最近のブログ投稿で、管理限界と規格限界、その由来と内容。 この投稿では、について詳しく説明します仕様限界。 プロセス能力を使用します。 JMP能力分析を生成します。 次に、この分析を使用してプロセスに関する意思決定を行います。 について詳しく読むことができますプロセス能力私の同僚の投稿でローラ・ランカスター。
例
以前の投稿で管理図ビルダーを使用して管理限界を生成する、安定性が必要であることが分かりましたいつもチェックされる前能力分析の実行まで。 印刷工程を伴う事例をご紹介しました。 この例を見てみましょう。
印刷プロセスの変動により、傾き、太さ、長さの問題など、線に歪みが生じる可能性があります。 この目的のために、線の長さを考慮します。 印刷された長さが 16 cm +/- 0.2 cm であれば、線は良好であるとみなされます。 これ以上長くなると、文章がページからはみ出してしまう可能性があります。 これより短いと、ページ上に多くの無駄なスペースができてしまいます。 印刷を行うたびに、最初と最後の本が測定対象となります。 行の長さは、各本の中央の指定されたページで測定されます。
分析
管理図に関する前回のブログ投稿で、プロセスが次のとおりであると判断しました。安定した。 プロセスが安定していることがわかったので、プロセスが安定しているかどうかを判断できます。有能。 プロセスの能力は、プロセスが仕様内の製品をどの程度うまく生産するかによって定義されます。 この例では、印刷された長さが 16 cm +/- 0.2 cm であれば、線は良好であるとみなされます。 管理図を作成する前にこのことを知っていて定義していましたが、この情報は管理図分析には使用されませんでした。 この情報は仕様限界を定義します。 これらの値は計算値ではありません。 ページのサイズを考慮すると、適切な行は上記の長さであることがわかります。
同じデータを使用して能力分析を実行できます。 分析を生成するには、「分析」->「品質とプロセス」->「プロセス能力」に移動します。 Y、プロセスとして長さを選択します。 「列の役割」セクションで、「長さ」を選択します。 「プロセスのサブグループ化」の横にある三角形をクリックして、「プロセスのサブグループ化」セクションを開きます。 [列の選択] セクションで [実行] を選択し、[ネスト サブグループ ID 列] をクリックします。[サブグループ内変動統計] セクションで、[範囲の平均] を選択します。 管理図で範囲を使用したので、ここでも範囲を使用しましょう。
「OK」をクリックします。 仕様制限を定義できるダイアログが表示されます。 仕様限界を含むデータ テーブルを選択することも、仕様限界を直接入力することもできます。 直接入力していきます。 LSL に 15.98 (16-.02)、ターゲットに 16、USL に 16.02 (16+.02) を入力します。「OK」をクリックします。
ゴールプロット
最初に目標プロットが表示されます。
y 軸は、仕様に標準化された標準偏差です。 これはデータのばらつきを示しています。 点が赤い三角形のかなり上にあり、変動性が高いことがわかります。 x 軸は、仕様に標準化された平均シフトです。 点は三角形の頂点付近で発生するため、プロセスがターゲットに近い (ターゲットをわずかに下回っている) ことがわかります。 赤い三角形の下の領域は、分布が正規である場合、不適合率が 0.0027 以上であることを示します (これは Ppk =1 に相当します)。 私たちのプロセスの不適合率がはるかに高いことがわかります。 Ppk スライダーは、三角形がさまざまな不適合率を示すように調整できます。
箱ひげ図
能力箱ひげ図は、すべてのデータが規格限界を満たしているわけではないことを示しています。 この箱ひげ図は非常に幅が広く、緑色の標準仕様限界よりもはるかに広い幅に広がっています。 また、プロセスは目標値に近いものの、若干下回っていることにも気付きます。 これは、箱ひげ図内に表示される黒の実線が、標準化された目標値を示す緑の実線のわずかに左側にあるためです。
個別詳細レポート
このプロセスをより詳細に確認するには、「プロセス能力」の横にある赤い三角形から「個別の詳細レポート」を選択します。 ヒストグラムは、データが正常であることを示しています。 正規性について実際の適合度テストを実行したい場合は、Distribution プラットフォームを使用できます。
Within Sigma の青い密度曲線は、Overall Sigma の黒い点線の密度曲線にかなり近くなります。 これは、管理図ビルダーですでに示したように、プロセスが安定していることを示しています。 不適合レポートでは、外側の合計が 67.5 であることがわかります。したがって、測定値の 67.5% が仕様限界を満たしていません。
さらなる調査
このプロセスをさらに調査するには、「プロセス能力」の横にある赤い三角形をクリックし、「仕様値外」->「仕様値外の色」を選択します。
データ表を見ると、規格限界を満たしている観測値は半分未満であることがわかります。 仕様限界を超えた観測値の数は、仕様限界を下回った観測値の数とほぼ同じです。 この問題はさらに調査する必要があります。 おそらく、スペック制限がどのように決定されたのかを詳しく調べる必要があるでしょう。 おそらく、考慮されていない他の変数があるかもしれません。 プロセスの説明では、各実行の最初と最後のブックで測定が行われたことを思い出してください。 私たちの分析では、変数 Length と Run のみを使用しました。 考慮する必要がある変動の原因となる可能性があるブックについては考慮していません。
結論
印刷プロセスは安定していますが、能力がありません。 したがって、プロセスで何が行われるかを予測することはできますが、適切な長さ (15.98 ～ 16.02 cm) のラインを一貫して生成することはできません。このプロセスについてはさらなる調査が必要です。
参考文献
JMP ソフトウェア: 統計的プロセス制御コース ノート
数式はドキュメントで確認できます。シグマ計算 (短期および長期) の詳細は次のとおりです。
変動統計の統計詳細 (jmp.com)
こんにちは、トーニャさん
特定のデータテーブル、たとえば 1000 行のテーブルの場合、JMP はどのようにテーブルをサブグループ化し、長期および短期の統計、つまり Cpk と Ppk を計算しますか?
ハイマーク。 JMP の現在のバージョンでは、仕様外の値に割り当てられた色をカスタマイズすることはできません。 将来のバージョンでそのような機能を追加することが検討されています。
仕様外の値の色を変更して、より熱い値またはより正の値を赤、より冷たくより負の値を青に変更することはできますか? 現時点ではその逆であり、直感に反するようです。
