wykres x-bar
Wykresy x-bar i R są wykresami kontroli jakości używanymi do monitorowania średniej i zmienności procesu w oparciu o próbki pobrane w danym czasie. Granice kontrolne na obu wykresach są używane do monitorowania średniej i zmienności procesu w przyszłości. Jeśli punkt znajduje się poza granicami kontrolnymi, wskazuje to, że średnia lub zmienność procesu jest poza kontrolą; w tym momencie można podejrzewać możliwe do przypisania przyczyny. Na wykresie x-bar, oś y pokazuje wielką średnią i limity kontrolne, podczas gdy oś x pokazuje grupę próbną. Przyjrzyjmy się kodowi R wykorzystującemu pakiet qcc do wygenerowania wykresu x-bar.
Wykres x-bar wygenerowany przez R dostarcza istotnych informacji do jego interpretacji, w tym o próbkach (Liczba grup), granicach kontrolnych, średniej ogólnej (Center), odchyleniu standardowym (StdDev), a co najważniejsze o punktach poza granicami kontrolnymi i przebiegach naruszających te granice. Inżynierowie muszą zwrócić szczególną uwagę na te punkty, aby zidentyfikować i przypisać przyczyny przypisane do zmian w systemie, które doprowadziły proces do bycia poza kontrolą.
Wykres R
W celu użycia wykresu R wraz z wykresem x-bar, wielkość próbki n musi być większa niż 1 i mniejsza niż 11. W przypadku większych próbek należy użyć wykresu s, aby monitorować odchylenie standardowe próbki, a nie jej zakres. Na wykresie R oś y pokazuje średnią zakresu i granice kontrolne, podczas gdy oś x pokazuje grupę próbki. Po utworzeniu wykresu x-bar, wystarczy dodać następujące linie kodu, aby wygenerować wykres R.
Wykres R wygenerowany przez R również dostarcza istotnych informacji do jego interpretacji, podobnie jak wykres x-bar wygenerowany powyżej. W ten sam sposób inżynierowie muszą zwrócić szczególną uwagę na punkty poza granicami kontrolnymi oraz na przebiegi naruszające, aby zidentyfikować i przypisać przyczyny przypisane do zmian w systemie, które doprowadziły do tego, że proces znalazł się poza kontrolą.
Analiza zdolności procesu
Skłonność procesu jest statystyczną miarą nieodłącznej zmienności procesu dla danej charakterystyki. Innymi słowy, zdolność procesu do spełnienia danych specyfikacji (np. wymagań klienta, tolerancji inżynierskich lub innych specyfikacji).
Po wygenerowaniu wykresów x-bar i R za pomocą R, będziesz musiał tylko dodać następujące linie kodu określające dolny limit kontrolny, górny limit kontrolny i cel. Gdy już to zrobisz, dodaj ostatnią linię kodu poniżej, aby wygenerować wykres podsumowujący zdolność procesu.
Powyższy wykres podsumowujący analizę zdolności procesu dostarcza istotnych informacji i oszacowań zdolności dla inżyniera w celu interpretacji zdolności procesu do spełnienia zadanych specyfikacji. Chcesz dowiedzieć się więcej o tym, co oznaczają te szacunki zdolności? Przejdź na stronę ASQ (American Society for Quality) klikając tutaj.
Mysły końcowe
Przejrzeliśmy przez jedną z wielu aplikacji inżynierii przemysłowej, które R i pakiet qcc mają do zaoferowania. Jak zapewne zauważyłeś, za pomocą zaledwie kilku linijek kodu byliśmy w stanie skonstruować wykresy kontroli jakości i uzyskać istotne informacje, które mogą być wykorzystane podczas projektów Lean Six Sigma i DMAIC w celu usprawnienia procesów. Po raz kolejny zapraszam Cię do dalszego odkrywania niesamowitych rzeczy, które możesz wykonać używając R jako inżynier przemysłowy.
– –
Jeśli znalazłeś ten artykuł przydatny, zapraszam do pobrania mojego osobistego kodu na GitHub. Możesz również wysłać mi e-mail bezpośrednio na adres [email protected] i znaleźć mnie na LinkedIn. Chcesz dowiedzieć się więcej o analityce danych, nauce o danych i zastosowaniach uczenia maszynowego w dziedzinie inżynierii? Poznaj moje poprzednie artykuły, odwiedzając mój profil Medium. Dzięki za przeczytanie.
– Robert
.