I-MR Charts Einzelpersonen - Moving Range Charts I-MR Charts zeichnen einzelne Beobachtungen auf einem Chart mit einem weiteren Diagramm der Reichweite der einzelnen Beobachtungen - normalerweise von jedem aufeinanderfolgenden Datenpunkt aus. Dieses Diagramm wird verwendet, um CONTINUOUS Daten zu zeichnen. Die Einzelpersonen (I) zeichnet jede Messung (manchmal auch als Beobachtung bezeichnet) als separaten Datenpunkt auf. Jeder Datenpunkt steht eigenständig und die Mittel gibt es keine rationale Untergruppe und die Untergruppengröße 1. Ein paar andere gängige Diagramme, die mit Untergruppen gt1 verwendet werden, sind: Ein typisches Moving Range (MR) Chart verwendet einen Standardwert von 2, was bedeutet Der Datenpunkt zeigt die Differenz (Bereich) zwischen zwei aufeinanderfolgenden Datenpunkten, wie sie aus dem Prozess in sequentieller Reihenfolge kommen. Deshalb gibt es einen weniger Datenpunkt im MR-Diagramm als das Einzelne-Diagramm. Dieser Wert kann jedoch in den meisten statistischen Softwareprogrammen angepasst werden. I-MR-Diagramme sollten in der Kontrolle nach den Kontrolltests sein, die Sie wählen, um zu verwenden. Es gibt viele Arten von Tests, die Kontrolle und Punkte innerhalb der Kontrollgrenzen bestimmen können auch außer Kontrolle oder besondere Ursache sein. Beispiel 1 Die Daten der Messungen wurden aus der Gesamtlänge von 30 verschiedenen Widgets entnommen. Die Berechnung wendet die kurzfristige Schätzung mit unbelasteter Konstante an, da es höchstwahrscheinlich eine Stichprobe ist, die die kurzfristige Leistung des Prozesses darstellt. Denken Sie daran, es gibt mehrere Schätzungen für Sigma (Standardabweichung) und jede Verwendung sollte mit dem Kunden vereinbart werden und die Begründung für seine Auswahl. Der erste Datenpunkt im RANGE-Diagramm, da ein Bewegungsbereich von 2 den absoluten Wert (oder die positive Differenz) von 5,77 - 4,57 1,20 gewählt wurde. Eine Messung pro Teil, ohne rationale Untergruppen. Teile werden in der Reihenfolge gemessen, aus der sie aus dem Prozess stammen. Xa0 Es gibt einen weniger Bereich Datenpunkt als Teile gemessen. xa0 Verwenden von MR-bard2 für die Schätzung von Sigma (kurzfristige Schätzung für Standardabweichung). Beide Diagramme zeigen einen Prozess an, der stabil und kontroll ist. Dies genügt für den Stabilitätsanteil eines MSA. Wenn dies die neuen (AFTER) Daten aus einer Prozessverbesserung wäre und diese Leistung besser und wünschenswerter ist als die BEFORE-Leistung, dann könnten diese Regelgrenzen als neue Prozesskontrollgrenzen eingestellt werden. Wenn dies die vorherigen (BEFORE) Daten eines Prozesses waren und alle Variationen durch gemeinsame Ursache inhärente Variation erklärt wird, dann wird es eine grundlegende Änderung (hoffentlich eine Verbesserung) zu ändern und zu halten diese Leistung zu nehmen. Das Ziel des Teams ist es, alle speziellen Ursachenvariation zu eliminieren oder zu erklären und grundlegende, beispiellose Verbesserungen zu machen, um das bestehende Niveau der gemeinsamen Ursache Leistung zu einer reduzierten Variation und präzisere Leistung um ein Ziel zu fahren. Beispiel 2 VOR DEM I-MR-Diagramm Nachfolgend ein Beispiel für Daten, die am Ende der IMPROVE-Phase aus einer Zeitstudie vor und nach der Durchführung der Verbesserungen bei einem Inspektionsprozess erstellt wurden. Die Zeiten wurden jeweils mit einer eigenen Gruppe (Untergruppengröße 1) dargestellt. Zeit ist ein kontinuierlicher Datentyp, dem Sie ein SPC-Diagramm wie ein I-MR. Sie sehen aus der Tabelle den Durchschnitt für die einzelnen Messzeiten ging auf 9,79 Minuten und. Durch die Prüfung der unteren Chart, können Sie sehen, die Variation zwischen den Zeiten wurde auch reduziert. Um statistisch zu analysieren, ob sich der Mittelwert geändert hat, können Sie den 2 Sample-t-Test oder den paired-t-Test (abhängig von den Daten und die Annahme, dass die Daten normal verteilt sind) verwenden. Hypothesentest Unter Verwendung der Daten in dem obigen Diagramm wurde ein 2-Abtast-T-Test mit einem Alpha-Risiko durchgeführt, das auf 0,05 eingestellt wurde, um festzustellen, ob ein signifikanter Unterschied in der Leistung des Mittelwerts VOR und NACHSGEFÜHRT ist. ANMERKUNG: Obwohl 52 Proben sowohl in VOR als auch in NACHSGESTELLT wurden, werden die Paare nicht abgestimmt, da verschiedene Teile beurteilt und eine zerstörende Studie sind. Wurde die Bewertung mit denselben Teilen und den zerstörungsfreien Teilen durchgeführt, dann könnte der gepaarte t-Test verwendet werden. xa0 Null-Hypothese Ho: Mittleren BEVOR MEINER HINWEISE Alternative Hypothese H A. xa0Mean NACH DEM LIEGEN VORHER Dies schafft einen einmaligen Test. Die Nullhypothese wird abgelehnt. Es gibt ein paar Möglichkeiten, dies zu schließen. Die Teststatistik von 26,42 ist größer als der kritische t-Wert bei 0,05 und dF 76, was 1,67 für einen Schwanztest ist. DF Freiheitsgrade der p-Wert kleiner als 0,05 ist. Mit dem statistischen Beweis, dass eine Verschiebung im Mittel von 19,65 Minuten auf 9,79 Minuten aufgetreten ist. Die AFTER-Leistung hat auch alle SPC-Tests bestanden, so dass die neuen Kontrollgrenzen verwendet werden sollten, um diesen Prozess zu überwachen. Dies ist ein wichtiger Bestandteil der CONTROL-Phase und der überarbeiteten FMEA. xa0 Die überarbeitete FMEA sollte die neuen Regelungsgrenzen für den Prozess dokumentieren und dies wird schnell erkannt, ob die zukünftige Prozessleistung in der Steuerung bleibt und aufrechterhalten wird. xa0 Mit dem alten Obere und untere Kontrollgrenzen für die Überwachung eines bewährten verbesserten Prozesses ist wahrscheinlich nicht explosion jedes Leistungsverhalten, das zurückzieht oder beginnt, auf alte Muster zurückfallen. Und das Ziel ist es nicht, dies zu erlauben, Probleme schnell und sichtbar auszusetzen, damit sie adressiert werden können und den Prozess erneut gewählt werden. Xa Test für Variation Reduktion Um statistisch zu überprüfen, ob sich die Variation geändert hat, bevor Sie den F-Test nutzen können Für Gleiche Abweichungen. Da dieses Beispiel ein 95 Vertrauensniveau anwendet, wäre jeder p-Wert lt 0,05 statistisch signifikant und du würdest die Nullhypothese ablehnen und schließt, dass es einen Unterschied gibt. SEHHILFE . Eine weitere visuelle Leitlinie besteht darin, die für die BEFORE (1) und AFTER (2) Daten blau dargestellten Konfidenzintervalle zu untersuchen. Wenn die Intervallbandlinien DO überlappen, gibt es keinen statistischen Unterschied zwischen der Variation vor und nachher. Wenn sich die Intervallbandlinien nicht überlappen, gibt es einen statistisch signifikanten Unterschied zwischen der Variation vor und nachher. Je weiter die Zeilen weg von der Überlappung sind, desto niedriger ist der p-Wert und mehr Vertrauen haben Sie im Schluss, dass es einen signifikanten Unterschied gibt (scheint offensichtlich). Wenn die Kante der Linien nahe beieinander war (wie die linke Kante der oberen Linie und die rechte Kante der unteren Zeile in unserem Beispiel), dann wäre der p-Wert nahe Null und die F-Statistik wäre Genauso wie der F-kritische Wert. RECALL: Das Ziel der meisten Six Sigma-Projekte ist es, den Mittelwert für ein Ziel zu verbessern (Genauigkeit zu addieren) und Variation zu reduzieren (Präzision hinzufügen). Levenes-Test kann auf nicht-normalen Sätzen von Daten verwendet werden, um auf Gleiche Varianten zu testen. Mit dem neuen (AFTER) Prozess in der Steuerung, können Sie fortfahren, die endgültige Prozessfähigkeit zu beurteilen und kommen mit der neuen z-Score oder verwenden Sie einen Fähigkeitsindex. Einweg-ANOVA Es gibt auch ein Interesse zu bestimmen, ob es einen signifikanten Unterschied zwischen den vier Gutachter in der AFTER-Studie gibt. Dies könnte dazu beitragen, einen oder mehrere Gutachter zu identifizieren, die von mehr Training profitieren könnten und untersuchen, woher die neue Variation kommt (innerhalb jedes Betreibers, unter oder bei beiden). Ein Einweg-ANOVA mit Alpha bei 0,05 verwenden die folgenden Ergebnisse des AFTER Daten wurden erzeugt. xa0 Erinnerung gab es 52 Lesungen so dF 51. Es wird festgestellt, dass es keinen statistischen Unterschied zwischen den Betreibern gab. Es gibt mehrere Dinge, die die Schlussfolgerungen unterstützen. Der p-Wert weit über 0,05 (mit anderen Worten, lehnt die Nullhypothese nicht ab) F-Statistik lt F-kritischer Wert von 2,81 Stark überlappende Konfidenzintervalle. Jim und Dave hatten fast genau die gleichen Ergebnisse. Der Unterschied zwischen Paul und Dave ist der größte, aber immer noch nicht statistisch signifikant bei einem Alpha-Risiko von 0,05. Sind alle Beweise dafür, dass es keinen Unterschied zwischen irgendwelchen Paaren oder Kombinationen von ihnen gibt. Der niedrige F-Wert von 0,27 sagt, dass die Variation innerhalb der Gutachter größer ist als die Variation unter ihnen und nicht innerhalb der Ablehnungsregion. Minitab Six Sigma. . . . Minitab (). . (SPC). (ANOVA). ARMA ARIMA (ODBC). . Projektmanager . Minitab Minitab: - - - - - - Microsoft Office Excel - -: Standardabteilung. - Verteilte Daten - - (Charts) BAR PIE. -. - SPC MSA - - - - - - - -. MINITAB Statistical Software ist das ideale Paket für Six Sigma und andere Qualitätsverbesserungsprojekte. Von der statistischen Prozesskontrolle bis zum Design von Experimenten bietet es Ihnen die Methoden, die Sie benötigen, um jede Phase Ihres Qualitätsprojekts zu implementieren, zusammen mit Features wie StatGuide und ReportPad, die Ihnen helfen, Ihre Ergebnisse zu verstehen und zu kommunizieren. Kein Paket ist genauer, zuverlässiger oder einfach zu bedienen. 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Orthogonale Regression - Binäre, ordinale und nominale logistische Regression - Teilweise kleinste Quadrate (PLS) - Stufenweise und beste Teilmengen - Residual-Plots - Einfache Erkennung von Indikatorvariablen - Vertrauens - und Vorhersageintervalle - Varianzanalyse: - ANOVA - Allgemeines Linearmodell (GLM) - Unausgewogene Nested-Designs - MANOVA - Vollständig verschachtelte Designs - Analyse von Mitteln - Mehrfachvergleiche - Rest-, Haupteffekte, Und Interaktions-Plots - Design von Experimenten: - Zwei-Ebenen-Fakultät-Designs - Split-Plot-Designs - Allgemeine Fakultät-Designs - Plackett-Burman-Designs - Response-Oberflächen-Designs - Mixture Designs - D-optimale und Distanz-Designs - Taguchi Designs - Spezielle Entwürfe - Variabilität für faktorielle Entwürfe analysieren - Antwortvorhersage - gebrannte Läufe - Antwortoptimierung - Plots: Reste, Haupteffekte, Interaktion, Würfel, Kontur, Oberfläche, Wireframe - Effekte Plots: normal, halb normal, Pareto - Statistische Prozesskontrolle: - Run-Diagramm - Pareto-Diagramm - Cause-and-Effect (Fishbone) Diagramm - Variablen Kontrollkarten: XBar, R, S, XBar-R, XBar-S, I, MR, I-MR, I-MR-RS, Zone , Z-MR - Attribute Kontrollkarten: P, NP, C, U, P, U - Zeitgewichtete Kontrollkarten: MA, EWMA, CUSUM - Multivariate Kontrollkarten: T-quadriert, generalisierte Varianz, MEWMA - Rare Event Control Charts : G, T - Kundenspezifische Tests für spezielle Ursachen - Historische Shift-in-Process Charts - Individuelle Verteilungsidentifikation - Box-Cox-Transformation - Johnson-Transformation - Prozessfähigkeit: normal, nicht normal, Attribut, Batch - Prozessfähigkeit für mehrere Variablen - Fähigkeit Sixpacktrade - Multi-Vari-Diagramm - Symmetrieplot - Akzeptanzproben und OC-Kurven - Toleranzintervalle - Messsystemanalyse: - Datenerfassungs-Arbeitsblattgenerator - Gage RampR Gekreuzt: ANOVA - und Xbar-R-Methoden - Gage RampR Nested - Gage RampR für mehr als zwei Variablen - Misclassifikationswahrscheinlichkeiten - Gage Run Chart - Gage Linearität und Bias - Typ 1 Gage Study (Einzelteil) - Attribut Gage Studie ndash AIAG analytische Methode - Attributanalyse - ZuverlässigkeitSurvival Analyse: - Parametrische und nichtparametrische Verteilungsanalyse - Güte der Passung Maßnahmen - ML - und Kleinste Schätzungen - Exakte Fehler-, Rechts-, Links - und Intervall-zensierte Daten - Beschleunigte Lebensdauerprüfung - Regression mit Lebensdaten - Zuverlässigkeitstestpläne - Schwellenparameterverteilungen - Analyse reparierbarer Systeme - Analyse mehrerer Fehlermodi - Probitanalyse - Weibliche Analyse - Hypothesentests auf Verteilungsparametern - Plots: Verteilung, Wahrscheinlichkeit, Gefährdung, Überleben - Garantieanalyse - Multivariate Analyse: - Hauptkomponentenanalyse - Faktoranalyse - Diskriminanzanalyse - Clusteranalyse - Korrespondenzanalyse - Itemanalyse und Cronbachrsquos Alpha - Zeitreihen und Prognosen: - Zeitreihenpläne - Trendanalyse - Zerlegung - Gleitender Durchschnitt - Exponentielle Glättung - Wintersrsquo-Methode - Auto-, Teilauto - und Kreuzkorrelationsfunktionen - ARIMA - Nichtparametrisch: - Signetest - Wilcoxon-Test - Mann - Whitney-Test - Kruskal-Wallis-Test - Tische: - Chi-Quadrat, Fisherrsquos exakt und andere Tests - Chi-Quadrat-Güte-Test - Tally und Kreuz-Tabellierung - Power und Sample Size: - Mustergröße für Schätzung - One - sample Z - Ein - und Zwei-Sample-T-Paired t - Eins und zwei Proportionen - Ein - und Zwei-Sample-Poisson-Raten - Eins und zwei Varianzen - Einweg-ANOVA - Zwei-Level-Fakultät-Design - Plackett-Burman und General Komplettfaktoren - Leistungskurven - Simulation und Verteilungen: - Zufallszahlengenerator - Dichte, kumulative Verteilung und inverse kumulative Verteilungsfunktionen - Zufällige Stichproben - Makros und Anpassungsfähigkeit: - Anpassbare Menüs und Symbolleisten - Umfangreiche Einstellungen und Benutzerprofile - DMAIC Toolbar - Umfassende Befehlssprache - Leistungsstarke Makrofähigkeit - COM-fähige Automatisierung Mehr Info (openclose) Betriebssystem ndash 32-Bit - und 64-Bit-Versionen von XP, Vista oder Windows 7 RAM ndash 512 MB (mindestens) 1 GB (empfohlen) Prozessor ndash Pentium 4 oder gleichwertiger Festplattenspeicher: Mehrbenutzer ndash 140 MB (mindestens) freier Speicherplatz verfügbar Einzelbenutzer ndash 160 MB (mindestens) freier Speicherplatz Sprachpaket ndash Zusätzlicher 55 MB freier Speicherplatz pro Sprachpaket installiert Bildschirmauflösung ndash 1024 x 768 oder Höher Adobereg Reader ndash Version 5.0 oder höher erforderlich für Meet MinitabProcess Capability Statistiken: Cpk vs Ppk Zurück, wenn ich verwendet, um in Minitab Tech Support arbeiten, Kunden oft fragte mich, ldquoWhatrsquos der Unterschied zwischen Cpk und Ppkrdquo Itrsquos eine gute Frage, vor allem seit vielen Praktizierende verabschieden sich, Cpk zu benutzen, während sie Ppk ganz übersehen. Itrsquos wie das 3980s Pop-Duo Wham. Wo Cpk ist George Michael und Ppk ist der andere Typ. Poofy Hairdos mit Mousse, Schulterpolstern und Beinwärtern beiseite, Letrsquos beginnen mit der Definition von rationalen Untergruppen und erforschen dann den Unterschied zwischen Cpk und Ppk. Rationale Untergruppen Eine rationale Untergruppe ist eine Gruppe von Messungen, die unter denselben Bedingungen erstellt wurden. Untergruppen sollen einen Schnappschuss Ihres Prozesses darstellen. Daher sollten die Messungen, die eine Untergruppe bilden, aus einem ähnlichen Zeitpunkt entnommen werden. Zum Beispiel, wenn Sie 5 Artikel pro Stunde Probe, Ihre Untergruppe Größe wäre 5. Formeln, Definitionen, etc. Das Ziel der Fähigkeitsanalyse ist es sicherzustellen, dass ein Prozess in der Lage ist, Kundenspezifikationen zu erfüllen, und wir verwenden Fähigkeitsstatistiken wie Cpk Und Ppk, um diese Einschätzung zu machen. Wenn wir die Formeln für Cpk und Ppk für die normale (Verteilungs-) Prozessfähigkeit betrachten, sehen wir, dass sie nahezu identisch sind: Der einzige Unterschied liegt im Nenner für die Ober - und Untere Statistik: Cpk wird mit der WITHIN-Standardabweichung berechnet Ppk verwendet die OVERALL-Standardabweichung. Ohne Sie mit den Details, die die Formeln für die Standardabweichungen umgeben, zu langweilen, denken Sie an die Standardabweichung als den Durchschnitt der Untergruppen-Standardabweichungen, während die Gesamtstandardabweichung die Variation aller Daten darstellt. Dies bedeutet, dass: nur Konten für die Variation innerhalb der Untergruppen nicht für die Verschiebung und Drift zwischen Untergruppen wird manchmal als die potenzielle Fähigkeit bezeichnet, weil es das Potenzial Ihres Prozesses bei der Herstellung von Teilen innerhalb der Spezifikation darstellt, vorausgesetzt, es gibt keine Variation zwischen Untergruppen (dh im Laufe der Zeit) Konten für die allgegenwärtige Variation aller Messungen Theoretisch beinhaltet sowohl die Variation innerhalb der Untergruppen als auch die Verschiebung und Drift zwischen ihnen, wo Sie am Ende des sprichwörtlichen Tages sind Beispiele für den Unterschied zwischen Cpk und Ppk Für Abbildung, let39s betrachten einen Datensatz, in dem 5 Messungen jeden Tag für 10 Tage genommen wurden. Beispiel 1 - Ähnliches Cpk und Ppk Wie die Grafik auf der linken Seite zeigt, gibt es nicht viel Verschiebung und Drift zwischen Untergruppen im Vergleich zu der Variation innerhalb der Untergruppen selbst. Daher sind die innerhalb und Gesamtstandardabweichungen ähnlich, was bedeutet, dass Cpk und Ppk auch ähnlich sind (bei 1,13 bzw. 1,07). Beispiel 2 - Verschiedene Cpk und Ppk In diesem Beispiel habe ich dieselbe Daten - und Untergruppengröße verwendet, aber ich habe die Daten umgedreht und in verschiedene Untergruppen verschoben. (Natürlich würden wir niemals in die verschiedenen Untergruppen in der Praxis wechseln wollen. Ndash Irsquove hat es hier getan, um einen Punkt zu verdeutlichen.) Da wir die gleichen Daten verwendet haben, änderte sich die Gesamtstandardabweichung und Ppk nicht. Aber das ist, wo die Gemeinsamkeiten enden. Schauen Sie sich die Cpk-Statistik an. Itrsquos 3.69, das ist viel besser als die 1.13 haben wir vor. Betrachten Sie die Untergruppen-Handlung, können Sie sagen, warum Cpk erhöht Die Grafik zeigt, dass die Punkte innerhalb jeder Untergruppe sind viel näher zusammen als zuvor. Früher habe ich erwähnt, dass wir an die Standardabweichung als den Durchschnitt der Untergruppen-Standardabweichungen denken können. So weniger Variabilität innerhalb jeder Untergruppe entspricht einer kleineren innerhalb der Standardabweichung. Und das gibt uns einen höheren Cpk. Zu Ppk oder Nicht zu Ppk Und hier ist, wo die Gefahr liegt nur in der Berichterstattung Cpk und Vergessen über Ppk wie itrsquos George Michaelrsquos weniger bekannte Bandkollege (keine Beleidigung, wer auch immer er sein kann). Wir können aus den obigen Beispielen sehen, dass Cpk uns nur einen Teil der Geschichte erzählt, also das nächste Mal, wenn du die Prozessfähigkeit untersuchst. Betrachte sowohl deinen Cpk als auch deinen Ppk. Und wenn der Prozess mit wenig Abwechslung im Laufe der Zeit stabil ist, sollten die beiden Statistiken sowieso ungefähr gleich sein. (Anmerkung: Es ist möglich und okay, ein Ppk zu bekommen, das größer als Cpk ist, vor allem mit einer Untergruppengröße von 1, aber Irsquoll lassen Erklärung für einen anderen Tag.) 7 Tödliche statistische Sünden Auch die Experten machen Namen: Omar Mora Stier Dienstag, 26. Juni 2012 Michelle, danke für diesen Beitrag. Langfristige vs Kurzfristige Fähigkeit, subrationale Untergruppen, sind äußerst wichtige Konzepte. Wir freuen uns auf Ihren quotCpk-größer-als-Ppk-wenn-Untergruppe-size-of-1quot Artikel. Wenn möglich, sollten Sie für eine zukünftige Post über Konfidenzintervalle für Cpk andor Ppk sprechen. Name: Arun Stier Mittwoch, 27. Juni 2012 NIce klare Gedanken. Mochte es. Halten Sie es herauf Kumpel Name: Quentin Stier Freitag, 20. Juli 2012 Große Erklärung. Ich sehe den Kommentar von Omar auf dem quotCpk-größer-als-Ppk-wann-Untergruppe-size-of-1quot Thema. Das ist eine sehr häufige Frage. Ich suche es. Name: Chuck Sauder Stier Montag, 15. Oktober 2012 Wirklich mochte der Artikel. Meine Frage ist, wie Minitab verschiedene Werte für Cpk und Ppk berechnet, wenn es keine Untergruppen gibt (Untergruppe Größe 1) Name: Michelle Paret Stier Montag, 15. Oktober 2012 Chuck, Im froh, dass Sie den Artikel mochten. Gute Frage nach Cpk vs. Ppk, wenn Untergruppe Größe 1. In diesem Fall verwendet Minitab den durchschnittlichen Bewegungsbereich, um die innerhalb von stdev (und Cpk) zu berechnen, nicht die typische Stdev-Formel, die verwendet wird, um das gesamte stdev (und Ppk) zu berechnen. Name: Mike Lickley Stier Montag, 26. November 2012 Großer Artikel danke. Bin ich richtig im Denken, wenn ich einen Test und Variable Prozessvariablen, die ich verwenden sollte die Ppk Da die Untergruppen sind nicht die gleichen die Cpk ist nicht ein wahres Spiegelbild der Variabilität, wie ich die Einführung von Variabilität durch Änderung des Prozesses. Danke Name: Quentin Stier Donnerstag, 29. November 2012 Sehr schöner Beitrag. Ich googeln quotCPK und PPKquot und fand das. Viel besser als wikipedias Erklärung. Also hier bin ich ein SAS-Programmierer, der mit einem Mintab-Blog anfangen wird Name: Michelle Paret Stier Mittwoch, 5. Dezember 2012 Mike, wenn Sie wechselnde Prozessvariablen sind, dann ist es wahrscheinlich, dass Ihr Prozess nicht stabil ist, was einer ist Die wichtigen annahmen für die fähigkeitsanalyse Darüber hinaus, wenn Sie Variabilität einführen, dann ist die gesamte stdev (verwendet, um Ppk zu berechnen) nicht repräsentativ für die Variation Ihrer Prozess zeigt zu einem bestimmten Zeitpunkt. Ich würde vorschlagen, Ihren Prozess in einen stabilen Zustand zu bringen und dann Daten zu sammeln, um die Prozessfähigkeit des aktuellen, stabilen Prozesses zu bewerten. Quentin, Im glücklich zu hören, die Erklärung zur Verfügung gestellt wurde hilfreich. Vielen Dank für das Folgen unseres Blogs. Name: Kerry Kearney Stier Montag, 17. Dezember 2012 Großer Artikel, nicht sicher, ob der Zitat. Untergruppe Größe von 1quot Artikel ist noch verfügbar. Wenn wir Daten in keiner bestimmten Reihenfolge sammeln und eine Untergruppengröße von eins verwenden, können wir hoffen, einen Cpk zu bekommen, der irgendeine Verbindung zur Realität hat. Ändern Sie einfach die Reihenfolge der Daten und wir erhalten eine andere Cpk. Name: Michelle Paret Stier Dienstag, 18. Dezember 2012 Kerry, ich bin froh, dass der Artikel hilfreich war. Große Frage, was zu tun ist, wenn die Daten in keiner bestimmten Reihenfolge aufgezeichnet wurden. Wenn die Untergruppengröße 1 ist, wird innerhalb von stdev mit dem durchschnittlichen Bewegungsbereich berechnet. Mit anderen Worten, Minitab betrachtet den Bereich zwischen row1 und row2, dann row2 und row3, etc. Minitab nimmt an, dass die Daten in chronologischer Reihenfolge sind. Deshalb beeinflusst die Änderung der Reihenfolge der Daten den durchschnittlichen Bewegungsbereich und damit Cpk. Wenn Sie nicht wissen, in welcher Reihenfolge die Daten gesammelt wurden, empfehle ich mit Assistant gt Capability Analysis gt Capability Analysis gt Snapshot. Minitab gibt Ihnen dann nur die Statistiken (z. B. Ppk), die anwendbar sind. (Und ich havent bekommen, um zu schreiben, die Ppk kann größer sein als Cpk, wenn n1 Post noch. Hoffentlich werde ich Zeit von diesen Tagen haben.) Name: Vahid Stier Mittwoch, 16. Januar 2013 Ist diese Formel rechts 2 insgesamt2 innerhalb (2 ) Zwischen Name: Michelle Paret Stier Mittwoch, 16. Januar 2013 Vahid, für die Prozessfähigkeit für die Normalverteilung, wird die gesamte Stdev mit der typischen Stdev-Formel berechnet (z. B. Stat gt Basic Statistics gt Display Deskriptive Statistics). Je nachdem, welche Optionen Sie ausgewählt haben, kann die Formel auch durch c4 (d. h. stdev insgesamt stdevc4) dividieren, wobei c4 eine unausgeglichene Konstante ist. Name: Matthew Copeland Stier Dienstag, 12. Februar 2013 Die meisten Plätze, die ich arbeite (habe gearbeitet) haben reichlich Daten und machen keine logische Stichproben. Sie neigen auch dazu, die Untergruppengröße auf 1 zu setzen. In diesem Fall empfehle ich, dass die Gesamt - oder ppk die reelle Zahl ist. Das cpk ist das Recht des Prozesses Great stuff. Schreiben Sie mehr bitte Name: Ravikumar bull Freitag, 22. Februar 2013 HI Grate Artikel Meine Abfrage ist, während Caluclating entweder Cpk oder Ppk zu einem bestimmten Parameter, ob ich die Werte erwähnen müssen, um meinen Kunden zu versichern, dass die zukünftige Prodution sein wird Qualitative Derzeit zitiere ich die Ppk. Pls suggest Name: Michelle Paret Stier Montag, 25. Februar 2013 Ich würde es bis zu Ihrem Kunden überlassen, ob oder nicht Sie nur Ppk oder beide Cpk und Ppk berichten. Es ist möglich, dass Ihr Kunde am meisten an Ppk interessiert ist, da es den aktuellen Stand Ihres Gesamtprozesses widerspiegelt. Name: mmtab023 Stier Montag, 15. Juli 2013 guter Artikel. Wir freuen uns auf Ihren quotCpk-größer-als-Ppk-wenn-Untergruppe-size-of-1quot Artikel. Name: Rachel Stier Donnerstag, 15. August 2013 Wenn ich ein Beispielbeispiel habe 32 Teile und ich messen ein Feature und führen eine Analyse wäre dies ein Ppk Wenn ich periodische Messungen und Daten sammeln im Laufe der Zeit und der Prozess war in der Kontrolle kann ich Set Control Limits für einen Cpk Name: Michelle Paret Stier Montag, 19. August 2013 Für Ihre Prozessfähigkeit, auf sagen, 32 Teile, können Sie sowohl Ppk und Cpk (vorausgesetzt, youre mit Minitabs Fähigkeit Analyse für eine normale Verteilung) zu berechnen. Sowohl Ppk als auch Cpk sind Statistiken, die für im Laufe der Zeit gesammelte Messungen verwendet werden können. Und beide Statistiken sollten nur angewendet werden, wenn der Prozess kontrolliert ist. Ich bin mir nicht sicher, wie Sie die Fähigkeitsanalyse verwenden möchten, um die Kontrollgrenzen zu quoten, da die Kontrollgrenzen unter Verwendung der Prozessdaten selbst berechnet werden. Wenn Sie also weitere Einzelheiten geben könnten, dann freue mich darauf, dass Sie diesen Teil Ihrer Frage ansprechen. Name: John Bull Freitag, 23. August 2013 Schöner Beitrag Kurzer Brief zum Punkt. Name: Siva Stier Mittwoch, 4. September 2013 Großer Post Im Falle der Stichprobengröße 1, wie man std berechnet. Dev (innerhalb) mit durchschnittlich bewegten Bereich Name: Michelle Paret Stier Dienstag, 10. September 2013 Siva, ich bin froh, dass Sie den Beitrag gemocht haben. Wenn die Stichprobengröße 1, stdew (innerhalb) durchschnittlicher Bewegungsbereich unausgeglichene Konstante d2 Wenn Sie einen bewegten Bereich der Länge 2 (die Minitab-Voreinstellung) verwenden, dann d21.128. Name: Bob Stier Donnerstag, 19. September 2013 Michelle, tolle Post. Ich habe eine Frage, ob cpk oder ppk am besten zu meinen Daten passt. Lets sagen, ich habe 30 Teile, die ich eine elektrische Messung annehmen muss, aber jede Messung wird bei 3 verschiedenen Temperaturen (Kälte, Raum und heißer Temperatur) aufgenommen. Zusätzlich werden bei jeder Temperatur Messungen mit 3 verschiedenen Spannungen durchgeführt. Insgesamt werden insgesamt 270 datapoints vorhanden sein. Würde Cpk oder Ppk am besten die Variation darstellen, die durch die 2 Variablen (Temperatur und Spannung) verursacht wird. Oder muss ich die Daten nach jeder Variable separat analysieren. Name: Michelle Paret Stier Donnerstag, 19. September 2013 Bob, das ist eine interessante Frage. Ich habe nicht viel Erfahrung mit der Analyse für elektrische Messungen, aber basierend auf Ihrer Beschreibung würde ich beginnen, indem Sie die Daten separat für jede Variable analysieren. Es könnte zum Beispiel sein, dass Ihr Prozess bei Kälte und Raumtemperatur fähig ist, aber nicht bei heißen Temperaturen. Wenn Sie Ihre Analyse auf alle Daten zusammen statt separat gemacht haben, würden Sie nicht in der Lage sein, dies zu erkennen. Und ich würde denken, dass dieses Verhalten etwas ist, das du erkennen möchtest. Name: Simon Stier Freitag, 20. September 2013 Hallo Michelle - toller Artikel Wirklich geholfen, eine Menge von der Verwirrung zu klären, die ich hier gehabt habe. Ich habe eine Frage um Daten, die in der Reihenfolge mit nur 1 Untergruppe (z. B. aus einem Produktionslauf) abgetastet werden. Nehmen wir an, dass die Daten normal sind und der Prozess kontrolliert ist. Basierend auf dem, was ich oben gelesen habe, würde der Cpk uns sagen, wie sehr sich der gleitende Durchschnitt ändert (d. h. zwischen row1 und row2 und dann zwischen row2 und row3, wobei jede inkrementelle Zeilendifferenz als neue Untergruppe behandelt wird). Die Ppk würde uns die wahre Abwechslung in der Stichprobenpopulation erzählen. Was erzählt uns jeder von uns über die Fähigkeit, die Spezifikation zu erfüllen und das ist besser zu bedienen. Vielen Dank, Simon. Name: Michelle Paret Stier Freitag, 20. September 2013 Simon, ich bin froh, dass der Artikel hilfreich war. Um deine Frage zu beantworten, welche Statistik besser zu berichten ist, hängt es von deinem Ziel ab. Wenn du den aktuellen Zustand des Prozesses vertreten willst, dann würde ich mich auf Ppk stützen. Allerdings, wenn Sie das Potenzial Ihres Prozesses melden wollen, dann ist Cpk theoretisch eine bessere Darstellung. Oder du könntest immer beide benutzen, um ein komplettes Bild von deinem Prozess zu bekommen. Name: Alan Goodwin Stier Donnerstag, 26. September 2013 Hallo ist die Cpk-Berechnung aus dem Ansii-Standard oder ist es ein anderer Standard. Wenn ja, welche. Name: Michelle Paret Stier Montag, 30. September 2013 Alan, die Cpk-Berechnung, die Minitab verwendet, findet sich in einer Vielzahl von Texten, darunter das Handbuch der Automotive Industry Action Group (AIAG) zur statistischen Prozesskontrolle. Name: Matej Horvat Stier Mittwoch, 2. Oktober 2013 Eine Frage im Zusammenhang mit der Stichprobe Größe 1 Fall. Wenn wir einen Batch-Prozess haben, wo wir nur eine einzelne Probe pro Charge messen und Chargen nacheinander nicht produziert werden können (stellen Sie sich eine Multi-Produkt-Produktionslinie vor, die zwischen verschiedenen Produkten umschaltet), kann die Cpk-Berechnung mit der Untergruppe 1 überhaupt verwendet werden Name: Michelle Paret Stier Dienstag, 8. Oktober 2013 Matej, große Frage. Da Cpk mit dem durchschnittlichen Bewegungsbereich berechnet wird (für row2-row1, row3-row2, etc.), müssen die Daten in chronologischer Reihenfolge sein, damit diese Statistik korrekt berechnet wird. Wenn es nicht möglich ist, die Daten auf diese Weise einzugeben, dann würde ich nur Ppk verwenden, um die Prozessfähigkeit zu beurteilen. Bitte lassen Sie mich wissen, ob dies Ihre Frage nicht ausreichend beantwortet. Name: Hugo Medina Stier Donnerstag, 24. Oktober 2013 Dieser Beitrag ist einfach genial Name: Orlando Stier Mittwoch, 6. November 2013 Wäre es möglich, den Datensatz zu erhalten, den du für deine Beispiele benutzt hast Name: Liyana Stier Freitag, 8. November 2013 Hallo. Super amp spaß erklärt Was, wenn mein ppk Wert ist 0.84 und mein cpk Wert ist 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.
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