I-MR-diagram Personer - Flyttrafikdiagram I-MR-kartor ritar enskilda observationer på ett diagram tillsammans med ett annat diagram över intervallet för de enskilda observationerna - normalt från varje sammanhängande datapunkt. Detta diagram används för att plotta fortlöpande data. Individuellt (I) Diagrammet kartlägger varje mätning (ibland kallad en observation) som en separat datapunkt. Varje datapunkt står på egen hand och medlen är att det inte finns någon rationell undergrupp och undergruppstorlek 1. Ett par andra vanliga diagram som används med undergrupper gt1 är: Ett typiskt rörelseområde (MR) - diagram använder ett standardvärde på 2, vilket innebär att varje datapunkt anger skillnaden (intervallet) mellan två på varandra följande datapunkter som de kommer från processen i sekventiell ordning. Därför kommer det att finnas en mindre datapunkt i MR-diagrammet än Individualschemat. Detta värde kan dock justeras i de flesta statistiska program. I-MR-diagram bör vara i kontroll enligt de kontrolltest som du väljer att använda. Det finns många typer av tester som kan avgöra kontrollen och poäng inom kontrollgränserna kan också vara oanvända eller speciella orsaker. Exempel 1 Dataen nedan för mätningarna togs från den totala längden av 30 olika widgets. Beräkningen gäller kortsiktig uppskattning med icke-förspänningskonstant eftersom det mest sannolikt är en provtagning som representerar processens kortsiktiga prestanda. Tänk på att det finns flera uppskattningar för sigma (standardavvikelse) och varje användning bör överenskommas med kunden och resonemanget för valet. Den första datapunkten i RANGE-diagrammet sedan ett rörligt intervall på 2 valts absolutvärdet (eller den positiva skillnaden) på 5,77 - 4,57 1,20. En mätning per del, utan rationella undergrupper. Delar mäts i ordning från vilken de kom från processen. xa0 Det finns en mindre datapunkt än de uppmätta delarna. xa0 Använda MR-bard2 för uppskattning av sigma (korttidsberäkning för standardavvikelse). Båda diagrammen visar en process som är stabil och kontrollerad. Detta skulle räcka för stabilitetsdelen av en MSA. Om detta var den nya (AFTER) - data från en processförbättring och denna prestanda är bättre och mer önskvärd än FÖRE prestanda, skulle dessa kontrollgränser kunna sättas som de nya processkontrollgränserna. Om detta var tidigare (FÖRE) data för en process, och all variation förklaras av vanlig orsak, inneboende variation, kommer det att ta en grundläggande förändring (förhoppningsvis en förbättring) för att förändra och bibehålla denna prestanda. Målet med laget är att eliminera eller förklara all speciell orsaksvariation och göra grundläggande, oförutsedda förbättringar för att driva den befintliga nivån av vanliga orsakseffekter till en minskad variation och mer exakt prestanda kring ett mål. Exempel två FÖRE EFTER I-MR-diagram Nedan visas ett exempel på data som sammanställdes i slutet av IMPROVE-fasen från en tidsstudie före och efter att förbättringarna genomfördes under en inspektionsprocess. Tiderna kartlades med varje gång som representerar sin egen grupp (undergruppsstorlek 1). Tiden är en kontinuerlig datatyp som skulle du ha ett SPC-diagram som en I-MR. Du kan se från diagrammet, genomsnittet för de enskilda mättiderna gick ner till 9,79 minuter och. genom att undersöka det nedre diagrammet kan du se variationen mellan tiderna minskades också. För att statistiskt analysera huruvida medelvärdet har förändrats kan du använda 2 prov-t-test eller paired-t-testet (beroende på data och förutsatt att data normalt distribueras). Hypotestest Med hjälp av data i ovanstående diagram gjordes ett 2-prov-t-test med alfa-risk satt till 0,05 för att bestämma om det finns en signifikant skillnad i prestandan för medelvärdet FÖRE och AFTER. OBS! Även om 52 prov togs både före och efter, matchas inte paren på grund av att olika delar utvärderas och är en destruktiv studie. Om bedömningen gjordes med samma delar och icke-destruktiva delar, kan det parade t-testet användas. Xa0 Nullhypotes Ho: Mean FÖRE Medel AFTER Alternativ hypotes H A. xa0Mean AFTER lt Mean BEFORE Detta skapar ett enstansprov. Nollhypotesen avvisas. Det finns ett par sätt att avsluta detta. Teststatistik av 26,42 är större än kritiskt t-värde vid 0,05 och dF 76 vilket är 1,67 för ett tailed test. dF grader av frihet p-värdet är mindre än 0,05. Med de statistiska bevisen att ett skifte har uppstått i medelvärdet från 19,65 minuter till 9,79 minuter. AFTER-prestandan passerade också alla SPC-test så att de nya kontrollgränserna skulle användas framöver för att övervaka denna process. Detta är en viktig del av CONTROL-fasen och den reviderade FMEA. xa0. Den reviderade FMEA ska dokumentera de nya kontrollgränserna för processen och detta görs för att snabbt identifiera om den framtida processprestandan förblir i kontroll och håller sig kvar. Xa0 Använda den gamla övre och nedre kontrollgränser för att övervaka en beprövad förbättrad process utspelar inte troligt prestationsbeteende som återtar eller börjar falla tillbaka till gamla mönster. Och målet är inte att tillåta detta, visa problem snabbt och synligt så att de kan adresseras och få processen att ringas in igen. xa0 Test för variationsreduktion För att statistiskt kontrollera om variationen har förändrats innan du kan använda F-testet för lika avvikelser. Eftersom det här exemplet tillämpar en 95 konfidensnivå, skulle alla p-värden lt 0,05 vara statistiskt signifikanta och du skulle avvisa nollhypotesen och konstatera att det finns en skillnad. VISUELLA HJÄLPMEDEL . En annan visuell riktlinje är att undersöka de konfidensintervaller som visas i blått för FÖRE (1) och AFTER (2) data. Om intervallbandslinjerna överlappar varandra så finns det ingen statistisk skillnad mellan variationen före och efter. Om intervallbandslinjerna inte överlappar varandra, finns det en statistiskt signifikant skillnad mellan variationen före och efter. Ju längre linjerna är borta från överlappning desto lägre blir p-värdet och mer förtroende du har för att avsluta det finns en signifikant skillnad (verkar självklart). Om kanten på linjerna var nära varandra (till exempel den övre kanten av den övre linjen och den högra kanten på den nedre raden i vårt exempel), skulle p-värdet vara nära noll och F-statistiken skulle vara ungefär samma som F-kritiska värdet. RECALL: Målet med de flesta Six Sigma-projekt är att förbättra medelvärdet till ett mål (lägg till noggrannhet) och minska variationen (lägg till precision). Levenes test kan användas på icke-normala datamängder för att testa för lika avvikelser. Med den nya (AFTER) processen i kontroll kan du fortsätta att bedöma den slutliga processfunktionen och komma med den nya z-poängen eller använda ett kapacitetsindex. Envägs ANOVA Det finns också intresse för att avgöra om det finns en signifikant skillnad mellan de fyra bedömarna i AFTER-studien. Detta kan hjälpa till att identifiera en eller flera bedömare som kan dra nytta av mer träning och undersöka var den nya variationen kommer från (inom varje operatör, bland eller båda). Användning av en envägs ANOVA med alpha vid 0,05 resulterar i följande resultat av AFTER data genererades. xa0 Påminnelse var 52 läsningar så dF 51. Det slutsatsen att det inte fanns en statistisk skillnad mellan operatörerna. Det finns flera saker som stöder slutsatserna. P-värdet långt över 0,05 (med andra ord, avvisa inte nollhypotesen) F-statistiskt lt F-kritiskt värde på 2,81 Tunga överlappande konfidensintervaller. Jim och Dave hade nästan exakt samma resultat. Skillnaden mellan Paul och Dave är störst men ändå inte statistiskt signifikant vid en alfa-risk på 0,05. är alla bevis för att det inte finns någon skillnad bland några par eller kombinationer av dem. Det låga F-värdet på 0,27 säger att variationen i bedömarna är större än variationen bland dem och inte inom avvisningsområdet. Minitab Six Sigma. . . . Minitab (). . (SPC). (ANOVA). ARMA ARIMA. (ODBC). . Projektledare . Minitab. Minitab: - - - - - - Microsoft Office Excel - -: Standard Division. - Distribuerad data - - (Diagram) BAR PIE. -. - SPC MSA - - - - - - - -. MINITAB Statistical Software är det perfekta paketet för Six Sigma och andra kvalitetsförbättringsprojekt. Från statistisk processkontroll till design av experiment erbjuder den dig de metoder du behöver för att genomföra varje fas i ditt kvalitetsprojekt, tillsammans med funktioner som StatGuide och ReportPad som hjälper dig att förstå och kommunicera dina resultat. Inget paket är mer exakt, pålitligt eller lätt att använda. Förutom mer statistisk kraft än vår tidigare release, erbjuder MINITAB 14 många spännande nya funktioner som: En kraftfull ny grafikmotor som ger intressanta resultat som ger en enorm inblick i dina data En enkel metod att skapa, redigera och uppdatera grafer. att anpassa dina menyer och verktygsfält så att du enkelt kan få tillgång till de metoder du använder mest. - Enkel användning: - Intuitiv design är enkel att lära sig - Menyer och verktyg ordnade logiskt, matchande läroböcker och träningsmaterial - Projektledare organiserar analys - ReportPadtrade för att generera rapporter - Utför enkelt export till PowerPoint och Word - Tydligt, omfattande hjälpsystem - StatGuidetrade förklarar produktionen - Verktygsspecifika handledning - Ordlista med statistiska termer - Metoder och formler som används i beräkningar - Smart Dialog Boxestrade kommer ihåg de senaste inställningarna - Hundratals provdatasatser - Tillgängliga på flera språk - Ökad hastighet och förbättrad prestanda - Data och filhantering: - Allt-i-ett-projektfiler innehåller hela analysen - Kalkylarkliknande arbetsblad - Obegränsat kalkylblad, med upp till 4000 kolumner och obegränsade rader i vardera - Importexport: Excel, Text, CSV, HTML, etc. - Frågor med ODBC - Tilldela formler kolumner kolumner uppdateras när data ändras - Multipla UndoRedo - Numeriska, text och datetimeformat - Data manipulation: sammanfoga, delmängd, sortera , omvandla, kod, etc. - Matrixfunktioner - Lösenordsskydd - Assistent: - Meny som enkelt leder dig igenom din analys - Hjälper dig att välja rätt verktyg med hjälp av ett interaktivt beslutstom - Innehåller riktlinjer för att säkerställa att din analys är framgångsrik - Används en förenklad gränssnitt som är lätt att förstå - Ger tolkning av din produktion - Skapar omfattande rapporter för att presentera resultat - Grundstatistik: - Beskrivande statistik - Ett prov Z-test - En - och två-prov t-test, parat t-test - Ett och tvåprovstester - En - och tvåprov Poisson-tester - Ett och två avvikelserstest - Korrelation och kovarians - Normaltest - Godkänd test för Poisson - Grafik: - State-of-the-art grafikmotor - Pictorial gallerier förenklar grafbildningen - Ändra interaktivt attribut (axlar, etiketter etc.) - Rekrytera anpassade grafer med ny data - Placera enkelt flera grafer på en sida - Visa data för olika variabler eller grupper i paneler - Informa Diagramverktyg: verktygstips, crosshairs, växtflaggor - Grafer kan uppdateras som dataändring - Inbyggda grafer tillgängliga med ett enda klick - Scatterplots, matrixplottor, boxplots, dotplots, histogram, diagram, tidsserier, etc. - Kontur och roterande 3D-plottor - Sannolikhets - och sannolikhetsdistributionsplottor - Många specialgrafer - OLE för att redigera Minitab-grafer i andra applikationer - Grafborstning för att utforska intressanta platser - Export: TIF, JPEG, PNG, BMP, GIF, EMF - Regressionsanalys: - Linjär regression - Nonlinear regression - Orthogonal regression - Binär, Ordinär och nominell logistisk regression - Partiell minsta kvadrater (PLS) - Stegvisa och bästa underuppsättningar - Återstående plottar - Skapa enkelt indikatorvariabler - Förtroende - och prediktionsintervaller - Analys av varians: - ANOVA - Allmän linjär modell (GLM) - Obalanserade kapslade mönster - MANOVA - Fullt nestade mönster - Analys av medel - Multipla jämförelser - Återstående, huvudeffekter och interaktionsplaner - Design av experiment: - Tvåfasiga faktiska mönster - Split-plot mönster - Allmänna factorial mönster - Plackett-Burman mönster - Response surface designs - Blandning mönster - D-optimala och distansbaserade mönster - Taguchi mönster - Användarspecifika mönster - Analysera variabilitet för factorial design - Response prediction - Botched körningar - Respons optimering - Plots: rest, huvudeffekter, interaktion, kub, kontur, yta, wireframe - Effekter plottar: normal, halv normal, Pareto - Statistical Process Control: Paret diagram - Orsak och effekt (fiskben) diagram - Variabler kontrollscheman: XBar, R, S, XBar-R, XBar-S, I, MR, I-MR, I-MR-RS, zon, Z-MR - Egenskaper styrscheman: P, NP, C, U, P, U - Tidsvägda kontrollscheman: MA, EWMA, CUSUM - Multivariat kontrollscheman: T-kvadrerad generaliserad varians, MEWMA - Självhändelsekontrolldiagram: G, T - Anpassade tester för speciella orsaker - Historiska skift-i-process-diagram - Individuell distribution identifiering - Box-Cox transforma tion - Johnson transformation - Process kapacitet: Normal, icke-normal, attribut, sats - Process kapacitet för flera variabler - Förmåga Sixpacktrade - Multi-Vari diagram - Symmetry plot - Acceptans provtagning och OC kurvor - Toleransintervall - Mätningssystem Analys: - Data Gage RampR Crossed: ANOVA och Xbar-R metoder - Gage RampR Nested - Gage RampR för mer än två variabler - Misclassification sannolikheter - Gage run diagram - Gage linjäritet och bias - Type 1 Gage Study (en del) - Attribut Gage Studie ndash AIAG analytisk metod - Attribut överenskommelse analys - ReliabilitySurvival Analysis: - Parametrisk och icke parametrisk fördelningsanalys - Godhetskänsla åtgärder - ML och minsta kvadrat uppskattningar - Exakt fel, höger, vänster och intervall-censurerade data - Accelerated life testning - Regression med livsdata - Tillförlitlighetstestplaner - Tröskelparametrarfördelningar - Analys av reparerbara system - Analys av flera fa ilure modes - Probit analys - Weibayes analys - Hypotes tester på distributionsparametrar - Plots: distribution, sannolikhet, fara, överlevnad - Garantianalys - Multivariate Analys: - Huvudkomponentanalys - Faktoranalys - Discriminantanalys - Klusteranalys - Korrespondensanalys - Artikelanalys och Cronbachrsquos alfa - Tidsserie och prognos: - Tidsserier - Trendanalys - Nedbrytning - Flyttande medelvärde - Exponentiell utjämning - Wintersrsquo-metod - Auto-, partiell auto - och korrelationsfunktioner - ARIMA - Nonparametrics: - Sign test - Wilcoxon test - Mann-Whitney-testet - Kruskal-Wallis-testet - Tabeller: - Chi-kvadrat, Fisherrsquos exakt och andra tester - Chi-kvadratisk godhetstest - Tally och cross tabulation - Effekt och provstorlek: - Provstorlek för uppskattning - Ett prov Z - Ett - och tvåprov t - Parat t - En och två proportioner - En - och två-prov Poisson-räntor - En och två variationer - Envägs ANOVA - Tvåfaktorfaktor ial design - Plackett-Burman och generella fullständiga faktoriella mönster - Effektkurvor - Simulering och fördelningar: - Slumptalgenerator - Densitet, kumulativ fördelning och inverse kumulativa fördelningsfunktioner - Slumpmässig provtagning - Makroner och anpassningsbarhet: - Anpassningsbara menyer och verktygsfält - Omfattande preferenser och användarprofiler - DMAIC Toolbar - Omfattande kommandospråk - Kraftfull makrofunktion - COM-aktiverad automation Mer information (openclose) Operativsystem ndash 32-bitars och 64-bitars versioner av XP, Vista eller Windows 7 RAM ndash 512 MB (minimum) 1 GB (rekommenderas) Processor ndash Pentium 4 eller motsvarande hårddiskutrymme: Multi-User ndash 140 MB (minsta) ledigt utrymme tillgängligt Enkelanvändare ndash 160 MB ledigt utrymme tillgängligt Språk Pack ndash Ytterligare 55 MB ledigt utrymme per språkpaket installerad skärmupplösning ndash 1024 x 768 eller högre Adobereg Reader ndash Version 5.0 eller högre krävs för att möta MinitabProcess Kapacitetsstatistik: Cpk vs Ppk Tillbaka w höna som jag brukade arbeta i Minitab Tech Support, kunder frågade mig ofta, varför skillnaden mellan Cpk och Ppkrdquo Itrsquos en bra fråga, särskilt eftersom många utövare är vana vid att använda Cpk samtidigt som de har utsikt över Ppk helt och hållet. Itrsquos som 3980-talet popduo Wham. där Cpk är George Michael och Ppk är den andra killen. Poffy frisyrer styled med mousse, axelkuddar och ben värmer bort, letrsquos börjar med att definiera rationella undergrupper och sedan utforska skillnaden mellan Cpk och Ppk. Rationella undergrupper En rationell undergrupp är en grupp mätningar som produceras under samma uppsättning villkor. Undergrupper är avsedda att representera en ögonblicksbild av din process. Därför bör mätningarna som utgör en undergrupp tas från en liknande tidpunkt. Om du till exempel prövar 5 artiklar varje timme, skulle din undergruppsstorlek vara 5. Formler, definitioner, etc. Målet med förmåga analys är att säkerställa att en process kan klara kundspecifikationer och vi använder kapacitetsstatistik som Cpk och Ppk för att göra den bedömningen. Om vi tittar på formlerna för Cpk och Ppk för normal (distribution) processkapacitet kan vi se att de är nästan identiska. Den enda skillnaden ligger i nämnaren för övre och nedre statistiken: Cpk beräknas med hjälp av ININ-standardavvikelsen, medan Ppk använder övergripande standardavvikelsen. Utan att tråkiga dig med detaljerna kring formlerna för standardavvikelser, tänk på inom standardavvikelsen som genomsnittet av standardavvikelser för undergruppen, medan den övergripande standardavvikelsen representerar variationen av alla data. Detta innebär att: Endast konton för variationen INOM undergrupperna Anger inte förskjutningen och driften mellan undergrupper. Benämns ibland potentiell förmåga, eftersom den representerar den potential som din process har för att producera delar inom spec, förutsatt att det inte finns någon variation mellan Undergrupper (dvs. över tiden) Konton för ALLMÄNT variationen av alla mätningar som tas Teoretiskt inkluderar både variationen inom undergrupper och även skift och drift mellan dem Är du i slutet av den ordinarie dagen Exempel på skillnaden mellan Cpk och Ppk För illustration, let39s överväga en dataset där 5 mätningar togs varje dag i 10 dagar. Exempel 1 - Liknande Cpk och Ppk Som diagrammet på vänster sida visar, är det inte mycket skift och drift mellan undergrupper jämfört med variationen i undergrupperna själva. Därför är de inre och övergripande standardavvikelserna lika, vilket betyder att Cpk och Ppk liknar varandra (vid respektive 1,13 respektive 1,07). Exempel 2 - Olika Cpk och Ppk I det här exemplet använde jag samma data och undergruppsstorlek, men jag skiftade över data och flyttade den till olika undergrupper. (Naturligtvis skulle vi aldrig vilja flytta data till olika undergrupper i praktiken. Ndash Irsquove gjorde just det här för att illustrera en punkt.) Eftersom vi använde samma data förändrades inte den övergripande standardavvikelsen och Ppk. Men thatrsquos där likheterna slutar. Titta på Cpk-statistiken. Itrsquos 3.69, vilket är mycket bättre än 1.13 vi fick förut. Om du tittar på undergruppens plot kan du berätta varför Cpk ökade. Diagrammet visar att poängen inom varje undergrupp är mycket närmare varandra än tidigare. Tidigare nämnde jag att vi kan tänka oss inom standardavvikelsen som genomsnittet av standardavvikelser från undergruppen. Så mindre variabilitet inom varje undergrupp motsvarar en mindre inom standardavvikelsen. Och det ger oss en högre Cpk. Till Ppk eller inte till Ppk Och här är där faran ligger i att bara rapportera Cpk och glömma Ppk som itrsquos George Michaelrsquos mindre kända bandkamrat (ingen störning mot den som han kanske är). Vi kan se från exemplen ovan att Cpk bara berättar för oss en del av berättelsen, så nästa gång du undersöker processkapacitet. överväga både din Cpk och din Ppk. Och om processen är stabil med liten variation över tiden, borde de båda statistiken vara ungefär samma. (Obs! Det är möjligt och okej att få en Ppk som är större än Cpk, speciellt med en undergruppsstorlek på 1, men Irsquoll lämnar förklaring till en annan dag.) 7 Dödliga statistiska synder Även experterna Namn: Omar Mora tjur Tisdag den 26 juni 2012 Michelle tack för det här inlägget. Långsiktig vs Korttidsförmåga, subrationella undergrupper, är extremt viktiga begrepp. Ser fram emot din quotCpk-larger-than-Ppk-when-subgroup-size-of-1quot artikel. Om möjligt, överväga ett framtida inlägg för att tala om konfidensintervall för Cpk andor Ppk. Namn: Arun tjur Onsdag den 27 juni 2012 NIce tydliga tankar. Gillade det. Håll det upp kompis Namn: Quentin tjur Fredag 20 juli 2012 Stor förklaring. Jag andra kommentar Omar på quotCpk-larger-than-Ppk-när-subgroup-size-of-1quot-ämnet. Det här är en mycket vanlig fråga. Jag letar efter det. Namn: Chuck Sauder bull Måndag 15 oktober 2012 Gillade verkligen artikeln. Min fråga är hur Minitab beräknar olika värden för Cpk och Ppk när det inte finns några undergrupper (undergruppsstorlek 1) Namn: Michelle Paret tjur Måndag 15 oktober 2012 Chuck, jag är glad att du gillade artikeln. Bra fråga om Cpk vs Ppk när undergruppsstorlek 1. I det här fallet använder Minitab det genomsnittliga rörliga intervallet för att beräkna inom stdev (och Cpk), inte den typiska stdevformeln som används för att beräkna den övergripande stdev (och Ppk). Namn: Mike Lickley tjur Måndag 26 november, 2012 Bra artikel tack. Räknar jag med att tänka att om jag kör ett test och variera processvariabler som jag borde använda Ppk Eftersom undergrupperna inte är samma är Cpk inte en sann reflektion av variabiliteten då jag introducerar variabilitet genom att ändra processen. Tack Namn: Quentin tjur Torsdag den 29 november, 2012 Mycket fint inlägg. Jag googlade quotCPK och PPKquot och hittade det här. Mycket bättre än wikipedias förklaring. Så här är jag, en SAS-programmerare som kommer att börja följa en mintabblogg Namn: Michelle Paret Bull Onsdagen den 5 december 2012 Mike, om du är olika processvariabler då är det troligt att din process inte kommer att vara stabil, vilket är en av De viktiga antagandena för förmåga analys. Dessutom, om du introducerar variabilitet, kommer den övergripande stdev (används för att beräkna Ppk) inte att vara representativ för den variation som din process uppvisar vid varje given tillfälle. Jag föreslår att du får din process till ett stabilt tillstånd och sedan samlar in data för att utvärdera processförmågan hos den nuvarande stabila processen. Quentin, jag är glad att höra förklaringen som var till hjälp. Tack för att du följde vår blogg. Namn: Kerry Kearney tjur måndag 17 december, 2012 Bra artikel, inte säker på om citatet. undergruppsstorlek 1quot artikel är avialable än. Om vi samlar in data i ingen särskild ordning och använder en undergruppsstorlek på en, kan vi hoppas få en Cpk som har någon koppling till verkligheten. Lite ändra ordningen av data och vi får en annan Cpk. Namn: Michelle Paret tjur den 18 december 2012 Kerry, jag är glad att artikeln var till hjälp. Stor fråga om vad man ska göra när uppgifterna spelades in i ingen särskild ordning. När undergruppstorleken är 1, beräknas inom stdev med hjälp av det genomsnittliga rörelseområdet. Med andra ord, Minitab ser på intervallet mellan row1 och row2, then row2 och row3 etc. Minitab förutsätter att data är i kronologisk ordning. Det är därför som ändrar ordningen av data påverkar det genomsnittliga rörelseområdet och därmed Cpk. Om du inte vet i vilken ordning uppgifterna samlades, rekommenderar jag starkt att du använder Assistant gt Capability Analys gt Capability Analysis gt Snapshot. Minitab kommer då bara att ge dig statistiken (t. ex. Ppk) som är tillämplig. (Och jag har inte kommit iväg för att skriva Ppk kan vara större än Cpk när n1 post ännu. Förhoppningsvis kommer jag att få tid i dessa dagar.) Namn: Vahid tjur Onsdag 16 januari 2013 Är denna formel rätt 2 totalt2 inom (2 ) mellan Namn: Michelle Paret Bull Onsdag 16 januari, 2013 Vahid, för processförmåga för normal distribution, beräknas den totala stdev med hjälp av den typiska stdev-formeln (t. ex. använd Stat gt Basic Statistics gt Display Descriptive Statistics). Beroende på vilka alternativ du har valt kan formeln också divideras med c4 (dvs stdev övergripande stdevc4) där c4 är en obetydlig konstant. Namn: Matthew Copeland Bull tisdag 12 februari 2013 De flesta ställen jag jobbar (har jobbat) har stora mängder data och gör inte logisk provtagning. De brukar också ställa in undergruppstorlek till 1. I det fallet rekommenderar jag att det övergripande eller ppk är det reella talet. Cpk är rätten till processen bra saker. Skriv mer snälla Namn: Ravikumar bull Fredag 22 februari 2013 HI Grate article Min fråga är att kalibrera antingen Cpk eller Ppk till en viss parameter om jag måste nämna båda värdena för att försäkra min kund om att framtida prodution ska vara kvalitativ För närvarande citerar jag Ppk. Pls föreslår Namn: Michelle Paret Bull Måndag 25 februari 2013 Jag skulle lämna det till din kund om du anmäler bara Ppk eller både Cpk och Ppk. Det är möjligt att din kund är mest intresserad av Ppk eftersom den speglar det aktuella läget för din övergripande process. Namn: mmtab023 tjur måndag 15 juli 2013 Bra artikel. Ser fram emot din quotCpk-larger-than-Ppk-when-subgroup-size-of-1quot artikel. Namn: Rachel tjur Torsdagen den 15 augusti 2013 Om jag har ett exempel på exempel 32 delar och jag mäter en funktion och kör en analys skulle detta vara en Ppk Om jag tar periodiska mätningar och samlar data över tiden och processen var i kontroll kan jag Ange kontrollgränser för ett Cpk-namn: Michelle Paret-tjur måndag 19 augusti 2013 För din processfunktion kan du, med 32 delar, beräkna både Ppk och Cpk (förutsatt att du använder Minitabs förmåga analys för normal distribution). Både Ppk och Cpk är statistik som kan användas för mätningar samlade över tiden. Och båda statistiken ska endast tillämpas när processen är i kontroll. Jag är inte säker på hur du vill använda kapacitetsanalys till quotset control limitsquot eftersom kontrollgränserna beräknas med hjälp av processdata i sig, så om du skulle kunna ge dig mer information, var god att ta itu med den delen av din fråga. Namn: John tjur Fredag, 23 augusti 2013 Trevligt inlägg Kort förstärkare till punkten. Namn: Siva tjur Onsdag den 4 september, 2013 Stor post. Vid provstorlek 1, hur man beräknar std. dev. (inom) med hjälp av medelvärdet av rörligt område Namn: Michelle Paret tjur Tisdag 10 september 2013 Siva, jag är glad att du gillade inlägget. När provstorlek 1, stdev (inom) medelvärde för rörelseområde obiotisk konstant d2 Om du använder ett rörligt intervall med längd 2 (Minitab-standard), d21.128. Namn: Bob tjur, 19 september 2013 Michelle, bra post. Jag har en fråga om huruvida cpk eller ppk bäst passar mina data. Låt oss säga att jag har 30 delar som jag måste ta en elektrisk mätning på, men varje mätning tas vid 3 olika temperaturer (kallt, rum och varmt temp). Vidare tas vid varje temperatur mätningar med 3 olika spänningar. Totalt kommer det att finnas totalt 270 datapoäng. Skulle Cpk eller Ppk bäst representera variationen som orsakas av de två variablerna (temperatur och spänning). Eller måste jag analysera data separat enligt varje variabel. Namn: Michelle Paret-tjur Torsdagen den 19 september 2013 Bob, det här är en intressant fråga. Jag har inte mycket erfarenhet av analys för elektriska mätningar, men baserat på din beskrivning skulle jag börja analysera data separat för varje variabel. Det kan till exempel vara att din process är kapabel till förkylning och rumstemperatur, men inte i heta tempor. Om du gjorde din analys på alla data ihop istället för separat, skulle du inte kunna detektera det här. Och jag skulle tro att detta beteende är något du vill upptäcka. Namn: Simon tjur Fredag den 20 september 2013 Hej Michelle - bra artikel Hjälper verkligen med att förtydliga mycket av den förvirring jag har haft kring detta. Jag har en fråga kring data som samplas i ordning med endast 1 undergrupp (t ex från en produktionslöpning). Låt oss anta att data är normala och processen är i kontroll. Baserat på vad jag har läst ovan skulle Cpk berätta för oss hur mycket det rörliga genomsnittet varierar (dvs mellan rad1 och rad2 och sedan mellan rad2 och rad3, som behandlar varje inkrementell skillnad som en ny undergrupp). Ppk skulle berätta för oss den verkliga variationen i den samplade processpopulationen. Vad berättar var och en av dessa om processens förmåga att uppfylla specifikationen och som är bättre att använda Tack så mycket, Simon. Namn: Michelle Paret tjur Fredag den 20 september 2013 Simon, jag är glad att artikeln var till hjälp. För att svara på din fråga om vilken statistik som är bättre att rapportera beror det på ditt mål. Om du vill representera processens nuvarande tillstånd, skulle jag luta mig mot Ppk. Men om du vill rapportera potentialen i din process är Cpk teoretiskt en bättre representation. Eller du kan alltid använda båda för att få en komplett bild av din process. Namn: Alan Goodwin tjur, 26 september 2013 Hej Är Cpk-beräkningen från Ansii-standarden eller är det en annan standard. Om så vilken vilken. Namn: Michelle Paret Bull Måndag den 30 september 2013 Alan, den Cpk-beräkning som Minitab använder kan hittas i en mängd olika texter, inklusive handboken för bilindustrin Action Group (AIAG) om statistisk processkontroll. Namn: Matej Horvat tjur Onsdagen den 2 oktober 2013 En fråga relaterad till stickprovstorlek 1 fall. Om vi har en satsprocess, där vi endast mäter ett enda prov per sats och partier kanske inte produceras i följd (tänk på en produktproduktlinje som växlar mellan olika produkter), kan Cpk-beräkningen med undergrupp 1 användas alls Namn: Michelle Paret tjur tisdag 8 oktober 2013 Matej, bra fråga. Eftersom Cpk beräknas med hjälp av det genomsnittliga rörelseområdet (för rad2-rad1, rad3-rad2, etc.), måste data vara i kronologisk ordning för att den statistiken skall beräknas korrekt. Om det inte går att skriva in data på detta sätt skulle jag bara använda Ppk för att bedöma processförmågan. Vänligen meddela mig om det inte svarar på din fråga tillräckligt. Namn: Hugo Medina-tjur Torsdagen den 24 oktober 2013 Det här inlägget är bara fantastiskt Namn: Orlando tjur Onsdagen den 6 november 2013 Skulle det vara möjligt att få den datauppsättning du använde för dina exempel Namn: Liyana tjur fredag den 8 november 2013 Hej. stora ambulerliga förklaringar. vad händer om mitt ppk-värde är 0,84 och mitt cpk-värde är 2,55. should i use the cpk value then to show that my process is capable Name: Michelle Paret bull Tuesday, November 12, 2013 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, 2013 Name: Quentin bull Friday, November 22, 2013 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, 2013 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, 2013 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, 2014 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, 2014 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, 2014 Is the data set available in excel I cant open the MTW file with Minitabs 15 Name: Michelle Paret bull Monday, January 20, 2014 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, 2014 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, 2014 Excellent explanation on the difference between Cpk and Ppk. Can you calculate PPM from Ppk Thanks Name: Tushar bull Friday, February 28, 2014 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, 2014 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, 2014 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, 2014 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, 2014 Name: Help me bull Tuesday, July 22, 2014 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, 2014 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, 2014 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, 2014 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, 2014 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, 2014 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.
No comments:
Post a Comment