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Analisi longitudinale attraverso passaggi di processo multipli, media e variabilità<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />

Tony Cooper , PhD, Analytical Consultant, SAS

Le parti "grezze" potrebbero essere inserite casualmente in una fase sperimentale di processo successiva. Come controlli per il valore iniziale? Come si determina se la fase del processo sperimentale sembra migliore della versione originale? Cosa succede se ci sono molte fasi successive? Cosa succede se le fasi influenzano la variabilità, così come la media? L'analisi della trama divisa è l'opzione migliore? Cosa succede se le parti non possono essere randomizzate, ma devono essere inserite immediatamente nella fase successiva? I professionisti industriali hanno familiarità con la causa speciale / modello di causa comune dell'istruzione causale introdotta da Shewhart e resa popolare da Deming. Potrebbero non essere a conoscenza delle classi longitudinali progettuali di studi sui processi. Questa presentazione discute l'applicazione della causa speciale / causa comune a disegni di misure ripetute longitudinali. Viene introdotto uno strumento immensamente grafico che aderisce ai principi di Shewhart e, come bonus, valuta la simmetria composta. Un esempio di dati raccolti su parti dopo ogni fase del processo verrà utilizzato per dimostrare l'uso sinergico di carte di controllo, ANOMV e modelli misti.

Progettazione di esperimenti