Graficul x-bar
Graficul x-bar și graficul R sunt diagrame de control al calității utilizate pentru a monitoriza media și variația unui proces pe baza eșantioanelor prelevate într-un anumit interval de timp. Limitele de control de pe ambele diagrame sunt utilizate pentru a monitoriza media și variația procesului în continuare. În cazul în care un punct se află în afara limitelor de control, acest lucru indică faptul că media sau variația procesului este scăpată de sub control; în acest punct pot fi suspectate cauze atribuibile. Pe graficul cu bare x, axa y arată media generală și limitele de control, în timp ce axa x arată grupul de eșantioane. Să aruncăm o privire la codul R care utilizează pachetul qcc pentru a genera o diagramă x-bar.
Graficul x-bar chart generat de R oferă informații semnificative pentru interpretarea sa, inclusiv eșantioanele (Numărul de grupuri), limitele de control, media generală (Center) abaterea standard (StdDev) și, cel mai important, punctele de dincolo de limitele de control și execuțiile care încalcă limitele de control. Inginerii trebuie să arunce o privire specială asupra acestor puncte pentru a identifica și atribui cauzele atribuite schimbărilor din sistem care au dus la ieșirea de sub control a procesului.
Graficul R
Pentru a utiliza graficul R împreună cu graficul cu bare x, dimensiunea eșantionului n trebuie să fie mai mare de 1 și mai mică de 11. Pentru eșantioane mai mari, trebuie utilizat în schimb graficul s-chart pentru a monitoriza abaterea standard a eșantionului mai degrabă decât intervalul acestuia. Pe graficul R, axa y arată media mare a intervalului și limitele de control, în timp ce axa x arată grupul de eșantioane. După ce ați creat o diagramă x-bar, va trebui doar să adăugați următoarele linii de cod pentru a genera graficul R-chart.
Graficul R generat de R oferă, de asemenea, informații semnificative pentru interpretarea sa, la fel ca și graficul x-bar generat mai sus. În același mod, inginerii trebuie să arunce o privire specială asupra punctelor aflate dincolo de limitele de control și asupra execuțiilor care încalcă limitele de control, pentru a identifica și atribui cauzele atribuite schimbărilor de pe sistem care au dus la ieșirea procesului de sub control.
Analiza capacității procesului
Capacitatea procesului este o măsură statistică a variabilității inerente procesului pentru o anumită caracteristică. Cu alte cuvinte, capacitatea unui proces de a îndeplini specificațiile date (de exemplu, cerințele clientului, toleranțele tehnice sau alte specificații).
După ce ați generat graficele x-bar și R-harts folosind R, va trebui doar să adăugați următoarele linii de cod care specifică limita inferioară de control, limita superioară de control și ținta. După ce ați făcut acest lucru, adăugați ultima linie de cod de mai jos pentru a genera graficul rezumativ al capacității procesului.
Graficul de sinteză al analizei capacității procesului de mai sus oferă informații semnificative și estimări de capacitate pentru ca inginerul să interpreteze capacitatea procesului de a îndeplini specificațiile date. Sunteți interesat să aflați mai multe despre ce înseamnă aceste estimări de capacitate? Accesați site-ul ASQ (American Society for Quality) făcând clic aici.
Gânduri de încheiere
Am parcurs una dintre multele aplicații de inginerie industrială pe care le oferă R și pachetul qcc. După cum probabil ați observat, doar cu câteva linii de cod am reușit să construim diagrame de control al calității și să obținem informații semnificative care să fie utilizate în timpul proiectelor Lean Six Sigma și DMAIC pentru îmbunătățirea proceselor. Încă o dată, vă invit să continuați să descoperiți lucrurile uimitoare pe care le puteți realiza folosind R ca inginer industrial.
– –
Dacă ați găsit acest articol util, vă invit să descărcați codul meu personal de pe GitHub. De asemenea, îmi puteți trimite un e-mail direct la [email protected] și mă puteți găsi pe LinkedIn. Sunteți interesat să aflați mai multe despre analiza datelor, știința datelor și aplicațiile învățării automate în domeniul ingineriei? Explorați articolele mele anterioare vizitând profilul meu Medium. Vă mulțumim că ați citit.
– Robert