. 자유의.
나는 "Quality and Process Methods" 책을 확인했고 거기에 사용된 공식에 대한 인용을 찾지 못했습니다. 아무거나 알려줄 수 있니? 감사.
Re: JMP 14의 3방향 차트에 대한 프로세스 스크리닝 및 프로세스 기능이 공식은 모두 문서에 나와 있습니다.자세한 내용은 품질 및 프로세스 방법 책을 참조하십시오.
시그마 내 계산은 차트 유형에 따라 다릅니다. 평균의 개인, 평균 및 S 차트의 이동 범위의 경우 공식은 다음과 같습니다.
평균에 대한 개인, 평균 및 R 차트의 이동 범위에 대한 공식은 다음과 같습니다.
어디
에스 나 =i의 표본 표준편차 일 하급 집단
N=n이 해당하는 부분군의 수 나 >=2
씨 4 (N 나 )=n의 표준편차의 기대값 나 단위 표준 편차가 있는 독립 정규 분포 변수
아르 자형 나 = i의 범위 일 하급 집단
디 2 (N 나 )=n 범위의 예상 값 나 단위 표준 편차가 있는 독립 정규 분포 변수.
사이 및 내 시그마에 대한 공식은 다음과 같습니다.
여기서 H는 부분군 표본 크기의 조화 평균입니다.
Re: JMP 14의 3방향 차트에 대한 프로세스 스크리닝 및 프로세스 기능"시그마 내"가 샘플 내 평균 분산의 제곱근과 같다고 생각했습니까? [샘플의 N이 같으므로 산술 평균을 사용할 수 있습니다.] 그렇게 할 때 내 시그마에 대해 0.058277을 얻습니다.
또한 "에 대해 더 말할 수 있습니까? 시그마 사이?" 내 응용 통계 책이나 인터넷에서 그 용어를 찾을 수 없습니다. 게다가 어떻게 계산되나요?
감사! 
Re: JMP 14의 3방향 차트에 대한 프로세스 스크리닝 및 프로세스 기능3방향 차트가 유용하다는 것을 알게 되어 기쁩니다.
전체가 B/W보다 훨씬 크면 뭔가 체계적인 일이 있을 가능성이 있지만, 이것이 유일한 가능성이라고 말할 수 있을 만큼 충분히 연구하지 않았습니다.체계적인 변화가 있는 경우 데이터의 그래프(프로세스 차트)에서 쉽게 확인할 수 있습니다.
Re: JMP 14의 3방향 차트에 대한 프로세스 스크리닝 및 프로세스 기능JMP 내에서 이 기능이 확장되는 것을 보니 정말 기쁩니다.이것은 JMP의 옵션이 없거나 명확하지 않았기 때문에 Minitab에 더 자주 의존해야 했던 것입니다.
또한, 전체 vs 흑백 변형의 차이점이 궁금합니다.그에 대한 제 견해는 전체가 흑백보다 상당히 크면 드리프트 또는 단계 변경과 같이 본질적으로 체계적인 분산 형태가 있다는 것입니다.
