Usuario JMP Archana Pawse, PhD , es un cinturón negro de Six Sigma que ha trabajado para Applied Magnetics, Superconductor Technologies y JDS Uniphase como ingeniero de producto / proceso / confiabilidad.
Lo que sigue es la descripción de la Dra. Pawse de cómo usa JMP en su línea de trabajo, que quería compartir con otros. Siéntase libre de dejar una pregunta o comentario para que ella responda o contacte con ella directamente a través de correo electrónico.
Cómo uso JMP para el análisis de la causa raíz
En un entorno de fabricación, es muy importante encontrar rápidamente la causa raíz de las fallas. La demora en identificar la causa raíz puede resultar en dinero y recursos desperdiciados. JMP es útil para la investigación de la causa raíz porque puede explorar y graficar fácilmente los datos de varias maneras. He encontrado tres características / técnicas de JMP (selección de celdas, diagramas de partición y gráficos de variabilidad) que son útiles en esta investigación.
Para demostrar estas técnicas, he generado algunos datos hipotéticos. En este ejemplo, Y1, Y2 e Y3 son parámetros de rendimiento para un producto que se realiza utilizando tres procesos P1, P2 y P3.
P1-Machine, P1-X1 y P1-X2 son los parámetros para el proceso P1. P2-Machine, P2-X1, P2-X2 son los parámetros para el proceso P2. P3-Machine, P3-X1 son los parámetros para el proceso P3. El parámetro Y3 tiene 15 fallos (valor <= 0.7).
1. Seleccionando celdas
En JMP, una vez que haya graficado todos los parámetros relevantes, puede seleccionar puntos de datos fallidos en un gráfico o celdas en la tabla, y se resaltan en todos los gráficos en la sesión. Esta opción no está disponible en algún otro software. Al resaltar las fallas, puede ver inmediatamente si hay alguna correlación entre varios parámetros o si los valores atípicos en un gráfico también son valores atípicos en otros gráficos.
En este ejemplo, he graficado las distribuciones de los parámetros Y1, Y2 e Y3, y he seleccionado todas las fallas para el parámetro Y3. Estas fallas también se resaltan en las distribuciones de Y1 e Y2, que muestran que las fallas también son valores atípicos para el parámetro Y1. Este tipo de información puede dar más información sobre la causa de las fallas.
2. Parcelas de particion
Si el rendimiento final de su producto depende de varios parámetros del proceso y sus interacciones, entonces es muy lento revisar todos los parámetros del proceso para encontrar la causa de una falla del producto. El análisis de partición puede reducir esta lista a unos pocos parámetros, por lo que puede investigar estos pocos parámetros en detalle. En algunos casos, el análisis de partición puede incluso identificar la causa raíz.
En este ejemplo, el parámetro Y3 es la variable de respuesta, y todos los parámetros del proceso se ingresan en el campo del factor X. La mejor opción de división en el análisis de partición muestra que el producto falla (tiene un valor Y3 bajo) cuando se procesa en la máquina B en el proceso P2 y la máquina 3 en el proceso P1.
3. Gráficos de variabilidad
Los gráficos de variabilidad son útiles para visualizar fallas. Este gráfico es muy eficaz para mostrar las interacciones entre varios parámetros porque puede trazar Y frente a múltiples parámetros X. Además, al usar varios colores, símbolos, tamaños de símbolos, puede mostrar al menos cuatro parámetros en este gráfico.
En este ejemplo, es fácil ver en el gráfico que todo el producto defectuoso (Y3 <= 0.7) se realiza utilizando la máquina B en el paso P1 y la máquina 3 en el paso P2. Además, al codificar por colores los datos de las diferentes máquinas P3, puede ver que estas fallas no están relacionadas con la máquina utilizada en el paso P3. Se utilizan diferentes símbolos para las unidades pasadas y fallidas para facilitar la identificación.
Las técnicas / características descritas aquí no se limitan solo a la investigación de la causa raíz. También pueden usarse para otras aplicaciones de fabricación como optimizaciones de procesos, así como en aplicaciones de marketing para identificar un mercado objetivo o oportunidades de venta cruzada.
