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发布日期: 08/07/2020

监控使用子组数据的过程的示例

监控使用子组数据的多元过程的工作流程类似于监控单个数据的工作流程。请参见多元控制图的示例。您创建一个初始控制图来保存目标统计量,然后使用这些目标来监控过程。

第 1 步:确定过程是否稳定

1. 选择帮助 > 样本数据库,然后打开 Quality Control/Aluminum Pins Historical.jmp

2. 选择分析 > 质量和过程 > 控制图 > 多元控制图

3. 选择所有直径长度列,然后点击 Y,列

4. 选择子组并点击子组

5. 点击确定

子组数据的多元控制图,步骤 1 

该过程看起来处于统计控制中,使用该数据创建目标是合适的。

第 2 步:保存目标统计量

1. 点击“多元控制图”旁边的红色小三角并选择保存目标统计量

这将创建一个包含过程的目标统计量的新数据表。

2. 将新数据表另存为 Aluminum Pins Targets.jmp

既然已经设定了目标统计量,接下来可以创建用于过程监控的多元控制图。

第 3 步:监控过程

1. 选择帮助 > 样本数据库,然后打开 Quality Control/Aluminum Pins Current.jmp

该样本数据表包含过程中的最近观测。

2. 选择分析 > 质量和过程 > 控制图 > 多元控制图

3. 选择所有直径长度列,然后点击 Y,列

4. 选择子组并点击子组

5. 点击获取目标

6. 打开您保存的 Aluminum Pins Targets.jmp 表。

7. 点击确定

8. 点击“多元控制图”旁边的红色小三角并选择显示均值

“显示均值”选项给出每个子组的均值。您然后可以观察哪些组最不相似。

子组数据的多元控制图,步骤 3 

子组数据的多元控制图,步骤 3 显示不稳定出现在子组 4-7、9-11、18 和 20 中。该结果暗示这些观测与 Aluminum Pins Historical.jmp 中的历史数据不符,需要进一步调查过程。要确定过程在这些点失控的原因,您可能要查看各个一元控制图或执行另一个一元过程。

监控该过程的替代方法是基于大的主成分。在本示例中,对于历史数据,前三个主成分解释了大约 98% 的变异。基于此,您可以构造前三个主成分的图。然后,使用这三个成分监控当前数据。用于监控过程的图的控制限应基于相应历史数据的图。

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