2025-Lean Six Sigma GreenBelt-Steuerung-Phasen-Statistische Prozesskontrolle-SPC

1. Einführung: Ich begrüße Sie alle zu meiner neuen Klasse über Datenanalyse mit Minitab. In diesen Serien werden wir über Regelkarten sprechen. Wie ich Ihnen in meinem Telegram-Kanal versprochen habe, werde ich das Kapitel über die Regelkarte im Detail starten , damit alle grundlegenden Zweifel, die wir haben, geklärt werden. Der Schwerpunkt dieses gesamten Programms liegt also darauf zu verstehen, was Regelkarten sind, was die verschiedenen Arten von Regelkarten sind, die wir haben. Ventura verwendet Regelkarten. Was sind unsere Eingriffsgrenzen, was ist die zentrale Lage in einer Regelkarte? Verwenden von Regelkarten zur Erkennung häufiger Ursachen und Abweichungen von Sonderursachen. Verwendung von Test auf Sonderursachen und Regelkarten. Was sind die verschiedenen Arten von Tests, welche sind wann anzuwenden, was ist zu vermeiden? In dieser Sitzung wird alles behandelt. wen ist dieser Kurs gedacht? Das ist eine wichtige Frage, die viele Teilnehmer haben, ob ich an diesem Kurs teilnehmen sollte oder nicht für mich? Also, wenn Sie ein Schüler von Lean Six Sigma sind, Green Belt oder Black Belt oder ein Yellow Belt. Oder Sie sind einer, der Statistiken verstehen möchte, Prozesssteuerung, das heißt Regelkarten. Wie kann ich meinen Prozess statistisch überwachen? Sie möchten Statistiken anwenden, Sie möchten verschiedene grafische Techniken verstehen, alles, was Sie wollen, um eines der wichtigsten Seven QC-Tools zu verstehen , nämlich Regelkarten. Sie müssen dieses Programm aufnehmen, da es gut ist, alle Ihre Zweifel zu klären. Einige der wichtigsten Erkenntnisse, die Sie aus diesem Workshop ziehen werden, sind dass Sie genau verstehen, was Regelkarten sind. Wagnis Ich benutze es Wasserkontrollgrenzen. Was ist der Unterschied zwischen Spezifikationsgrenze und Eingriffsgrenze? Und wie teste ich auf besondere Ursachen? Welche Tests werden zur Identifizierung häufiger Ursachen verwendet ? Und was sind die verschiedenen Arten von Fehlern die Menschen machen, wenn sie mit Regelkarten arbeiten. All diese Themen werden ausführlich behandelt. Ich werde einen separaten Workshop einrichten , über den wir sprechen werden. Ich mache praktisch alles. Ich werde mein Projektdatenblatt hochladen. Sie werden viele Projekte haben, an denen Sie arbeiten können. Außerdem, wenn Sie Fragen haben, die sich auf Ihren Prozess beziehen , wo Sie eine Regelkarte gezeichnet haben, aber keine Antwort erhalten. Sie können mir gerne schreiben oder Ihre Kommentare in den Diskussionsbereich schreiben und ich helfe Ihnen weiter, oder? Also lass uns anfangen. 2. Kursprojekt und wie du es hochladen kannst: Wir müssen immer dann ein Projekt machen wenn wir etwas lernen. Und das Beste an Skillshare ist , dass es Lehrer ermutigt, Projekte zu erstellen , die die Teilnehmer und Schüler aus dem Kurs lernen und die Konzepte anwenden müssen . Also werde ich dieses Excel-Blatt als Projektplan anhängen . Dies hat viele Datenbeispiele, die ich während des Kurses verwende, wie die Daten der Nockenwellenlänge, Regenschirmdaten und Spritzgussdaten, die immer noch verliehen werden. Es gibt viele Beispiele , die hier verfügbar sind und Ihnen helfen, das Konzept zu verstehen. Nummer eins. Zweitens, Sie haben diese Daten, die Ihnen helfen können , Ihr Projekt zu erstellen und abzuschließen. Jetzt könnten einige von Ihnen ein neues Buch Skillshare sein, um zu verstehen, wie ich ein Projekt mache und ein Projekt einreiche, werde ich Sie leiten. Zuallererst hätten Sie also ein Datenblatt wie dieses. Dies ist das Produktdatenblatt , das ich mit Ihnen teilen werde. Also nehme ich zum Beispiel meine Regenschirm-P-Daten, schreibe sie direkt und bringe mich zu dem Ort, an dem meine Daten gespeichert sind. Ich kopiere diese Daten nach MiniTab und mache meine Übungen. Ich habe meine Daten. welche Art von Datenanwendungsfall werden wir im Detail eingehen. Ich versuche dir nur zu zeigen, wie du dein Projekt hochlädst. Also habe ich meine Regelkarten erstellt und mache weiter und defekte Regenschirm-Untergruppengröße. Und ich klicke auf Okay, sobald ich mein Diagramm fertig habe, muss ich nur noch dieses Diagramm kopieren. Ich kann es in Farbe setzen. Und ich speichere diese Datei. Kommen wir jetzt zurück zu Skillshare. In Skillshare haben Sie nach Abschluss des Projekts unten einen Abschnitt über Überprüfung, Diskussion, Projekt und die Quellen. Klicken Sie also auf Projekt und Ressourcen. Und Sie können hier eine grüne Farbschaltfläche sehen , die Ihnen sagt, Projekt erstellen. Sie müssen auf dieses Projekt erstellen klicken. Sie gelangen zu einem Bildschirm wie diesem, dem Sie nach dem Foto gefragt , das Sie in Ihrem Projekt präsentieren möchten. Also lade ich ein Foto hoch, das ich gerade erstellt habe. Es wird gerade hochgeladen. Jetzt habe ich den Projekttitel eingereicht. Ich habe das p-Diagramm mit einem Regenschirm-Datensatz erstellt. Es steht Ihnen frei, den gesamten Datensatz zu verwenden, den ich für alle Projekte hochgeladen habe , da dies Ihnen Selbstvertrauen gibt und ich Feedback mit Ihnen teilen werde. Aber wenn Sie eigene Daten haben und möchten, dass ich Ihnen helfe, können Sie diese trotzdem hochladen. Ich werde Sie nicht nach den Daten fragen, aber ich helfe Ihnen bei der Interpretation. Habe ich. Lesen Sie das. Für defekte Daten. Wenn ich mehr Inhalte habe, kann ich weitere Inhalte hinzufügen. Wenn Sie Ihre Projekte privat halten möchten , können Sie darauf klicken. Aber ich würde sagen, dass wir alle gelernt haben, indem wir miteinander geteilt haben. Und dann komme ich hoch und habe veröffentlicht. Sobald Sie es veröffentlicht haben, kann es einige Minuten oder einige Minuten bis einige Stunden dauern , bis das Projekt verfügbar ist. Was passiert ist, dass ich als Trainer hier eine Benachrichtigung erhalte, dass jemand ein neues Projekt erstellt hat und ich Feedback geben muss. Also gehe ich hierher und gebe ein Feedback, das mir hilft zu verstehen, was Sie getan haben, und ich kann das Feedback teilen. Dies wird Sie ermutigen , sicherzustellen, dass Sie Ihr Projekt abschließen. Kommen wir nun zu dieser Tabelle zurück. Ja. Wenn Sie also Fragen haben, können Sie eine Diskussion eröffnen und sagen, dass Sie an einer Position beginnen eine Frage zum Projekt stellen. Also habe ich eine Frage. Du kannst fragen. Kannst du mir mit weiteren Beispielen für B-Tilde helfen? Ich schreibe es nur auf. Wenn Sie also Fragen haben, stelle ich nur eine hypothetische Frage. Und ich kann runtergehen und sagen: Post. Wenn ich das vorstelle, ist es verfügbar und es ist eine Pflicht eines Lehrers, darauf zu antworten. Damit werden Ihre Zweifel geklärt. Was auch immer Sie in der Klasse lernen, Sie werden sich bewerben. In diesem Kurs werden nicht nur die praktischen Übungen behandelt, sondern auch alle Konzepte geklärt werden , die manchmal verwirrend werden. Richtig? Lassen Sie uns also mit unserer Lernübung fortfahren. 3. Wie detailliert ist dieser Kurs über das Steuerdiagramm: Hallo Freunde. Ich begrüße Sie zu diesem Kurs über Regelkarten, die eine Methode der statistischen Prozesskontrolle sind. Die meisten von uns, wenn wir Six Sigma-Projekte wie Greenbelt-Projekte oder Six Sigma Black Belt-Projekte durchführen Six Sigma-Projekte wie Greenbelt-Projekte . Wir verwenden Regelkarten. Einige der Teilnehmer, einige der Leute im Büro verwenden Regelkarten auch als sieben Q. C2. Es ist gut, dass wir alle wissen, wie man Regelkarten übt oder wie man die Regelkarte mit verschiedenen Tools entwickelt . Sie haben Vorlagen, die auf einer Schräglage verfügbar sind. Manche Leute benutzen MiniTab, manche Leute benutzen JMP. In dieser Klasse. Was ich behandeln werde, beginnt mit den Grundlagen. Möglicherweise kennen Sie Regelkarten. Möglicherweise kennen Sie bestimmte Konzepte auf hohem Niveau. Ich werde Sie Schritt für Schritt in diesem Kurs führen, der behandelt, was Regelkarten sind? Was sind Eingriffsgrenzen? Was ist eine Mittellinie in der Regelkarte? Wie erkenne ich Strahlung? Beispiele für häufige Ursache und Variation von Sonderursachen? Wie kann ich Brainstorming nutzen , um dieses Problem zu untersuchen? Was für ein Unterschied? Was sind die verschiedenen Arten von Tests , die für uns verfügbar sind? Was sind die verschiedenen Arten von Regelkarten abhängig von der Art der Daten, die Sie erstellen müssen. Wir werden viele Beispiele aufgreifen, in denen wir versuchen werden, die Konzepte von Grund auf zu verstehen. Wir werden also lernen, wie ich tatsächlich anwende , welche Regelkarte verwendet wird? Nicht nur in der Theorie, sondern auch in praktischer Hinsicht, wo ich Ihnen einen Anwendungsfall gebe und Sie frage oder Sie durch den Prozess der Auswahl der richtigen Regelkarte führe . Post, in dem ich Ihnen auch zeigen werde wie Sie diese Regelkarte mit MiniTab erstellen und wie wir Variation der Sonderursachen innerhalb des Prozesses identifizieren. Hier gibt es viele Beispiele, die es Ihnen leicht machen, sie zu verstehen und anzuwenden, obwohl Sie aus verschiedenen Branchen stammen. Also werde ich zuerst das Konzept erklären. welchem Problem steht der Qualitätsingenieur? Welche Daten sammelt er? Und basierend auf den Daten, welche die richtige Regelkarte ist , die abgeholt werden muss . Ich hoffe, Sie haben Spaß daran, durch mich zu lernen, nicht nur die praktische Erstellung der Regelkarte, sondern auch die Konzepte, die für uns sehr wichtig sind , um sicherzustellen, dass wir unsere Y-Balken löschen können während der Präsentation. Die nächste wichtige Sache, die ich hinzufügen werde, ist das Projekt. Schauen Sie sich das bitte im nächsten Video an. 4. Was ist Kontrolldiagramme: Was sind Regelkarten? Wir haben B wie wir verstehen, oder? Es ist ein Diagramm, mit dem Sie feststellen können, ob Ihr Prozess die Kontrolle hat. Der Audioprozess ist außer Kontrolle geraten. Es hilft Ihnen, das Vorhandensein von Abweichungen aufgrund besonderer Ursachen zu identifizieren das Vorhandensein von Abweichungen aufgrund besonderer Ursachen zu wenn diese in Ihrem Prozess vorhanden sind. Immer wenn in Ihrem Prozess Abweichungen aufgrund besonderer Ursachen vorliegen, wird Ihr Prozess als instabil bezeichnet, was bedeutet, dass in Ihrem Prozess Korrekturmaßnahmen erforderlich sind. Regelkarten werden als sieben QC-Tool verwendet. Es wird auch in der Steuerungsphase Ihrer Green Belt- und Black Belt-Projekte verwendet. Und es ist immer gut zu überprüfen, ob mein Prozess, ich heute durchführe, nicht die Kontrolle hat oder ob er außer Kontrolle gerät oder ob ihre Chancen außer Kontrolle geraten? Wir wollen die Variation der besonderen Ursachen identifizieren und sie beheben. Regelkarten und nichts als Grafiken, die die Prozessdaten in zeitlicher Reihenfolge darstellen. Sie hätten von dem Konzept der Zeitreihenhandlung gehört . Also ja, es ist ein Zeitreihendiagramm oder ein Ablaufdiagramm, aber das zusätzliche Element, das in der Regelkarte, der einfacheren Mittellinie, der oberen Eingriffsgrenze und der unteren Eingriffsgrenze hinzugefügt wird einfacheren Mittellinie, . Und diese haben es getan, diese Linien werden basierend auf den von Ihnen bereitgestellten Daten gezeichnet. Die Mittellinie stellt den Prozessmittelwert dar. Die Eingriffsgrenzen stellen die Prozessstreuung dar. Standardmäßig werden die Eingriffsgrenzen in einem Abstand von ungefähr drei Standardabweichungen über und unter der Mittellinie gezogen ungefähr drei Standardabweichungen . Also, wenn ich ein Ablaufdiagramm habe, technisch gesehen ein zeitlich geordnetes Diagramm, aber ich habe zusätzliche Elemente, die mir mehr Informationen geben , wie die Mittellinie, meine obere Eingriffsgrenze und die untere Eingriffsgrenze begrenzung der Kontrolle. Es hilft mir, meine Prozesszielgruppe zu identifizieren, mein Prozess ist nicht stabil. Die Punkte, die zufällig innerhalb der Eingriffsgrenzen liegen, zeigen an, dass Ihr Prozess die Kontrolle hat und nur häufige Ursachenschwankungen aufweist. häufige Variation der Ursache könnte also alles sein, was zufällig ist, oder? Wenn ich spreche, kann es manchmal zu einer Verzögerung von 1 Sekunde kommen. Das könnte an den gemeinsamen Kosten liegen. Aber wenn ich spreche und du mich nicht hören kannst, ist das ein besonderer Grund. Entweder funktioniert mein Mikrofon nicht oder mein Netzwerk funktioniert nicht. Ich habe auf die Stummschaltfläche geklickt. Es wird einen besonderen Grund geben , der untersucht werden muss. Und diese können identifiziert werden, wenn Punkte außerhalb der Eingriffsgrenze liegen. Nicken sie? Ich bin damals zurück. Selbst wenn sich der Prozess innerhalb des Container-Limits befindet, das Muster jedoch nicht zufällig ist, weisen sie darauf hin, dass der Prozess außer Kontrolle geraten ist. Ihr Prozess weist Abweichungen aufgrund besonderer Ursachen auf, weshalb Sie Maßnahmen ergreifen müssen. Wann verwende ich Regelkarten? Das ist eine häufig gestellte Frage, die Menschen haben, ob Sie Prozessaudio überwachen und fortführen, um ein Verständnis für Ihren neuen Prozess zu erlangen. Regelkarten sind ein sehr hilfreiches Tool. Sie können Regelkarten verwenden , um zu zeigen, ob Ihr Prozess stabil und konsistent ist oder welcher Typ. Ein stabiler Prozess beinhaltet nur Variationen durch häufige Ursachen und weist keine außer Kontrolle geratenen Punkte auf. Überprüfen Sie, ob Ihr Prozess stabil ist , bevor Sie eine Prozessfähigkeitsanalyse durchführen. Sie erinnern sich also daran, dass Sie in der Messphase Ihres Projekts versuchen, eine Prozessfähigkeitsanalyse durchzuführen, wie Ihr Prozess funktioniert, wenn Sie ein Six Sigma-Projekt durchführen. Einige Profis, einige Organisationen führen auch eine Fähigkeitsanalyse regelmäßig eine Fähigkeitsanalyse durch, um zu überprüfen, ob der Prozess stabil ist. Sie müssen diese Analyse also erst durchführen , wenn Sie wissen, dass Ihr Prozess David ist. Wenn ein Prozess nicht stabil ist, sollten Sie keine Prozessfähigkeitsanalyse oder diesen Bericht durchführen , aber Sie erhalten keinen gültigen Bericht. Beurteilen Sie die Effektivität der Prozessänderung. Dies ist auch ein weiteres Szenario , in dem Sie Regelkarten verwenden. Bei Regelkarten ist es einfach, die Verschiebungen im Prozessmittelwert und Änderungen in der Prozessstreuung zu vergleichen . Kommunizieren Sie die Leistung Ihres Prozesses in einem bestimmten Zeitraum. Wie ich Ihnen schon sagte, werden Can-Pull-Charts in einer zeitlichen Reihenfolge gezeichnet. Was sind unsere Kontrollgrenzen. Wir werden das im nächsten Video behandeln. 5. Welche Kontrollgrenzen gibt es?: Lassen Sie uns verstehen, was unsere Eingriffsgrenzen sind, Eingriffsgrenzen. Ihre Regelkarte stellt Ihre Prozessstreuung dar , was Ihnen hilft. Ich weise auf einen einfacheren Prozess in der Kontrolle oder ist Ihr Prozess außer Kontrolle geratene Fernbedienungen, Grenzen und nichts horizontale Linien , die über und unter der Mittellinie gezeichnet sind. Das wird dir helfen zu urteilen. Ist mein Prozess wieder stabil oder nicht? Diese Personenkontrollgrenzen basieren auf der zufälligen Variation im Prozess. Standardmäßig legt Minitab die Eingriffsgrenzen als drei Standardabweichungen über und unter der Mittellinie fest. Dies ist ein einfaches Beispiel, die Eingriffsgrenzen. So haben Sie möglicherweise Ihre Prozessdaten , die in zeitlicher Reihenfolge gezeichnet werden. Diese rote Linie oben, die als UCL bezeichnet wird, ist Ihre obere Eingriffsgrenze. Und die NCL ist eine untere Eingriffsgrenze. Die grüne Linie ist Ihre Mittellinie. Wir können in diesem Prozess sehen , dass ich zwei Punkte habe, das sind zwei Datenpunkte die außerhalb der oberen Eingriffsgrenze liegen. Dies deutet darauf hin, dass der Prozess außer Kontrolle geraten ist. Es bedeutet also, dass es eine spezielle Ursache und wir sie untersuchen müssen. Lassen Sie uns den Unterschied zwischen Eingriffsgrenze und Spezifikationsgrenze im nächsten Kapitel verstehen Eingriffsgrenze und Spezifikationsgrenze . 6. Was sind die zentralen Leitungen in Kontrollgrenzen?: In diesem Kapitel werden wir die wichtigen Terminologien verstehen , z. B. was ist die zentrale Linie und was sind die Eingriffsgrenzen? Was ist eine Mittellinie in einer Regelkarte? Die zahnärztliche Linie in Ihrer Regelkarte stellt den Prozessdurchschnitt dar, nicht unbedingt den gewünschten Prozess. Heute Abend der vom Kunden angegebene Spezifikationsdurchschnitt. Es geht darum, was in Ihrem Prozess tatsächlich passiert und passiert. Die Mittellinie ist eine horizontale Referenzlinie auf einer Regelkarte, die ein Durchschnittswert ist. Und es basiert auf den Qualitätsmerkmalen, anhand derer die zentrale Linie beobachtet, wie der Prozess im Vergleich zum Durchschnitt entwickelt. Wenn der Prozess unter Kontrolle ist, variieren die Punkte zufällig um die Mittellinie. Schau dir dieses Beispiel an. Sie werden, die grüne Linie, die Sie auf dem Bildschirm sehen, ist Ihre Mittellinie. Es geht um den Prozessdurchschnitt. Jeder Datenpunkt könnte eine Untergruppe von Zahlen sein. Also Untergruppe, es könnte eine Teilgruppenstichprobe aus fünf Elementen, zehn Elementen usw. sein. Und dieser Durchschnitt wird genommen und der Durchschnitt der gesamten Daten wird an dieser grünen Linie abgeleitet , die Ihre Mittellinie ist. In diesem Beispiel zeigt das X-Balkendiagramm die Länge der Fertigungsnockenwelle über den Zeitraum dem die Mittellinie den Prozessmittelwert anzeigt. Und die Untergruppe meint sehr zufällig den Prozess. Sie sehen also, dass die Punkte um die grüne Linie herum auf und ab gehen. Und dies geschieht aufgrund des Vorhandenseins häufiger Ursachenschwankungen in Ihrem Prozess. Seien Sie vorsichtig , wenn Sie arbeiten. Verwechseln Sie nicht die zentrale Linie mit dem Zielwert Ihres Prozesses. Der Zielwert ergibt sich aus Ihren Kundenspezifikationen, oder? Was ist das gewünschte Ergebnis? Das ist die Ziellinie, aber das tatsächliche Ergebnis ist Ihre zentrale Linie. Also sind beide unterschiedlich. Verwendung der Regelkarte zur Erkennung von Strahlung. Wir werden im nächsten Kapitel darauf eingehen. 7. Abweichungen erkennen: Lassen Sie uns anfangen zu verstehen, wie ich Regelkarten verwenden kann , um Abweichungen in meinem Prozess zu erkennen? Regelkarten werden verwendet, um zwei Arten von Prozessschwankungen zu überwachen. Wie ich Ihnen im vorherigen Kapitel gesagt habe, geht es um die Variation der häufigsten Ursachen und die Strahlung durch besondere Ursachen. Was sind Variationen bei häufigen Ursachen und Sonderursachen, könnte eine Frage sein, die Sie möglicherweise haben. Und wie die Variation von Sonderursachen aussieht , wenn Sie an der Regelkarte arbeiten. Wie kann ich Abweichungen aufgrund von Sonderursachen auf meiner Regelkarte erkennen ? Die Verwendung von Brainstorming zur Untersuchung Abweichungen aufgrund besonderer Ursachen ist eine Lösung. Wenn Sie Abweichungen aufgrund von Sonderursachen und Ihr Diagramm identifizieren, werden wir alles im Detail behandeln. Korrigieren Sie Ihren Prozess nicht aufgrund häufiger Ursachen. Das ist ein häufiger Fehler , den Menschen machen. Weil in Ihrem Prozess einige Variationen der häufigsten Ursache vorhanden sein sollten , weil dies natürlich ist. Lassen Sie uns also verstehen, dass ein gewisses Maß an Variation in jedem Prozess selbstverständlich ist. Wenn ich mit dem Training beginne, sitze ich vielleicht jeden Morgen um zehn Uhr, um mit der Aufzeichnung meines Trainings zu beginnen. An manchen Tagen bin ich vielleicht an der Sehne anwesend. Lassen Sie uns ein einfacheres Beispiel anstellen. Ich bestelle Essen auf Swaggy Speakeasies, dass ich das Essen in 40 Minuten liefere. Zum Beispiel könnte es das Essen in 38 Minuten liefern. Am nächsten Tag bestellte ich das Essen vom selben Ort und über 3D, aber die Bestellung könnte in 30 Minuten geliefert werden. Am dritten Tag könnte es in 32 Minuten und 45 Minuten geliefert werden . Was auch immer für eine kleine Variation das gibt. Und es ist akzeptabel, dass dies aufgrund der Variation der besonderen Ursache kommt. Variation der häufigsten Ursache. Die häufigste Ursache ist ein natürlicher Prozess und unerwartete Variation im Prozess. Variation der besonderen Ursache ist eine unerwartete Variation im Prozess, die auf einige ungewöhnliche Ereignisse zurückzuführen ist. Es ist wichtig, Abweichungen aufgrund besonderer Ursachen im Prozess zu identifizieren und zu beseitigen. Also bestelle ich zum Beispiel bei Squeaky. Sie sagten, dass es in 40 Minuten geliefert wird, aber es sind bereits zwei Stunden und sie können meine Bestellung nicht liefern. Ich würde mir auf jeden Fall Sorgen machen. Ich würde nicht einmal sofort nach 45 Minuten zwei Stunden warten , ich würde anrufen und sagen, wo ist meine Bestellung? Und sie sagen, es ist auf dem Weg. Eine Stunde später heißt nach 60 Minuten, ich bin wieder ziemlich viel meine Bestellung. Und sie sagten, weil es stark regnet, steckt der Fahrer auf dem Weg fest und damit die Verzögerung bei der Lieferung. 8. Beispiele für häufige und spezielle special-cause: Hallo Freunde. Lassen Sie uns weiterhin verstehen was die verschiedenen Ursachen Abweichungen in unserer Datenanalyse für die Verwendung von Regelkarten sind. Wir versuchen, alle Konzepte in Bezug auf Kontrollzellen zu verstehen. Eines der wichtigsten Dinge, dass wir unsere verschiedenen Ursachen für Schwankungen kennenlernen, die dazu führen, dass sich die Regelkarte auf und ab bewegt. Die Ursachen können so etwas wie eine häufige Ursache oder eine Variation einer Sonderursache sein. Wenn Sie den Farmer auf der rechten Seite sehen, den Grenzbauern auf der rechten Seite, erhält er eine Tüte Eier, die eine Schachtel x sind, die eine Mischung aus Weiß und Farbe sind. Als er auf die Grundursache des Problems eingeht, erkennt er, dass alle seine Eier, daher unser Lee gemischt gefärbtes x, weiße Eier legen und sie miteinander verbunden sind farbiges x, die Macht. Es handelt sich also um eine häufige Ursache. Also muss er nachforschen und versuchen, zu reduzieren, zu minimieren. Du kannst gehen, er kann kein Material eliminieren, versuchen, die häufige Ursache zu minimieren. Der pudrige Landwirt auf der linken Seite erhält auch eine Box mit x, die eine Mischung aus Weiß und Farbe ist. Wenn er in seiner Pulverfarm nachforscht, geht er zur Grundursache des Problems. Er erkannte, dass es eine bestimmte Rasse von Hühnern gibt , die Farbe x Rest der Hände legen, und seine Geflügelfarm oder alle weißen Lane-Eier. Das bedeutet, dass für dieses Problem eine zuweisbare Ursache vorliegt. Und deshalb muss er untersuchen, was diese Hand veranlasst hat, das farbige x zu legen. Es könnte am Futter sein, ein Problem gehabt haben, oder der Vogel ist von einem anderen Ort, oder es ist eine Mischung wäre ein zuweisbarer Grund dafür. Regelkarten helfen Ihnen dabei die Variation von häufigen Ursachen und Sonderursachen zu identifizieren . Nehmen wir einige weitere Beispiele für häufige Ursachen und Variationen von Sonderursachen. Wenn zum Beispiel ein Bäcker einen Laib Brot backt, ist die Temperaturschwankung innerhalb des alten ein bisschen Baby wiegt ein Grad Celsius auf und ab akzeptabel, und das liegt an einer häufigen Ursache Variation der Art der Ausrüstung. Angenommen, die Temperatur sinkt drastisch, könnte dies zuweisbaren Ursache liegen , als ob der Bäcker vergessen hat, das Fenster zu schließen. Sonderursachen helfen Ihnen dabei, die zuweisbare Ursache zu identifizieren , die fokussiert werden muss. Ein weiteres Beispiel ist das Aufzeichnen der Kundenkontaktinformationen. Wenn es eine erfahrene Person gibt, macht sie möglicherweise nur sehr geringe Fehler. Wenn es sich jedoch um eine neue Person handelt, besteht die Möglichkeit, dass er viele Fehler macht. Das bedeutet also, dass er geschult werden muss und einige Tricks beigebracht werden müssen, die ihm helfen können , diese Arbeit effizienter zu erledigen. Nehmen wir ein weiteres Beispiel um die häufige Ursache und die Variation besonderer Ursachen bei der Erkennung von Schimmel in Plastikspielzeugen zu verstehen Variation besonderer Ursachen bei . Also, wenn die Plastikspielzeuge leicht variieren, ist das Plastikspielzeug akzeptabel, weil das die Natur des gesamten Prozesses ist. Du legst die Form in den, sorry, geschmolzenen Kunststoff in die Form und es kommt hoch. Aber nehmen wir an, die Qualität des Rohmaterials ist schlecht. der Minute, in der das Spielzeug herauskommt und ich halte, bricht es aus, es ist sehr schwer. Es könnte an einer zuweisbaren Ursache liegen, dass das Rohmaterial nicht die Qualität hat, die wir benötigen, und dass dies die Festigkeit und Konsistenz des Produkts beeinflusst . Was sind Variationen aus besonderen Gründen? Und wie sieht es aus , wenn du im Chat arbeitest? Ein Prozess ist stabil, wenn er keine besonderen Ursachenvariationen aufweist, gemeinsame Ursache mit immer vorhanden, oder? Regelkarten und Ablaufdiagramme liefern ein gutes Beispiel Prozessstabilität oder Instabilität ist mein Bruder Steven, oder es klingt Tabelle. Wir können verwenden, aber einer von ihnen muss der Prozess stabil sein, bevor seine Fähigkeiten bewertet oder unsere initiierten verbessert werden. Wenn mein Prozess nicht stabil ist, ist die Aufnahme eines Six Sigma-Projekts nicht akzeptabel, was bedeutet, dass es nicht funktioniert. Wenn Sie sich die Regelkarte ansehen, die hier drüben ist, werden Sie feststellen, dass diese Regelkarte zufällige Schwankungen aufweist. Und diese Abweichungen liegen zwischen den beiden Eingriffsgrenzen, die mit der Leseleitung identifiziert werden . Alle Punkte schwanken zufällig um die grüne Linie, die meine Mittellinie ist. Dies zeigt es deutlich und es verstößt nicht einmal gegen eine meiner acht Regeln der Regelkarte. In den folgenden Videos werde ich ausführlich über die verschiedenen Tests sprechen, die wir an Regelkarten durchführen. Wenn Ihre Regelkarte ungefähr so aussieht, mit vielen roten Punkten und es steht ein 11155 und es sieht 333. Dies bedeutet, dass der Prozess nicht stabil ist und in diesem Fall gegen Regel Nummer eins, Regel Nummer fünf und Nummer drei verstoßen hat . Und Statistiken, dass der Prozess nicht stabil ist. Es gibt einige spezielle Ursachenvariationen , die untersucht werden müssen. Wenn Sie Fragen, Zweifel oder Klarstellungen haben , Sie diese gerne im unten stehenden Diskussionsabschnitt stellen. Wenn Sie versuchen, die Konzepte außerhalb anzuwenden stellen Sie sicher, dass Sie das Projekt abschließen und hochladen. Im nächsten Video werden wir lernen, wie man Brainstorming einsetzt , um die Variation von Sonderursachen zu untersuchen. 9. Brainstorming zur Untersuchung von Variationen mit besonderen Ursachen: Wir verstehen weiterhin die verschiedenen Ursachen für Abweichungen in der Frage, wie ich die Variationen der besonderen Ursache untersuchen sollte , die wir während der identifiziert haben , in der Regelkarte. Daher können wir Brainstorming als eine sehr gute Übung verwenden , um die Variation der besonderen Ursache zu untersuchen. Ein guter Ausgangspunkt für die Untersuchung Variation spezieller Ursachen besteht darin , mehrere Prozessexperten zusammenzubringen und die Fachexperten dorthin zu bringen. Verwendung von Regelkarten erhöht die Prozessoperatoren, die Verfahrenstechniker und die Qualitätsprüfung, um zu überlegen, warum eine bestimmte Probe vorliegt. Sie sind außer Kontrolle geraten. Weil Sie wissen, dass die Regelkarte beim Zeichnen der Zeitreihenfolge abläuft und Sie eine Proben-ID haben, die sie identifiziert. Wir können untersuchen was in diesem Fall passiert ist. Abhängig von Ihrem Prozess können Sie beim nächsten Meeting auch Elemente hinzufügen. Wenn Sie die Variation von Sonderursachen untersuchen, sollten Sie einige dieser Fragen beantworten. Mit Proben waren sie außer Kontrolle. Welcher Test für besondere Ursachen hat die Stichprobe durchgeführt? Was bedeutet jeder Feldtest? Und wie suche ich nach was? Wir sind über alle möglichen Gründe für den Feldtest informiert. Die übliche Methode des Brainstormings besteht darin, Fragen zu stellen , warum ein bestimmter Fehler aufgetreten ist. Um die Ursache zu ermitteln, können Sie die 5-Why-Methode verwenden. Fragen Sie immer wieder nach dem Warum, Warum und Warum, bis Sie die Ursache des Problems gefunden haben. Sie sollten auch ein Ursache-Wirkungs-Diagramm oder das Fischgräten-Diagramm oder das Ishikawa-Diagramm, wie Sie es nennen, verwenden oder das Fischgräten-Diagramm oder . Verständnis der verschiedenen Arten von Ursachen, die zu unterschiedlichen Ursachen führen. Zum Beispiel, ob es sich um eine materielle Methode für Männer handelt und so weiter. Denken Sie daran, Ihren Prozess nicht zu übertreiben um häufige Ursachen zu vermeiden. Es ist jedoch wichtig, Abweichungen aufgrund besonderer Ursachen zu vermeiden. Versuch, häufige Ursachen zu eliminieren, muss die Sache noch schlimmer machen. Betrachten Sie einen Brotbackvorgang, eine leichte Drift und die Temperatur , die durch die Organe verursacht wird und einen Teil der natürlichen Variation der gemeinsamen Ursache für den Prozess erhöht. Wenn Sie versuchen, diese natürliche Prozessstreuung zu reduzieren diese natürliche Prozessstreuung , indem Sie die Temperatur manuell auf- und abstellen , erhöhen Sie wahrscheinlich die Variable t, anstatt sie zu verringern. Es wird als Überkorrektur bezeichnet. Wenn Sie Zweifel haben oder eine Klärung zu einem dieser Themen benötigen , können Sie diese gerne im unten stehenden Diskussionsbereich nachfragen. Versuchen Sie wie immer, dieses Konzept anzuwenden und Ihr Projekt abzuschließen. Sie können einige vorhandene Regelkarten ausgraben und versuchen herauszufinden was eine Prozesstabelle gibt. Gibt es Abweichungen aufgrund von Sonderursachen? Im nächsten Video erfahren wir, welche Tests für besondere Ursachen in Minitab enthalten sind. 10. Welche Tests für besondere Ursachen sind in Minitab enthalten?: Hallo Freunde. Lassen Sie uns verstehen, welche Tests für Sonderursachen in MiniTab enthalten sind. Wenn wir versuchen, die Prozessstabilität mithilfe von Regelkarten zu verstehen . Testnummer 11, mehr als drei Sigma von der Mittellinie entfernt. Dies sind die häufigsten Tests , nach denen wir immer suchen. Dieser Test identifiziert die Untergruppe, die im Vergleich zu den anderen Untergruppen ungewöhnliche Ergebnisse aufweist. Diese werden allgemein als notwendig anerkannt , um außer Kontrolle geratene Situationen zu erkennen. Wenn eine kleine Abweichung im Prozess aus Interesse ist, sollten Sie auch Test Nummer zwei durchführen , um Test Nummer eins zu ergänzen , um eine Regelkarte mit der größten Empfindlichkeit zu erstellen . Die Testnummer 29 zeigt in einer Reihe auf derselben Seite der Mittellinie. Diese Testverschiebungen identifizieren die Sichtung im Prozesszentrum oder die Variation. Wenn eine kleine Verschiebung im Prozess von Interesse ist, sollten Sie zusammen mit test1 auch test verwenden, um zu verstehen, was diese besondere Ursache in Ihrem Prozess verursacht hat. Denn wenn sich der Prozess neun Byte lang kontinuierlich auf einer Seite der Mittellinie befindet, die Wahrscheinlichkeit , dass dieser Punkt drei Six Sigma verlässt. Drei Sigma auf einer Seite sind sehr natürlich. Und wir können den Grund dafür verstehen oder den Grund dafür mit größerer Zuversicht untersuchen. Testnummer 36 Punkte hintereinander, alle zu- oder absteigend. Dieser Test erkennt den Trend. Dieser Test sucht nach einer langen Reihe von aufeinanderfolgenden Punkten, die Wert konstant erhöhen oder verringern. Wie Sie in diesem Beispiel sehen können, ist es auch eine Wahrscheinlichkeit, dass es außer Kontrolle gerät, wenn es um sechs Punkte kontinuierlich zunimmt . Und das ist es schon, der Prozess ist außer Kontrolle geraten und läuft weiter. Es ist ein besonderer Zweck. Schreiben Sie etwas, das in dem Prozess passiert ist , der kontinuierlich für die Variablen oder den Prozess dazu führte, Proben zu erhalten , deren Wert konstant zunahm oder abnahm. In diesem Beispiel steigt der Wert. Schreibtischnummer 414 Punkte in einer Reihe abwechselnd auf und ab. Ein Test zur Erkennung systematischer Abweichungen. Wenn Sie möchten, dass das Variationsmuster im Prozess zufällig ist. Ein Punkt, für den ein Feldtest durchgeführt wird, könnte jedoch für den ein Feldtest durchgeführt wird, könnte darauf hinweisen, dass das Variationsmuster diese Zahl um zwei von drei Punkten ist, mehr als zwei Sigma oder zwei Standardabweichungen von die Mittellinie auf derselben Seite. Wie Sie sehen können, gibt es zwei Beispiele für den Test Nummer fünf. Hier drüben. Dieser Test erkennt Wandverschiebungen im Prozess sehr einfach. Schreibtisch Nummer 64 von fünf Punkten, mehr als eine Standardabweichung von der Mittellinie auf derselben Seite. Wenn Sie sich dieses Beispiel ansehen, haben wir vier oder fünf, die den gleichen Stil hatten und mehr als ein Sigma entfernt sind. Dieser Schreibtisch Nummer sechs erkennt wie die anderen Tests anständig eine kleine Verschiebung im Prozess. Zählen Sie also 715 Punkte in einer Reihe innerhalb eines Sigmas der Mittellinie auf beiden Seiten. Können Sie sehen, dass diese 15 Punkte in diesem Beispiel sehr nahe an der Mittellinie liegen. Es ist, als würden sie die Mittellinie sehr effizient verwickeln . Dadurch wird ein Variationsmuster erkannt, das manchmal als Beweis für eine gute Kontrolle missverstanden wird. Dies erkennt die Kontrolle, dieser Test erkennt zu große Eingriffsgrenzen . Weil Sie dies auf der Grundlage Ihrer alten Prozesssteuerungsgrenzen gesagt hätten , die zu weit sind oder häufig durch die geschichteten Daten verursacht werden, die auftreten, wenn die systematische Ursache für Strahlung in jede Untergruppe. Das sind 88 Punkte hintereinander mehr als ein Sigma von der Mittellinie entfernt. Auf beiden Seiten. Dieser Test wird als Mischungsmuster bezeichnet. Es befindet sich in der Mischertaste. Die Punkte fallen tendenziell von der Mittellinie weg, anstatt in die Nähe der Mittellinie zu fallen , die wir im vorherigen Test gesehen haben. Wenn Sie Fragen zu den verschiedenen Arten von Tests haben, die Sie gerade lernen. Fragen Sie gerne im Diskussionsbereich unten nach. Stellen Sie sicher, dass Sie versuchen, die Konzepte außerhalb anzuwenden , und stellen Sie sicher Sie das Projekt abschließen und hochladen. Danke. 11. Welche Tests sollte ich verwenden, um bestimmte Muster von spezieller special-cause zu erkennen?: Lassen Sie uns verstehen, welche Tests ich verwenden sollte, um ein bestimmtes Muster in der Variation der Sonderursache zu erkennen. Wir haben im vorherigen Video von verschiedenen Testtypen erfahren im vorherigen Video von verschiedenen Testtypen Wir sollten lernen, wie wie kann ich sie am besten verwenden? Wenden Sie bestimmte Tests an, die auf Ihrem Wissen über den Prozess basieren . Ist es wahrscheinlich, dass der Prozess die Verschiebung bewegt oder gibt es abhängig davon eine zufällige Variation, werden Sie den Test anwenden. Wenn es wahrscheinlich ist, dass Ihre Daten ein bestimmtes Muster enthalten, suchen Sie sie mithilfe des entsprechenden Tests. Das Hinzufügen weiterer Tests zum Glas ist nicht korrekt. Es erhöht nur die Wahrscheinlichkeit, ein falsch negatives, falsch positives oder falsches Signal zu finden , dass der Prozess außer Kontrolle geraten ist. In Wirklichkeit ist der Prozess nicht außer Kontrolle geraten. Wenn Sie mehrere Tests erhöhen oder wenn Sie mehrere Tests zusammen verwenden, die Wahrscheinlichkeit, dass Sie ein Signal mangelnder Kontrolle erhalten steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Sie ein Signal mangelnder Kontrolle erhalten. Lassen Sie uns verstehen, wie Sie, falls Sie mit variablen Daten arbeiten, variable Regelkarten verwenden. Wenn Sie sich nicht sicher sind, welchen Test Sie anwenden sollen , wendet Minitab standardmäßig immer die Regel Nummer eins an, den Test Nummer eins, d. h., wie viele gedämpfte Datenpunkte außerhalb der drei Standardabweichungen liegen. Abgesehen davon könnten Sie versuchen, test1, test2 und test sieben zu verwenden . Wenn Sie dies basierend auf den Eingriffsgrenzen anwenden, wenn diese auf den Daten basieren. Nachdem die Eingriffsgrenzen festgelegt wurden, müssen Sie die bekannten Werte für diesen Grenzwert verwenden. Dann brauchen wir den Test Nummer sieben nicht. Nummer 11 von den Eingriffsgrenzen, erkennt einen einzelnen außer Kontrolle geratenen Punkt. Das sind neun Punkte in einer Reihe auf einer Seite der Mittellinie, die die mögliche Verschiebung des Prozesses erkennen. Diese sieben zu viele Punkte um eine Standardabweichung der Mittellinie. Es erkennt, ob die Eingriffsgrenzen zu breit sind und Vida-Eingriffsgrenzen durch geschichtete Daten verursacht werden, die auftreten, wenn Sie innerhalb jeder Untergruppe eine systematische Strahlungsquelle haben . Lassen Sie uns wissen, ob Sie mit Attributdaten von Defekten und Defekten arbeiten . In diesem Fall sind Sie sich nicht sicher, welchen Test UGA kostenlos verwenden sollen, um Schreibtisch Nummer eins und Nummer zwei zu verwenden. Test Nummer eins ist etwa 1 von der Eingriffsgrenze entfernt. Diese Zahl zwei ist neun Punkte und zeichnet auf einer Seite der Mittellinie, die mögliche Verschiebung zu erkennen. Nachdem der Prozess eingerichtet ist. Sie sind Eingriffsgrenzen werden immer basierend auf den Werten aus den von Ihnen bereitgestellten Daten gezogen . Wir werden in den nächsten Lektionen viele praktische Übungen machen . Also bleib in Verbindung. Und wenn Sie irgendwelche Zweifel und Fragen haben, schreiben Sie bitte in den unten stehenden Diskussionsabschnitt und stellen Sie sicher, dass Sie versuchen, die Konzepte außerhalb anzuwenden. Bitte stellen Sie sicher, dass Sie Ihr Projekt durchführen und laden Sie das Projekt hoch Schreiben Sie Ihre Bewertung und teilen Sie Ihre Gedanken darüber mit, wie Sie sich in dieser Klasse gefühlt haben , als diese Nummer. Im nächsten Video erfahren wir, welcher Test in meinen Regelkarten anwendbar ist. 12. Welche Tests sind mit meinem Kontrolldiagramm verfügbar?: Lassen Sie uns verstehen, welcher Test in meinem Controller anwendbar ist. Die Nummer eins bis acht sind in den meisten variablen Regelkarten verfügbar. Beachten Sie, dass nur Test eins bis vier in der R- und S-Karte und in der gleitenden Bereichskarte verfügbar sind in der R- und S-Karte und in der gleitenden Bereichskarte verfügbar Die Nummer eins bis vier sind ungenaue Regelkarten verfügbar. Welcher Test ist in meiner Regelkarte anwendbar? Pünktlich bessere Kontrolle führt Jan MiniTab einen Test nur führt Jan MiniTab einen Test Punkte durch, die über die Eingriffsgrenzen hinausgehen. Das ist Ihre Nummer eins, unser Test Nummer eins, dem der sieben Test davon ausgeht, dass die Punkte unabhängig sind , da die gezeichneten Punkte in zeitlicher Reihenfolge angeordnet sind, die gewichtet, um die Informationen von zu kombinieren Die vorherigen Untergruppen und die Punkte sind nicht unabhängig. Wenn Sie Fragen haben, Sie diese gerne im unten stehenden Diskussionsbereich stellen. Im nächsten Video werden wir verstehen, was die verschiedenen Arten von Daten sind und wie ich mit ihnen in den Regelkarten gearbeitet habe. 13. Arten von Daten für control: In diesem Video werden wir die verschiedenen Arten von Daten verstehen , die wir für unsere Regelkarten haben. Welche Art von Daten habe ich? Dies ist die Frage, die Sie beantworten möchten. Wenn es sich bei Ihren Daten um kontinuierliche Daten handelt, stellen Sie fest, ob Sie etwas wie Länge mal B haben, was ein kontinuierlicher Datentyp aus Ihrem Prozess ist. Dann verwenden Sie kontinuierliche Regelkarten wie IMR-Karte, unsere X-Balken-R-Karte , X-Balken-S-Karte. Wenn Sie jedoch einen multivariaten Prozess haben, werden Sie multivariate Kontrollen verwenden. Wenn es sich bei Ihren Daten um ein Attribut wie Fehler und Defekte handelt, verwenden wir Regelkarten für attributive Prozesse, die wie n-Karte, P-Karte, C-Karte sind . Es gibt einige Diagramme , die als Very-Wann-Prozessdiagramm bezeichnet als Very-Wann-Prozessdiagramm werden und die wir separat behandeln werden. Welche Art von Daten habe ich also? Regelkarten, die Sie verwenden, hängen davon ab , ob Sie die kontinuierlichen Daten oder die Attributdaten erfassen . Wenn Sie eine kontinuierliche Variable mit mehreren Inhalten haben , sollten Sie überlegen, ob Sie über multivariate Daten verfügen. Mike, kontinuierliche Variablen sind unendliche Zahlen wie 84704 etwas, also kannst du sie endlos teilen. Attributdaten haben zwei Subtypen, binomial und Poisson. Die Werte von Attributdaten sind auf bestimmte Kategorien beschränkt , die unterschiedliche Werte sind. Attributdaten könnten zum Beispiel wie Pfade und Feel sein. Die Anzahl der Defekte und eine Stichprobe können auch Attributdaten sein , die einer Poisson-Verteilung gefallen sind. Kontinuierliche Messungen liefern in der Regel mehr Informationen als diese Attributdaten. Erinnerst du dich? Die Attributdaten sind jedoch im Allgemeinen einfacher zu erfassen, da Sie nur akzeptieren müssen, aber es handelt sich um einen Defekt oder einen effektiven und wie viele Fehler, wenn es defekt ist. Werden die Attributdaten häufig erfasst, wenn die kontinuierlichen Messungen schwierig zu erhalten sind. Attributdaten sind oft subjektive Bewertungen, die vom Bediener und der Qualitätskontrolleure vergeben werden . Weil ich glaube, dass es ein Fehler ist, den ich gezählt habe. Wenn ich nicht das Gefühl habe, dass es anders ist, werde ich nicht zu dieser Abhängigkeit kommen, oder? Lassen Sie uns die Daten des Kontrollprozesses verstehen. Kontinuierliche Daten messen die Eigenschaften wie Leihen, Gewicht, Temperatur usw. Die Daten enthalten häufig Bruch- oder Dezimalwerte. Ein Lebensmittelhersteller möchte beispielsweise untersuchen, ob das Gewicht des Getreideprodukts im Laufe der Zeit konstant ist. Um diese Daten zu sammeln, erfasst der Qualitätsanalyst den Weizen aus einer Probe der Müsliboxen. Wenn Sie Fragen haben, Sie diese gerne im Diskussionsbereich stellen. Und stellen Sie sicher, dass Sie Ihr Projekt abschließen und versuchen Sie, diese Konzepte anzuwenden. Schreiben Sie Ihre Bewertung. 14. Anwendungsfall: Helfen Sie dem Qualitätsingenieur: Lassen Sie uns unser Verständnis der Regelkarten fortsetzen. Regelkarten werden auch als statistische Prozesskontrolle, SPC, bezeichnet . Wir führen diese Übung während der Kontrollphase unseres Six Sigma-Projekts durch. Spc wurde 1924 von Dr. Stewart entwickelt. Er sagte, dass Sie, wie das Konzept sagt, y eine Funktion von x. Wir sollten nicht nur das Projekt überwachen, warum, sondern wir sollten auch die lebenswichtigen Brennstoffe überwachen und kontrollieren , die die x sind die zu diesem y beitragen. Durch die kontinuierliche Überwachung x und y zusammen mithilfe der Regelkarte wird es für den Projekteigentümer und den Prozesseigentümer einfach , die Leistung zu überwachen und behalte es unter Kontrolle. Sie steuern Prozesse proaktiv. Ist es nicht. Es kann eindeutig identifizieren, was natürliche Ursachen und wasserzuweisbare Ursachen sind . Natürliche Ursachen sind nichts anderes als gemeinsame Ursache und zuweisbare Ursachen sind nichts anderes als eine besondere Ursache. Es hilft Ihnen auch , Prozesse aufgrund dieser besonderen Ursachen zu identifizieren und zu verhindern. Wenn Sie sich eine Regelkarte ansehen, ist dies nur ein Beispiel. Sie haben die obere Eingriffsgrenze und die untere Eingriffsgrenze, die ungefähr drei Standardabweichungen von der Mittellinie, die normalerweise der Prozessmittelwert ist, erzeugt ungefähr drei Standardabweichungen von der Mittellinie, werden. Und diese drei Zahlen werden aus den von Ihnen erfassten Prozessdaten berechnet. Alles, was außerhalb der oberen Eingriffsgrenze liegt, außerhalb der inneren unteren Eingriffsgrenze wird als Sonderursachenvariation und ihre zuweisbare Ursache bezeichnet . Wenn Sie eine Variation in Ihrem Prozess feststellen, die sich Mittellinie verwickelt oder um sie herum verläuft. Diese sind auf die Variation der gemeinsamen Ursache zurückzuführen. Dies ist nur eine Beispieldarstellung. Der Grund, warum er drei Standardabweichungen von der Zentrallinie genommen hat drei Standardabweichungen von , ist, dass, wenn Sie sich erinnern, im Bunker 99,73 Prozent der Daten innerhalb von plus oder minus drei Standards abgedeckt werden Abweichung. Welche Variation Sie auch sehen, das ist 0,135 auf der linken Seite und 0,135 auf der rechten Seite. Das liegt an der Variation der besonderen Ursache. Was ich bereits erwähnt habe, wiederhole ich nur, weil das sehr wichtig ist und es auch eine Interviewfrage ist. Was ist der Unterschied zwischen Eingriffsgrenze und Spezifikation? Die Eingriffsgrenze wird aus den Daten der Buchkontrolle und der unteren Kontrolle berechnet . Und es beschreibt das Wasser. Was kann mit diesem Prozess erreicht werden? Spezifikationsgrenzen werden dagegen vom Kunden und vom Management festgelegt. Und sie geben an, was die Prozessanforderung ist. Es beschreibt, was der Prozess erreichen sollte , um kontinuierlich als fähiger Prozess bezeichnet werden als fähiger Prozess bezeichnet und er ist in der Lage, die Kundenanforderungen zu erfüllen. Also wieder, Kontrollgrenzen aus der Datenspezifikation, Grenzen vom Kunden. Eingriffsgrenzen helfen Ihnen bei der Berechnung und helfen Ihnen, die häufige Ursache und die Variation von Sonderursachen zu identifizieren . Wenn Sie Datenpunkte innerhalb der Eingriffsgrenze, aber außerhalb der Spezifikationsgrenze haben , bedeutet dies, dass Ihr Prozess nicht in der Lage ist. Wir werden uns diese Beispiele in Zukunft ansehen. Wenn wir diese Regelkarten haben, habe ich Ihnen gezeigt, dass es eine Standardabweichung von plus oder minus drei handelt. Diese Berechnungen hängen jedoch von der Art der Daten ab, über die Sie verfügen. Wenn du die Regelkarte machst. Wir haben variable Daten und Attributdaten. Lesbare Daten werden auch als kontinuierliche Daten bezeichnet. Wo Sie Dezimalstellen wie Länge, Zeit, Entfernung haben. Diese haben können kontinuierlich geteilt werden. Wenn Ihre Untergruppe also eine Größe hat, wählen wir ein X-IMR-Diagramm oder ein individuelles Diagramm der gleitenden Spannweite. Wenn Ihre Stichprobengröße zwischen 29 liegt, wählen Sie X-Bar, R-Diagramm oder Winter. Wenn unsere Teilgruppenstichprobe jedoch größer als zehn ist, ist es für uns einfacher, die Standardabweichung zu berechnen da ich in jeder Stichprobe mehr Datenpunkte habe Dann zeichne ich ein X-Balken-S-Diagramm. Wenn ich andererseits Attributdaten oder diskrete Daten habe , können die Attributdaten von zwei Typen sein. Handelt es sich um fehlerhafte Daten oder um fehlerhafte Daten? Was überwachen wir? Wenn es sich um fehlerhafte Daten handelt und die Stichprobengröße konstant ist, kann es sich um eine beliebige Zahl handeln, sie ist 1020304023 oder 12. Aber diese Zahl, was auch immer du nimmst, ist konstant. Dann entscheiden wir uns für die NP-Karte, da die Eingriffsgrenzen auf der Grundlage der Formeln aus der zugrunde liegenden Kreide berechnet werden. Die variable Stichprobe. Für defekte Daten. Ich möchte zum Beispiel die Anzahl der fehlerhaften Einheiten berechnen. Aber heute habe ich eine Produktion von 100 Einheiten zu robuster gemacht, ich habe eine Produktion von 95 Einheiten , bevor dieser Tag 96 Einheiten betrug. Meine Stichprobengröße liest sich also täglich. Ich werde die p-Karte verwenden. Wir werden Beispiele von Peter sehen, wo Sie verstehen werden, dass die Eingriffsgrenzen für eine P- und U-Karte Zickzack sind. Wir werden das behandeln. Mach dir keine Sorgen. Wir werden viel Übung haben, damit all diese Konzepte sehr einfach aufzeichnen können. Lass uns weitermachen. Wenn ich also Defektdaten habe, ist die Stichprobengröße konstant, dann verwende ich C-Diagramm. Wenn die Stichprobengröße zuverlässig ist, entscheide ich mich für Utah. Die Sache, an die ich mich leicht erinnern kann, ist, dass das ganze Teil defekt ist, wenn es defekt ist, also ein Teil ist. Deshalb haben wir P- und NP-Charts. Weil es konstant ist, wählen wir NP und weil es variabel ist, ist es ein p-Diagramm. Das andere ist offensichtlich C. Und weil C für ständiges Sitzen steht und das andere andere Utah. Also habe ich versucht, diesen Jingle zu benutzen, um mich an das zu erinnern, was benutzt werden soll. Wenn es also defekt ist, ist es abhängig von der Probengröße P oder NP. Wenn es ein Defekt ist, der C und U ist und zwischen C und UC welche Konstante und Q ist welche Variable? Nehmen wir einen Anwendungsfall. Obwohl. Es gibt einen Qualitätsingenieur , der an einem Automobilteil arbeitet. Er möchte überwachen , wie die Länge der Nockenwellen erreicht wird. Er hat drei Maschinen , die das Unternehmen benutzt. Sie arbeiten 24 mal sieben in drei verschiedenen Schichten. Was der Ingenieur also tut , ist, dass er bei jeder Schicht von jeder Maschine eine Probe von fünf genommen hat. Das hätten Sie leicht erraten können, da die Probenlänge aus kontinuierlichen Daten besteht . Stichprobenumfang beträgt fünf. Es bedeutet, dass es zwischen 28 liegt und ich mich für ein X-Bar-R-Diagramm entscheiden werde. Lassen Sie uns also verstehen, wie wir das machen werden. Ich habe das Datenblatt schon mit dir geteilt, oder? Wenn Sie zum Hauptblatt kommen, haben Sie Daten zur Länge der Nockenwelle. Ich muss nur herkommen und hier klicken. Es bringt mich zu dem Teil, in dem die Daten vorhanden sind, oder? Ich habe dir viele Daten gegeben aber du musst nicht suchen. Benutze einfach das Mittelblatt für die Operation. Ich habe Maschine 123 und Proben-IDs. Also kopiere ich einfach all diese Daten und füge sie in mein Datenblatt ein. Also nehme ich all diese Daten. Ich habe mein MiniTab griffbereit. Ich werde diese Daten hier einfügen. Dann klicke ich auf Statistik-Regelkarten, variabel mit einer Gruppe. Und das liegt daran, dass ich weiß, dass es eine Untergruppengröße von weniger als acht ist. Ich werde mich für X-bar R-Chart entscheiden. Lass das Pop-up kommen. Ja. Also alle Beobachtungen in der Charta in der nördlichen Kolonne, ja. Unsere Beobachtungen der Untergruppe beziehen sich auf eins. Also belasse ich es so und wähle Maschine 123 aus und die Teilgruppengröße ist fünf, oder? Und ich kann auch die Untergruppen-ID verwenden, weil ich sehe, dass ich 111115 habe, oder? Ich klicke auf „Okay“. Ich werde wirklich einige Fehler machen wollen, damit Sie verstehen, welche Fehler wir vermeiden müssen. Jetzt erzählt es das X-Balkendiagramm von Maschine zu Maschine. Ich klicke auf Output Um alles zu sehen. Es wurde für jede Maschine ein Diagramm erstellt. Also X-Balkendiagramm für Maschine eins. Und wenn Sie sich hier drüben ansehen, finden Sie einen roten Punkt außerhalb der oberen und unteren Eingriffsgrenze. Es handelt sich also um eine Variante für besondere Ursachen. In der Bereichstabelle hat jedoch alles die Kontrolle. Scrollen wir nach unten. Mal sehen, Maschine zu Maschine scheint den Prozess unter Kontrolle zu haben, und der Bereich scheint auch die Kontrolle zu haben. Wenn ich die x-Leiste für den Maschinenbaum im Gefängnis sehe, habe ich wieder zwei Datenpunkte , die außer Kontrolle geraten sind. Eine weitere Sache , die Sie beachten müssen, ist die obere Eingriffsgrenze. Lass mich nur ein bisschen hineinzoomen. Die obere Eingriffsgrenze für Maschine eins ist 6,64301 und die untere ist in Ordnung. 98. Gehen wir zu Maschine zwei. Es ist sechshundertfünfundneunzig. Wenn ich zur Maschine gehe, ist es 60298. Sie können also sehen, dass die obere Eingriffsgrenze separat berechnet wird , da die Eingriffsgrenzen aus den Prozessdaten stammen. Und es gibt eine Variation, die Eingriffsgrenze, weil die Daten variieren . Obwohl die obere Eingriffsgrenze bei 602 liegt, haben wir Punkte, die über die Eingriffsgrenzen hinausgehen. Richtig? Und genauso würde ich Sie bitten, sich die Eingriffsgrenzen für die Regenkarte zwischen Maschine eins anzusehen die Eingriffsgrenzen für . Maschine zwei hat einen Bereich von 0 bis sieben, und Maschine, tut mir leid, Maschinen haben zwischen 0 und 7 gerückt. Maschine zwei hat einen Bereich von 0 bis zwei, und Maschine eins hat einen Bereich von 0 bis fünf. Dies gibt Ihnen eine Idee, die das Konzept verstärkt , dass Ihre Eingriffsgrenzen aus den Prozessdaten berechnet werden . Ich kann das gleiche Diagramm erstellen und zu mehreren Diagrammen kommen. Und ich kann dasselbe sehen, aber ich würde sagen, okay, ich kann zur X-Bar, R-Karte gehen, zum Test gehen und die Tests auswählen, die wichtig sind. Wenn Sie sich also erinnern, haben wir gesagt, dass Sie auf test1 und test2 testen sollten , um es sehr gut zu verstehen. Also klicken wir auf Okay, lass uns auf Okay klicken und lass uns dieses Diagramm wiederholen. Sie können sehen, dass Minitab neu berechnet wird. Wenn Sie das X-Balkendiagramm für Maschine eins sehen , zeigt immer noch derselbe Datenpunkt außerhalb der Eingriffsgrenze. Wenn Sie das jetzt vergleichen, können Sie sehen, dass, weil ich dasselbe gesagt habe, dass es sehr deutlich zeigt, dass der Prozess sehr scharf und sehr eng ist. Und CMV Vier-Zoll auch es ist sehr weniger. Und Maschine drei und Maschine drei R-Diagramm. Unten sehen Sie sehr deutlich den Testgrund für das X-Balkendiagramm in Maschine eins, testen Sie ein Feld 1, mehr als drei Standardabweichungen von der Mittellinie. Test schlägt bei Punkt acht fehl. Sie können also die Untergruppe von a identifizieren , bei der die Punktnummer acht ist, und dann untersuchen, was an diesem Tag passiert ist. Wir haben gelernt, oder? Wir müssen Brainstorming durchführen, um die Variation der besonderen Ursache zu beheben. Die Testergebnisse für das X-Balkendiagramm für Maschine drei, Test 11 von drei Standardabweichungen von der Mittellinie. Dieser Test ist an zwei Stellen fehlgeschlagen, Punkt Nummer 2, Nummer 14. Daher ist es für uns sehr hilfreich zu untersuchen, was an diesem bestimmten Datum passiert ist. Wir werden im nächsten Video mit weiteren Beispielen fortfahren. 15. Anwendungsfall: Case:: Lassen Sie uns unsere nächste Übung machen um dem Qualitätsingenieur beim Warten zu helfen. Ein Qualitätsingenieur bei der Wirtschaftsprüfungsgesellschaft beurteilt, ob der Abfüllprozess unter Kontrolle ist. Wie Sie wissen, handelt es sich um kohlensäurehaltige Getränke. Wenn sie mehr als erforderlich sind, führt dies zu einer Undichtigkeit oder zum Explodieren der Box. Und wenn es sehr wenig ist, ist der Kunde unzufrieden. Um zu überprüfen, ob der Prozess die Kontrolle hat. Der Techniker sammelt eine Untergruppe von n Gans, um die Streuung innerhalb der Gruppe zu minimieren. Das ist eine Can-Do-Can-Variation innerhalb jeder Untergruppe. Das Engineered sammelt die Daten der angegebenen Untergruppe in kurzer Zeit. Lassen Sie uns nun verstehen, welche Art von Diagramm ich verwenden sollte? Wie ist der Prozess, bei dem wir die variablen Daten verwenden, weil ich auswählen möchte wie viel Flüssigkeit gefüllt ist und wie groß die Teilgruppengröße ist. Es ist zehn. Also muss ich ein X-Balken-S-Diagramm verwenden. Kommen wir zu unserer Projektdatei. der Hauptkette haben Sie die Daten. Klick es an. Sie werden zu dem Ort gebracht, an dem die Daten zufrieden sind. Ich kopiere diese Daten in Minitab. Klicken Sie nun auf Regelkarten Statistik. Lesbare Daten mit Teilgruppen- und X-Bal-S-Diagramm da meine Anzahl von Samples in jeder Teilgruppe zehn beträgt, also mehr als acht. Alle Beobachtungen befinden sich in einer Spalte. Ja, also werde ich die Teilgruppengröße oder die Teilgruppen-ID angeben. Ich werde es erwähnen, weil es ein Drittel sein wird Ich klicke einfach auf die x-bar-Option für beide Tests und ich ziehe es vor, auch Test Nummer zwei zu machen. Klicken Sie auf Okay, klicken Sie auf OK. Lassen Sie mich nun einen Blick auf die Ausgabe werfen. Die Ausgabe, die wir erhalten haben, ist das X-Balken-Diagramm, in dem wir sehen können, dass der Test fehlgeschlagen ist. Bei Punkt drei der Bereich nicht ausgefallen, aber das X-Balkendiagramm ist ausgefallen. Also test1, 1 von drei, mehr als drei Standardabweichungen von der Mittellinie. Der Test schlug bei Punkt drei fehl. Aber den Qualitätsingenieur bitten, zu den Daten zurückzukehren und zu sehen, was passiert ist, als er, wann wurden diese Daten gesammelt? Und was während dieses Prozesses passiert ist, dass der Prozess außer Kontrolle geraten ist. Und wie Sie sehen können, ist der Prozess im unteren Bereich außer Kontrolle geraten. Um zu begrenzen. Es bedeutet, dass weniger Flüssigkeitsmenge gefühlt wurde. Der Qualitätsingenieur muss jetzt das, was in dieser Stunde passiert ist , deutlich machen . Und ist es etwas, das eine zuweisbare Ursache ist? Und wie können wir verhindern, dass diese Sonderkosten entstehen? Schon wieder? Lassen Sie uns das nächste Beispiel im nächsten Video aufgreifen. 16. Anwendungsfall: Spritzgießverfahren: Lassen Sie uns nun dem anderen Qualitätsingenieur eines Kunststoffunternehmens helfen . Wenn Sie das sehen können, handelt es sich um ein Kunststoff-Formverfahren. Eine kleine Animation , die von VR blau ist, wird hier gezeigt. Sie können also sehen, dass die Plastikform hier rüber kommt. Es geht durch den Kanal , in dem es viel Wärme gibt. Daher schmilzt der Kunststoff. Es gelangt in den Formbereich, in dem die Lebensmittel aufbewahrt werden, und wenn das Produkt herauskommt, ist es ein schönes Spielzeug, das wir auf dem Markt verkaufen können. Der Anwendungsfall ist also der Qualitätsingenieur für Überwachung und den Spritzgussprozess eines Kunststoffteileunternehmens . Die Maschine hat einen Farbstoff, der 5 Pfund auf einmal erzeugt und der Ingenieur sammelt 20 Untergruppen von jeweils fünf Teilen. Sie überwachen sowohl die Streuung innerhalb der Teilgruppen als auch die Streuung zwischen den Gruppen gleichzeitig. N zwischen den Chargen. Während wir versuchen, den Kunststoffspritzgussprozess zu überwachen , haben wir eine Untergruppengröße von fünf und er wählt 20 Teilgruppen-Datenpunkte aus. Also offensichtlich, was sind die Daten , die wir uns ansehen werden? welcher Art von Diagramm müssen wir arbeiten. Meine Stichprobengröße beträgt weniger als acht, daher muss ich ein X-bar-R-Diagramm verwenden. Es sind offensichtlich die variablen Daten. Gehen wir zu unseren Regelkarten. Ich habe meine Spritzgussdaten hier. Ich kopiere die Daten der Pods und der Untergruppe in MiniTab. Dieses Mal zeige ich Ihnen diesen Vorgang mithilfe der Assistentenfunktion in MiniTab. Wenn Sie also auf Assistant klicken, gehen Sie zu Regelkarten. Es sind kontinuierliche Daten. Gesammelte Daten in der Untergruppe Ja. Ist die Untergruppe weniger als acht? Ja. Also nehme ich eine verantwortliche X-Bar. Sie können sehen, wie intuitiv es hier ist, mit vielen Tapped zu arbeiten. Meine Daten sind teilweise vorhanden. Es ist keine konstante Größe, also habe ich nicht gesehen, dass die Spalte WhatsApp-Gruppen-ID hier drüben ist. Wie ermittle ich die Eingriffsgrenzen und die Mittellinie? Ich sage, schätze es anhand der Datenpunkte. Es wurde sofort festgestellt , dass es bestimmte Punkte gibt , an denen die Daten auf X-Bar und R-Chart fehlen . Also gehe ich so wie es ist und klicke auf. Okay. Wenn ich mir die Ausgabe ansehe, wurde meine x-bar R-Chart-Vierteile erstellt. Ist der Prozess ein Prozess, den wir überwachen, ist das Grundnahrungsmittel. Es heißt, nein, der Prozess wird nicht gespeichert. Der Prozess, den wir überwachen, ist nicht stabil. Die Untergruppen sind im X-Balken-Diagramm außer Kontrolle geraten. Denken Sie daran, dass Sie zufällig 0,7% der außer Kontrolle geratenen Untergruppen sehen können . Aber mehr als das wird als Sonderursachenvariation bezeichnet. Wenn wir uns dieses Diagramm ansehen, haben wir diesmal ein Problem in der X-bar-R-Karte. Der vorherigen Untergruppe fehlte der Punkt an der oberen Eingriffsgrenze. Und der nächsten Untergruppe fehlt der Punkt unterhalb der unteren Eingriffsgrenze. Es ist auf jeden Fall erforderlich der Qualitätsingenieur untersucht, was während Punkt 13 und die Probe, die unter Punkt 14 gesammelt wurde, passiert ist während Punkt 13 und . Wir stellen auch fest, dass das Ringdiagramm auch eine außer Kontrolle geratene Grenze aufweist. Das bedeutet, dass der Bereich, die Probe, die während des Punktes Nummer acht gesammelt wurde , eine Vielzahl von Strahlung aufwies. War es also eine zuweisbare Ursache oder gibt es eine Voreingenommenheit? Wann werden die anderen Daten erfasst? Der Techniker muss das untersuchen. Immer wenn wir ein X-Bar-R-Diagramm erstellen, suchen wir nach bestimmten Mustern. Gibt es einen globalen Trend wie Sie ihn hier sehen? Siehst du ein zyklisches Muster? Aktuell in diesen Daten? Ich sehe keinen globalen Trend. Ich sehe kein zyklisches Muster. Gibt es eine Verschiebung im Prozess? Das sehe ich, ja. Es gibt eine leichte, also war der Punkt unten und dann ist da ein Schiff, das hochfährt. Gibt es einen Drift, als wäre es komplett runter und rauf gewesen. Ich sehe hier keine Drift. Ist das eine Oszillation von Daten? Im Moment nicht. Kannst du ein paar Mischungsmuster erkennen? Ich kann ein bisschen sehen hier drüben. Können Sie sehen, dass etwas übermäßiges außer Kontrolle gerät? Ich kann es sowohl in meiner X-Bar als auch in meiner R-Karte sehen. Es heißt also sehr deutlich das X-Balken-Diagramm die Eingriffsgrenze von Nummer 1314 verfehlt hat . Die R-Karte geriet während Punkt acht außer Kontrolle, was uns das leicht verständlich macht. Warum sollten wir nachforschen, oder? Sie müssen sich keine Gedanken über die Genauigkeit der Regelkartengrenzen machen da 70% oder mehr Datenpunkte in die Berechnung einbezogen werden. Ihre Daten haben einen Korrelationstest bestanden. Die Korrelation zwischen konjugativen Datenpunkten innerhalb jeder Teilgruppe beträgt weniger als 0,02. Das bedeutet, dass die Zufälligkeit zum Zeitpunkt der Probenentnahme vorhanden ist . Aber ja, wir haben festgestellt dass der Prozess außer Kontrolle geraten ist, weshalb der Qualitätsingenieur aufgefordert wird die Angelegenheit zu untersuchen. Ich hoffe, Ihnen gefallen die praktischen Übungen der Regelkarte. Ich würde Sie auch bitten, all dies aus dem Datenblatt zu üben und es im Projektbereich hochzuladen. Wenn Sie Fragen haben, Sie diese gerne im Bereich Fragen und Antworten stellen. Im nächsten Video werden wir mit einem weiteren Beispiel fortfahren. 17. Use verwenden: Lassen Sie uns dem Qualitätsingenieur eines Waschmittelunternehmens helfen . Dies ist ein Anwendungsfall, in dem der Qualitätstechniker die pH-Daten ermitteln möchte . Der Qualitätsingenieur möchte den Hersteller des Flüssigwaschmittels abbilden und überwachen und beurteilen, ob der Prozess unter Kontrolle ist. Techniker misst den pH-Wert oder klärt zwei Chargen des Reinigungsmittels. Und da die Daten nicht in Untergruppen gesammelt werden, müssen Sie das IMR-Diagramm verwenden. Er verwendet 25 konstitutive Chargen und fragt, was er misst, ist der pH-Wert, bei dem es sich um kontinuierliche Daten handelt. Wir werden ein IMR-Diagramm verwenden. Ich werde Ihnen noch einmal unsere Arten von Regelkarten zeigen , da Sie sich so ein Leben lang daran erinnern können. In der Regelkarte die Art der Daten, die wir messen, sein pH-Wert , der ein variabler Datentyp ist. Für jede Charge wählt er einen Stichprobenwert aus und deshalb sind wir, n gleich eins. Und daher werden wir uns für das IMR-Diagramm entscheiden. Gehen wir zur Projektdatei. Dies ist die Projektdatendatei, die ich im Diskursbereich hochgeladen habe. Scrollen Sie nach unten, Sie finden die pH-Daten des Waschmittels. Klick es an. Sie werden zu dem Ort gebracht, an dem sich die Daten befinden. Ich kopiere diese Daten jetzt in Minitab. Ich bin damit fertig geworden. Ich habe diese Daten in Minitab kopiert. Ich muss jetzt mein IMR-Diagramm erstellen. Es gibt zwei Möglichkeiten. Erstens kann ich zu Statistiken gehen, Candle Jogs und dann zu seltsamen Charts für Einzelpersonen gehen und auf IMR klicken. Aber dieses Mal nutzen wir die Hilfe. Also mache ich den Assistenten, klicke auf die Regelkarte. Datentyp ist kontinuierlich, die Teilgruppendaten gesammelt. Ich weiß, dass ich die IMR-Tabelle verwenden werde. Das Datenvolumen ist Beard. Und ich möchte die Eingriffsgrenzen und die Mittellinie aus den Daten schätzen . Es wird sehr deutlich der Punkt Nummer drei gesagt. Es gibt einen möglichen Punkt , der außer Kontrolle gerät. Als Qualitätsingenieur lösche ich niemals Datenpunkte , da ich das untersuchen muss. Ich klicke einfach auf Okay und sehe meine Ausgabe. Ja. Das IMR-Diagramm für den Frieden ist, dass dieser Prozess Tabelle bedeutet. Es heißt, nein, der Prozessmittelwert ist in 4% der Zeit nicht stabil. Der Prozess ist möglicherweise nicht stabil da Prozent der Datenpunkte in der Augenkarte außer Kontrolle geraten sind . Denken Sie daran, dass 0,7% der Kontrollen zufällig sind, auch wenn der Prozess stabil ist. Aber jetzt habe ich mehr Daten, die außer Kontrolle geraten sind, und dieser Datenpunkt hat Test Nummer eins verpasst, es könnte regnen gleitende Reichweitenkarte. Mein Prozess ist nicht außer Kontrolle geraten. Wir suchen nach bestimmten Mustern, wenn wir unsere Regelkarten erstellen, wie Trends, zyklische Verschiebung, Drifts, Schwingungsmischung und übermäßige Punkte, die außer Kontrolle geraten sind. In meinem aktuellen Prozess kann ich sehr deutlich erkennen, dass es einen Punkt gibt, der außer Kontrolle geraten ist. Ich sehe in meinem aktuellen Kontrollkapitel keine Mischung von Schwingungen, Verschiebungen und Driften. Die Prozessstreuung ist Steven, kein Punkt liegt außerhalb der Eingriffsgrenze in der gleitenden Bereichstabelle, aber es gibt 1, die in der einzelnen Charter außer Kontrolle ist , die ich überprüfe. Wenn die Daten nicht normal sind, können Sie sehen, dass dies eine Fehlalarmrate sein könnte. Sie müssen also auch den Normalitätstest durchführen , der in den anderen Serien behandelt wurde. Als Qualitätsingenieur würde ich diesem Ingenieur raten, sicherzustellen, dass die Qualität überwacht wird, und zu dass die Qualität überwacht wird untersuchen, was während Punkt Nummer acht passiert ist . Ich hoffe, Sie haben das Konzept verstanden und können es mit Ihren eigenen Daten in Ihrem eigenen Projekt anwenden. Abgesehen davon möchte ich Sie bitten, die Verwendung des hier angegebenen Datensatzes zu üben. 18. Die Daten der Case verwenden: Gehen wir zum nächsten Anwendungsfall in den Regelkarten über. Lassen Sie uns hier dem Qualitätsingenieur helfen, der feststellen möchte, ob der Schneidprozess für Stahlstangen unter Kontrolle ist. Ingenieur misst die Länge von fünf Stahlstangen, einigen Zelten, Schiffen. Kannst du erraten, was der Datentyp ist, den wir verwenden? Und welche Art von Regelkarte sollten wir verwenden, um festzustellen, ob der Prozess unter Kontrolle ist? Können Sie dem Qualitätsingenieur helfen? Können Sie im Abschnitt Fragen und Antworten eingeben, welche Art von Datumskontrollkarten wir verwenden sollten? Danke, dass du verlobt bist. Du hast recht. Da die Regelkarte verfügbare Daten enthält, ist dies die Länge des Zustandsbalkens und meine Teilgruppengröße liegt zwischen 2528, dh meine aktuelle Teilgruppengröße beträgt fünf. Ich werde mit dem X-Bar-R-Diagramm fortfahren. Nehmen wir die Projektdatei. Ich habe meine Datenprojektdatei, die ich in diesem Projekt bereits mit Ihnen geteilt habe. Also solltest du gehen und die Landdaten von Stahlstangen abholen. Klick es an. Sie werden zu dem Ort gebracht, an dem sich die Daten befinden. Ich kopiere diese Daten in Minitab. Ja, die Daten sind in Minitab vorhanden. Ich habe die Daten aus meinem Datenblatt kopiert. Lassen Sie uns die Analyse durchführen. Ich klicke auf Statistik-Regelkarten, Variable, die die X-Bar der Untergruppe leitet. Ich habe die Länge in die Datenspalte und die Teilgruppen-ID in die Teilgruppengröße eingegeben. Ich gehe zur x-bar oder Option und gehe zum Testabschnitt und stelle sicher, dass die Testnummer 12 ausgewählt ist. Sie erinnern sich, dass wir das in der frühesten Phase gelernt haben. Welcher Test ist zu verwenden? Wenn ich auf Okay klicke, klicke ich auf Okay. Minitab wird die Analyse durchführen und mich rausholen. Wenn Sie das sehen, hat es das X-Balken-Diagramm für uns vorbereitet. Ich kann sehr deutlich sehen, dass es keine Datenpunkte gibt , die außer Kontrolle geraten. Welche Schwankungen auch immer im Prozess auftreten, die auf eine häufige Ursache zurückzuführen sind , wir müssen diesen Prozess weiterhin überwachen. Wie ich sehen kann, gibt es einen Datenpunkt, der fast die obere Eingriffsgrenze berührt . Ich habe den Qualitätsingenieur nicht gebeten, weitere Daten zu sammeln , um sicherzustellen, dass die Datenprozesse unter Kontrolle sind. Ich würde Sie bitten, die ähnliche Übung durchzuführen, Ihr Projekt zu erstellen und das Projekt im Projektbereich hochzuladen. Ich überprüfe gerne Ihr Projekt und gebe Ihnen das Feedback. Und das gibt mir die Zuversicht , dass Sie alle Spaß an dem haben, was Sie lernen, und dass Sie auch in der Lage sind , das Gelernte anzuwenden. Fahren wir mit einem anderen Beispiel in der nächsten Klasse fort. 19. Case Unbeantwortete calls verwenden: Hallo Freunde. Ich schätze, du genießt und lernst viel von dieser Regelkarte. Lektionen. Wir haben Beispiele für X-Balken, R-Diagramme, X-Balkendiagramme und IMR-Diagramme gesehen . Lassen Sie uns bis jetzt auf den Attributtyp der Daten eingehen. Hier haben wir ein Beispiel aus dem Call Center. Der Supervisor eines Call Centers möchte feststellen, ob der Anrufbeantwortungsprozess die Kontrolle hat. Der Supervisor zeichnet die Gesamtzahl der eingehenden Anrufe und die Anzahl der unbeantworteten Ziele für 21 Tage auf. Wie Sie wissen, wird unser Telefon nicht beantwortet, wenn wir der Kunde sind und Bunny für eine Anfrage anrufen . Wir sind frustriert. Und dann wollen wir nicht zu diesem Unternehmen zurückkehren , um wieder zu arbeiten, mit ihnen zusammenzuarbeiten oder die Produkte von ihnen zu kaufen. Daher ist unbeantworteter Anruf ein großes Problem in der Contact-Center-Branche. Und wir müssen dem Vorgesetzten helfen zu verstehen, wie er es reduzieren kann und ob sein Prozess derzeit unter Kontrolle ist oder nicht? Da es sich bei der Art der Daten um die Anzahl fehlerhafter Daten handelt, wird das gesamte Ziel nicht beantwortet Es handelt sich also nicht um einen Defekt, sondern um einen Defekt. Und können Sie die Anzahl der eingehenden Anrufe täglich kontrollieren ? Sie sind variabel. Daher müssen wir das Zeichen verwenden. Datentyp ist ein Attribut, da es sich um die Anzahl der Aufrufe handelt. Und mein Datentyp-Sub-Datentyp ist defekt weil ich einen Teil des Dickdarms nicht beantworte, also richtig. Entweder beantworte die Farbe, ich beantworte den Anruf nicht. Jede Säule ist ein Teil. Die Gesamtzahl der an einem Tag eingegangenen Anrufe ist eine variable Zahl. Daher wird es eine variable Stichprobengröße sein, und daher müssen wir uns für das p-Diagramm entscheiden. Lassen Sie uns unsere Daten im Excel-Blatt ansehen. Ist die Produktdatendatei, die ich bereits mit Ihnen geteilt habe? Klicke auf eine Antwort. Ruft. Die Daten sind hier vorhanden, und ich kann sehr deutlich sehen, dass ich an einigen Tagen dreiundzwanzig dreiundfünfzig Anrufe bis 65 Anrufe bis 58 Anrufe habe und so weiter. Ich habe die Anzahl der Anrufe , die nicht beantwortet werden. Also würde ich diese Daten in Minitab kopieren. Ich habe die Daten in Minitab kopiert. Jetzt muss ich den Test durchführen. Ich kann weitermachen, klicken Sie auf Statistik-Regelkarten. Der Datentyp ist ein Attributdiagramm, und ich weiß bereits , dass ich ein p-Diagramm erstellen muss . Ich klicke drauf. Ich sehe unbeantwortete Anrufe und die Teilgruppengröße ist die Gesamtzahl der Anrufe. Ich gehe zur P-Chart-Option, gehe zum Test und kann bestimmen , welche Tests ich testen möchte. Also werde ich auf alle vier Tests klicken , um zu sehen, ob einer dieser Desktopfehler auftritt. Ich klicke auf Okay, ich klicke auf Okay, meine Daten werden produziert. Sehen wir uns die Ausgabe an. Wir können das p-Diagramm für Beträge sehen, die aufgerufen werden. Und meine Daten liegen sehr innerhalb der Eingriffsgrenze. Und es hat keinen der vier Tests verletzt , die wir auf dem p-Chart durchführen. Eine interessante Sache , die Sie vielleicht beobachtet haben , ist, dass die Linien im Zickzack verlaufen. Die Eingriffsgrenze ist nicht die gerade Linie, wie Sie in der X-Bal-R-Karte oder der IMR-Karte gesehen haben. Kannst du den Grund dafür erraten? Du hast recht? Da meine Probengröße abgenutzt ist, variieren auch meine Eingriffsgrenzen entsprechend. Und daher hätte das p-Diagramm genau der Test durchgeführt und es gibt keine Strahlung. Der Prozess hat die Kontrolle. Die Abweichung ist auf eine Variation der gemeinsamen Ursache zurückzuführen. Wenn Sie dieselbe Übung gemacht haben, bitte ich Sie, dieses Diagramm zu kopieren, zu speichern und in den Projektbereich dieses Kurses hochzuladen . Ich überprüfe Ihr Projekt gerne und teilen Ihnen gerne mein Feedback mit. Wenn Sie andere Daten in Bezug auf fehlerhafte Geräte haben, möchten Sie, dass ich sie überprüfe. Bitte lade es als Projekt hoch. Sie werden keine Vertraulichkeitsvereinbarung verletzen, da Sie die Daten nicht weitergeben werden. Du wirst das Diagramm bereits mit mir teilen. Bitte stellen Sie sicher, dass Sie keine Ihrer Unternehmensdaten auf Skillshare hochladen . Sie laden diese Informationen einfach dort hoch, wo Sie eine Klärung benötigen , ohne den Namen des Kunden oder des Unternehmens preiszugeben , von dem Sie hochladen. Danke. Wir werden in der nächsten Sitzung mehr erfahren. 20. Verwenden von Fall defekter Regenschirm P Diagramm: Lassen Sie uns noch ein Beispiel für das Vorgestellte machen. Im echten Leben. Die meiste Zeit beschäftigen wir uns mit Fertigung und Produktion. Auch wenn wir in der Dienstleistungsbranche tätig sind, gehen wir davon aus, dass der Kunde immer auf Mängel und Mängel achtet. Und daher zeige ich Ihnen immer mehr Beispiele für die verschiedenen Attributtypen von Regelkarten. Dies ist also wieder ein weiterer Ort, an dem der Leiter einer Dachproduktionseinheit die Qualität der Produktion bewerten möchte. Wie Sie wissen, dass in Indien derzeit Monsunzeit ist, ist der Verkauf von Regenschirmen auf dem Höhepunkt. Wenn die Fertigungseinrichtung also keinen Regenschirm von guter Qualität produziert, können sie ihn nicht einmal verkaufen. Und die verbleibenden Regenschirme werden als Aktie bei ihnen bleiben, die sie erst im nächsten Geschäftsjahr oder im nächsten Monat verkaufen können. Um dies zu vermeiden, möchte der Supervisor die Gesamtzahl der täglich hergestellten Regenschirme und die Anzahl der defekten Regenschirme für 21 Tage in einer Serie aufzeichnen die Gesamtzahl der täglich hergestellten Regenschirme und die Anzahl der defekten täglich hergestellten Regenschirme und die Anzahl der . Da 21 eine gute Zahl ist, können wir damit weitermachen. Ich wiederhole es noch einmal, während wir nach fehlerhaften Daten suchen und die Stichprobengröße zuverlässig ist. Ich hole den Pitcher. Kopieren wir die Daten aus unserem Datenblatt nach Minitab, was ich bereits getan habe. Ich gehe zum Hauptblatt, ich habe Regenschirmdaten. Lassen Sie mich einfach die Dachdaten nach oben scrollen. Und ich habe diese Daten von hier auf das MiniTab kopiert. Ich gehe zum Assistenten, ich gehe zur Regelkarte, ich gehe zur p-Karte und C-Nummer der defekten Säulen. Es ist also ein defekter Regenschirm konstanter Teilgruppengröße. Wissen Sie, dass die Spalte mit der Teilgruppengröße das Gesamtprodukt ist. Ich möchte es anhand der Daten schätzen und klicke auf Okay. Ostern defekter Regenschirm für defekte Regenschirme berechnet werden . Ist der Anteil der defekten Artikel Tabelle? Ja, es ist stabil. Der Anteil der defekten Artikeltabelle, gibt es keine Untergruppe, weshalb der Raum verlassen wird. Sie würden sehen, wenn ich das p-Diagramm mit dem Assistenten mache , werden meine Eingriffsgrenzen als gerade Linie anstelle der Zickzacklinie angezeigt. Das ist ein Problem mit dem p-Diagramm. Wenn ich einen Assistenten verwende, hätte ich dasselbe mit Statistiken, Regelkarten, Attributdaten und p-Karten getan . Habe den Defekten genommen. Und um zu reproduzieren, was die p-Chart-Option sind, gehen Sie zum Test und stellen Sie sicher, dass alle Desk-Direktiven auf Okay klicken, klicken Sie auf okay. Jetzt können Sie sehen , dass das p-Diagramm für den Regenschirm als Zickzacklinie angezeigt wird. Richtig? Perfekt. Da die Linie jedoch sehr weit entfernt ist, ist es in Ordnung. Auch wenn es eine gerade Linie war weil Sie keinen Punkt verpassen. Es sei denn, wir haben gesehen, was wir früher gesehen haben, wo wir den Anruf hatten, als wir diese Art von Zickzacklinien hatten Und daher war es für uns sehr wichtig , das Normale zu verwenden. Wir gehen in die Statistikkarte und machen es. Wunderbar. Ich freue mich, dass Sie mit mir viele Fallstudien geübt haben , um es viel zu lernen. Wenn Sie Fragen haben, schreiben Sie bitte in den Fragen- und Antwortbereich oder den Diskussionsbereich darunter. Ich beantworte gerne Ihre Fragen und helfe Ihnen gerne bei Zweifeln weiter. Fahren wir mit anderen Beispielen im nächsten Video fort. 21. Verwenden von Case Aufzeichnungen Defekte: Fahren wir mit dem nächsten Beispiel in den Regelkarten fort. Dies ist ein Beispiel für einen Anwendungsfall aus dem Krankenhaus. Das Krankenhaus führt die Krankenakten des Patienten. Als Qualitätsingenieur gibt es ein Problem , mit dem wir konfrontiert sind. Der Leiter eines kleinen Krankenhauses möchte sicherstellen, dass die Anzahl der Pfeile in den Krankenakten des Krankenhauses unter Kontrolle bleibt , da es sich um das Leben des Patienten handelt . Aufzeichnungen des Vorgesetzten, die Gesamtzahl der Krankenakten, die jeden Tag gefüllt wurden, und die Anzahl der unvollständigen oder ungenauen Aufzeichnungen , die fehlerhaft sind . Wie Sie wissen, ist die Gesamtzahl der Datensätze, die wir jeden Tag ausgeben eine variable Zahl, und wir sprechen von einem fehlerhaften Datensatz. Können Sie also erraten, welche Art von Diagramm wir erstellen müssen? Ja, du hast recht. Wir müssen das p-Diagramm vorbereiten. Da sich die Daten auf die Anzahl der fehlerhaften Einheiten beziehen, werden wir das Bild verwenden. Nochmals zur Zusammenfassung. Unsere Daten sind Attributdaten, fehlerhafte variable Stichprobengröße. Daher werden wir Beta verwenden. Der Grund, warum ich Ihnen das immer wieder zeige ist sicherzustellen, dass dies in Ihrem Kopf eingeprägt wird. Gehen wir nun zu unserer Projektdatei. In der Projektdatei müssen Sie nach den Daten suchen , die sich auf Krankenakten beziehen. Sie können also sehen, dass die Krankenakten fehlerhaft sind. Ich werde darauf klicken und es wird mich zu dem Ort bringen , an dem der defekte Datensatz da ist. Ich kopiere diese Daten. Und wir können sehr deutlich sehen , dass auch die Probengrößen , die getragen werden, und die fehlerhaften Größen unterschiedlich sind. also die Gesamtzahl der Datensätze, diese anderen fehlerhaften. Ich werde das im Hinterkopf behalten. Minitab. Ja, ich habe die Daten hier. Da wir die p-Karte verwenden, kann ich zu Statistik-Regelkarten und Attributdiagrammen gehen und die p-Karte auswählen. Gesamtzahl der Variablen ist fehlerhaft, und die Teilgruppengröße entspricht der Gesamtzahl der Datensätze. Ich würde zur P-Karte gehen und zum Test gehen und sicherstellen, dass alle Proteste aktiv sind. Ich klicke auf Okay, ich klicke auf Öffnen. Die Ausgabe ist herausgekommen. Gehen wir zum Ausgabefenster und schauen, was passiert ist. Wir können sehen, dass es mehrere Stellen gibt, an denen die P-Karte Test Nummer eins hat. Es ist Punkt Nummer 810 fünfunddreißig, sechsundfünfzig fünfundsiebzig siebenundachtzig neunundachtzig. Wir müssen zu unseren Daten gehen und schauen, was an dem Tag passiert ist, an dem wir so viele Faktoren haben. Die fehlerhaften Einheiten befinden sich unterhalb der unteren Eingriffsgrenze und der oberen Eingriffsgrenze. Dies ist jedoch eine positive Änderung , die wir weniger fehlerhaft machen. Aber wir müssen verstehen, wie sie so vorsichtig sein können und warum wir nicht dasselbe Muster verstärken ständig dasselbe Muster verstärken können, damit sich unsere Eingriffsgrenzen ändern. Sie können auch sehen, dass die Daten, die Eingriffsgrenzen, stark im Zickzack sind da die verfügbare Datengröße abgenutzt ist. Jeden Tag trägt meine Stichprobengröße. Und darauf basierend sind die Kontrollgrenzen für Mäuse stark im Zickzack. Okay, jetzt hoffe ich, dass du verstanden hast, was getan werden muss. Sie müssen die Angelegenheit untersuchen. diesem Thema gehen Experten zu Punkt Nummer acht und untersuchen, was an diesem Tag passiert ist. Also würde ich hierher kommen und zu Punkt Nummer acht gehen und sehen, dass, Oh, von 1700 Datensätzen 1778 nur 3D-Vektoren aufzeichnet. Es ist eine positive Sache. Aber warum kann ich dieses Verhalten nicht immer wieder wiederholen , wenn es möglich wäre, einige gute Daten zu den bestimmten Daten zu haben , würde ich das gute Verhalten verstärken und wiederholen wollen. Ich hoffe du verstehst. Ich würde Sie bitten, kreative Projektdateien zu üben. Speichern Sie diese Projektdatei als Bild und stellen Sie sicher , dass Sie sie hochladen. Im Projektbereich. Ich habe ein separates Video erstellt dem erklärt wird, wie ich das Projekt hochladen kann. Ich würde gerne Ihr Projekt überprüfen und Ihnen das Feedback geben und die Erfahrungen, die Sie durch das Lernen gemacht haben, mit meiner Klasse teilen Erfahrungen, die Sie durch das Lernen gemacht haben . Den Rest werde ich im nächsten Video fortsetzen. 22. Verwenden von Case Glühbirnen Daten: Nehmen wir noch ein Beispiel für fehlerhafte Daten. Hier haben wir die Daten der Glühbirne. Lassen Sie uns dem Qualitätsingenieur in diesem Unternehmen helfen. Der Qualitätsingenieur bewertet, ob das Verfahren zur Herstellung von Glühbirnen unter Kontrolle ist oder nicht. Wie Sie wissen, kann die Masse entweder vollständig defekt sein oder das Licht anzünden. Es kann nicht halb defekt sein. Daher handelt es sich um fehlerhafte Daten und nicht um differenzierte Daten. Der Techniker testet jede Stunde 500 Glühbirnen für eine 38-Stunden-Schicht. Da die Stichprobengröße konstant ist, werden wir die fehlerhaften Daten verwenden. Für eine konstante Stichprobengröße. Der Techniker zeichnet die Anzahl der Glühbirnen auf, die nicht geleuchtet haben. Daher zeichnet er die defekten Glühbirnen auf. Wie du verstanden hast. Wir zählen die Anzahl der fehlerhaften Einheiten mit der konstanten Stichprobengröße. Wir werden das np-Diagramm verwenden. Lassen Sie uns die Zusammenfassung unserer Arten von Regelkarten betrachten. Wir betrachten Attributdaten, wir betrachten fehlerhafte Daten und wir betrachten eine konstante Stichprobengröße. Schauen wir uns nun den Datensatz an, den wir haben. Suchen Sie nach den Daten dieser Glühbirne. Ich bin nur Ja. Also defekte Glühbirnendaten. Ich habe zwei Felder über dieser Gruppen-ID und fehlerhaft die Anzahl der Glühbirnen, die nicht innerhalb der Untergruppe lagen. Die Daten sind hier drüben. Ich kopiere diese Daten in Minitab. Die Untergruppen-ID, die Sie hier sehen , ist eine Kennung, aber die Größe der Untergruppe sagt 500 aus. Gehen wir zu MiniTab. Und ich habe meine Daten hier eingefügt. Da es sich um eine konstante Stichprobengröße handelt. Für defekte Daten klicke ich auf Statistik. Regelkarten. Attributdaten, kein Punkt. Ich wähle die Vektoren aus und die Teilgruppengröße ist 500. Ich gehe zu NP Chart. Klicken Sie auf Test und stellen Sie sicher, dass alle vier Markierungen angekreuzt sind. Klicke auf Okay. Klicke auf Okay. Lassen Sie uns nun über die Regelkarte nachdenken. Wir können sehen, dass der Test Nummer drei zu diesem Zeitpunkt gescheitert ist. Und zu diesem Zeitpunkt ist der Test Nummer eins gescheitert. Was ist also die Testnummer 11, mehr als drei Standardabweichungen von der Mittellinie. Dieser Test ist bei Punkt 16 fehlgeschlagen. Es gibt 36 Punkte hintereinander, alle steigen oder fallen. Das ist bei Punkt neun passiert. Wenn Sie ab Punkt 32, Nummer neun, sehen , haben wir einen kontinuierlich abnehmenden Trend. Wir würden also untersuchen wollen, was während dieser sechs Schiffe geschah , dass die Anzahl der Glühbirnen, die wirksam waren, ständig verringerte. Weil es ein positives Verhalten ist. Und dieses positive Verhalten wollen wir verstärken. Wenn die Daten vollständig verschoben worden wären und zwischen 02 liegen würden, hätten sich unsere Eingriffsgrenzen geändert. Daher betrachten Sie als Qualitätsingenieur nicht nur etwas, betrachten Sie als Qualitätsingenieur nicht nur das sich außerhalb der oberen Kontrollgrenze befindet, sondern Sie möchten möglicherweise auch über das Verhalten der Daten nachdenken, um zu verhindern, dass Dinge aus dem Verkehr gezogen werden Steuerung. Gut. Also ich hoffe du hast das verstanden. Wenn Sie Fragen haben, vergessen Sie nicht, Ihre Fragen im Diskussionsbereich unten zu Ihre Fragen im Diskussionsbereich unten Ich beantworte sie gerne. Ich werde mit dem nächsten Beispiel im nächsten Video fortfahren. Bis dahin viel Spaß beim Üben und viel Spaß beim Lernen. 23. Verwenden von Case: Nun gehen wir zu einem weiteren Beispiel über. Hier werden wir versuchen, dem Qualitätsingenieur eines Tapetenherstellers zu helfen dem Qualitätsingenieur . Wie Sie wissen, haben die meisten Familien nach COVID beschlossen, das Haus zu renovieren, weil sie die letzten zwei Jahre zu Hause waren. Und sie erkennen, dass ihre Mitbewohner sich neu entwickeln. Es gibt also eine große Nachfrage nach der Tapete. Daher ist es für den Qualitätsingenieur wichtig , qualitativ hochwertige Tapeten herzustellen. Aber ein Zweck ist, wie Sie wissen, mit verschiedenen Designs verbunden. Und Prince, er möchte verstehen , dass er der Druckprozesstisch ist oder nicht. Drei Stunden nimmt der Techniker eine Probe von 100 Fuß Tapete und zählt die Anzahl der Druckfehler wie Musterverzerrung und fehlende Tinte. Da wir uns die verschiedenen Daten mit einer konstanten Stichprobengröße ansehen . Können Sie sich vorstellen, welche Art von Regelkarte wir erstellen sollten? Du hast Recht? Ich muss für die konstante Stichprobengröße für verschiedene Daten erstellen . Ich führe Sie noch einmal durch die Arten von Regelkarten. Wir betrachten also Fehler bei Attributdaten und eine konstante Stichprobengröße. Also nehmen wir den Anfall auf. Gehen wir zu unserer Projektdatei. Suchen Sie nach den Daten zum Tapetenfehler. Ich finde es hier drüben. Ich klicke drauf. Es bringt mich zu dem Ort, an dem die Hintergrunddaten vorhanden sind. Hier dient die Proben-ID nur zur Identifizierung der ID-Einheit sollte die Anzahl der Defekte zählen, jede Probe ist von 100 Fuß, oder? Ich kopiere diese Daten in Minitab. Ich habe das Gleiche getan. Du erinnerst dich, dass ich mit Jot zu tun habe, richtig? Ich klicke auf Statistik-Regelkarten, attributive Diagramme und C für eine konstante Stichprobengröße. Ich werde die Mängel messen. Ich gehe zur C-Karte und sicher, dass alle meine Tests ausgewählt sind. Ich klicke auf Okay, ich klicke auf Okay. Schauen wir uns nun die Ausgabe an. Es gibt die Ausgabe des C-Charts. Da die Stichprobengröße konstant ist, sind meine obere und untere Eingriffsgrenze gerade Linien. Ich kann sehen, dass der erste Test an zwei Punkten bei Nummer 12 und Junge Nummer 13 gescheitert ist. Wenn ich nicht zählen möchte, an welchem Punkt es ist, kann ich mir die Referenz ansehen, welche MiniTab auch der Test an Punkt Nummer 2, Nummer 30, fehlgeschlagen ist, es untersucht eine Frage, warum so viele Fehler aufgetreten sind passiert an diesen Tagen? Während dieser beiden Schichten gab es so viele hohe Druckfehler hohe Druckfehler. Und wieder, aufgrund dessen, was es wieder unter Kontrolle hatte. Es sollte also auf jeden Fall eine zuweisbare Ursache sein , die behoben werden muss. Gut. Wenn Sie Fragen haben, vergessen Sie nicht, Ihre Fragen im Diskussionsbereich unten zu Ihre Fragen im Diskussionsbereich unten Ich beantworte gerne alle Ihre Fragen und vergessen Sie nicht , Ihr Projekt abzuschließen und hochzuladen es im Projektbereich. Ich würde Sie einladen, mehrere Projekte durchzuführen, damit Sie sicher sind, was Sie lernen. Und das gibt mir auch als Moderator viel Selbstvertrauen, auch als Moderator viel Selbstvertrauen, dass ich auf Ihrer Lernreise hilfreich war . Danke. 24. Verwenden von Case für Medikamente: Nehmen wir noch ein Beispiel. Da die Pandemie gerade vorbei ist, ist es wichtig, dass wir überprüfen, ob alle Krankenhäuser unter Kontrolle arbeiten. Dies ist eine Menge in Junior, die prüft, ob die Aufzeichnungen in den Medikamenten oder den Medikamenten mit der richtigen Rate und mit einem anderen Charakter gegeben werden . Deshalb möchte der Direktor der Qualität für eine Gruppe von Krankenhäusern die Fehlerquote der Medikamente ***** ermitteln. Beispiele für Fehler sind die Verabreichung von Medikamenten zum falschen Zeitpunkt, die falsche Dosierung oder die vollständige Verabreichung der falschen Medikamente. Der Direktor erfasst die Anzahl der Patienten und die Anzahl der Medikationsfehler jede Woche für 32 Wochen. Wie Sie verstehen, ist die Anzahl der Patienten variabel. Und wir beziehen uns auf die Defektdaten wie falsche Dosis, Alter, falsches Timing, Drohnenabgabe von Medikamenten. Wir werden das Utah benutzen. Lassen Sie mich Sie durch die Arten von Regelkarten führen. Es sind die Attributdaten, es ist die lesbare Stichprobengröße der Defektdaten. Daher werde ich mich an Ihre Akte wenden. Gehen wir zu unserer Projektdatendatei. Suchen wir nach Medikamentenfehlern. Es sind Heilpfeile, die Anzahl der Medikationsfehler , die in dieser Woche passiert sind. Patienten bei der Gesamtzahl der Patienten pro Woche. Hier erwähnt. Wenn ich also hier rüber gehe, kann ich sehen, wie viele Fehler und wie viele Patienten sie sehr deutlich sehen können, dass die Größe des Patienten gemessen wird. Ich kopiere diese Daten in Minitab. Die Daten befinden sich in Minitab. Lassen Sie uns jetzt die Analyse durchführen. Klicken Sie auf Statistik, klicken Sie auf Regelkarten, klicken Sie auf Attributdiagramme, klicken Sie auf Utah. Die Pfeile sind hier drüben. Die Teilgruppengröße entspricht der des Patienten. Ich gehe zur U-Karte, klicke auf den Test und stelle sicher, dass der gesamte Zaun für den Desktop ausgewählt ist. Ich klicke auf Okay, ich klicke auf Okay. Mein Output ist vorhanden. Lass es uns hochziehen. Jetzt. Wir können sehen, dass es mehrere Punkte gibt , an denen der Test abgeschlossen wurde. Basierend auf den Daten werden die obere Eingriffsgrenze und die untere Eingriffsgrenze berechnet. Wir können feststellen, dass entweder sehr wenig Pfeile vorhanden sind, es gibt sehr hohe Fehler. In, auf beiden Seiten, erhalten die drei Standardabweichungen diese Note. Wenn es also konsequent gibt, wirkt sich das tatsächlich positiv aus. Wenn Sie weniger Fehler bei der Anzahl der Patienten bekommen , ist das ein positiver Versuch. Als Quantitätsanalyse werden die Punkte unten ein Untersuchungspunkt sein , wie können wir es so gut handhaben? Während die Zweifelspunkte auf der Oberseite jenseits der oberen Eingriffsgrenzen Anlass zur Sorge geben , warum haben wir so viele Pfeile verpasst und getroffen? Und hat es uns das Leben des Patienten gekostet? Als qualifizierter Mitarbeiter für diese Gruppe von Krankenhäusern ist es daher äußerst wichtig , dass Sie in dieser Angelegenheit nachforschen , da der Test an mehreren Stellen fehlgeschlagen ist. Und denken Sie daran, dass Eingriffsgrenzen keine Spezifikationsgrenze sind. Gemäß der Spezifikationsgrenze könnte die Gruppe von Krankenhäusern vereinbart haben, dass bei 10% Fehler akzeptabel sind oder 7% Fehler akzeptabel sind. All die darüber hinausgehenden Punkte machen Ihren Prozess weniger leistungsfähig. Das habe ich in dem anderen Video behandelt, das über die Hypothese spricht. Konzentrieren wir uns in diesem Kapitel weiterhin nur auf Regelkarten. Bevor ich weiter gehe und Sie zurück zu meiner Projektdatei bringe, können Sie sehen, dass es mehrere Beispiele gibt , die hier gegeben werden. Ich möchte Sie einladen, sie zu praktizieren , da Sie dadurch die Gewissheit haben , die Konzepte fortzusetzen und zu verstehen. Bisher haben wir mehrere Beispiele behandelt. Lass mich dich nach rechts bringen. Wir haben das Beispiel für einen Medikamentenfehler gesehen. Wir haben das Beispiel für die Tapete gesehen. Wir haben das Beispiel der defekten Glühbirne gesehen. Wir haben dieses Regenschirm-Beispiel gesehen. Wir haben das Beispiel der Krankenakte des Krankenhauses gesehen. Wir haben das Beispiel des Kontaktzentrums gesehen. Wir haben das p-hat-Beispiel für Waschmittel gesehen. Wir haben die Länge der Stahlstange gesehen. Wir haben das Spritzgießen gesehen. Also was bedeutet das? Ich habe Sie bereits durch mehrere Beispiele in jedem Diagramm geführt , die ich Sie einladen würde, alles zu üben da Sie dadurch sicher sind, wie wir untersuchen. Die Devise ist mein Prozess unter Kontrolle. Welche Ermittlungen muss ich durchführen? Damit? Ich werde hier aufhören und freue mich auf Ihre Fragen im Diskussionsbereich. Und Ihr Projekt wurde abgeschlossen im Projektbereich hochgeladen. Viel Spaß beim Lernen und weiter wachsen. Danke. Wir sehen uns in der nächsten Lektion. 25. Danke für meine Kursteilnehmer:innen: Ich danke Ihnen vielmals, dass Sie diese Serie über Regelkarten abgeschlossen haben. Sie hätten alle Beispiele geübt , die ich Ihnen in dieser Lektion gezeigt habe. Sie werden auch Faktoren haben , die Sie anhand der Daten , die ich bereits mit Ihnen geteilt habe, haben sollten Sie sollten auch versuchen, Regelkarten mit Ihren eigenen Daten zu üben , wodurch Sie eine andere Konfidenzniveau. Ich habe mich angezogen, du hast viel gelernt und hoffe, deine Konzepte sind auch sehr klar. Bitte folge mir auf Skillshare. Dies ist mein Profil und ich werde Verlauf weiterhin neue Videos hochladen. Für diejenigen, die an einer Firmenschulung interessiert sind . Ich mache interaktive Firmenschulungen , bei denen ich Programme mache. Ich habe Arbeitsbücher, die speziell für meine Teilnehmer entwickelt wurden. Abhängig von der Firma , in der sie arbeiten. Sie können sehen, wie sich alle mit diesem Foto beschäftigen. Dies ist nur ein kleiner Einblick in einige der Schulungen , die ich gemacht habe. Ich habe während der Pandemie viele virtuelle Programme durchgeführt, was mehr als tausend Stunden Training bedeutet. Dies sind nur Ausschnitte aus einigen von ihnen. Für diejenigen, die mit mir in Kontakt bleiben möchten . Du kannst dich mit mir auf LinkedIn verbinden. Ich habe einen Telegram-Kanal , der als Sechs-Unterstrich bezeichnet wird. Sechs, Nummer sechs unterstreicht krank. Du kannst dich dort auch mit mir in Verbindung setzen. Meine E-Mail-ID wird auch auf dem Bildschirm angezeigt. Wenn Sie Fragen haben, mich gerne kontaktieren. Falls Sie Fragen haben. Vergessen Sie nicht, den unten angegebenen Diskussionsabschnitt zu verwenden. Ich freue mich auf Ihren Lernprozess und hoffe, dass ich Ihnen auf Ihrer Lernreise helfen kann. Ich danke dir sehr.