Diagram I-MR Individu - Bagan Rentang Antarmuka Bagan I-MR memplot pengamatan individu pada satu bagan disertai bagan lain dari rentang pengamatan individu - biasanya dari setiap titik data berturut-turut. Bagan ini digunakan untuk memplot data CONTINUOUS. Individu (I) Bagan menyusun setiap pengukuran (kadang-kadang disebut pengamatan) sebagai titik data terpisah. Setiap titik data berdiri sendiri dan artinya tidak ada pembagian subkelompok yang rasional dan ukuran subkelompok 1. Beberapa grafik umum lainnya yang digunakan dengan subkelompok gt1 adalah: Bagan Rentang Bergerak (MR) khas menggunakan nilai default 2, yang berarti masing-masing Titik data plot perbedaan (range) antara dua titik data berturut-turut karena berasal dari proses secara berurutan. Oleh karena itu akan ada satu titik data kurang dalam tabel MR daripada tabel Individu. Namun, nilai ini bisa disesuaikan di sebagian besar program perangkat lunak statistik. Bagan I-MR harus di kontrol sesuai dengan tes kontrol yang Anda pilih untuk digunakan. Ada banyak jenis tes yang bisa menentukan kontrol dan poin di dalam batas kontrol juga bisa di luar kendali atau khusus. Contoh Satu Data di bawah pengukuran diambil dari panjang keseluruhan 30 widget yang berbeda. Perhitungannya menggunakan estimasi jangka pendek dengan konstanta un-biasing karena kemungkinan besar pengambilan sampel mewakili kinerja jangka pendek dari proses. Ingatlah ada beberapa perkiraan untuk sigma (standar deviasi) dan setiap penggunaan harus disepakati dengan pelanggan dan alasan pemilihannya. Titik data pertama di bagan RANGE karena rentang bergerak 2 dipilih nilai absolut (atau perbedaan positif) dari 5,77 - 4,57 1,20. Satu pengukuran per bagian, tanpa subkelompok rasional. Bagian diukur dari mana mereka berasal dari proses. xa0 Ada satu titik data kurang dari bagian yang diukur. xa0 Menggunakan MR-bard2 untuk memperkirakan sigma (estimasi jangka pendek untuk standar deviasi). Kedua grafik tersebut menunjukkan sebuah proses yang stabil dan terkendali. Ini akan cukup untuk bagian stabilitas MSA. Jika ini adalah data baru (AFTER) dari perbaikan proses dan kinerja ini lebih baik dan lebih diinginkan daripada kinerja SEBELUM, maka batas kontrol ini dapat ditetapkan sebagai batas kontrol proses yang baru. Jika ini adalah data proses sebelumnya (SEBELUM), dan semua variasi tersebut dijelaskan oleh sebab umum variasi yang melekat maka akan membawa perubahan mendasar (semoga sebuah perbaikan) dapat mengubah dan mempertahankan kinerja ini. Tujuan tim adalah untuk menghilangkan atau menjelaskan semua variasi penyebab khusus dan membuat perbaikan mendasar dan belum pernah terjadi sebelumnya untuk mendorong tingkat kinerja sebab akibat yang umum ke variasi yang berkurang dan kinerja yang lebih tepat di sekitar target. Contoh Dua SEBELUM SEKTOR I-MR Berikut adalah contoh data yang dikumpulkan pada akhir fase IMPROVE dari studi waktu sebelum dan sesudah perbaikan dilaksanakan pada proses inspeksi. Waktu dipetakan setiap kali mewakili kelompoknya sendiri (subkelompok ukuran 1). Waktu adalah tipe data kontinyu yang akan Anda bagikan SPC seperti I-MR. Anda bisa melihat dari grafik rata-rata untuk waktu pengukuran individu turun menjadi 9,79 menit dan. Dengan memeriksa grafik bawah, Anda bisa melihat variasi di antara waktu-waktu yang juga berkurang. Untuk menganalisis secara statistik apakah mean telah berubah, Anda bisa menggunakan 2 uji sampel-t atau uji paired-t (tergantung pada data dan asumsi data terdistribusi normal). Uji Hipotesis Dengan menggunakan data pada bagan di atas, uji t sampel 2 dilakukan dengan alpha risk set pada 0,05 untuk mengetahui apakah ada perbedaan yang signifikan dalam kinerja mean SEBELUM DAN SETELAH. CATATAN: Meskipun 52 sampel diambil pada SEBELUM DAN SETELAH, pasangan tidak cocok karena bagian yang berbeda dinilai dan menjadi penelitian yang merusak. Jika penilaian dilakukan dengan menggunakan bagian yang sama dan bagian yang tidak merusak maka uji t berpasangan dapat digunakan. Hipotesis nol Ho: Mean SEBELUM Mean SETELAH hipotesis alternatif H A. xa0Mean SETELAH Mean SEBELUM Ini menciptakan uji satu-ekor. Hipotesis nol ditolak. Ada beberapa cara untuk menyimpulkan hal ini. Statistik uji 26,42 lebih besar dari nilai t kritis pada 0,05, dan dF 76 yaitu 1,67 untuk satu uji ekor. DF Derajat Kebebasan nilai p kurang dari 0,05. Dengan bukti statistik bahwa pergeseran terjadi rata-rata 19,65 menit sampai 9,79 menit. Kinerja AFTER juga melewati semua tes SPC sehingga batas kontrol baru harus digunakan untuk memantau proses ini. Ini adalah bagian penting dari fase CONTROL dan FMEA Revisi. xa0 FMEA yang Direvisi harus mendokumentasikan batasan kontrol baru untuk proses ini dan ini untuk segera mengidentifikasi apakah kinerja proses masa depan tetap terkendali dan berkelanjutan. xa0 Menggunakan yang lama Batas kontrol atas dan bawah untuk memantau proses perbaikan yang telah terbukti tidak mungkin mengekspos perilaku kinerja apapun yang menarik atau mulai kembali ke pola lama. Dan, tujuannya bukan untuk membiarkan ini, jelaskan masalah dengan cepat dan tampak sehingga bisa ditangani dan dapatkan prosesnya lagi. xa0 Uji Pengurangan Variasi Untuk memeriksa secara statistik apakah variasi telah berubah dari sebelum Anda dapat menggunakan F-Test Untuk varians yang sama. Karena contoh ini menerapkan tingkat kepercayaan 95, maka nilai p-lt 0,05 akan signifikan secara statistik dan Anda akan menolak hipotesis nol dan menyimpulkan ada perbedaannya. BANTUAN PENGLIHATAN . Pedoman visual lainnya adalah memeriksa interval kepercayaan yang ditunjukkan dengan warna biru untuk data SEBELUM (1) dan SETELAH (2). JIKA garis band interval DO tumpang tindih maka tidak ada perbedaan statistik antara variasi sebelum dan sesudah. JIKA garis band interval TIDAK tumpang tindih, ada perbedaan signifikan antara variasi sebelum dan sesudahnya. Semakin jauh garis-garis yang jauh dari tumpang tindih semakin rendah nilai-p akan semakin percaya dan semakin yakin ada perbedaan yang signifikan (nampak jelas). Jika tepi garis saling berdekatan satu sama lain (seperti tepi kiri garis atas dan tepi kanan garis bawah pada contoh kita), maka nilai p akan mendekati nol dan statistik F akan Kira-kira sama dengan nilai F-critical. RECALL: Tujuan dari kebanyakan proyek Six Sigma adalah memperbaiki mean ke target (menambah akurasi) dan mengurangi variasi (menambahkan presisi). Uji Leven dapat digunakan pada rangkaian data non-normal untuk menguji varians yang sama. Dengan proses baru (SETELAH) yang terkendali, Anda dapat melanjutkan untuk menilai kemampuan proses akhir dan menghasilkan nilai z baru atau menggunakan indeks kemampuan. One-Way ANOVA Ada juga minat untuk menentukan apakah ada perbedaan yang signifikan antara keempat penilai dalam studi SETELAH. Ini bisa membantu mengidentifikasi satu atau lebih penilai yang dapat memperoleh manfaat dari lebih banyak pelatihan dan memeriksa dari mana variasi baru berasal (di dalam masing-masing operator, di antaranya, atau keduanya) Menggunakan ANOVA One-Way dengan alpha pada 0,05, berikut hasil dari SETELAH Data dihasilkan. xa0 Pengingat ada 52 bacaan jadi dF 51. Disimpulkan tidak ada perbedaan statistik antara operator. Ada beberapa hal yang mendukung kesimpulan. Nilai p-baik di atas 0,05 (dengan kata lain, jangan menolak hipotesis nol) F-statistic lt nilai F-kritis 2,81 Interval kepercayaan yang sangat tumpang tindih. Jim dan Dave memiliki hasil yang hampir sama. Perbedaan antara Paul dan Dave adalah yang terbesar namun tetap tidak signifikan secara statistik pada risiko alpha 0,05. Semua bukti bahwa tidak ada perbedaan di antara pasangan atau kombinasi keduanya. Nilai F rendah 0,27 mengatakan variasi dalam penilai lebih besar daripada variasi di antara mereka dan tidak berada dalam wilayah penolakan. Six Sigma. . . . Minitab (). . (SPC). (ANOVA). ARMA ARIMA. (ODBC). . Manajer proyek . Minitab. Minitab: - - - - - - Microsoft Office Excel - -: Divisi Standar. - Data terdistribusi - - (Grafik) BAR PIE. -. - SPC MSA - - - - - - - -. Perangkat Lunak Statistik MINITAB adalah paket ideal untuk Six Sigma dan proyek peningkatan kualitas lainnya. Dari Statistical Process Control to Design of Experiments, ia menawarkan metode yang Anda butuhkan untuk mengimplementasikan setiap tahap proyek kualitas Anda, beserta fitur seperti StatGuide dan ReportPad yang membantu Anda memahami dan mengkomunikasikan hasil Anda. Tidak ada paket yang lebih akurat, handal, atau mudah digunakan. Selain kekuatan statistik yang lebih banyak daripada rilis sebelumnya, MINITAB 14 menawarkan banyak fitur baru yang menarik seperti: Mesin grafis baru yang hebat yang memberikan hasil menarik yang menawarkan wawasan luar biasa ke data Anda Metode mudah untuk membuat, mengedit, dan memperbarui grafik Kemampuan Untuk menyesuaikan menu dan bilah alat sehingga Anda dapat dengan mudah mengakses metode yang paling sering Anda gunakan. - Kemudahan Penggunaan: - Desain intuitif mudah dipelajari - Menu dan alat disusun secara logis, buku teks dan materi pelatihan yang sesuai - Manajer Proyek mengatur analisis - ReportPadtrade untuk menghasilkan laporan - Keluarkan output dengan mudah ke PowerPoint dan Word - Sistem Bantuan yang jelas dan komprehensif - StatGuidetrade Menjelaskan output - Tutorial khusus alat - Glosarium istilah statistik - Metode dan rumus yang digunakan dalam perhitungan - Dialog Smart Boxestrade ingat pengaturan terkini - Ratusan kumpulan data sampel - Tersedia dalam banyak bahasa - Peningkatan kecepatan dan peningkatan kinerja - Pengelolaan Data dan File: - File proyek all-in-one mencakup keseluruhan analisis - Lembar kerja seperti spreadsheet - Lembar kerja tak terbatas, dengan maksimal 4.000 kolom dan baris tak terbatas di masing-masing - Importexport: Excel, Text, CSV, HTML, dll. - Database kueri dengan ODBC - Tetapkan rumus Ke kolom kolom update ketika data berubah - Multiple UndoRedo - Numeric, text and datetime formats - Manipulasi data: menggabungkan, subset, sort , Transpos, kode, dll - Fungsi matriks - Perlindungan kata sandi - Asisten: - Menu yang dengan mudah membawa Anda melalui analisis Anda - Membantu Anda memilih alat yang tepat menggunakan pohon keputusan interaktif - Mencakup panduan untuk memastikan analisis Anda berhasil - Menggunakan yang disederhanakan Antarmuka yang mudah dimengerti - Memberikan interpretasi keluaran Anda - Membuat laporan komprehensif untuk mempresentasikan hasil - Statistik Dasar: - Statistik deskriptif - Uji satu sampel Z - Tes tangkap satu dan dua sampel, uji t berpasangan - Satu dan Dua uji proporsi - Tes tingkat dua tingkat satu dan dua sampel - Satu dan dua varian uji - Korelasi dan kovarian - Uji normalitas - Uji kebaikan untuk Poisson - Grafik: - Mesin grafis mutakhir - Pictorial Galeri menyederhanakan pembuatan grafik - Mengedit atribut secara simbolis (sumbu, label, dll.) - Buat grafik ubahsuaian dengan data baru - Mudah menempatkan beberapa grafik pada satu halaman - Menampilkan data untuk variabel atau grup yang berbeda dalam panel - Informa Alat tampilan: tooltips, crosshairs, flag tanaman - Grafik dapat diperbarui sebagai perubahan data - Grafik terintegrasi tersedia dengan satu klik - Scatterplots, plot matriks, kotak petir, dotplots, histogram, grafik, plot garis waktu, dll. - Baris plot - Plot 3D kontur dan rotasi - Plot distribusi probabilitas dan probabilitas - Sejumlah grafik tujuan khusus - OLE untuk mengedit grafik Minitab pada aplikasi lain - Grafik menyikat untuk mencari tempat menarik - Ekspor: TIF, JPEG, PNG, BMP, GIF, EMF - Analisis Regresi: - Regresi Linier - Regresi Nonlinier - Regresi Orthogonal - Regresi logistik biner, ordinal dan nominal - Kuadrat parsial terkecil (PLS) - Saraf stepwise dan himpunan bagian terbaik - Plot sisa - Mudah menciptakan variabel indikator - Interval kepercayaan dan prediksi - Analisis Varians: - ANOVA - Model linier umum (GLM) - Desain bersarang yang tidak seimbang - MANOVA - Desain bersarang lengkap - Analisis alat - Beberapa perbandingan - Residual, efek utama, dan plot interaksi - Desain Eksperimen: - Desain faktorial dua tingkat - Desain split-plot - Desain faktorial umum - Desain Plockett-Burman - Desain permukaan respons - Desain campuran - Desain berbasis optimal dan jarak jauh - Desain Taguchi - Desain yang ditentukan pengguna - Analisis Variabilitas untuk desain faktorial - Prediksi tanggapan - Lintasan yang dilipat - Optimalisasi respon - Plot: residu, efek utama, interaksi, kubus, kontur, permukaan, rangka kawat - Plot efek: normal, setengah normal, Pareto - Statistical Process Control: - Run chart - Bagan pareto - Diagram sebab-dan-efek (tulang ikan) - Diagram kontrol variabel: Zona XBar, R, S, XBar-R, XBar-S, I, MR, I-MR, I-MR-RS, zona, Z-MR - Diagram kontrol atribut: Diagram kontrol P-NP, C, U, P, U - Bagan tertimbang waktu: MA, EWMA, CUSUM - Bagan kontrol multivariat: T-kuadrat, varians umum, bagan kontrol MEWMA - Rare event: G, T - Tes khusus untuk tujuan khusus - grafik Historishift-in-proses - Identifikasi distribusi individu - Transformasi Box Cox Transformasi proses - Kemampuan proses: normal, tidak normal, atribut, batch - Kemampuan proses untuk banyak variabel - Kemampuan Sixpacktrade - Bagan multi-variabel - Simetri plot - Sampling penerimaan dan kurva OC - interval toleransi - Analisis Sistem Pengukuran: - Data Kumpulan generator lembar kerja - Gage RampR Crossed: Metode ANOVA dan Xbar-R - Gage RampR Nested - Gage RampR untuk lebih dari dua variabel - Probabilitas klasifikasi - Gage run chart - Gage linearitas dan bias - Tipe 1 Gage Study (single part) - Attribute Gage Pelajari metode analitik AIAG ndash - Analisis kesepakatan Atribut - Analisis Ketergantungan Reliabilitas: - Analisis distribusi parametrik dan nonparametrik - Langkah-langkah yang sesuai - perkiraan ML dan kuadrat terkecil - Data kegagalan yang tepat, tepat, kiri, dan interval - Percepatan hidup Pengujian - Regresi dengan data kehidupan - Rencana uji reliabilitas - Distribusi parameter ambang batas - Analisis sistem yang dapat diperbaiki - Analisis multiple fa Modus ilustrasi - Analisis probit - Analisis Weibayes - Uji hipotesis pada parameter distribusi - Plot: distribusi, probabilitas, bahaya, kelangsungan hidup - Analisis garansi - Analisis multivariat: - Analisis komponen utama - Analisis faktor - Analisis diskriminan - Analisis cluster - Analisis korespondensi - Analisis item Dan Cronbachrsquos alpha - Time Series dan Forecasting: - Plot seri waktu - Analisis tren - Dekomposisi - Rata-rata bergerak - Pemulusan eksponensial - Metode Wintersrsquo - Fungsi korelasi otomatis, parsial, dan korelasi silang - ARIMA - Nonparametrik: - Uji tanda - uji Wilcoxon - Uji Mann-Whitney - Uji Kruskal-Wallis - Tabel: - Uji Chi-square, Fisherrsquos, dan tes lainnya - uji kebaikan kuadrat Chi-kuadrat - Tally dan tabulasi silang - Ukuran Daya dan Sample: - Ukuran sampel untuk estimasi - Satu sampel Z - Satu dan dua sampel t - Paired t - Satu dan dua proporsi - Satu tingkat dua tingkat Poisson - Satu dan dua varians - One-Way ANOVA - Faktor tingkat dua Desain asli - Plackett-Burman dan desain faktorial lengkap umum - Kurva daya - Simulasi dan Distribusi: - Generator bilangan acak - Densitas, distribusi kumulatif, dan fungsi distribusi kumulatif invers - Sampling acak - Macro dan Customizability: - Menu dan toolbar yang dapat disesuaikan - Preferensi yang luas Dan profil pengguna - Toolbar DMAIC - bahasa perintah Komprehensif - Kemampuan makro yang kuat - otomatisasi yang diaktifkan COM Informasi lebih lanjut (openclose) Sistem Operasi ndash Versi 32-bit dan 64-bit XP, Vista, atau Windows 7 RAM ndash 512 MB (minimum) 1 GB (disarankan) Prosesor ndash Pentium 4 atau yang setara Ruang Hard Disk: Ruang kosong Multi-User ndash 140 MB (minimum) Tersedia Single-User ndash 160 MB (minimum) ruang kosong yang tersedia Paket Bahasa ndash Tambahan ruang kosong 55 MB per Paket Bahasa Instal Resolusi Layar ndash 1024 x 768 atau lebih tinggi Adobereg Reader ndash Versi 5.0 atau lebih tinggi yang dibutuhkan untuk Memenuhi Statistik Kemampuan MinitabProses: Cpk vs Ppk Kembali ke Ketika saya dulu bekerja di Minitab Tech Support, pelanggan sering bertanya kepada saya, bagaimana perbedaan antara Cpk dan Ppkrdquo Itrsquos pertanyaan yang bagus, terutama karena banyak praktisi secara default menggunakan Cpk sambil menghadap Ppk sama sekali. Ini seperti duo pop 3980-an Wham. Dimana Cpk adalah George Michael dan Ppk adalah orang itu. Poofy hairdos ditata dengan mousse, bantalan bahu, dan penghangat kaki, biarkan dimulai dengan menentukan subkelompok rasional dan kemudian jelajahi perbedaan antara Cpk dan Ppk. Rational Subgroups Subkelompok yang rasional adalah kelompok pengukuran yang diproduksi di bawah kondisi yang sama. Subkelompok dimaksudkan untuk mewakili cuplikan proses Anda. Oleh karena itu, pengukuran yang membentuk subkelompok harus diambil dari titik waktu yang sama. Misalnya, jika Anda mencicipi 5 item setiap jam, ukuran subkelompok Anda akan menjadi 5. Formula, Definisi, Dll. Tujuan analisis kemampuan adalah memastikan bahwa sebuah proses mampu memenuhi spesifikasi pelanggan, dan kami menggunakan statistik kemampuan seperti Cpk Dan Ppk untuk membuat penilaian itu. Jika kita melihat rumus untuk Cpk dan Ppk untuk kemampuan proses normal (distribusi), kita dapat melihat keduanya hampir identik: Satu-satunya perbedaan terletak pada penyebut untuk statistik Upper dan Lower: Cpk dihitung dengan menggunakan standar deviasi WITHIN, sementara Ppk menggunakan deviasi standar OVERALL. Tanpa membebani Anda dengan rincian seputar formula untuk penyimpangan standar, pikirkan penyimpangan standar standar rata-rata penyimpangan standar subkelompok, sementara standar deviasi keseluruhan mewakili variasi semua data. Ini berarti bahwa: Hanya memperhitungkan variasi DALAM subkelompok Tidak memperhitungkan pergeseran dan pergeseran antar subkelompok Kadang-kadang disebut sebagai kemampuan potensial karena ini merupakan potensi proses Anda dalam menghasilkan komponen dalam spesifikasi, dengan asumsi tidak ada variasi antara Subkelompok (yaitu dari waktu ke waktu) Akun untuk variasi OVERALL dari semua pengukuran yang dilakukan Secara teoritis mencakup variasi di dalam subkelompok dan juga pergeseran dan pergeseran di antaranya Di mana Anda berada di akhir hari pepatah Contoh Perbedaan Antara Cpk dan Ppk Untuk Ilustrasi, mari mempertimbangkan kumpulan data dimana 5 pengukuran diambil setiap hari selama 10 hari. Contoh 1 - Similar Cpk dan Ppk Seperti grafik di sisi kiri menunjukkan, tidak banyak pergeseran dan pergeseran antar subkelompok dibandingkan variasi dalam subkelompok itu sendiri. Oleh karena itu, deviasi standar di dalam dan keseluruhannya serupa, yang berarti Cpk dan Ppk serupa juga (masing-masing pada 1,13 dan 1,07). Contoh 2 - Berbeda dengan Cpk dan Ppk Dalam contoh ini, saya menggunakan data dan ukuran subkelompok yang sama, namun saya menggeser data sekitar, memindahkannya ke subkelompok yang berbeda. (Tentu saja kita tidak ingin memindahkan data ke dalam subkelompok yang berbeda dalam praktiknya ndash Irsquove baru saja melakukannya di sini untuk mengilustrasikan sebuah poin.) Karena kita menggunakan data yang sama, keseluruhan standar deviasi dan Ppk tidak berubah. Tapi begitulah kemiripan kemiripannya. Lihatlah statistik Cpk. Itrsquos 3,69, yang jauh lebih baik dari 1,13 yang kita dapatkan sebelumnya. Melihat plot subkelompok, dapatkah Anda memberi tahu mengapa Cpk meningkat Grafik menunjukkan bahwa titik-titik di dalam masing-masing subkelompok lebih dekat daripada sebelumnya. Sebelumnya saya sebutkan bahwa kita bisa memikirkan deviasi standar sebagai rata-rata penyimpangan standar subkelompok. Jadi variabilitas kurang dalam masing-masing subkelompok sama dengan yang lebih kecil dalam standar deviasi. Dan itu memberi kita Cpk yang lebih tinggi. Kepada Ppk atau Bukan ke Ppk Dan di sinilah bahaya terletak pada hanya melaporkan Cpk dan melupakan Ppk seperti itrsquos George Michaelrsquos yang kurang dikenal bandmate (tidak ada pelanggaran terhadap siapa pun dia). Kita dapat melihat dari contoh di atas bahwa Cpk hanya menceritakan sebagian dari cerita, jadi lain kali Anda memeriksa kemampuan prosesnya. Pertimbangkan baik Cpk dan Ppk anda. Dan jika prosesnya stabil dengan sedikit variasi dari waktu ke waktu, kedua statistik tersebut harus hampir sama. (Catatan: Mungkin saja, dan oke, untuk mendapatkan Ppk yang lebih besar dari pada Cpk, terutama dengan ukuran subkelompok 1, tapi Irsquoll meninggalkan penjelasan untuk hari lain.) 7 Dosa Statistik yang Mematikan Bahkan Ahli Membuat Nama: Omar Mora banteng Selasa, 26 Juni 2012 Michelle, terimakasih untuk posting ini. Jangka panjang vs. Kemampuan jangka pendek, sub kelompok subrasional, adalah konsep yang sangat penting. Menantikan artikel quotCpk-lebih besar dari pada Ppk-when-subgroup-size-of-1quot. Jika mungkin, pertimbangkan untuk posting masa depan untuk membicarakan interval kepercayaan untuk Cpk andor Ppk. Nama: Arun banteng Rabu, 27 Juni 2012 Pikiran jernih. Menyukai ini. Keep it up buddy Nama: Quentin bull Jumat, 20 Juli 2012 Penjelasan bagus. Saya mengomentari Omar dengan topik quotCpk-lebih besar dari pada Ppk-when-subgroup-size-of-1quot. Ini adalah pertanyaan yang sangat umum. Aku akan mencarinya. Nama: Chuck Sauder banteng Senin, 15 Oktober 2012 Benar-benar menyukai artikel tersebut. Pertanyaan saya adalah bagaimana Minitab menghitung nilai yang berbeda untuk Cpk dan Ppk bila tidak ada subkelompok (subkelompok ukuran 1) Nama: Michelle Paret banteng Senin, 15 Oktober 2012 Chuck, saya senang Anda menyukai artikel tersebut. Pertanyaan bagus tentang Cpk vs Ppk saat subkelompok ukuran 1. Dalam kasus ini, Minitab menggunakan rentang pergerakan rata-rata untuk menghitung stdev (dan Cpk), bukan rumus stdev khas yang digunakan untuk menghitung keseluruhan stdev (dan Ppk). Nama: Mike Lickley banteng Senin, 26 November 2012 Artikel bagus terima kasih. Apakah saya benar dalam berpikir bahwa jika saya menjalankan tes dan variabel proses yang bervariasi, saya harus menggunakan Ppk Karena subkelompoknya tidak sama, Cpk bukanlah cerminan sebenarnya dari variabilitas karena saya memperkenalkan variabilitas dengan mengubah prosesnya. Terima kasih Nama: Quentin banteng Kamis, 29 November 2012 Pos sangat bagus. Saya googled quotCPK dan PPKquot dan menemukan ini. Jauh lebih baik dari penjelasan wikipedias. Jadi di sinilah saya, seorang programmer SAS yang akan mulai mengikuti blog mintab Nama: Michelle Paret banteng Rabu, 5 Desember 2012 Mike, jika Anda adalah variabel proses yang bervariasi maka kemungkinan proses Anda tidak akan stabil, yang merupakan salah satu dari Asumsi penting untuk analisis kemampuan. Selain itu, jika Anda memperkenalkan variabilitas, maka keseluruhan stdev (yang digunakan untuk menghitung Ppk) tidak akan mewakili variasi hasil pameran Anda pada waktu tertentu. Saya menyarankan agar proses Anda ke keadaan stabil dan kemudian mengumpulkan data untuk mengevaluasi kemampuan proses saat ini, proses yang stabil. Quentin, saya senang mendengar penjelasan yang diberikan sangat membantu. Terima kasih telah mengikuti blog kami. Nama: Kerry Kearney banteng Senin, 17 Desember 2012 Artikel bagus, tidak yakin kalau di kutip. Ukuran subgrup 1quot adalah avialable. Jika kita mengumpulkan data tanpa urutan tertentu dan menggunakan ukuran subkelompok satu, dapatkah kita berharap mendapatkan Cpk yang memiliki koneksi dengan kenyataan Sedikit mengubah urutan data dan kita mendapatkan Cpk yang berbeda. Nama: Michelle Paret banteng Selasa, 18 Desember 2012 Kerry, semoga artikel ini bermanfaat. Pertanyaan bagus tentang apa yang harus dilakukan saat data direkam tanpa urutan tertentu. Bila ukuran subkelompok adalah 1, dalam stdev dihitung dengan menggunakan kisaran rata-rata bergerak. Dengan kata lain, Minitab melihat kisaran antara row1 dan row2, lalu row2 dan row3, dll. Minitab mengasumsikan data dalam urutan kronologis. Itulah sebabnya mengapa mengubah urutan data mempengaruhi rentang pergerakan rata-rata dan dengan demikian Cpk. Jika Anda tidak tahu urutan data yang dikumpulkan, saya sangat menyarankan untuk menggunakan Asisten Gt Analisis Kemampuan Analisis Kemampuan Gt Snapshot. Minitab kemudian akan memberi Anda hanya statistik (misalnya Ppk) yang berlaku. (Dan saya belum sempat menulis Ppk mungkin lebih besar dari pada Cpk saat n1 posting. Semoga saja saya memiliki waktu yang cukup lama hari ini.) Nama: Vahid bull Wednesday, January 16, 2013 Apakah formula ini benar 2 keseluruhan2 dalam (2 ) Antara Name: Michelle Paret bull Rabu, 16 Januari 2013 Vahid, untuk kapabilitas proses untuk distribusi normal, stdev keseluruhan dihitung dengan menggunakan rumus stdev yang khas (misal menggunakan Stat gt Basic Statistics gt Display Deskriptif Statistics). Bergantung pada pilihan apa yang telah Anda pilih, rumus juga bisa dibagi dengan c4 (stdev stdevc4 keseluruhan) di mana c4 adalah konstanta yang membungkus. Nama: Matthew Copeland banteng Tuesday, February 12, 2013 Sebagian besar tempat saya bekerja (telah bekerja) memiliki banyak data dan tidak melakukan sampling logis. Mereka juga cenderung mengatur ukuran subkelompok menjadi 1. Dalam hal ini saya menyarankan agar keseluruhan atau ppk adalah bilangan real. The cpk adalah hak dari proses Great stuff. Tuliskan lagi please Name: Ravikumar bull Friday, February 22, 2013 HI Grate article Pertanyaan saya adalah, sambil menghitung Cpk atau Ppk dengan parameter tertentu apakah saya harus menyebutkan kedua nilai tersebut untuk meyakinkan pelanggan saya bahwa produk masa depan Kualitatif Saat ini saya mengutip Ppk. Pls suggest Name: Michelle Paret banteng Senin, 25 Februari 2013 saya akan menyerahkannya kepada pelanggan Anda apakah Anda hanya melaporkan Ppk atau keduanya baik dari Cpk dan Ppk. Kemungkinan pelanggan Anda sangat tertarik dengan Ppk karena ini mencerminkan keadaan keseluruhan proses Anda saat ini. Nama: mmtab023 banteng Senin, 15 Juli 2013 Artikel bagus. Menantikan artikel quotCpk-lebih besar dari pada Ppk-when-subgroup-size-of-1quot. Nama: Rachel banteng Kamis, 15 Agustus 2013 Jika saya memiliki contoh contoh 32 bagian dan saya mengukur fitur dan menjalankan analisis apakah ini adalah Ppk Jika saya melakukan pengukuran berkala dan mengumpulkan data dari waktu ke waktu dan prosesnya dapat dilakukan, saya dapat Tentukan batas kontrol untuk nama Cpk: Panah Michelle Paret Senin, 19 Agustus 2013 Untuk kemampuan proses Anda, katakanlah 32 bagian, Anda dapat menghitung Ppk dan Cpk (dengan asumsi Anda menggunakan analisis kemampuan Minitab untuk distribusi normal). Baik Ppk dan Cpk adalah statistik yang dapat digunakan untuk pengukuran yang dikumpulkan dari waktu ke waktu. Dan kedua statistik tersebut harus diterapkan hanya jika prosesnya terkendali. Saya tidak yakin bagaimana Anda ingin menggunakan analisis kemampuan untuk mengukur batas kontrol kuantum karena batas kontrol dihitung dengan menggunakan data proses itu sendiri, jadi jika Anda bisa memberikan lebih banyak detail, Id akan dengan senang hati menjawab bagian pertanyaan Anda itu. Nama: John banteng Jumat, 23 Agustus 2013 Nice post Brief amp to the point. Nama: Siva banteng Rabu, 4 September 2013 Great Post. Dalam hal ukuran sampel 1, bagaimana menghitung std. Dev. (Dalam) menggunakan rata-rata jarak bergerak Nama: Michelle Paret banteng Selasa, 10 September 2013 Siva, saya senang Anda menyukai pos tersebut. Bila ukuran sampel 1, stdev (dalam) rentang rata-rata bergerak membungkus konstan d2 Jika Anda menggunakan rentang bergerak 2 (batas bawah Minitab), d21.128. Nama: Bob banteng Kamis, 19 September 2013 Michelle, pos bagus. Saya punya pertanyaan apakah cpk atau ppk paling sesuai dengan data saya. Katakanlah saya memiliki 30 bagian yang harus saya gunakan untuk pengukuran listrik, namun setiap pengukuran diambil pada 3 suhu yang berbeda (suhu dingin, kamar, dan suhu panas). Selain itu, pada setiap pengukuran suhu dilakukan dengan menggunakan 3 voltase berbeda. Dalam semua akan ada total 270 datapoints. Apakah Cpk atau Ppk paling mewakili variasi yang disebabkan oleh 2 variabel (suhu dan voltase). Atau apakah saya harus menganalisa data secara terpisah sesuai dengan masing-masing variabel. Nama: Michelle Paret banteng Kamis, 19 September 2013 Bob, ini pertanyaan yang menarik. Saya tidak punya banyak pengalaman dengan analisis untuk pengukuran listrik, namun berdasarkan uraian Anda, saya akan mulai dengan menganalisis data secara terpisah untuk setiap variabel. Bisa jadi, misalnya, bahwa proses Anda mampu pada suhu dingin dan suhu ruangan, tapi tidak pada suhu yang panas. Jika Anda melakukan analisis Anda terhadap semua data bersama-sama dan bukan secara terpisah, Anda tidak akan bisa mendeteksi ini. Dan saya akan berpikir bahwa perilaku ini adalah sesuatu yang ingin Anda deteksi. Nama: Simon banteng Jumat, 20 September 2013 Hi Michelle - artikel bagus Benarkah membantu memperjelas banyak kebingungan yang saya alami seputar hal ini. Saya memiliki satu pertanyaan seputar data yang diambil sampelnya dengan hanya 1 subkelompok (mis., Dari satu proses produksi). Mari kita asumsikan datanya normal dan prosesnya terkendali. Berdasarkan apa yang telah saya baca di atas, Cpk akan memberi tahu kami berapa besar rata-rata pergerakan bervariasi (antara baris1 dan row2, dan kemudian antara row2 dan row3, yang memperlakukan setiap perbedaan baris inkremental sebagai subkelompok baru). Ppk akan memberi tahu kita variasi sebenarnya dalam populasi proses sampel. Apa yang masing-masing memberi tahu kita tentang kemampuan proses untuk memenuhi spesifikasi dan mana yang lebih baik digunakan. Terima kasih banyak, Simon. Nama: Michelle Paret banteng Jumat, 20 September 2013 Simon, semoga artikel ini bermanfaat. Untuk menjawab pertanyaan Anda tentang statistik mana yang lebih baik dilaporkan, itu tergantung pada tujuan Anda. Jika Anda ingin mewakili keadaan proses saat ini, maka saya akan bersandar pada Ppk. Namun, jika Anda ingin melaporkan potensi proses Anda, maka Cpk secara teoritis merupakan representasi yang lebih baik. Atau, Anda selalu bisa menggunakan keduanya untuk mendapatkan gambaran lengkap tentang proses Anda. Nama: Alan Goodwin banteng Kamis, 26 September 2013 Hai Apakah perhitungan Cpk dari standar Ansii atau apakah itu standar lain. Kalau begitu yang mana. Nama: Michelle Paret banteng Senin, 30 September 2013 Alan, perhitungan Cpk yang digunakan Minitab dapat ditemukan dalam berbagai teks termasuk manual Automotive Industry Action Group (AIAG) mengenai Statistical Process Control. Nama: Matej Horvat banteng Rabu, 2 Oktober 2013 Satu pertanyaan terkait dengan ukuran sampel 1 kasus. Jika kita memiliki proses batch, di mana kita hanya mengukur satu sampel per batch, dan batch mungkin tidak diproduksi secara berurutan (bayangkan jalur produksi multi-produk yang beralih di antara produk yang berbeda), dapatkah perhitungan Cpk menggunakan subkelompok 1 digunakan sama sekali Nama: Michelle Paret banteng Selasa, 8 Oktober 2013 Matej, pertanyaan besar. Karena Cpk dihitung dengan menggunakan rentang pergerakan rata-rata (untuk row2-row1, row3-row2, dll.), Maka data harus dalam urutan kronologis agar statistik tersebut dihitung dengan benar. Jika tidak memungkinkan memasukkan data dengan cara ini, maka saya hanya akan menggunakan Ppk untuk menilai kemampuan prosesnya. Tolong beritahu saya jika ini tidak menjawab pertanyaan Anda dengan cukup. Nama: Hugo Medina banteng Kamis, 24 Oktober 2013 Posting ini hanya mengagumkan Nama: banteng Orlando Rabu, 6 November 2013 Apakah mungkin untuk mendapatkan kumpulan data yang Anda gunakan untuk contoh Anda Nama: Liyana bull Friday, November 8, 2013 Hai. Bagus amp menyenangkan explainations Bagaimana jika nilai ppk saya adalah 0.84 dan nilai cpk saya adalah 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. Semoga informasi ini bermanfaat 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