Minitab Six Sigma. . . . Minitab (). . (SPC). (ANOVA). ARMA ARIMA. (ODBC). . Responsabile del progetto . Minitab. Minitab: - - - - - - Microsoft Office Excel - -: Divisione standard. - Dati distribuita - - (Charts) BAR PIE. -. - SPC MSA - - - - - - - -. MINITAB Statistical Software è il pacchetto ideale per Six Sigma e altri progetti di miglioramento della qualità. Da Statistical Process Control di Design of Experiments, vi offre i metodi necessari per implementare ogni fase del progetto di qualità, insieme a funzionalità come StatGuide e ReportPad che ti aiutano a capire e comunicare i risultati. Nessun pacchetto è più preciso, affidabile, e facile da usare. Oltre al potere più statistico che la nostra versione precedente, MINITAB 14 offre molte nuove e interessanti funzionalità quali: Un nuovo potente motore grafico che offre risultati coinvolgenti, che offrono un enorme spaccato i dati Un metodo facile per creare, modificare e aggiornare Grafici La capacità per personalizzare i menu e barre degli strumenti in modo da poter facilmente accedere ai metodi che si utilizzano più. - Facilità d'uso: - Design intuitivo è semplice da imparare - Menu e strumenti disposti logicamente, corrispondenti libri di testo e materiali per la formazione - Project Manager organizza analisi - ReportPadtrade per i rapporti che generano - Facilmente esportare uscita a PowerPoint e Word - Clear, sistema di aiuto completo - StatGuidetrade spiega uscita - tutorial specifici degli utensili - Glossario dei termini statistici - Metodi e formule utilizzate nei calcoli - intelligente dialogo Boxestrade ricordano le impostazioni recenti - Centinaia di set di dati di esempio - Disponibile in più lingue - Maggiore velocità e migliori prestazioni - dati e gestione dei file: - All-in-one file di progetto comprendono tutta l'analisi - fogli foglio elettronico - fogli di lavoro illimitati, con fino a 4000 colonne e righe illimitate in ciascuna - Importexport: Excel, testo, CSV, HTML, ecc - database query con ODBC - Assegnare formule per aggiornare le colonne colonne quando modifica dei dati - multipla UndoRedo - formati numerico, testo e datetime - la manipolazione dei dati: unire, sottoinsieme, ordinare, trasporre, codice, ecc - funzioni Matrix - protezione password - Assistente: - Menu che facilmente si snoda attraverso la vostra analisi - ti aiuta a scegliere lo strumento giusto utilizzando un albero decisionale interattivo - include le linee guida per garantire la vostra analisi è successo - utilizza un'interfaccia semplificata che è facile da capire - fornisce l'interpretazione della vostra uscita - crea rapporti completi per i risultati che presentano - Statistica di base: - statistiche descrittive - test di Z-One campione - t-test a una e due campioni, paired t-test - Uno e due proporzioni test - uno e prove di tasso di Poisson due campioni - uno e due variazioni di prova - correlazione e covarianza - test di normalità - test di bontà di adattamento per Poisson - grafica: - State-of-the-art motore grafico - pittoriche gallerie semplificano la creazione del grafico - interattivo modificare gli attributi (assi, etichette, ecc) - Ricreare grafici personalizzati con nuovi dati - facilmente inserire più grafici in un'unica pagina - i dati di visualizzazione per diverse variabili o gruppi di pannelli - strumenti di visualizzazione Informazioni: tooltip, mirino, bandiere vegetali - grafici in grado di aggiornare il cambiamento dei dati - grafici integrati disponibili con un solo clic - a dispersione, trame di matrice , Boxplot, dotplots, istogrammi, grafici, diagrammi di serie temporali, ecc - appezzamenti linea - contorno e rotanti trame 3D - probabilità e le trame di distribuzione di probabilità - Numerosi grafici per scopi speciali - OLE per modificare i grafici Minitab in altre applicazioni - Grafico spazzolatura da esplorare I luoghi di interesse - Export: TIF, JPEG, PNG, BMP, GIF, EMF - Analisi di regressione: - regressione lineare - la regressione non lineare - ortogonale regressione - binario, ordinale e nominale di regressione logistica - minimi quadrati parziali (PLS) - graduale e la migliore sottoinsiemi - grafici dei residui - Facile creazione di variabili indicatore - intervalli di confidenza e di previsione - analisi della varianza: - ANOVA - modello lineare generale (GLM) - disegni annidati sbilanciati - MANOVA - completamente disegni annidati - Analisi di mezzi - i confronti multipli - residui, effetti principali, e grafici di interazione - design of Experiments: - disegni fattoriali a due livelli - Split-plot disegni - disegni generali fattoriali - Plackett-Burman progetta - risposta disegni superficiali - i disegni della miscela - D-ottimali e disegni basati sulla distanza - disegni Taguchi - User - disegni specifici - Analizzare la variabilità per i disegni fattoriali - risposta di previsione - Botched piste - ottimizzazione di risposta - piazzole: residui, effetti principali, l'interazione, cubo, contorno, superficie, wireframe - effetti piazzole: normale, semi-normale, Pareto - Statistical Process Control: - chart Run - diagramma di Pareto - Causa-effetto (fishbone) schema - variabili di controllo grafici: Xbar, R, S, XBar-R, Xbar-S, I, MR, I-MR, I-MR-RS, zona , Z-MR - Attributi carte di controllo: P, NP, C, U, P, U - ponderata nel tempo di carte di controllo: MA, EWMA, CUSUM - multivariata carte di controllo: T-squared, varianza generalizzata, MEWMA - rare carte di controllo evento : G, T - test personalizzati per cause speciali - Historicalshift-in-process classifiche - Individual identificazione distribuzione - Box-Cox trasformazione - Johnson trasformazione - capacità di processo: normale, non normale, attributo, lotto - capacità di processo per variabili multiple - Capability grafico Multi-Vari - - Sixpacktrade Simmetria trama - campionamento Accettazione e OC curve - intervalli di tolleranza - Sistemi di misura Analisi: - dati generatore di raccolta foglio di lavoro - Gage RampR Crossed: ANOVA e Xbar-R metodi - Gage RampR nidificate - Gage RampR per più di due variabili - le probabilità di errata classificazione - Gage gestito chart - Gage linearità e pregiudizi - Type 1 Gage Study (parte singola) - Abilità Gage studio ndash AIAG analitico metodo - analisi accordo attributo - ReliabilitySurvival analisi: - parametrica ed analisi della distribuzione non parametrica - bontà di adattamento misure - ML e minimi quadrati stime - insufficienza esatta, a destra, a sinistra, e l'intervallo-censurato dati - Accelerated test di durata - di regressione con i dati di vita - i piani di test di affidabilità - parametro di soglia distribuzioni - Analisi di sistemi riparabili - Analisi di molteplici modalità di guasto - analisi probit - Weibayes analisi - Verifica di ipotesi sui parametri di distribuzione - Terreni: distribuzione, di probabilità, di pericolo, di sopravvivenza - Warranty Analysis - analisi multivariata: - analisi delle componenti principali - analisi fattoriale - L'analisi discriminante - analisi cluster - L'analisi delle corrispondenze - analisi Prodotto e Cronbachrsquos alpha - serie temporali e Forecasting: - serie trame Tempo - analisi Trend - di decomposizione - media mobile - livellamento esponenziale - metodo Wintersrsquo - automobile, auto - parziale e funzioni di correlazione cross - ARIMA - Nonparametrics: - test dei segni - test di Wilcoxon - Mann test - Whitney - test di Kruskal-Wallis - Tavoli: - Chi-quadro, Fisherrsquos esatte, e altri test - test chi-quadro di bontà di adattamento - Tally e tabulazione croce - Potenza e indossa una taglia: - La dimensione del campione per la stima - One - Sample Z - mono e t a due campioni - t associati - Uno e due proporzioni - a uno o due campioni tassi di Poisson - uno e due varianze - One-Way ANOVA - disegno fattoriale a due livelli - Plackett-Burman e generali pieni disegni fattoriali - curve di potenza - Simulazione e Distribuzioni: - generatore di numeri casuali - densità, distribuzione cumulativa, e le funzioni di distribuzione cumulativa inversa - campionamento casuale - Macro e possibilità di personalizzazione: - menu personalizzabili e le barre degli strumenti - Ampie preferenze e profili utente - DMAIC Toolbar - complete linguaggio di comando - potente macro capacità - COM-enabled automazione Maggiori informazioni (ApriChiudi) sistema operativo ndash versioni a 32-bit e 64-bit di XP, Vista o Windows 7 RAM ndash 512 MB (minima) 1 GB (consigliato) processore ndash Pentium 4 o equivalente spazio su disco rigido: ndash multiutente 140 MB (minimo) di spazio libero ndash disponibile monoutente 160 MB (minimo) di spazio libero disponibile Language pack ndash Ulteriori 55 MB di spazio libero per Language pack installato risoluzione ndash dello schermo 1024 x 768 o superiore Adobereg Reader ndash versione 5.0 o superiore richiesto per Meet MinitabHow per creare e leggere un grafico I-MR di controllo Quando si tratta di creare carte di controllo, it39s generalmente buona per raccogliere i dati in sottogruppi, se possibile. Ma a volte in grado di raccogliere i sottogruppi di misure isn39t un'opzione. Le misurazioni possono essere troppo costosi. Il volume della produzione potrebbe essere troppo basso. I prodotti possono avere un tempo di ciclo lunga. In molti di questi casi, è possibile utilizzare un grafico di I-MR. Come tutte le carte di controllo, la tabella di I-MR ha tre usi principali: monitoraggio della stabilità di un processo. Anche i processi molto stabili hanno qualche variazione. e quando si tenta di correggere lievi fluttuazioni di un processo che si può effettivamente causare instabilità. Un grafico I-MR in grado di segnalare ai cambiamenti che rivelano un problema si dovrebbe risolvere. Determinare se un processo è stabile e pronto per essere migliorata. Quando si modifica un processo instabile, si can39t valutare con precisione l'effetto delle modifiche. Un grafico I-MR può confermare (o smentire) la stabilità del processo prima di implementare un cambiamento. Dimostrare il miglioramento delle prestazioni di processo. Necessità di dimostrare che un processo è stato migliorato prima e dopo i grafici I-MR in grado di fornire tale prova. L'I-MR è in realtà due grafici in uno. Nella parte superiore del grafico è un individui (I) grafico. che riporta i valori di ogni singola osservazione, e fornisce un mezzo per valutare centro di processo. La parte inferiore del grafico è un grafico Moving Range (MR). che riporta la variazione di processo come calcolato dagli intervalli di due o più osservazioni successive. La linea verde su ogni grafico rappresenta la media, mentre le linee rosse mostrano i limiti di controllo superiore e inferiore. Un processo in-controllo mostra solo variazione casuale entro i limiti di controllo. Un processo fuori controllo ha modifica insolita, che può essere dovuto alla presenza di cause speciali. Creare la Tabella I-MR Let39s dicono si lavora per una società chimica, ed è necessario valutare se il valore di pH di una soluzione personalizzata è entro limiti accettabili. La soluzione è realizzata in lotti, in modo da poter prendere una sola misura del pH per lotto ei dati non possono essere subgrouped. Questa è una situazione ideale per un grafico I-MR. Così si misura il pH per 25 lotti consecutivi. La preparazione di questi dati per il grafico couldn39t I-MR essere più facile: basta elencare le vostre misure in una singola colonna, nell'ordine in cui li ha raccolti. (Per seguire lungo, si prega di scaricare questo set di dati e, se si don39t già averlo, la versione di prova gratuita del nostro software statistico.) Scegliere Stat controllo gt Grafici GT Variabili Grafici per individui gt I-MR e selezionare il pH come variabile. Se si inserisce più di una colonna in Variabili, nessun problema - Minitab semplicemente produrre più grafici I-MR. Opzioni della finestra di dialogo consentono di aggiungere etichette, dividere il grafico in fasi sottoinsieme dei dati. e più. You39re vogliono catturare ogni possibile causa speciale di variazione, quindi fare clic su Opzioni I-MR. e scegliere Test. Scegli quotPerform tutti i test per cause speciali, quot e quindi fare clic su OK in ogni finestra di dialogo. I test per cause speciali rilevano punti al di là dei limiti di controllo ed i modelli specifici nei dati. Quando un'osservazione non supera un test, Minitab riporta nella finestra di sessione e segna sulla carta ho. Un punto fallito indica un modello non casuale nei dati che devono essere esaminati. Quando nessun punto vengono visualizzati sotto i risultati del test, osservazioni superato le prove per cause speciali. Interpretazione della Tabella I-MR, parte 1: La tabella di MR Here39s la tabella di I-MR per i dati pH: in primo luogo esaminare la tabella di MR, che indica se la variazione di processo è sotto controllo. Se il grafico MR è fuori controllo, i limiti di controllo sul grafico che sarà impreciso. Ciò significa una mancanza di controllo nella tabella I può essere dovuta a variazioni instabili, non variazioni effettive nel centro trattato. Se il grafico MR è in controllo, si può essere sicuri che un controllo out-of-I chart è dovuta a cambiamenti nel centro di processo. Punti che non superano i test Minitab39s sono contrassegnati con un simbolo rosso sul grafico MR. In questo grafico MR, i limiti di controllo superiori e inferiori sono 0 e 0,4983, e nessuna delle singole osservazioni non rientrano quei punti limits. The mostrano anche un pattern casuale. Quindi la variazione processo è in controllo, ed è opportuno esaminare la Tabella I. Interpretazione della Tabella I-MR, parte 2: L'ho grafico gli individui (I) grafico valuta se il centro processo è sotto controllo. Purtroppo, questo lo schema doesn39t bene come la tabella di MR fatto: Minitab conduce fino a otto prove speciali variazione-causa per il grafico I, e segna le osservazioni problema con un simbolo rosso e il numero del test fallito. Il grafico indica voi tre osservazioni fallito due test. La finestra della sessione Minitab si dice perché ogni punto è stato segnalato: Osservazione 8 fallito Test 1, che mette alla prova per i punti più di 3 deviazioni standard dalla linea centrale - La prova più evidente che un processo è fuori controllo. Osservazioni 20 e 21 non sono riusciti Test 5, che mette alla prova per una corsa di due dei tre punti con lo stesso segno che cadono più di due deviazioni standard dalla linea centrale. Test 5 fornisce la sensibilità supplementare per rilevare cambiamenti più piccoli in media del processo. Questo grafico I-MR indica che la media del processo è instabile ed il processo è fuori controllo, probabilmente a causa della presenza di cause speciali. Il grafico I-MR per pH può non essere quello che si voleva vedere, ma ora si sa ci può essere un problema che deve essere affrontato. That39s l'intero scopo della carta di controllo successivo, si può provare a identificare e correggere i fattori che contribuiscono a questo speciale le cause di variazione. Fino a quando queste cause vengono eliminati, il processo non può raggiungere uno stato di controllo statistico. Nome: Peter Tibbetts toro Lunedi, 24 Giugno 2013 Grazie per la recensione, ma sarebbe più utile se il grafico mR non ha messo il LCL a 0. In questo esempio, il LCL effettivo per il grafico mR sarebbe -. 1933, ma dal momento che il MR è sempre un valore assoluto, il mR non sarà mai inferiore a zero in modo da un LCL negativo è inutile. Sarebbe meglio se non c'è LCL a tutti, quando è calcolato per essere negativo. Nome: Peter Tibbetts toro Lunedi, 24 giugno, 2013, come limiti di controllo per la tabella di I-mR sono simmetriche rispetto alla media, non ho mai capito perché Minitab imposta automaticamente la LCL per il grafico mR a zero quando n è lt 7 Sì, il controllo costante grafico, D3, è negativo quando n è lt 7, quindi un LCL negativo è inutile. Invece di impostare automaticamente la LCL a zero, avrebbe più senso se l'LCL non fosse incluso quando n è lt 7. Il LCL non è pari a zero, non esiste. Nome: Eston Martz toro Lunedi, 24 Giugno 2013 Grazie per i commenti, Peter - punto interessante, e Ive passato il tuo feedback al nostro team di sviluppo. A livello pratico, fa la distinzione tra un LCL 0 e quotdoes non existquot causano problemi Avremmo mai prendere una decisione diversa o fare un'azione diversa se il grafico I-MR sono stati etichettati in modo diverso Ive stato cercando di pensare a un posto che lo scenario potrebbe giocare fuori, ma nothings provenienti subito in mente. Nome: Ramesh Valluri toro Lunedi, 1 settembre, il 2014 Chi Siamo Minitab è il fornitore leader di software e servizi per l'istruzione miglioramento della qualità e statistiche. Più di 90 delle aziende Fortune 100 utilizzano il software statistico Minitab, il nostro prodotto di punta, più studenti di tutto il mondo hanno usato Minitab per imparare le statistiche di qualsiasi altro pacchetto. Minitab Inc. è una società privata con sede a State College, Pennsylvania, con filiali nel Regno Unito, in Francia e in Australia. La nostra rete globale di rappresentanti serve più di 40 paesi in tutto il mondo. Trovarci al Minitab Copyright 2017 Minitab Inc. Tutti i diritti Reserved. Process Capacità Statistiche: Cpk vs Ppk Torna quando ho usato per lavorare in Minitab supporto tecnico, i clienti spesso mi hanno chiesto, ldquoWhatrsquos la differenza tra Cpk e Ppkrdquo Itrsquos una buona domanda, in particolare dal momento che molti praticanti di default per utilizzare Cpk mentre si affaccia tutto Ppk. Itrsquos piace il duo pop Wham 3980s. dove Cpk è George Michael e Ppk è che altro ragazzo. acconciature poofy in stile con mousse, spalline, e scaldamuscoli a parte, letrsquos iniziare definendo sottogruppi razionali e poi esplorare la differenza tra Cpk e Ppk. Sottogruppi Rational Un sottogruppo razionale è un gruppo di misurazioni prodotte sotto lo stesso insieme di condizioni. Sottogruppi hanno lo scopo di rappresentare un'istantanea del processo. Pertanto, le misure che costituiscono un sottogruppo devono essere prelevati da un simile punto nel tempo. Ad esempio, se si campione di 5 articoli ogni ora, la dimensione del sottogruppo sarebbe 5. Le formule, definizioni, ecc L'obiettivo dell'analisi capacità è di assicurare che un processo è in grado di soddisfare le specifiche del cliente, e noi usare le statistiche come la capacità Cpk e Ppk per fare questa valutazione. Se guardiamo le formule per Cpk e Ppk per la capacità (di distribuzione) normale processo, possiamo vedere che sono quasi identiche: L'unica differenza sta nel denominatore per la parte superiore e le statistiche più bassi: Cpk è calcolato utilizzando il ENTRO deviazione standard, mentre Ppk utilizza la deviazione standard generale. Senza annoiarvi con i dettagli che circondano le formule per le deviazioni standard, pensare al raggio deviazione standard della media delle deviazioni standard sottogruppo, mentre la deviazione standard generale rappresenta la variazione di tutti i dati. Ciò significa che: rappresenta solo la variazione all'interno della sottogruppi Non conto per lo spostamento e la deriva tra sottogruppi è a volte indicato come il potenziale capacità perché rappresenta il potenziale processo ha a produrre parti all'interno spec, presumendo non vi è alcuna differenza tra sottogruppi (vale a dire nel corso del tempo) rappresenta la variazione complessiva di tutte le misure prese Teoricamente comprende sia la variazione all'interno di sottogruppi e anche lo spostamento e la deriva tra di loro è dove si sta alla fine degli esempi giorno proverbiali della differenza tra Cpk e Ppk per illustrazione, let39s prendere in considerazione un insieme di dati in cui sono stati presi 5 misurazioni ogni giorno per 10 giorni. Esempio 1 - Cpk simile e Ppk Come mostra il grafico sui mostra il lato sinistro, non c'è un sacco di turno e alla deriva tra i sottogruppi rispetto alla variazione all'interno dei sottogruppi stessi. Pertanto, le deviazioni all'interno e ingombro standard sono simili, il che significa Cpk e Ppk sono simili, anche (a 1,13 e 1,07, rispettivamente). Esempio 2 - Diverse Cpk e Ppk In questo esempio, ho usato gli stessi dati e sottogruppo formato, ma ho spostato i dati in giro, lo spostamento in diversi sottogruppi. (Naturalmente avremmo mai voglia di spostare i dati in diversi sottogruppi, in pratica, ndash Irsquove appena fatto qui per illustrare un punto.) Dal momento che abbiamo utilizzato gli stessi dati, la deviazione standard generale e Ppk non è cambiata. Ma thatrsquos dove le somiglianze finiscono. Guardate la statistica Cpk. Itrsquos 3.69, che è molto meglio del 1.13 abbiamo ottenuto prima. Guardando la trama sottogruppi, si può dire perché Cpk aumentato Il grafico mostra che i punti all'interno di ogni sottogruppo sono molto più vicini di prima. In precedenza ho detto che siamo in grado di pensare al entro deviazione standard della media delle deviazioni standard sottogruppo. Quindi, una minore variabilità all'interno di ogni sottogruppo è uguale a una più piccola all'interno di deviazione standard. E questo ci dà un più alto Cpk. Per Ppk o non Ppk E qui è dove il pericolo risiede nel solo segnalazione Cpk e dimenticando Ppk come itrsquos George Michaelrsquos compagno di band meno noti (senza offesa per chiunque esso sia). Possiamo vedere dagli esempi sopra che Cpk ci dice solo una parte della storia, così la prossima volta che si esaminano la capacità di processo. prendere in considerazione sia il Cpk e la tua Ppk. E se il processo è stabile con piccole variazioni nel corso del tempo, le due statistiche dovrebbero essere circa lo stesso in ogni caso. (Nota: E 'possibile, e va bene, per ottenere un Ppk che è più grande di CPK, soprattutto con una dimensione sottogruppo di 1, ma Irsquoll lasciare spiegazione per un altro giorno.) 7 Sins statistici Deadly anche gli esperti Fai Nome: Omar Mora toro martedì, 26 giugno 2012 Michelle, grazie per questo post. A lungo termine vs capacità a breve termine, i sottogruppi subrazionali, sono concetti estremamente importanti. Guardando al futuro il vostro Ppk quotCpk-larger-than--quando-sottogruppo-size-di-1quot articolo. Se possibile, prendere in considerazione per un futuro post per parlare di intervalli di confidenza per Cpk Andor Ppk. Nome: toro Arun Mercoledì 27 giugno 2012 NIce pensieri chiari. Mi è piaciuto. Keep it up amico Nome: Quentin toro Venerdì, 20 luglio 2012 Grande spiegazione. I secondi il commento di Omar sul Ppk quotCpk-larger-than--quando-sottogruppo-size-di-1quot argomento. Questa è una domanda molto comune. Ill essere alla ricerca di esso. Nome: Chuck Sauder toro Lunedi, 15 mese di ottobre, 2012 Mi è piaciuto l'articolo. La mia domanda è come Minitab calcola i valori diversi per Cpk e Ppk quando non ci sono sottogruppi (dimensioni sottogruppo 1) Nome: Michelle Paret toro Lunedi, 15 mese di ottobre, 2012 Chuck, Im felice ti è piaciuto l'articolo. Buona domanda su Cpk vs. Ppk quando la dimensione dei sottogruppi 1. In questo caso, Minitab utilizza la gamma media mobile a calcolare il raggio STDEV (e CPK), non il tipico formula STDEV che viene utilizzato per calcolare la STDEV complessiva (e Ppk). Nome: Mike Lickley toro Lunedi, 26 novembre 2012 Great articolo grazie. Ho ragione nel pensare che se corro un test e variare le variabili di processo che avrei dovuto utilizzare il Ppk Dal momento che i sottogruppi non sono gli stessi del Cpk non è un vero riflesso della variabilità come sto introducendo variabilità modificando il processo. Grazie Nome: Quentin toro Giovedi, 29 novembre 2012 Very bel post. Ho cercato su google quotCPK e PPKquot e trovato questo. Molto meglio di Wikipedie spiegazione. Così eccomi qui, un programmatore SAS che sta per iniziare a seguire un mintab blog Nome: Michelle Paret toro Mercoledì 5 dicembre 2012 Mike, se sono vari variabili di processo allora la sua probabile che il vostro processo non sarà stabile, che è uno dei i presupposti importanti per l'analisi capacità. Inoltre, se si introduce variabilità, poi la STDEV complessiva (utilizzato per calcolare Ppk) non sarà rappresentativo della variazione vostre mostre di processo in un dato momento. Vorrei suggerire ottenere il vostro processo per uno stato stabile e quindi la raccolta di dati per valutare la capacità di processo dell'attuale processo, stabile. Quentin, Im felice di sentire la spiegazione fornita era disponibile. Grazie per seguire il nostro blog. Nome: Kerry Kearney toro Lunedi, 17 dicembre 2012 Great articolo, non so se il quot. dimensione sottogruppo di articolo 1quot è ancora avialable. Se stiamo raccogliendo i dati in ordine sparso e con una dimensione sottogruppo di uno, possiamo sperare di ottenere un Cpk che ha alcun collegamento con la realtà leggermente alterare l'ordine dei dati e ottenere una diversa Cpk. Nome: Michelle Paret toro Martedì, 18 Dicembre 2012 Kerry, Im felice l'articolo è stato utile. Grande domanda su cosa fare quando i dati sono stati registrati in nessun ordine particolare. Quando la dimensione sottogruppo è 1, entro stdev viene calcolato utilizzando la gamma media mobile. In altre parole, Minitab guarda il range tra row1 e row2, quindi row2 e Row3, ecc Minitab assume i dati sono in ordine cronologico. È per questo che cambiando l'ordine dei dati influisce sulla gamma media mobile e quindi Cpk. Se non si sa in quale ordine i dati sono stati raccolti, consiglio vivamente di utilizzare Assistente gt capacità di analisi gt capacità di analisi gt Snapshot. Minitab poi fornirà solo le statistiche (ad esempio Ppk) che sono applicabili. (E io havent ottenuto intorno a scrivere la Ppk può essere maggiore di Cpk n1 dopo ancora Spero di avere quelle temporali di questi giorni..) Nome: Vahid toro Mercoledì 16 Gennaio 2013 E 'questo formula giusta 2 overall2 all'interno (2 ) tra Nome: Michelle Paret toro Mercoledì 16 gennaio 2013 Vahid, per capacità di processo per la distribuzione normale, il STDEV complessiva è calcolata utilizzando la formula tipica STDEV (ad esempio usare Stat gt statistiche di base gt visualizzazione statistiche descrittive). A seconda di quali opzioni è stata selezionata, la formula potrebbe anche dividere per c4 (cioè stdev stdevc4 generale) in cui C4 è una costante unbiasing. Nome: Matthew Copeland toro Martedì 12 Febbraio 2013 La maggior parte dei luoghi con cui lavoro (hanno lavorato) hanno grandi quantità di dati e non stanno facendo il campionamento logico. Essi tendono inoltre ad impostare la dimensione dei sottogruppi a 1. In questo caso consiglio che il generale o PPK è il numero reale. Il CPK è il diritto del Grande roba processo. Scrivi di più si prega Nome: Ravikumar toro Venerdì 22 Febbraio 2013 articolo HI Grate La mia domanda è, mentre calcolo valore sia Cpk o Ppk di un particolare parametro se devo menzionare entrambi i valori in modo da assicurare il mio cliente che il futuro prodution essere Attualmente qualitativo sto citando il Ppk. Pls suggerire Nome: Michelle Paret toro Lunedi, 25 febbraio, 2013 mi avrebbe lasciato fino al vostro cliente come a se o non si segnala solo Ppk o entrambi Cpk e Ppk. E 'possibile il cliente è più interessato a Ppk in quanto riflette lo stato attuale del processo complessivo. Nome: toro mmtab023 Lunedi, luglio 15, 2013 Buon articolo. Guardando al futuro il vostro Ppk quotCpk-larger-than--quando-sottogruppo-size-di-1quot articolo. Nome: Rachel toro Giovedi, 15 mese di agosto 2013, se ho un esempio campione di 32 parti e misuro una caratteristica ed eseguire un'analisi questo sarebbe un Ppk Se le misurazioni periodiche e la raccolta dei dati nel tempo e il processo è stato in controllo posso impostare limiti di controllo per un nome Cpk: Michelle Paret toro Lunedi, 19 mese di agosto, 2013 per la vostra capacità di processo, il dire 32 parti, è possibile calcolare sia Ppk e CPK (presumendo che state usando Minitabs analisi capacità di una distribuzione normale). Sia Ppk e CPK sono statistiche che possono essere utilizzati per misurazioni raccolti nel tempo. Ed entrambe le statistiche dovrebbero essere applicate solo quando il processo è in controllo. Io non sono sicuro di come si desidera utilizzare l'analisi capacità di controllo quotset limitsquot da limiti di controllo sono calcolati utilizzando i dati di processo in sé, per cui se si potesse piacere a fornire maggiori dettagli, Id felice di affrontare questa parte della tua domanda. Nome: John Bull Venerdì 23 agosto 2013 Bel post Breve amplificatore al punto. Nome: Siva toro Mercoledì 4 settembre 2013 grande post. In caso di dimensione del campione 1, come calcolare std. dev (all'interno) utilizzando media di gamma in movimento. Nome: Michelle Paret toro Martedì 10 Settembre 2013 Siva, Im felice ti è piaciuto il post. Quando la dimensione del campione 1, STDEV (dentro) campo di media mobile unbiasing d2 costante Se si utilizzano una serie commovente di lunghezza 2 (impostazione predefinita Minitab), poi d21.128. Nome: Bob toro Giovedi, 19 settembre, 2013 Michelle, grande post. Ho una domanda se CPK o Ppk meglio si adatta i miei dati. Diciamo che ho 30 parti che devo prendere una misurazione elettrica, ma ogni misura viene effettuata in 3 diverse temperature (freddo, pranzo, e caldo estivo). Inoltre, ad ogni misura di temperatura sono effettuate utilizzando 3 tensioni diverse. In tutto ci sarà un totale di 270 datapoints. Sarebbe Cpk o Ppk meglio rappresentare la variazione causata dai 2 variabili (temperatura e tensione). O devo analizzare i dati separatamente in base a ciascuna variabile. Nome: Michelle Paret toro Giovedi, 19 settembre, 2013 Bob, questa è una domanda interessante. Non ho molta esperienza con l'analisi di misurazione elettrica, ma in base alla descrizione Vorrei iniziare analizzando i dati separatamente per ogni variabile. Potrebbe essere, per esempio, che il processo è in grado a freddo e la camera, ma non a temperature calde. Se avete fatto la vostra analisi su tutti i dati di insieme piuttosto che separatamente, non sarebbe in grado di rilevare questo. E vorrei pensare che questo comportamento è qualcosa youd vogliono rilevare. Nome: Simon toro Venerdì 20 Settembre 2013 Hi Michelle - grande articolo veramente aiutato a chiarire un sacco di confusione che ho avuto intorno a questo. Ho una domanda intorno a dati campionati in ordine con solo 1 sottogruppo (ad esempio, da un ciclo di produzione). Assumiamo che i dati sono normale e il processo è in controllo. Sulla base di quello che ho letto in precedenza, il Cpk ci sarebbe dire quanto la media mobile varia (i. e tra row1 e row2, e poi tra row2 e Row3, trattando ogni differenza fila incrementale come un nuovo sottogruppo). Il Ppk ci direbbe il vero variazione nella popolazione campionata processo. Che cosa ognuno di questi ci dicono circa la capacità processs per soddisfare le specifiche e che è meglio usare Molte grazie, Simon. Nome: Michelle Paret toro Venerdì 20 Settembre 2013 Simon, Im felice l'articolo è stato utile. Per rispondere alla domanda su quale statistica è meglio segnalare, esso dipende dal vostro obiettivo. Se si vuole rappresentare lo stato attuale del processo, quindi vorrei magra verso Ppk. Tuttavia, se si desidera segnalare il potenziale del processo, quindi Cpk è teoricamente una migliore rappresentazione. In alternativa, si può sempre usare sia per avere un quadro completo del processo. Nome: Alan Goodwin toro Giovedi, 26 settembre, 2013 Hi è il calcolo Cpk dallo standard ANSII o è un altro standard. Se è così che uno. Nome: Michelle Paret toro Lunedi, il 30 settembre, 2013 Alan, il calcolo Cpk che usi Minitab può essere trovato in una varietà di testi tra cui il manuale di Automotive Industry Action Group (AIAG) per il controllo statistico di processo. Nome: Matej Horvat toro Mercoledì 2 Ottobre 2013 Una domanda relativa alla dimensione del campione 1 caso. Se abbiamo un processo batch, in cui si misura un solo campione per partita, e lotti potrebbero non essere prodotte consecutivamente (immaginare una linea di produzione multi-prodotto che passa tra prodotti diversi), può il calcolo Cpk utilizzando sottogruppo 1 essere utilizzato a tutti nome: Michelle Paret toro Martedì 8 ottobre 2013 Matej, grande domanda. Dal momento che Cpk è calcolato utilizzando la gamma media mobile (per row2-row1, Row3-row2, ecc), allora i dati devono essere in ordine cronologico in modo che quella statistica per calcolare correttamente. Se non è possibile inserire i dati in questo modo, allora vorrei utilizzare esclusivamente Ppk per valutare la capacità di processo. Per favore fatemi sapere se questo non sufficientemente rispondere alla tua domanda. Nome: Hugo Medina toro Giovedi, 24 mese di ottobre, 2013, tale post è solo nome impressionante: Orlando toro Mercoledì 6 novembre 2013 Sarebbe possibile per ottenere i dati impostati è stato utilizzato per i vostri esempi Nome: Liyana toro Venerdì 8 novembre 2013 Ciao. grandi spiegazioni divertenti amplificatore. Che cosa succede se il mio valore PPK è 0.84 e il mio valore CPK è 2.55. devo usare il valore di CPK poi a dimostrare che il mio processo è Nome capace: Michelle Paret toro Martedì, 12 Novembre 2013 Liyana, anche se l'elevato Cpk indica che il processo ha il potenziale per eseguire all'interno spec, il basso Ppk indica che, nel complesso, il processo non funziona così come idealmente dovrebbe. Pertanto vorrei dare uno sguardo più da vicino il passaggio e la deriva tra le sottogruppi nel corso del tempo. 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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