私の中で前のブログ投稿で、私は新しいProcess Capabilityプラットフォームを発表しました。 JMP そしてその発展を導いたいくつかのアイデアを共有した。プロセス能力分析は、安定したプロセスがその仕様と比較してどの程度うまく機能しているかを評価するために多くの業界で使用されています。それは質の高い実務家が彼らのプロセスの現状を理解するのを助けます、それで彼らは調整をして、そしてプロセス変動を減らすことができます、それによって質と一貫性を改善します。この記事では、Process Capabilityの新機能の例をいくつか紹介します。
夏が近づいているので、私はそれがタイガーポーアイスクリーム会社と呼ばれる架空のアイスクリーム製造業者のための例を見るのにふさわしいと思うと思いました。タイガーポーアイスクリームは様々な冷凍デザートを作ります。同社はまた、FDAの要件を満たしながら、すべての冷凍デザートの素晴らしい味とクリーミーさを保証する多くの仕様を持っています。Tiger Tracksアイスクリーム、低脂肪チョコレートアイスクリーム、Vanilla Frozen Yogurtの3種類の冷凍デザートの乳脂肪率規格を満たすためのTiger Pawの製造能力を調べます。以下は、これらの製品のパーセント乳脂肪の仕様です。
タイガートラックアイスクリーム： 目標= 15％、スペック下限= 14.5％、スペック上限= 15.5％
低脂肪チョコレートアイスクリーム： 目標= 4％、スペック下限= 3.5％、スペック上限= 4.5％
バニラフローズンヨーグルト： 目標= 7％、スペック下限= 6.5％、スペック上限= 7.5％
この工程能力試験では、各冷凍デザートの５つのサンプルが、８時間にわたって毎時の初めに３つの製品混合機のそれぞれから無作為に選択された。図1は、新しいProcess Capabilityプラットフォーム用の起動ダイアログを設定する方法を示しています。列を割り当てましたタイガートラック％脂肪 、低脂肪チョコレート％脂肪 、そしてバニラフローズンヨーグルト％脂肪プロセスとして、その後割り当て機械そして時これらの各プロセスのサブグループ列として。（注：ダイアログを介して仕様制限を入力する必要がないように、仕様制限をデータテーブルの列プロパティとして保存しました。）
図1：プロセス能力起動ダイアログ
図2は、プラットフォーム起動後の初期プロセス能力レポートを示しています。 （ゴールプロットポイントラベルは開いたままになっています。目標プロットと機能ボックスプロットを使用すると、プロセスが仕様をどの程度満たしているかをすばやく視覚化することができます。
Capability Boxプロットを調べると、Tiger Tracksのアイスクリームサンプルのいくつかは、スペックリミットラインの外側にある点があるため、乳脂肪パーセントの仕様を満たしていないことがすぐにわかります。その箱ひげ図もやや広く、仕様限界に関してデータの比較的高い変動を示しています。次に、低脂肪チョコレートアイスクリームの箱ひげ図は中心から外れており、データの大部分はターゲットラインより上にあります。バニラフローズンヨーグルトの箱ひげ図は健康に見えます。これらのプロセスをもっと詳しく調べたいので、メニューから "Individual Detail Reports"をオンにします。
図2：プロセス能力初期報告
図3は、タイガートラックアイスクリームの乳脂肪分率の個別詳細レポートです。ヒストグラムは、データがほぼ正常であることを示しています。繰り返しになりますが、一部のデータは仕様の制限を超えています。全体（長期）シグマ推定を使用する正規密度曲線は、範囲内（短期）シグマ推定を使用する曲線とは異なるように見えます。これは、プロセスが不安定になる可能性があり、能力指数の解釈に疑問がある可能性があることを示しています。プロセスが安定している場合、Tiger Pawは、Sigma内推定値を使用する青い曲線により近い動作を実現できる可能性があります。
図3：トラの追跡アイスクリームの個々の詳細レポート
Tiger Tracksのアイスクリームプロセスが乳脂肪分の割合で不安定になっている原因を突き止めるための最初のステップとして、メインメニューから[スペック外の値を選択]および[スペック外の色を選択]を選択します。図4は、仕様外の値の一部が選択され、色分けされたデータテーブルの一部を示しています。スペックの下限を下回る値は赤でシェーディングされ、スペックの上限を上回る値は青でシェーディングされます。これらの異常値とデータを調べてみると、マシン2と3で起こりうる問題が疑われます。
図4：選択され色付けされた規格外の値
図5に示すように、Control Chart BuilderのXBarチャートでさらに調査すると、このプロセスに関するいくつかの問題を特定するのに役立ちます。マシン2は、少なすぎる乳脂肪をブレンドしているように見え、マシン3は、多すぎる乳脂肪をブレンドしているように見えます。
図5：管理図ビルダーを使用した、Tiger Tracks％FatのXバーチャート
次に、図6に示す低脂肪チョコレートアイスクリームの個別詳細レポートを調べます。ヒストグラムは、データがほぼ正常であることを示しています。密度曲線は互いに重なり合い、安定したプロセスを示しています。また、Process SummaryレポートのOverall Sigma推定値とWithin Sigma推定値はそれほど変わらないことがわかります。すべてのデータは仕様の範囲内ですが、分布はターゲットの右側にシフトしていることがわかります。これは消費者が彼らが思うよりもう少し多くのパーセント脂肪を得ていることを意味します、そして、タイガーポーはその乳脂肪のいくらかを無駄にしています。このプロセスを目標に戻すことで、消費者のウエストラインとTiger Pawの収益が改善されます。１．４３１のＣｐｋ値および１．４２９のＰｐｋ値は、このプロセスが目標外であるにもかかわらず依然としてかなり可能であることを示す。
図6：低脂肪チョコレートアイスクリームの個別詳細レポート
最後に、図7は、Tiger PawのVanilla Frozen YogurtのIndividual Detail Reportを示しています。繰り返しますが、ヒストグラムはデータがほぼ正常であることを示し、重ね合わされた密度曲線はプロセスが安定していることを示しています。データはターゲットを中心にしており、仕様の範囲内です。1.333のCpk値と1.324のPpk値は、このプロセスが実行可能であることを示しています。
図7：バニラフローズンヨーグルトの個別レポート
Tiger Paw Ice Cream Companyは、正しい割合の乳脂肪をブレンドするためのTiger Tracksアイスクリームプロセスの安定性の問題に取り組む必要がありますが、低脂肪チョコレートアイスクリームとバニラフローズンヨーグルトプロセスは乳脂肪をブレンドすることができるようです。低脂肪チョコレートアイスクリームプロセスは可能ですが、低脂肪アイスクリームのコスト削減と脂肪含有量の削減を目的として、目標とする値を中心に乳脂肪混合率のパーセントを求めることを検討している可能性があります。
ローラランカスター書きました：
こんにちは、
御返答いただき有難うございます。Xbar＆Sチャートで "Hour in Machine"ネスト軸を取得するために、Control Chart Builderを使用しました。ネストした軸を取得する手順は次のとおりです。データを開いてControl Chart Builderを起動したら、[時間]を水平軸に沿って[サブグループ]ドロップゾーンにドラッグします。次に、「マシン」をサブグループドロップゾーンの下部（横軸に「時間」というテキストが表示されている場所の下）にドラッグします。軸がネストされると、テキストは「機械の時」に変わります。
これが役に立つことを願っています。
ディープティ書きました：
この例を投稿してくれてありがとう。JMPでXbar＆S管理図をどのように作成したのですか。上のグラフでどのようにして時間ごとに機械を入手しましたか。
返信いただきありがとうございます。
ローラランカスター書きました：
この例のために完全に発明されたアイスクリーム製造データをサンプルデータのJMPユーザーコミュニティファイル交換に追加しました。
アイスクリームの製造
モハメド・アーメド書きました：
ありがとう、Lauraさん、上記の例のJMPデータ表を共有してください。
マルコムムーア書きました：
改善の機会と潜在的な原因を特定し、優先順位を付けるためのプロセス能力と管理図の組み合わせの良い例、Laura、ありがとう。
