Przeprowadzka średnia działka w minitab


Wykresy I-MR Osoby - wykresy ruchomych zakresów Wykresy I-MR wyznaczają indywidualne obserwacje na jednym wykresie, któremu towarzyszy inny wykres zakresu indywidualnych obserwacji - zwykle z każdego kolejnego punktu danych. Ten wykres służy do wykreślania danych CIĄGŁA. Wykres Indywidualny (I) przedstawia każdy pomiar (czasami nazywany obserwacją) jako oddzielny punkt danych. Każdy punkt danych jest niezależny i nie ma racjonalnego podgrupowania, a wielkość podgrupy 1. Kilka innych wspólnych wykresów używanych w podgrupach gt1 to: Typowy wykres zakresu ruchomego (MR) używa wartości domyślnej 2, co oznacza każdy punkt danych wykreśla różnicę (zakres) między dwoma kolejnymi punktami danych, ponieważ pochodzą one z procesu w kolejności sekwencyjnej. Dlatego na wykresie MR będzie mniej niż jeden punkt danych niż wykres Indywidualny. Jednak wartość tę można dostosować w większości programów statystycznych. Wykresy I-MR powinny być pod kontrolą zgodnie z testami kontrolnymi, które wybierzesz. Istnieje wiele rodzajów testów, które mogą określać kontrolę, a punkty w granicach kontrolnych mogą również być poza kontrolą lub specjalną przyczyną. Przykład 1 Poniższe dane pomiarów zostały zaczerpnięte z całkowitej długości 30 różnych widżetów. W obliczeniach stosuje się krótkoterminowe oszacowanie ze stałą bez odchylenia, ponieważ najprawdopodobniej jest to próbkowanie reprezentujące krótkoterminowe wyniki procesu. Należy pamiętać, że istnieje szereg szacunków dla sigma (odchylenie standardowe), a każde użycie powinno być uzgodnione z klientem i uzasadnienie jego wyboru. Pierwszy punkt danych na wykresie RANGE, ponieważ zakres ruchu 2 został wybrany jako wartość bezwzględna (lub dodatnia różnica) 5,77 - 4,57 1,20. Jeden pomiar na część, bez racjonalnych podgrup. Części są mierzone w kolejności, w jakiej pochodzą z procesu. xa0 Istnieje jeden mniejszy punkt danych zakresu niż części zmierzone. xa0 Wykorzystanie MR-Bard2 do oszacowania sigma (szacunek krótkoterminowy dla odchylenia standardowego). Oba wykresy wskazują proces, który jest stabilny i kontrolowany. Byłoby to wystarczające dla części stabilności MSA. Gdyby to były nowe (AFTER) dane z poprawy procesu i ta wydajność jest lepsza i bardziej pożądana niż wydajność PRZED, wówczas te limity kontrolne mogłyby zostać ustawione jako nowe limity sterowania procesem. Jeśli były to poprzednie (PRZED) dane z procesu, a wszystkie warianty zostały wyjaśnione przez nieodłączną zmienność przyczyny, wówczas zmiana i podtrzymanie tej wydajności wymagać będzie zasadniczej zmiany (miejmy nadzieję, że poprawa). Celem zespołu jest wyeliminowanie lub wyjaśnienie wszystkich wyjątkowych przyczyn i wprowadzenie fundamentalnych, niespotykanych dotąd usprawnień, aby zminimalizować obecny poziom ogólnej wydajności przyczynowo-skutkowej, a także zmniejszyć dokładność i celność. Przykład drugi PRZED POZIOMEM I-MR Wykres Poniżej znajduje się przykład danych zebranych na końcu fazy IMPROVE z badania czasu przed i po wprowadzeniu udoskonaleń w procesie kontroli. Czasy oznaczono za każdym razem, reprezentując własną grupę (wielkość 1 podgrupy). Czas jest ciągłym typem danych, który byłby wykresem SPC, takim jak I-MR. Na wykresie widać, że średnia dla poszczególnych czasów pomiaru spadła do 9,79 minuty i. poprzez sprawdzenie niższego wykresu można zauważyć, że różnica między czasami również została zmniejszona. Aby statystycznie przeanalizować, czy średnia została zmieniona, można użyć testu 2 test-t lub testu pair-t (w zależności od danych i przy założeniu, że dane są normalnie dystrybuowane). Test hipotezy Korzystając z danych z powyższej tabeli, wykonano 2 próbny test t dla ryzyka alfa ustalonego na 0,05 w celu określenia, czy istnieje znacząca różnica w skuteczności średniej PRZED i PO. UWAGA: Mimo że pobrano 52 próbki zarówno przed, jak i po AFTER, pary nie zostały dopasowane z powodu różnych ocenianych części i badań destrukcyjnych. Gdyby ocena została przeprowadzona za pomocą tych samych części i części nieniszczących, można by posłużyć się sparowanym t testem. Xa0 Hipoteza zerowa Ho: Średnia PRZED Średnia w alternatywnej hipotezie H A. xa0 Średnia po PO. Oznacza PRZED Utworzenie jednostronnego testu. Hipoteza zerowa jest odrzucana. Istnieje kilka sposobów na zakończenie tego. Statystyka testowa 26,42 jest większa niż krytyczna wartość t przy 0,05, a dF 76, która wynosi 1,67 dla testu jednostronnego. dF Stopnie swobody wartość p jest mniejsza niż 0,05. Ze statystycznymi dowodami, że nastąpiło przesunięcie w średniej z 19,65 minut do 9,79 minuty. Wydajność AFTER również przeszła wszystkie testy SPC, więc nowe limity kontroli powinny być używane w przyszłości do monitorowania tego procesu. Jest to ważna część fazy KONTROLNEJ i Zrewidowanego FMEA. xa0 Zaktualizowany FMEA powinien udokumentować nowe limity kontrolne dla tego procesu, co ma na celu szybkie sprawdzenie, czy wydajność przyszłego procesu pozostaje pod kontrolą i jest utrzymywana. xa0 Korzystanie ze starego górne i dolne limity kontrolne w celu monitorowania udowodnionego ulepszonego procesu prawdopodobnie nie ujawnią zachowania wydajności, które cofa się lub zaczyna przywracać do starych wzorców. Celem nie jest umożliwienie tego, szybkie i wyraźne ujawnienie problemów, aby można było zająć się nimi i umożliwić ponowne wywołanie tego procesu. xa0 Test na redukcję zmian Aby statystycznie sprawdzić, czy zmiana uległa zmianie, zanim można było użyć testu F dla równych wariancji. Ponieważ w tym przykładzie zastosowano poziom ufności na poziomie 95, każda wartość p <0,05 byłaby statystycznie istotna i odrzuciłbyś hipotezę zerową i doszedłbyś do wniosku, że istnieje różnica. POMOC WIZUALNA . Inną wizualną wytyczną jest zbadanie przedziałów ufności pokazanych na niebiesko dla danych PRZED (1) i PO 2 (2). JEŚLI linie przedziałów pasmowych DO pokrywają się, nie ma statystycznej różnicy między zmianą przed i po. JEŚLI linie przedziałów pasmowych NIE pokrywają się, istnieje statystycznie znacząca różnica między zmianą przed i po. Im dalej linie się nie pokrywają, tym niższa będzie wartość p, a większa pewność co do tego, że masz znaczącą różnicę (wydaje się oczywista). Jeśli krawędź linii była blisko siebie (na przykład lewa krawędź górnej linii i prawa krawędź dolnej linii w naszym przykładzie), wówczas wartość p byłaby bliska zeru, a statystyka F być mniej więcej takie same jak wartość krytyczna. RECALL: Celem większości projektów Six Sigma jest poprawienie średniej do celu (dokładność dodania) i zmniejszenie zmienności (dokładność dodania). Test Levenesa może być użyty na nienormalnych zestawach danych do testowania Równych Wariancji. Z nowym procesem (AFTER) pod kontrolą można przystąpić do oceny ostatecznej zdolności procesu i wymyślić nowy wynik z-score lub użyć indeksu zdolności. Jednoskrzydłowa ANOVA Istnieje również zainteresowanie ustaleniem, czy istnieje znacząca różnica między czterema oceniającymi w badaniu AFTER. Może to pomóc zidentyfikować jednego lub więcej oceniających, którzy mogliby skorzystać z większej ilości szkoleń i zbadać, skąd pochodzi nowa odmiana (w ramach każdego operatora, jednego lub obu) przy użyciu jednokierunkowej ANOVA z alfa na 0,05, następujące wyniki AFTER wygenerowano dane. xa0 Przypomnienie, że było 52 odczyty, więc dF 51. Stwierdzono, że nie było różnicy statystycznej między operatorami. Jest kilka rzeczy, które potwierdzają wnioski. Wartość p znacznie powyżej 0,05 (innymi słowy, nie odrzucaj hipotezy zerowej) F-statystyka lt F-krytyczna wartość 2,81 Silnie zachodzące na siebie przedziały ufności. Jim i Dave mieli prawie dokładnie takie same wyniki. Różnica między Paulem i Davem jest największa, ale wciąż nieistotna statystycznie przy ryzyku alfa 0,05. wszystkie są dowodem na to, że nie ma żadnej różnicy między parami lub ich kombinacjami. Niska wartość F wynosząca 0,27 mówi, że zmienność wśród oceniających jest większa niż zmienność między nimi, a nie w obrębie regionu odrzucenia. Minitab Six Sigma. . . . Minitab (). . (SPC). (ANOVA). ARMA ARIMA. (ODBC). . Menadżer projektu . Minitab. Minitab: - - - - - - Microsoft Office Excel - -: Standard Division. - Rozproszone dane - - (Wykresy) BAR PIE. -. - SPC MSA - - - - - - - -. Oprogramowanie statystyczne MINITAB to idealny pakiet dla Six Sigma i innych projektów poprawy jakości. Od statystycznej kontroli procesu po projektowanie eksperymentów, oferuje metody potrzebne do wdrożenia każdej fazy projektu jakości, wraz z funkcjami takimi jak StatGuide i ReportPad, które pomagają zrozumieć i przekazać wyniki. Żaden pakiet nie jest bardziej dokładny, niezawodny ani łatwy w użyciu. Oprócz większej mocy statystycznej niż nasza poprzednia wersja, MINITAB 14 oferuje wiele nowych, ekscytujących funkcji, takich jak: Potężny nowy silnik graficzny, który dostarcza interesujących wyników, które oferują niesamowity wgląd w dane. Łatwa metoda tworzenia, edycji i aktualizowania wykresów. Zdolność aby dostosować menu i paski narzędzi, dzięki czemu można wygodnie uzyskać dostęp do najczęściej używanych metod. - Łatwość użytkowania: - Łatwe do opanowania intuicyjne projektowanie - Menu i narzędzia ustawione logicznie, pasujące podręczniki i materiały szkoleniowe - Project Manager organizuje analizy - ReportPadtrade do generowania raportów - Łatwe eksportowanie wyników do PowerPoint i Word - Czytelny, kompleksowy system pomocy - StatGuidetrade objaśnia dane wyjściowe - samouczki specyficzne dla narzędzi - słowniczek terminów statystycznych - metody i formuły stosowane w obliczeniach - inteligentne okno dialogowe Boxestrade zapamiętuje ostatnie ustawienia - setki przykładowych zestawów danych - dostępne w wielu językach - większa szybkość i większa wydajność - zarządzanie danymi i plikami: - Wszystkie pliki projektu obejmują całą analizę - arkusze podobne do arkusza kalkulacyjnego - nieograniczone arkusze robocze, z maksymalnie 4000 kolumnami i nieograniczoną ilością wierszy w każdym - Importexport: Excel, tekst, CSV, HTML itd. - Zapytanie o bazy danych z ODBC - Przypisywanie formuł do kolumn kolumn aktualizuje się po zmianie danych - Wiele UndoRedo - Formaty liczbowe, tekstowe i datetime - Manipulacja danymi: scalanie, podzbiór, sortowanie , transpozycja, kod itp. - Funkcje macierzy - Ochrona hasłem - Asystent: - Menu, które łatwo poprowadzi Cię przez analizę - Pomaga wybrać odpowiednie narzędzie przy użyciu interaktywnego drzewa decyzyjnego - Zawiera wskazówki zapewniające pomyślną analizę - Użycie uproszczonego interfejs, który jest łatwy do zrozumienia - Zapewnia interpretację wyników - Tworzy kompleksowe raporty do prezentacji wyników - Podstawowe statystyki: - Statystyki opisowe - Jednopróbkowy test Z - Jedno - i dwupróbkowe testy t, sparowany test t - Jeden i testy dwóch proporcji - jedno - i dwu-próbkowe testy Poissona - Test jedno i dwu wariancji - Korelacja i kowariancja - Test normalności - Test dobroci dopasowania dla Poissona - Grafika: - Najnowocześniejszy silnik graficzny - Pictorial galerie upraszczają tworzenie wykresów - interaktywnie edytuj atrybuty (osie, etykiety itp.) - odtwarzaj własne wykresy z nowymi danymi - łatwo umieszczaj wiele wykresów na jednej stronie - wyświetlaj dane dla różnych zmiennych lub grup w panelach - Informa narzędzia wyświetlania: etykiety narzędzi, krzyżyki, flagi roślin - Wykresy mogą być aktualizowane jako zmiany danych - Wbudowane wykresy dostępne za pomocą jednego kliknięcia - Wykresy rozrzutu, wykresy macierzy, wykresy boków, wykresy punktowe, histogramy, wykresy, wykresy serii czasowych itp. - Wykresy liniowe - Konturowe i obrotowe wykresy 3D - Wykresy prawdopodobieństwa i rozkładu prawdopodobieństwa - Liczne wykresy specjalnego przeznaczenia - OLE do edycji wykresów Minitab w innych aplikacjach - Mycie wykresów w celu poznania ciekawych miejsc - Eksport: TIF, JPEG, PNG, BMP, GIF, EMF - Analiza regresji: - Regresja liniowa - Regresja nieliniowa - Regresja ortogonalna - Regresja logiczna, porządkowa i nominalna - Częściowe najmniejsze kwadraty (PLS) - Stopniowe i najlepsze podzbiory - Wykresy rezydualne - Łatwe tworzenie zmiennych wskaźnikowych - Przedziały ufności i predykcji - Analiza wariancji: - ANOVA - ogólny model liniowy (GLM) - niezbilansowane projekty zagnieżdżone - MANOVA - w pełni zagnieżdżone projekty - analiza średnich - wielokrotne porównania - pozostałe, główne efekty i interakcje - Projekt eksperymentów: - Dwupoziomowe projekty czynnikowe - Projekty podzielonych poletek - Ogólne projekty czynnikowe - Projekty Plackett-Burman - Reagujące projekty powierzchni - Projekty mieszanek - Projekty D-optymalne i oparte na odległościach - Projekty Taguchi - Projekty określone przez użytkownika - Analiza zmienność w przypadku projektów czynnikowych - przewidywanie odpowiedzi - przebiegy bite - optymalizacja odpowiedzi - wykresy: pozostałe, efekty główne, interakcja, sześcian, kontur, powierzchnia, model szkieletowy - wykresy efektów: normalny, pół normalny, Pareto - statystyczna kontrola procesu: - wykres przebiegu - Wykres Pareto - diagram przyczynowo-skutkowy (fishbone) - Tabele kontrolne zmiennych: XBar, R, S, XBar-R, XBar-S, I, MR, I-MR, I-MR-RS, strefa, Z-MR - Tabele kontrolne atrybutów: P, NP, C, U, P, U - Wykresy kontrolne ważone według czasu: MA, EWMA, CUSUM - Tabele kontrolne o wielu zmiennych: T-kwadrat, uogólniona wariancja, MEWMA - Rzadkie karty kontrolne zdarzeń: G, T - Testy niestandardowe dla specjalnych przyczyn - Wykresy zmian historycznych w procesie - Indywidualna identyfikacja dystrybucji - Box-Cox transforma - Transformacja Johnsona - Zdolność procesu: normalna, nienormalna, atrybut, partia - Możliwość procesu dla wielu zmiennych - Zdolność Sixpacktrade - Wykres Multi-Vari - Wykres symetrii - Próbkowanie akceptacji i Krzywe OC - Interwały tolerancji - Analiza systemów pomiarowych: - Dane generator arkuszy zbiorczych - Gage RampR skrzyżowane: metody ANOVA i Xbar-R - Gage RampR zagnieżdżone - Gage RampR dla więcej niż dwóch zmiennych - Prawdopodobieństwa klasyfikacji - Wykres przebiegu pomiarowego - Liniowość i odchylenie na skali - Badanie 1 typu Gage (pojedyncza część) - Atrybut Gage Analiza metody analitycznej Ndash AIAG - Analiza zgodności atrybutu - Analiza niezawodności przeżycia: - Analiza rozkładu parametrycznego i nieparametrycznego - Miary dobroci dopasowania - Szacunki ML i najmniejszych kwadratów - Dokładne niepowodzenia, dane z prawej, lewej i przedziału cenzurowanego - Przyspieszone życie testowanie - Regresja z danymi dotyczącymi życia - Plany testowania niezawodności - Rozkłady parametrów progów - Analiza systemów naprawialnych - Analiza wielokrotnych fa Tryby ilure - Analiza probitów - Analiza Weibayesa - Testy hipotezy dotyczące parametrów rozkładu - Wykresy: rozkład, prawdopodobieństwo, zagrożenie, przeżycie - Analiza gwarancji - Analiza wieloczynnikowa: - Analiza głównych składników - Analiza czynnikowa - Analiza dyskryminacyjna - Analiza skupień - Analiza korespondencji - Analiza przedmiotu i Cronbachsquos alpha - Szeregi czasowe i prognozy: - Wykresy szeregów czasowych - Analiza trendów - Dekompozycja - Średnia ruchoma - Wygładzanie wykładnicze - Metoda Wintersrsquo - Funkcje autokorelacji, częściowej auto - i korelacji krzyżowej - ARIMA - Nonparametrics: - Test znaku - Test Wilcoxona - Test Manna-Whitneya - test Kruskala-Wallisa - Tabele: - Chi-kwadrat, dokładny Fisherrsquos i inne testy - Test zgodności chi-kwadrat - Tabelaryczne i krzyżowe - Moc i wielkość próbki: - Wielkość próbki do oszacowania - Jedna próbka Z - Jedna i dwie próbki t - Sparowane t - Jedna i dwie proporcje - Jedna i dwie próbki Częstotliwości Poissona - Jedna i dwie wariancje - Jednokierunkowa ANOVA - Dwupoziomowy współczynnik ial design - Plackett-Burman i ogólne pełne projekty czynnikowe - Krzywe mocy - Symulacja i rozkłady: - Generator liczb losowych - Gęstość, dystrybuanty i odwrotne funkcje rozkładu - Losowe próbkowanie - Makra i możliwość dostosowania: - Dostosowywane menu i paski narzędzi - Rozbudowane preferencje i profile użytkowników - Pasek narzędzi DMAIC - Kompleksowy język poleceń - Potężne możliwości makr - Automatyzacja z obsługą COM Więcej informacji (openclose) System operacyjny ndash 32-bitowe i 64-bitowe wersje XP, Vista lub Windows 7 RAM ndash 512 MB (minimum) 1 GB (zalecane) Procesor ndash Pentium 4 lub równoważny Miejsce na dysku twardym: Wielu użytkowników ndash 140 MB (minimalna) wolna przestrzeń dostępna Pojedynczy użytkownik ndash 160 MB (minimum) wolna przestrzeń dostępna Pakiet językowy ndash Dodatkowe 55 MB wolnego miejsca na pakiet językowy zainstalowana rozdzielczość ekranu ndash 1024 x 768 lub wyższa Adobereg Reader ndash wersja 5.0 lub wyższa wymagana do statystyk możliwości Meet MinitabProcess: Cpk vs. Ppk Back w Kiedyś pracowałem w dziale pomocy technicznej Minitab, klienci często mnie pytali, to jest dobre pytanie, zwłaszcza, że ​​wielu praktyków domyślnie używa Cpk, a jednocześnie całkowicie ignoruje Ppk. Itrsquos lubi popowy duet 3980s Wham. gdzie Cpk to George Michael, a Ppk to ten drugi facet. Poofy hairdos stylizowane na mus z pianką, naramiennikami i rozgrzanymi nogawkami, letrsquos zaczynają od zdefiniowania racjonalnych podgrup, a następnie badają różnicę między Cpk i Ppk. Racjonalne podgrupy Racjonalna podgrupa to grupa pomiarów wytworzonych w tym samym zestawie warunków. Podgrupy mają reprezentować migawkę twojego procesu. Dlatego też pomiary, które składają się na podgrupę, należy zaczerpnąć z podobnego punktu w czasie. Na przykład, jeśli pobierzesz 5 próbek co godzinę, rozmiar twojej podgrupy będzie wynosił 5. Formuły, definicje itp. Celem analizy zdolności jest zapewnienie, że proces jest w stanie spełnić specyfikacje klienta, a my wykorzystujemy statystyki zdolności, takie jak Cpk i Ppk, aby dokonać tej oceny. Jeśli spojrzymy na formuły dla Cpk i Ppk dla normalnej (dystrybucyjnej) zdolności procesu, widzimy, że są one prawie identyczne: jedyna różnica polega na mianowniku dla statystyk górnych i dolnych: Cpk jest obliczane przy użyciu WARTEGO odchylenia standardowego, podczas gdy Ppk używa standardowego odchylenia standardowego. Nie nudząc się szczegółami dotyczącymi wzorów dla odchyleń standardowych, pomyśl o odchyleniu standardowym w granicach średniej odchyleń standardowych podgrup, podczas gdy ogólne odchylenie standardowe reprezentuje zmienność wszystkich danych. Oznacza to, że: Tylko uwzględnia zmienność w obrębie podgrup Nie uwzględnia przesunięcia i dryftu między podgrupami Czasami określa się to jako potencjał, ponieważ reprezentuje potencjał, który twój proces ma przy produkcji części w ramach spec, zakładając, że nie ma różnic pomiędzy podgrupy (tj. z upływem czasu) Konta dla OGÓLNEJ zmiany wszystkich podjętych pomiarów Teoretycznie obejmuje zarówno zmiany w obrębie podgrup, jak i przesunięcie i przesunięcie między nimi Jest to miejsce, w którym znajdujesz się na końcu przysłowiowego dnia. Przykłady różnicy między Cpk i Ppk ilustracja, let39s rozważa zestaw danych, w którym 5 pomiarów było wykonywanych codziennie przez 10 dni. Przykład 1 - Podobne Cpk i Ppk Jak pokazuje wykres po lewej stronie, między podgrupami nie ma dużego przesunięcia i dryfu, w porównaniu do zmian w samych podgrupach. W związku z tym wewnętrzne i ogólne odchylenia standardowe są podobne, co oznacza, że ​​Cpk i Ppk są podobne (odpowiednio 1,13 i 1,07). Przykład 2 - Różne Cpk i Ppk W tym przykładzie użyłem tego samego rozmiaru danych i podgrup, ale zmieniłem dane, przenosząc je do różnych podgrup. (Oczywiście nigdy nie chcielibyśmy przenosić danych do różnych podgrup w praktyce ndash Irsquove właśnie zrobili to, żeby zilustrować punkt.) Ponieważ użyliśmy tych samych danych, ogólne odchylenie standardowe i Ppk nie uległy zmianie. Ale to właśnie tam kończą się podobieństwa. Spójrz na statystyki Cpk. Itrsquos 3,69, co jest dużo lepsze niż poprzedni 1.13. Patrząc na wykresy podgrup, możesz powiedzieć, dlaczego zwiększono Cpk. Wykres pokazuje, że punkty w każdej podgrupie są znacznie bliżej siebie niż poprzednio. Wcześniej wspomniałem, że możemy odejść od standardowego odchylenia jako średnia odchyleń standardowych podgrup. Zatem mniejsza zmienność w każdej podgrupie jest mniejsza w granicach odchylenia standardowego. I to daje nam wyższą Cpk. Do Ppk lub Nie do Ppk A tutaj jest niebezpieczeństwo związane tylko z raportowaniem Cpk i zapominaniem o Ppk, jak itrsquos mniej znanego kolegi z zespołu George'a Michaelsquosa (bez obrazy dla kogokolwiek by nie był). Z powyższych przykładów widać, że Cpk mówi nam tylko część historii, więc następnym razem zbadamy możliwości procesu. rozważ zarówno swojego Cpk, jak i Ppk. A jeśli proces jest stabilny z niewielkimi zmianami w czasie, obie statystyki powinny być prawie takie same. (Uwaga: Jest możliwe, i dobrze, aby uzyskać Ppk, który jest większy niż Cpk, szczególnie z wielkością podgrupy 1, ale Irsquoll pozostawia wyjaśnienie na inny dzień.) 7 Śmiertelne grzechy statystyczne Nawet eksperci Marka: Omar Mora byk Wtorek, 26 czerwca 2017 r. Michelle, dzięki za ten wpis. Możliwości długoterminowe a krótkoterminowe, subrational podgrupy, są niezwykle ważnymi pojęciami. Czekam na Twój artykuł o cp-większym niż w Ppk-kiedy-podgrupie-1-artykułu. Jeśli to możliwe, rozważ przyszły post, aby porozmawiać o przedziałach ufności dla Cpk andor Ppk. Imię: Arun bull środa, 27 czerwca 2017 NIce jasne myśli. Lubiłem to. Trzymaj to kolego Imię: Quentin byk Piątek, 20 lipca 2017 Świetne wyjaśnienie. Wyjaśniam komentarz Omara w temacie quotCpk-larger-than-Ppk-when-podgrup-size-of-1quot. To bardzo częste pytanie. Będę tego szukał. Imię i nazwisko: Chuck Sauder bull Poniedziałek, 15 października 2017 Naprawdę polubił ten artykuł. Moje pytanie brzmi: jak Minitab oblicza różne wartości dla Cpk i Ppk, gdy nie ma podgrup (wielkość 1 podgrupy) Imię: Michelle Paret byk Poniedziałek, 15 października 2017 Chuck, Cieszę się, że spodobał Ci się ten artykuł. Dobre pytanie o Cpk vs. Ppk, gdy rozmiar 1 podgrupy. W tym przypadku Minitab używa średniego zakresu ruchomego do obliczenia stdev (i Cpk), a nie typowej formuły STdeV, która jest używana do obliczenia całkowitego stdev (i Ppk). Imię i nazwisko: Mike Lickley bull Poniedziałek, 26 listopada 2017 Świetny artykuł dziękuję. Czy mam rację myśląc, że jeśli uruchomię test i zmienię zmienne procesowe, które powinienem używać Ppk Ponieważ podgrupy nie są takie same, Cpk nie jest prawdziwym odzwierciedleniem zmienności, ponieważ wprowadzam zmienność przez zmianę procesu. Dziękuję. Imię: Quentin bull. Czwartek, 29 listopada 2017 Bardzo ładna wiadomość. Wyszukałem go pod nazwą CPCP i PPKquot i znalazłem to. Znacznie lepsze niż wyjaśnienie wikipedii. Więc jestem tutaj, programista SAS, który zacznie śledzić blog mintab. Nazwa: Michelle Paret byk środa, 5 grudnia 2017 r. Mike, jeśli zmieniasz zmienne procesowe to prawdopodobnie Twój proces nie będzie stabilny, co jest jednym z ważne założenia do analizy zdolności. Ponadto, jeśli wprowadzasz zmienność, ogólne stdev (użyte do obliczenia Ppk) nie będzie reprezentatywne dla odmiany, którą twój proces wykazuje w danym momencie. Sugerowałbym przejście procesu do stabilnego stanu, a następnie zbieranie danych w celu oceny możliwości procesu w obecnym, stabilnym procesie. Quentin, cieszę się, że podane wyjaśnienie było pomocne. Dziękujemy za śledzenie naszego bloga. Imię i nazwisko: Kerry Kearney bull Poniedziałek, 17 grudnia 2017 Wielki artykuł, nie jestem pewien, czy notowania. wielkość podgrupy 1quot jest dostępna. Jeśli zbieramy dane w nie określonej kolejności i korzystamy z podgrupy o rozmiarze jeden, czy możemy mieć nadzieję, że otrzymamy Cpk, który ma jakiekolwiek połączenie z rzeczywistością Nieznacznie zmieniaj kolejność danych i otrzymujemy inne Cpk. Imię i nazwisko: Michelle Paret bull Wtorek, 18 grudnia 2017 Kerry, Cieszę się, że artykuł był pomocny. Świetne pytanie o to, co zrobić, gdy dane zostały zarejestrowane w określonej kolejności. Gdy wielkość podgrupy wynosi 1, w ramach stdev oblicza się za pomocą średniego zakresu ruchu. Innymi słowy, Minitab sprawdza zakres pomiędzy wierszem 1 i wierszem 2, wierszem 2 i wierszem 3 itd. Minitab zakłada, że ​​dane są w porządku chronologicznym. Dlatego zmiana kolejności danych wpływa na średni zakres ruchu, a więc Cpk. Jeśli nie wiesz, w jakiej kolejności zebrano dane, bardzo polecam użycie Asystenta gt Capability Analysis gt Capability Analysis gt Snapshot. Minitab dostarczy Ci tylko statystyki (np. Ppk), które mają zastosowanie. (I nie doszedłem do pisania Ppk może być większy niż Cpk, gdy n1 jeszcze post. Mam nadzieję, że będę miał czas tych dni.) Imię i nazwisko: Vahid bull Środa, 16 stycznia 2017 Czy ta formuła jest prawidłowa 2 overall2 within (2 ) między Name: Michelle Paret bull środa, 16 stycznia 2017 Vahid, dla możliwości procesu dla rozkładu normalnego, całkowite stdev jest obliczane przy użyciu typowej formuły stdev (np. używać Stat gt Basic Statistics gt Wyświetl opisową statystykę). W zależności od wybranych opcji, formuła może również zostać podzielona przez c4 (tj. Stdev ogólnie stdevc4), gdzie c4 jest stałą stałą. Imię i nazwisko: Matthew Copeland bull Wtorek, 12 lutego 2017 Większość miejsc, w których pracuję (pracowałem), ma duże ilości danych i nie wykonuje logicznego próbkowania. Mają także tendencję do ustawiania rozmiaru podgrupy na 1. W takim przypadku radzę, aby całkowita lub ppk była liczbą rzeczywistą. Cpk ma prawo do procesu Wielkie rzeczy. Napisz więcej proszę Nazwa: Ravikumar bull Piątek, 22. Luty 2017 HI Grate article Moje zapytanie dotyczy, podczas obliczania Cpk lub Ppk do konkretnego parametru, czy muszę podać obie wartości, aby zapewnić mojego klienta, że ​​przyszłe produkty będą jakościowe Obecnie cytuję Ppk. Pls suggest Nazwa: Michelle Paret bull Poniedziałek, 25 lutego 2017 Zostawiłbym to do twojego klienta, czy nie zgłaszasz tylko Ppk lub oba Cpk i Ppk. Jest to możliwe, że klient jest najbardziej zainteresowany Ppk, ponieważ odzwierciedla obecny stan całego procesu. Imię i nazwisko: mmtab023 byk Poniedziałek, 15 lipca 2017 Dobry artykuł. Czekam na Twój artykuł o cp-większym niż w Ppk-kiedy-podgrupie-1-artykułu. Imię i nazwisko: Rachel Bull czwartek, 15 sierpnia 2017 Jeśli mam przykładowy przykład 32 części, a ja mierzę obiekt i przeprowadzę analizę, to będzie to Ppk. Jeśli wykonam okresowe pomiary i zbieram dane w czasie, a proces jest pod kontrolą, czy mogę ustaw ograniczenia kontrolne dla nazwy CPC: by Michelle Paret byk Poniedziałek, 19 sierpnia 2017 r. Dla możliwości procesu, na przykład 32 części, można obliczyć zarówno Ppk, jak i Cpk (zakładając, że korzystasz z analizy możliwości Minitabs dla normalnej dystrybucji). Zarówno Ppk, jak i Cpk są statystykami, które można wykorzystać do pomiarów zebranych w czasie. Obie statystyki powinny być stosowane tylko wtedy, gdy proces jest pod kontrolą. Nie jestem pewien, w jaki sposób chcesz użyć analizy zdolności do ustalania limitów kontrolnych, ponieważ limity kontrolne są obliczane przy użyciu samych danych procesowych, więc jeśli mógłbyś podać więcej szczegółów, chętnie pomogę ci rozwiązać tę część Twojego pytania. Imię: John bull Piątek, Sierpień 23, 2017 Nice post Krótki wzmacniacz do rzeczy. Imię i nazwisko: Siva bull środa, 4 września 2017 Great Post. W przypadku próbki wielkości 1, jak obliczyć std. dev. (w środku) używając średniej z zakresu ruchu Nazwa: Michelle Paret byka wtorek, 10 września 2017 Siva, Cieszę się, że podoba Ci się post. Gdy wielkość próbki 1, odchylenie standardowe (wewnątrz) średnia stała zakres ruchomych d2 Jeśli używasz ruchomego zakresu długości 2 (domyślny Minitab), a następnie d21.128. Imię i nazwisko: Bob bull czwartek, 19 września 2017 r. Michelle, świetny post. Mam pytanie, czy cpk lub ppk najlepiej pasuje do moich danych. Powiedzmy, że mam 30 części, które muszę wziąć pomiar elektryczny, ale każdy pomiar jest wykonywany w 3 różnych temperaturach (zimno, pokój i temperatura na gorąco). Ponadto, w każdej temperaturze dokonywane są pomiary przy użyciu 3 różnych napięć. Łącznie będzie w sumie 270 punktów danych. Czy Cpk lub Ppk najlepiej reprezentują zmienność spowodowaną przez 2 zmienne (temperatura i napięcie). Czy muszę analizować dane oddzielnie według każdej zmiennej. Imię: Michelle Paret byk czwartek, 19 września 2017 r. Bob, to interesujące pytanie. Nie mam dużego doświadczenia z analizą pomiarów elektrycznych, ale na podstawie Twojego opisu zacznę od analizy danych oddzielnie dla każdej zmiennej. Może na przykład być tak, że twój proces jest zdolny do pracy w niskiej i pokojowej temperaturze, ale nie w gorących temperaturach. Jeśli wykonałeś analizę wszystkich danych razem, a nie osobno, nie byłbyś w stanie tego wykryć. I sądzę, że to zachowanie jest czymś, co chcesz wykryć. Imię i nazwisko: Simon Bull piątek, 20 września 2017 Witaj Michelle - świetny artykuł Naprawdę pomogłem wyjaśnić wiele zamieszania, które miałem wokół tego. Mam jedno pytanie dotyczące próbkowanych danych w kolejności tylko dla 1 podgrupy (np. Z jednego cyklu produkcyjnego). Pozwala założyć, że dane są normalne, a proces jest pod kontrolą. Na podstawie tego, co przeczytałem powyżej, Cpk powie nam, jak bardzo zmienia się średnia ruchoma (tj. Między wierszem 1 a wierszem 2, a następnie między wierszem 2 a wierszem 3, traktując każdą przyrostową różnicę wierszy jako nową podgrupę). Ppk powie nam rzeczywistą zmienność w próbkowanej populacji procesów. Co każdy z nich mówi nam o zdolności procesu do spełnienia specyfikacji i który jest lepszy w użyciu Wielkie dzięki, Simon. Imię: Michelle Paret byk Piątek, 20 września 2017 r. Simon, cieszę się, że artykuł był pomocny. Aby odpowiedzieć na pytanie, które statystyki lepiej zgłosić, zależy to od celu. Jeśli chcesz reprezentować bieżący stan procesu, to chciałbym skłaniać się ku Ppk. Jeśli jednak chcesz zgłosić potencjał swojego procesu, to Cpk jest teoretycznie lepszą reprezentacją. Lub zawsze możesz użyć obu, aby uzyskać pełny obraz procesu. Imię i nazwisko: Alan Goodwin byk Czwartek, 26 września 2017 r. Cześć Czy obliczenia Cpk ze standardu Ansii czy jest to inny standard? Jeśli tak, który. Imię i nazwisko: Michelle Paret bull Poniedziałek, 30 września 2017 r. Alan, obliczenia CPK, które wykorzystuje Minitab, można znaleźć w wielu tekstach, w tym w podręczniku AIP (ang. Automotive Industry Action Group) dotyczącym statystycznej kontroli procesu. Imię i nazwisko: Matej Horvat bull środa, 2 października 2017 r. Jedno pytanie dotyczy przypadku próby 1. Jeśli mamy proces wsadowy, w którym mierzymy tylko jedną próbkę na partię, a partie mogą nie być produkowane kolejno (wyobraź sobie linię produkcyjną dla wielu produktów, która przełącza się między różnymi produktami), czy obliczenia Cpk z wykorzystaniem podgrupy 1 mogą być w ogóle stosowane Imię i nazwisko: Michelle Paret bull Wtorek, 8 października 2017 Matej, świetne pytanie. Ponieważ Cpk oblicza się przy użyciu średniego zakresu ruchomego (dla wiersza 2-wiersza 1, wiersza 3-wiersza 2 itd.), Dane muszą być uporządkowane chronologicznie, aby można było poprawnie obliczyć tę statystykę. Jeśli nie można wprowadzić danych w ten sposób, użyłbym wyłącznie Ppk do oceny możliwości procesu. Daj mi znać, jeśli to nie odpowie w wystarczającym stopniu na Twoje pytanie. Imię i nazwisko: Hugo Medina byka czwartek, 24 października 2017 r. Ten post jest po prostu niesamowity Nazwa: byk z Orlando Środa, 6 listopada 2017 r. Czy możliwe byłoby uzyskanie zestawu danych użytego w przykładach? Imię: Byk Liyana piątek, 8 listopada 2017 r. cześć. świetne i zabawne wyjaśnień. co jeśli moja wartość ppk wynosi 0,84, a moja wartość cpk wynosi 2,55. should i use the cpk value then to show that my process is capable Name: Michelle Paret bull Tuesday, November 12, 2017 Liyana, although the high Cpk indicates that the process has potential to perform within spec, the low Ppk indicates that overall, the process is not performing as well as it ideally should. I therefore would take a closer look at the shift and drift between your subgroups over time. Also, I would double-check process stability using a control chart to make sure the process is in-control. Name: Eston Martz bull Tuesday, November 12, 2017 Name: Quentin bull Friday, November 22, 2017 Just wanted to say that I have referred many people to this explanation. And my favorite part is that I can google it via quotCpk Ppk Whamquot. Thanks again for this post Name: Edgar bull Wednesday, December 4, 2017 Great article Michelle To summarize my understanding of requirements for Cpk and Ppk: Cpk requires a stable process and data must be taken in chronological order (cannot be randomly selected at the end of the day from a large batch). Ppk does not require a stable process since its a snapshot in time. Regarding stability, does a minimum of 100 samples need to be recorded to meet this prerequisite or can one get away with 30 samples Name: Michelle Paret bull Wednesday, December 18, 2017 Edgar, great questions. Even for Ppk, the process should be stable. If the process isnt stable, then we cant be sure that the capability of the process today will reflect the capability of the process tomorrow. Its also good practice to record your data in chronological order. If your data are not in chronological order, Assistant gt Capability Analysis includes a Snapshot option. Regarding sample size, the Assistant guidelines recommend that you collect 100 total data points. I hope this information is helpful. Name: Rachel bull Friday, January 10, 2017 Hi Michelle, I would like to understand the impact when using one data subgroup or when using more, and which is the best to ues Name: Fernando bull Tuesday, January 14, 2017 Can I use a non-normal distribution with a better Ppk even when the normality test passed, but your Cpk is not meeting the requirements of 1.25 or 1.33 Name: greg bull Wednesday, January 15, 2017 Is the data set available in excel I cant open the MTW file with Minitabs 15 Name: Michelle Paret bull Monday, January 20, 2017 Rachel, per the guidelines in the Minitab Assistant quotcollect data in rational subgroups when possiblequot. This allows you to estimate the natural or inherent variation of the process. The good news is that when this is not possible and your subgroup size is 1, you can still assess the capability of the process. Fernando, does the non-normal distribution provide a good fit for the data Or, is the data truely normal I would use whatever distribution fits your data BEST as this will provide you with the BEST estimate of process capability. Name: Michelle Paret bull Tuesday, January 21, 2017 Greg, here is the data. I hope this format works for you: Example 1 601.6 600.4 598.4 600.0 596.8 600.8 600.8 600.6 600.2 602.4 598.4 599.6 603.4 600.6 598.4 598.2 602.0 599.4 599.4 600.8 600.8 598.6 600.0 600.4 600.8 600.8 597.2 600.4 599.8 596.4 600.4 598.2 598.6 599.6 599.0 598.2 599.4 599.4 600.2 599.0 599.4 598.0 597.6 598.0 597.6 601.2 599.0 600.4 600.6 599.0 Example 2 596.4 596.8 597.2 597.6 598.0 600.2 600.4 600.4 600.4 600.4 597.6 598.0 598.2 598.2 598.4 600.8 601.6 602.0 602.4 603.4 598.2 598.4 598.4 598.6 599.0 600.4 600.6 600.6 600.6 600.8 598.6 599.0 599.0 599.0 599.4 600.8 600.8 600.8 600.8 601.2 599.4 599.4 599.4 599.4 599.6 599.6 599.8 600.0 600.0 600.2 Name: Terry Phan bull Friday, February 21, 2017 Excellent explanation on the difference between Cpk and Ppk. Can you calculate PPM from Ppk Thanks Name: Tushar bull Friday, February 28, 2017 I think I understand the difference between the two a little better now. Lets see if I I got it right Currently our molded parts are sampled every 6 hrs. There is no clear statistical rationale for this frequency but by doing so, we sample at least once every shift and we can also defend it by other downstream controls we have in place. We want to reduce the sampling frequency from every 6 hrs to 12 hrs. Can I defend this by comparing CpK between two subgroups - (1) data collected at 6hr frequency intervals and (2) data collected at 12hr frequency intervals Name: Michelle Paret bull Tuesday, March 4, 2017 Terry, thank you for your feedback. Although you can calculate PPM directly from Z. Bench (Calc gt Probability Distributions gt Normal), I dont know of a way to calculate PPM from Ppk. In general, PPM of 1350 equates to Ppk of 1 and PPM of 3.5 equates to Ppk1.5. Tushar, that seems like a reasonable approach. You could also use a control chart to show that the process was stable during the transition from the 6hr-to-12hr frequency intervals. Name: lorna bull Thursday, April 3, 2017 This is a very good article on Cpk and Ppk. I have a question on the Cpk value. Is it possible to have a very large Cpk value I ran my data in minitab and getting extremely high Cpk of 237.44. My target is 0, USL10, LSLnone, ss 33, 32 have a reading of 0 and 1 have a reading of .08. std dev0.0140354. My thoughts is that the Cpk is soo high because the USL is too lose and almost of my samples falls on the target which is 0. Appreciate any further info on this. Thanks..Lorna Name: Michelle Paret bull Tuesday, April 8, 2017 Lorna, Im glad you found the article helpful. If your USL is 10, then it looks like your process is quite capable. However, there may be concern about the distribution being used to compute that Cpk value. With nearly all of your measurements at 0, how did you go about choosing the distribution for your capability analysis Name: JB bull Thursday, May 8, 2017 Name: Help me bull Tuesday, July 22, 2017 Thanks for a great article. Regarding your statement: quotIf you do not know in what order the data were collected, I highly recommend using Assistant gt Capability Analysis gt Capability Analysis gt Snapshot. Minitab will then provide you with only the statistics (e. g. Ppk) that are applicable. quot I have played around with minitab and I cannot see how the Ppk value changing when I change the order within the data set. To my question, cant I trust the Ppk value given by a probability plot i. e. through Stat gt Quality Tools gt Capability Analysis gt Normal, if I dont know what order the data were collected In my trials, the Ppk value became the same in the probability plot as in the capability snapshot. I would really appreciate if you clarified this. Name: Michelle Paret bull Wednesday, July 23, 2017 Great question Ppk will be same regardless of the order of your data because the overall stdev used to calculate it does not account for subgroups. Ppk is valid whether or not your data are in chronolgical order. However, one of the important assumptions for process capability is that the process is stable. And you can only assess process stability with a control chart created using data that is in chronological order. The order of your data directly impacts what a control chart will look like. I hope this is helpful. Name: Help me (2) bull Thursday, July 24, 2017 Hi again Michelle, Thank you for your answer about Ppk I assume you mean we need to know what chronological order our products exit the production process, prior testing, in order to get a reliable control chart The reason I asked my former question is because I am testing a product in order to determine if the functionality fulfil the predetermined specification limits (set by our customer). The way we do this is to first calculate the P-value, and in case the data are NOT normally distributed (p less than 0.05), we calculate Ppk. If Ppk is 1-2 we check for outliers. If Grubbs test gives us no outliers, then we want to assess if the data is in control, or if we can expect out of spec values in the future. I can add that we do not know the chronological order our products were produced the production process, we only get batches with products in quotrandomquot order (but we expect the products in the same batch are similar). Can you recommend a way to assess if the data is in control I. e. when we determine the data as passfail according to our acceptance criteria. (I would appreciate if you could give details of what chartgraph to use). Best regards, A person in need of your expertice Name: Michelle Paret bull Friday, July 25, 2017 Youre welcome Yes, chronological order is required for control charting. Regarding the non-normality, have you considered trying a Box-Cox or Johnson transformation Or using non-normal capability analysis If you know what batch a measurement is associated with, perhaps you can treat each batch as a subgroup, presuming you know the order of the batches. A typical rule of thumb is to use an Xbar-R chart for subgroup sizes less than 9, and an Xbar-S chart for larger subgroups. For assistance with non-normal capability analysis, control charts, etc. I highly recommend Minitab Technical Support. Its free and is staffed with statisticians. For the TS phone number, click Contact Us at the very top of the blog site. Name: Luciano bull Tuesday, September 9, 2017 So, the use of the both Ppk and CPk is the best way to evaluate the mechanical properties of any alloy along the time. Right Name: Michelle Paret bull Monday, September 15, 2017 Luciano, using both Cpk and Ppk to evaluate the properties of an alloy is a reasonable approach. And if the process is stable with minimal shift and drift over time, the two statistics should be very similar.

Comments

Popular Posts