Sie erinnern sich vielleicht an meinen letzten Blog-Beitrag, Kontrollgrenzen und Spezifikationsgrenzen: Woher kommen sie und was sind sie?Nachdem wir nun den Unterschied zwischen Kontrollgrenzen und Spezifikationsgrenzen verstanden haben, konzentrieren wir uns auf Kontrollgrenzen und die Stabilität eines Prozesses.
Hier werde ich Control Chart Builder verwenden, um ein Kontrolldiagramm zu erstellen, beschreiben, wie die Kontrollgrenzen berechnet werden, und diskutieren, wie diese Grenzen verwendet werden können, um Entscheidungen über die Stabilität zu treffen.
Stabilität oder Leistungsfähigkeit? Welches sollte zuerst durchgeführt werden?
Nachdem nun die Unterschiede zwischen Kontrollgrenzen und Spezifikationsgrenzen klar sind, was sollten wir zuerst beurteilen? Fähigkeit oder Stabilität? Wenn Ihr Prozess instabil ist oder außer Kontrolle gerät, führt dies immer zu unvorhersehbaren Ergebnissen. Da die Ergebnisse unvorhersehbar sind, wird die Fähigkeitsanalyse höchstwahrscheinlich ungenau sein. Deshalb sollten Sie stets Stabilität prüfen Erste .
Beispiel
Betrachten wir einen Druckvorgang. Variationen können zu Verzerrungen der Linie führen, einschließlich Schräglauf-, Dicken- und Längenproblemen. Betrachten wir für dieses Beispiel die Länge der Linie. Die Linie gilt als gut, wenn sie eine gedruckte Länge von 16 cm +/- 0,2 cm hat. Noch länger und der Satz läuft möglicherweise über die Seite. Bei einer kürzeren Angabe würde viel Platz auf der Seite verschwendet. Für jede Auflage werden das erste und das letzte Buch zur Vermessung herangezogen. Die Zeilenlängen werden auf einer angegebenen Seite in der Mitte jedes Buches gemessen.
Ist dieser Prozess unter Kontrolle (stabil)? Erhalten wir eine gleichbleibende Druckqualität? Um diese Fragen zu beantworten, müssen wir ein Kontrolldiagramm erstellen.
Erstellen eines Kontrolldiagramms
In JMP , gehen Sie zu Analysieren->Qualität und Prozess->Kontrolldiagramm-Generator. Ziehen Sie „Länge“ in die Y-Drop-Zone. Ihnen wird ein individuelles und gleitendes Längendiagramm angezeigt. Dieses Diagramm wäre geeignet, wenn Ihre Daten keine natürliche Untergruppierung hätten. Unser Beispiel verfügt über eine natürliche Untergruppierung, nämlich Run. Ziehen Sie „Ausführen“ auf die x-Achse (Untergruppenrolle) und legen Sie es dort ab.
Sie haben jetzt ein XBar- und R-Längendiagramm.
Einzelheiten
Das XBar-Diagramm wird normalerweise als Standortdiagramm bezeichnet. Das R- oder Bereichsdiagramm wird normalerweise als Ausbreitungsdiagramm bezeichnet. Über jedes dieser Diagramme sind drei horizontale Linien gezogen. Dies sind die berechnete LCL (Lower Control Limit), Avg (Average) und UCL (Upper Control Limit).
Wie ich in meinem Blogbeitrag am erwähnt habe Spezifikationsgrenzen vs. Kontrollgrenzen Die Kontrollgrenzen werden im Allgemeinen wie folgt berechnet x-bar +/- 3 * Sigma-Hut Wo x-bar ist der Durchschnitt der Daten und Sigma-Hut ist die Schätzung der Standardabweichung für das Diagramm.Um die spezifischen Kontrollgrenzenformeln für Shewhart-Kontrollkarten, einschließlich XBar und R, anzuzeigen, lesen Sie bitte dies FAQ .
Ich wurde oft gefragt, warum Sigma nicht mit der Standardabweichung aus dem Menüpunkt „Verteilung“ übereinstimmt. Jeder Regelkartentyp verfügt über eine eigene Methode zur Berechnung des Sigmas. Die spezifischen Standardabweichungsformeln für Shewhart-Kontrollkarten finden Sie hier FAQ .
Was sagt uns die Kontrollkarte?
Im Idealfall möchten wir, dass alle unsere Punkte innerhalb der Kontrollgrenzen liegen, und wir möchten, dass die Punkte zufällig innerhalb dieser Grenzen platziert werden. Wenn wir uns das Diagramm ansehen, sehen wir, dass kein Punkt außerhalb der Kontrollgrenzen liegt und es scheint kein Muster für die Punkte zu geben. Es gibt eine Reihe von acht Tests für besondere Anlässe, die häufig zur Erkennung von Mustern verwendet werden. Diese werden oft als Nelson-Tests oder Western Electric-Tests bezeichnet. Fügen wir diese zu unserem Diagramm hinzu, damit wir sehen können, ob einer dieser Tests fehlschlägt.Klicken Sie mit der rechten Maustaste in das Standortdiagramm und wählen Sie Warnungen->Tests->Alle Tests. Es wurden keine Punkte markiert. Das bedeutet, dass unser Prozess unter Kontrolle oder stabil ist.
Nächste Schritte
Wenn wir festgestellt hätten, dass unser Prozess nicht unter Kontrolle ist, würden wir weitere Untersuchungen durchführen, um herauszufinden, wie wir unseren Prozess so ändern können, dass er unter Kontrolle ist. Da der Prozess in diesem Beispiel bereits kontrolliert oder stabil ist, können wir diesen Schritt überspringen und mit der Bestimmung fortfahren, ob der Prozess fähig ist oder nicht. Suchen Sie nach einem zukünftigen Blogbeitrag über die Leistungsfähigkeit dieses Beispiels.
@gable64 Um den LCL auf 0 zu setzen, klicken Sie mit der rechten Maustaste in das Diagramm und wählen Sie „Limits->Set Control Limits“.Geben Sie den LCL als 0 an und klicken Sie auf OK.
Gibt es eine Möglichkeit, die Kontrollgrenzen zu ändern? Ich arbeite mit zeitbasierten Daten und kann meine LCL nicht auf 0 ändern. In jeder Präsentation gibt es einen Kommentar zum Wechsel von LCL auf 0, um nicht rechtzeitig Wellen zu erzeugen.Ich kann diese Funktion anscheinend nicht finden.
Hallo @tonya_mauldin
Wenn ich für jeden einzelnen Schritt eine Kontrollgrenze einrichten möchte, sagen wir, mein Prozess hat insgesamt 8 Schritte und jeder Schritt 3 bis 8 benötigt eine andere Kontrollgrenze. Gibt es eine einfachere Möglichkeit zum Festlegen als die manuelle Eingabe?
Ich dachte, ich könnte die aktuellen LCL- und UCL-Werte manuell in den Spalteneigenschaften ändern, aber diese Methode scheint zeitaufwändig zu sein.
