Moving average chart minitab no Brasil

Minitab Seis Sigma. . . . Minitab (). . (SPC). (ANOVA). ARMA ARIMA. (ODBC). . Gestor de projeto . Minitab. Minitab: - - - - - - - Microsoft Office Excel - -: Divisão Standard. - Dados distribuídos - - (Gráficos) BAR PIE. -. - MSA SPC - - - - - - - -. MINITAB Software Estatístico é o pacote ideal para Six Sigma e outros projetos de melhoria de qualidade. Desde o Controle Estatístico de Processos até o Projeto de Experimentos, oferece os métodos que você precisa para implementar cada fase de seu projeto de qualidade, além de recursos como StatGuide e ReportPad que o ajudam a entender e comunicar seus resultados. Nenhum pacote é mais preciso, confiável ou fácil de usar. Além de mais poder estatístico do que o nosso lançamento anterior, MINITAB 14 oferece muitos novos recursos emocionantes, tais como: Um novo motor gráfico poderoso que oferece resultados envolventes que oferecem uma visão tremenda em seus dados Um método sem esforço para criar, editar e atualizar gráficos A capacidade Para personalizar seus menus e barras de ferramentas para que você possa acessar convenientemente os métodos que você usa mais. - Facilidade de uso: - Design intuitivo é simples de aprender - Menus e ferramentas organizadas logicamente, combinando livros e materiais de treinamento - Gerenciador de Projetos organiza análise - ReportPadtrade para gerar relatórios - Fácil exportar saída para PowerPoint e Word - Sistema de Ajuda claro e abrangente - StatGuidetrade Explica a saída - Tutoriais de ferramentas específicas - Glossário de termos estatísticos - Métodos e fórmulas usadas nos cálculos - Smart Dialog Boxestrade lembrar configurações recentes - Centenas de conjuntos de dados de amostra - Disponível em vários idiomas - Aumento da velocidade e desempenho melhorado - Gestão de dados e arquivos: Arquivos de projeto all-in-one incluem análise completa - Folhas de cálculo como planilhas - Planilhas ilimitadas, com até 4000 colunas e linhas ilimitadas em cada - Importexport: Excel, Texto, CSV, HTML, etc - Query bases de dados com ODBC - Atribuir fórmulas Para colunas colunas atualizar quando os dados mudam - Multiple UndoRedo - Numérico, texto e formatos datetime - manipulação de dados: mesclar, subconjunto, classificar - Funções de matriz - Protecção por palavra-passe - Assistente: - Menu que o conduz facilmente através da sua análise - Ajuda a escolher a ferramenta certa utilizando uma árvore de decisão interactiva - Inclui directrizes para garantir que a sua análise é bem sucedida - Utiliza um sistema simplificado Interface que é fácil de entender - Fornece interpretação de sua saída - Cria relatórios abrangentes para apresentação de resultados - Estatísticas Básicas: - Estatística descritiva - Teste Z de uma amostra - T-testes de uma e duas amostras, teste t pareado - Testes de duas proporções - Testes de taxa de Poisson de uma e duas amostras - Testes de uma e duas variâncias - Correlação e covariância - Teste de normalidade - Teste de bondade de ajuste para Poisson - Gráficos: - Motor gráfico de última geração - Pictórico Galerias simplificar a criação do gráfico - Interativamente editar atributos (eixos, rótulos, etc) - Recriar gráficos personalizados com novos dados - Facilmente colocar vários gráficos em uma página - Exibir dados para diferentes variáveis ​​ou grupos em painéis - Informa Ferramentas gráficas de exibição: tooltips, crosshairs, sinalizadores de planta - Gráficos podem atualizar como mudança de dados - Gráficos embutidos disponíveis com um único clique - Plots de dispersão, gráficos de matriz, gráficos de caixa, diagramas de ponto, histogramas, - Contorno e rotação de gráficos 3D - Gráficos de probabilidade e probabilidade de distribuição - Gráficos de propósito especial numerosos - OLE para editar gráficos Minitab em outras aplicações - Escovação de gráficos para explorar pontos de interesse - Exportação: TIF, JPEG, PNG, BMP, GIF, EMF - Análise de Regressão - Regressão linear - Regressão não linear - Regressão ortogonal - Regressão logística binária, ordinal e nominal - Quadrados mínimos parciais (PLS) - Passo a passo e melhores subconjuntos - Gráficos residuais - Facilidade de criação de variáveis ​​indicadores - Intervalos de confiança e previsão - - ANOVA - Modelo Linear Geral (GLM) - Desenhos aninhados desequilibrados - MANOVA - Desenhos totalmente aninhados - Análise de meios - Comparações múltiplas - Resíduos, principais efeitos e gráficos de interação - Concepção de experimentos: - Desenhos fatoriais de dois níveis - Desenhos de parcelas - Desenhos fatoriais gerais - Desenhos de Plackett-Burman - Desenhos de superfícies de resposta - Desenhos de misturas - Desenhos D-óptimos e à distância - Desenhos Taguchi - Desenhos especificados pelo usuário Variabilidade para os desenhos fatoriais - Previsão de resposta - Corridas modificadas - Optimização da resposta - Parcelas: residual, efeitos principais, interação, cubo, contorno, superfície, wireframe - Parcelas de efeitos: normal, meio normal, Pareto - Diagrama de Pareto - Diagrama de causa e efeito (espinha de peixe) - Gráficos de controle de variáveis: XBar, R, S, XBar-R, XBar-S, I, MR, I-MR, I-MR-RS, Z-MR - Gráficos de controle de atributos: P, NP, C, U, P, U - Gráficos de controle ponderados pelo tempo: MA, EWMA, CUSUM - Gráficos de controle multivariados: T-quadrado, variância generalizada, MEWMA - - Testes personalizados para causas especiais - Cartas históricas em processo - Identificação de distribuição individual - Box-Cox transformation - Capacidade de processamento para múltiplas variáveis ​​- Capacidade Sixpacktrade - Gráfico Multi-Vari - Gráfico de simetria - Amostragem de aceitação e curvas OC - Intervalos de tolerância - Análise de sistemas de medição: - Dados Gage RampR Aninhado - Gage RampR para mais de duas variáveis ​​- Probabilidades de misclassificação - Gráfico de corrida de calibração - Linearidade de ganho e viés - Estudo de Gage de Tipo 1 (peça única) - Gage de atributo Gage RampR Crossed: ANOVA e métodos Xbar-R Estudo ndash Método analítico AIAG - Análise de concordância de atributos - Confiabilidade Análise de sobrevivência: - Análise de distribuição paramétrica e não paramétrica - Medidas de bondade de ajuste - Estimativas de ML e mínimos quadrados - Dados exaustivos de falha, direita, esquerda e censurados por intervalos - Vida acelerada - Regressão com dados de vida - Planos de testes de confiabilidade - Distribuições de parâmetros de limiar - Análise de sistemas reparáveis ​​- Análise de múltiplas fa Análise multivariada: - Análise de componentes principais - Análise de fatores - Análise discriminante - Análise de agrupamento - Análise de correspondência - Análise de itens - Análise de probabilidade - Parâmetros: distribuição, probabilidade, risco, sobrevivência E Cronbachrsquos alfa - Séries Temporais e Previsão: - Gráficos de séries temporais - Análise de tendências - Decomposição - Média móvel - Suavização exponencial - Método de Wintersrsquo - Funções de auto-, auto - e correlação cruzada - ARIMA - Não paramétrico: - Teste de sinal - Teste de Wilcoxon - Teste de Mann-Whitney - Teste de Kruskal-Wallis - Tabelas: - Qui-quadrado, Fisher-exactos e outros testes - Teste de bondade de ajuste Qui-quadrado - Tala e tabulação cruzada - - Uma amostra Z - Uma e duas amostras t - Emparelhado t - Uma e duas proporções - Uma e duas amostras Taxas de Poisson - Uma e duas variâncias - One-Way ANOVA - Dois níveis de fator Simulação e Distribuições: - Gerador de números aleatórios - Densidade, distribuição cumulativa e funções de distribuição cumulativa inversa - Amostragem aleatória - Macros e Customizabilidade: - Menus e barras de ferramentas personalizáveis ​​- Preferências amplas E perfis de usuário - Barra de ferramentas DMAIC - Linguagem de comando abrangente - Poderosa capacidade de macro - Automação habilitada para COM Mais informações (openclose) Sistema operacional ndash versões de 32 bits e 64 bits do XP, Vista ou Windows 7 RAM ndash 512 MB (mínimo) 1 GB (recomendado) Ndash do processador Pentium 4 ou equivalente Espaço em disco rígido: ndash multiusuário 140 MB (mínimo) de espaço livre disponível ndash Single-User 160 MB (mínimo) espaço livre disponível Language Pack ndash Adicional 55 MB de espaço livre por pacote de idiomas Instalado Resolução de tela ndash 1024 x 768 ou superior Adobereg Reader ndash Versão 5.0 ou superior necessária para Meet MinitabHow para criar e ler um gráfico de controle I-MR Quando Trata-se de criar gráficos de controle, geralmente é bom coletar dados em subgrupos, se possível. Mas às vezes, reunir subgrupos de medidas não é uma opção. As medições podem ser muito caras. O volume de produção pode ser muito baixo. Os produtos podem ter um tempo de ciclo longo. Em muitos desses casos, você pode usar um gráfico de I-MR. Como todos os gráficos de controle, o gráfico I-MR tem três usos principais: Monitorando a estabilidade de um processo. Mesmo os processos muito estáveis ​​têm alguma variação. E quando você tenta corrigir pequenas flutuações em um processo que você pode realmente causar instabilidade. Um gráfico do I-MR pode alertá-lo sobre alterações que revelem um problema que você deve abordar. Determinar se um processo é estável e pronto para ser melhorado. Quando você altera um processo instável, não pode avaliar com precisão o efeito das alterações. Um gráfico de I-MR pode confirmar (ou negar) a estabilidade do seu processo antes de implementar uma alteração. Demonstrar desempenho melhorado do processo. Necessidade de mostrar que um processo foi melhorado Antes e depois I-MR gráficos podem fornecer essa prova. O I-MR é realmente dois gráficos em um. Na parte superior do gráfico está um gráfico Individual (I). Que traça os valores de cada observação individual, e fornece um meio para avaliar centro de processo. A parte inferior do gráfico é um gráfico de Moving Range (MR). Que representa a variação do processo calculada a partir dos intervalos de duas ou mais observações sucessivas. A linha verde em cada gráfico representa a média, enquanto as linhas vermelhas mostram os limites de controle superior e inferior. Um processo in-control mostra apenas variação aleatória dentro dos limites de controle. Um processo fora de controle tem variação incomum, que pode ser devido à presença de causas especiais. Criando o gráfico I-MR Vamos dizer que você trabalha para uma empresa química, e você precisa avaliar se o valor de pH para uma solução personalizada está dentro de limites aceitáveis. A solução é feita em lotes, assim você só pode tomar uma medição de pH por lote e os dados não podem ser subagrupados. Esta é uma situação ideal para um gráfico de I-MR. Assim você mede o pH para 25 lotes consecutivos. Preparar esses dados para o gráfico do I-MR não poderia ser mais fácil: basta listar suas medições em uma única coluna, na ordem em que foram coletadas. (Para acompanhar, por favor, baixe este conjunto de dados e, se você não o tiver já, a experimentação livre de nosso software estatístico.) Escolha Stat gt Gráficos de controle gt Gráficos de variáveis ​​para indivíduos gt I-MR e selecione pH como variável. Se você inserir mais de uma coluna em Variáveis, nenhum problema - o Minitab simplesmente produzirá vários gráficos I-MR. As opções da caixa de diálogo permitem que você adicione rótulos, divida o gráfico em estágios, subconjunto dos dados. e mais. Você deve pegar qualquer possível causa especial de variação, então clique em I-MR Options. E em seguida, escolha Testes. Escolha quotPerform todos os testes para causas especiais, quot e clique em OK em cada caixa de diálogo. Os testes para causas especiais detectam pontos além dos limites de controle e padrões específicos nos dados. Quando uma observação falha em um teste, o Minitab o relata na janela Sessão e o marca no gráfico I. Um ponto falhado indica um padrão não aleatório nos dados que devem ser investigados. Quando nenhum ponto é exibido sob os resultados do teste, nenhuma observação falhou nos testes para causas especiais. Interpretação do gráfico I-MR, parte 1: O gráfico MR aqui mostra o gráfico I-MR para os seus dados de pH: Examine primeiro o gráfico MR, que informa se a variação do processo está no controle. Se o gráfico MR estiver fora de controle, os limites de controle no gráfico I serão imprecisos. Isso significa que qualquer falta de controle no gráfico I pode ser devido a variação instável, e não mudanças reais no centro de processo. Se o gráfico MR estiver no controle, você pode ter certeza de que um gráfico I fora de controle é devido a alterações no centro de processo. Pontos que falham Os testes do Minitab39s são marcados com um símbolo vermelho no gráfico MR. Neste gráfico MR, os limites de controle inferior e superior são 0 e 0,4983, e nenhuma das observações individuais fica fora desses limites. Os pontos também exibem um padrão aleatório. Assim, a variação do processo está no controle, e é apropriado examinar o gráfico I. Interpretação do gráfico I-MR, parte 2: O gráfico I O gráfico de indivíduos (I) avalia se o centro de processo está no controle. Infelizmente, esse gráfico não parece tão bom quanto o gráfico do MR: o Minitab conduz até oito testes de variação de causa especial para o gráfico I e marca as observações do problema com um símbolo vermelho e o número do teste falhado. O gráfico diz que três observações falharam em dois testes. A janela de sessão do Minitab diz por que cada ponto foi sinalizado: Observação 8 falhou Teste 1, que testa pontos mais de 3 desvios padrão da linha central - a evidência mais forte de que um processo está fora de controle. As observações 20 e 21 falharam no Teste 5, que testa uma corrida de dois de três pontos com o mesmo sinal que caem mais de dois desvios padrão da linha central. O teste 5 proporciona sensibilidade adicional para detectar mudanças menores na média do processo. Este gráfico I-MR indica que a média do processo é instável eo processo está fora de controle, possivelmente devido à presença de causas especiais. O gráfico de I-MR para pH pode não ser o que você queria ver, mas agora você sabe que pode haver um problema que precisa ser resolvido. Essa é a finalidade do gráfico de controle. Em seguida, você pode tentar identificar e corrigir os fatores que contribuem para essa variação de causa especial. Até que essas causas sejam eliminadas, o processo não pode alcançar um estado de controle estatístico. Nome: Peter Tibbetts bull Monday, June 24, 2017 Obrigado pela revisão, mas seria mais útil se o gráfico mR não colocar o LCL em 0. Neste exemplo, o LCL real para o gráfico mR seria -. 1933, mas como o mR é sempre um valor absoluto, o mR nunca será menor que zero, de modo que um LCL negativo é inútil. Seria melhor se não houvesse LCL algum, quando ele é calculado para ser negativo. Como os limites de controle para o gráfico I-mR são simétricos sobre a média, eu nunca entendi por que Minitab define automaticamente o LCL para o gráfico mR para zero quando n é lt 7 Sim, o controle D3, é negativa quando n é lt 7, portanto, uma LCL negativa é inútil. Em vez de definir automaticamente o LCL para zero, faria mais sentido se o LCL não fosse incluído quando n for lt 7. O LCL não é zero, ele não existe. Nome: Eston Martz bull segunda-feira, 24 de junho de 2017 Obrigado pelos comentários, Peter - ponto interessante, e passei seu feedback para a nossa equipe de desenvolvimento. Em um nível prático, a distinção entre um LCL 0 e quotdoes não existe causa problemas Será que alguma vez tomar uma decisão diferente ou tomar uma ação diferente se o gráfico I-MR foram rotulados de forma diferente Ive tentando pensar em algum lugar que cenário pode jogar Fora, mas nada vem imediatamente à mente. Nome: Ramesh Valluri bull segunda-feira, 1 de setembro de 2017 Quem somos Minitab é a fornecedora líder de software e serviços para a melhoria da qualidade e educação estatística. Mais de 90 das empresas Fortune 100 usam o Minitab Statistical Software, nosso produto principal, e mais estudantes em todo o mundo usaram o Minitab para aprender estatísticas do que qualquer outro pacote. Minitab Inc. é uma empresa privada com sede em State College, Pensilvânia, com subsidiárias no Reino Unido, França e Austrália. Nossa rede global de representantes atende a mais de 40 países ao redor do mundo. Visite-nos em Minitab Copyright 2017 Minitab Inc. Todos os direitos reservados. Process Capability Statistics: Cpk vs Ppk Voltar quando eu costumava trabalhar em Minitab Tech Support, os clientes me perguntaram muitas vezes, ldquoWhatrsquos a diferença entre Cpk e Ppkrdquo Itrsquos uma boa pergunta, especialmente Uma vez que muitos praticantes padrão para usar Cpk enquanto ignorando Ppk completamente. Itrsquos como a dupla pop dos anos 3980 Wham. Onde Cpk é George Michael e Ppk é aquele outro cara. Poofy penteados estilo com mousse, ombreiras e perna aquecedores de lado, letrsquos começar por definir racional subgrupos e, em seguida, explorar a diferença entre Cpk e Ppk. Subgrupos Racionais Um subgrupo racional é um grupo de medições produzidas sob o mesmo conjunto de condições. Subgrupos são significados para representar um instantâneo do seu processo. Portanto, as medições que compõem um subgrupo devem ser tomadas a partir de um ponto semelhante no tempo. Por exemplo, se você amostra 5 itens a cada hora, seu tamanho de subgrupo seria 5. Fórmulas, Definições, Etc. O objetivo da análise de capacidade é garantir que um processo é capaz de atender às especificações do cliente e usamos estatísticas de capacidade, como Cpk E Ppk para fazer essa avaliação. Se olharmos para as fórmulas para Cpk e Ppk para capacidade de processo normal (distribuição), podemos ver que eles são quase idênticos: A única diferença está no denominador para a estatística Upper e Lower: Cpk é calculado usando o desvio padrão WITHIN, enquanto Ppk usa o desvio padrão OVERALL. Sem furá-lo com os detalhes em torno das fórmulas para os desvios padrão, pense no desvio padrão dentro da média dos desvios-padrão do subgrupo, enquanto o desvio padrão total representa a variação de todos os dados. Isso significa que: Só é responsável pela variação DENTRO dos subgrupos Não explica o deslocamento e derivação entre subgrupos É às vezes referida como a potencial capacidade, porque representa o potencial do seu processo tem na produção de peças dentro spec, supondo que não há variação entre Subgrupos (ou seja, ao longo do tempo) Contas para a variação geral de todas as medidas tomadas Teoricamente inclui tanto a variação dentro de subgrupos e também o deslocamento ea deriva entre eles É onde você está no final do dia proverbial Exemplos da diferença entre Cpk e Ppk Para Vamos considerar um conjunto de dados onde 5 medidas foram tomadas todos os dias durante 10 dias. Exemplo 1 - Similar Cpk e Ppk Como o gráfico do lado esquerdo mostra, não há muita mudança e deriva entre subgrupos em comparação com a variação dentro dos subgrupos próprios. Portanto, os desvios padrão internos e globais são semelhantes, o que significa que Cpk e Ppk são semelhantes, também (em 1,13 e 1,07, respectivamente). Exemplo 2 - Diferentes Cpk e Ppk Neste exemplo, eu usei os mesmos dados e tamanho de subgrupo, mas eu deslocou os dados ao redor, movendo-o em subgrupos diferentes. (É claro que nunca queremos mover dados em subgrupos diferentes na prática ndash Irsquove apenas feito aqui para ilustrar um ponto.) Desde que usamos os mesmos dados, o desvio padrão global e Ppk não mudou. Mas thatrsquos onde as semelhanças terminam. Olhe para a estatística Cpk. Itrsquos 3,69, que é muito melhor do que o 1,13 que temos antes. Olhando para o enredo subgrupos, você pode dizer por que Cpk aumentou O gráfico mostra que os pontos dentro de cada subgrupo são muito mais próximos do que antes. Anteriormente mencionei que podemos pensar no desvio padrão dentro da média dos desvios-padrão do subgrupo. Assim, menos variabilidade dentro de cada subgrupo é igual a um menor dentro do desvio padrão. E isso nos dá um Cpk mais alto. Para Ppk ou não para Ppk E aqui é onde o perigo está em apenas relatar Cpk e esquecendo-se sobre Ppk como itrsquos George Michaelrsquos menos conhecido bandmate (sem ofensa a quem ele pode ser). Podemos ver pelos exemplos acima que Cpk só nos diz parte da história, então da próxima vez que você examinar a capacidade do processo. Considere seu Cpk e seu Ppk. E se o processo é estável com pouca variação ao longo do tempo, as duas estatísticas devem ser sobre o mesmo de qualquer maneira. (Nota: É possível, e ok, para obter um Ppk que é maior do que Cpk, especialmente com um subgrupo de tamanho de 1, mas Irsquoll deixar explicação para outro dia.) 7 Mortal Estatística Pecados Mesmo os especialistas fazem Nome: Omar Mora touro Terça-feira, junho 26, 2017 Michelle, obrigado por este post. Longo prazo versus capacidade de curto prazo, subgrupos sub-racionais, são conceitos extremamente importantes. Olhando para a frente o seu quotCpk-maior do que-Ppk-quando-subgrupo-size-of-1quot artigo. Se possível, considere para um posto futuro falar sobre intervalos de confiança para Cpk e Ppk. Nome: Arun bull quarta-feira, junho 27, 2017 Pensamentos claros NIce. Gostei. Mantenha-se amigo Nome: Quentin touro sexta-feira, 20 de julho de 2017 Grande explicação. Segundo o comentário de Omar sobre o quotCpk-maior do que-Ppk-quando-subgrupo-size-of-1quot tópico. Isso é uma pergunta muito comum. Eu estarei procurando por isso. Nome: Chuck Sauder bull segunda-feira, 15 de outubro de 2017 Gostei muito do artigo. Minha pergunta é como Minitab calcula diferentes valores para Cpk e Ppk quando não há subgrupos (subgrupo tamanho 1) Nome: Michelle Paret bull Monday, October 15, 2017 Chuck, Estou feliz que você gostou do artigo. Boa pergunta sobre Cpk vs. Ppk quando tamanho de subgrupo 1. Neste caso, Minitab usa a faixa de movimentação média para calcular o dentro stdev (e Cpk), não a fórmula stdev típica que é usada para calcular o stdev global (e Ppk). Nome: Mike Lickley bull segunda-feira, novembro 26, 2017 Grande artigo obrigado. Estou correto em pensar que se eu executar um teste e variam variáveis ​​de processo que eu deveria usar o Ppk Desde que os subgrupos não são os mesmos o Cpk não é um verdadeiro reflexo da variabilidade como eu estou introduzindo a variabilidade, alterando o processo. Obrigado Nome: Quentin touro quinta-feira, novembro 29, 2017 Poste muito agradável. Eu pesquisei quotCPK e PPKquot e encontrei isso. Muito melhor do que wikipedias explicação. Então, aqui estou eu, um programador SAS que vai começar a seguir um blog mintab Mike, se você está variando variáveis ​​de processo, então o seu provável processo não será estável, que é um dos As suposições importantes para a análise de capacidade. Além disso, se você estiver introduzindo a variabilidade, então o stdev global (usado para calcular Ppk) não será representativo da variação que o seu processo exibe a qualquer momento. Gostaria de sugerir a obtenção de seu processo para um estado estável e, em seguida, recolher dados para avaliar a capacidade do processo atual, processo estável. Quentin, Im feliz em ouvir a explicação fornecido foi útil. Obrigado por seguir o nosso blog. Nome: Kerry Kearney bull Monday, December 17, 2017 Grande artigo, não tenho certeza se o quot. O tamanho do subgrupo do artigo 1quot é avialable contudo. Se estamos coletando dados em nenhuma ordem particular e usando um tamanho de subgrupo de um, podemos esperar para obter um Cpk que tem qualquer conexão com a realidade Alterar ligeiramente a ordem dos dados e obtemos um Cpk diferente. Nome: Michelle Paret bull terça-feira, dezembro 18, 2017 Kerry, Im contente o artigo foi útil. Grande pergunta sobre o que fazer quando os dados foram gravados em nenhuma ordem particular. Quando o tamanho do subgrupo é 1, dentro de stdev é calculado usando o intervalo de movimento médio. Em outras palavras, o Minitab olha para o intervalo entre row1 e row2, então row2 e row3, etc. O Minitab assume que os dados estão em ordem cronológica. É por isso que alterar a ordem dos dados afeta a faixa média de movimento e, portanto, Cpk. Se você não sabe em que ordem os dados foram coletados, eu recomendo usar o Assistente gt Capability Analysis gt Análise de Capacidade gt Snapshot. O Minitab fornecerá apenas as estatísticas (por exemplo, Ppk) aplicáveis. (E eu não tenho chegado ao redor para escrever o Ppk pode ser maior do que Cpk quando n1 post ainda. Esperançosamente eu terei tempo uns destes dias.) Nome: Vahid touro Quarta-feira, janeiro 16, 2017 Esta fórmula é direito 2 overall2 dentro (2 ) Entre o nome: Michelle Paret bull quarta-feira, janeiro 16, 2017 Vahid, para a capacidade de processo para a distribuição normal, o stdev total é calculado usando a fórmula stdev típica (por exemplo, use estatística básica gt Display Descritive Statistics). Dependendo das opções que você selecionou, a fórmula também pode dividir por c4 (ou seja, stdev stdevc4 geral) onde c4 é uma constante unbiasing. Nome: Matthew Copeland bull terça-feira, 12 de fevereiro de 2017 A maioria dos lugares que eu trabalho (trabalhei) tem quantidades copiosas de dados e não estão fazendo amostragem lógica. Eles também tendem a definir o tamanho do subgrupo para 1. Neste caso, eu aconselho que o total ou ppk é o número real. O cpk é o direito do processo Grande coisa. Escrever mais por favor Nome: Ravikumar bull sexta-feira, 22 de fevereiro de 2017 HI Grate article Minha pergunta é, enquanto caluclating o Cpk quer ou Ppk para um determinado parâmetro se eu tenho que mencionar os dois valores para garantir ao meu cliente que a futura produção ser Qualitativa Atualmente estou citando o Ppk. Pls sugerir Nome: Michelle Paret touro segunda-feira, fevereiro 25, 2017 Eu deixaria para cima a seu cliente a respeito de se ou não você relata apenas Ppk ou ambos Cpk e Ppk. Seu possível seu cliente é o mais interessado em Ppk desde que reflete o estado atual de seu processo total. Nome: mmtab023 bull segunda-feira, julho 15, 2017 Artigo bom. Olhando para a frente o seu quotCpk-maior do que-Ppk-quando-subgrupo-size-of-1quot artigo. Se eu tiver um exemplo de exemplo 32 partes e eu medir um recurso e executar uma análise seria este um Ppk Se eu tomar medidas periódicas e coleta de dados ao longo do tempo eo processo estava no controle eu posso Para sua capacidade de processo, digamos 32 partes, você pode calcular tanto Ppk quanto Cpk (presumindo que está usando a análise de capacidade do Minitabs para uma distribuição normal). Ambos Ppk e Cpk são estatísticas que podem ser usadas para medições coletadas ao longo do tempo. E ambas as estatísticas devem ser aplicadas somente quando o processo está no controle. Não sei como você deseja usar a análise de capacidade para controlar os limites de controle, pois os limites de controle são calculados usando os dados do processo em si, portanto, se você pudesse fornecer mais detalhes, eu estaria feliz em responder a essa parte de sua pergunta. Nome: John bull sexta-feira, 23 de agosto de 2017 Nice post Breve ampère to the point. Nome: Siva bull quarta-feira, setembro 4, 2017 Great Post. No caso do tamanho de amostra 1, como calcular std. Dev. (Dentro) usando a média de mover intervalo Nome: Michelle Paret touro terça-feira, setembro 10, 2017 Siva, Im feliz que você gostou do post. Quando o tamanho da amostra 1, stdev (dentro) média de desvio da faixa de movimento constante d2 Se você usar um intervalo de movimento de comprimento 2 (o padrão do Minitab), então d21.128. Nome: Bob bull Quinta-feira, setembro 19, 2017 Michelle, grande borne. Eu tenho uma pergunta sobre se cpk ou ppk melhor se encaixa meus dados. Vamos dizer que tenho 30 partes que eu tenho que fazer uma medição elétrica, mas cada medição é tomada em 3 diferentes temperaturas (frio, sala e quente temp). Além disso, em cada temperatura as medições são tomadas usando 3 voltagens diferentes. Em tudo haverá um total de 270 pontos de dados. Cpk ou Ppk representariam melhor a variação causada pelas 2 variáveis ​​(temperatura e tensão). Ou eu tenho que analisar os dados separadamente de acordo com cada variável. Nome: Michelle Paret bull quinta-feira, setembro 19, 2017 Bob, esta é uma pergunta interessante. Eu não tenho muita experiência com análise de medições elétricas, mas com base em sua descrição eu começaria por analisar os dados separadamente para cada variável. Poderia ser, por exemplo, que seu processo é capaz de frio e temperatura ambiente, mas não em temps quente. Se você fez a análise de todos os dados juntos em vez de separadamente, você não seria capaz de detectar isso. E eu acho que esse comportamento é algo que você quer detectar. Nome: Simon bull sexta-feira, setembro 20, 2017 Olá Michelle - grande artigo Ajudou realmente esclarecer muita confusão que eu tive em torno deste. Eu tenho uma pergunta em torno de dados amostrados em ordem com apenas 1 subgrupo (por exemplo, a partir de um ciclo de produção). Vamos supor que os dados são normais eo processo está no controle. Baseado no que eu li acima, o Cpk nos dirá o quanto a média móvel varia (isto é, entre row1 e row2 e, em seguida, entre row2 e row3, tratando cada diferença de linha incremental como um novo subgrupo). O Ppk nos diria a verdadeira variação na população do processo amostrada. O que cada um deles nos diz sobre a capacidade do processo de atender às especificações e qual é melhor usar Muitos agradecimentos, Simon. Nome: Michelle Paret touro sexta-feira, setembro 20, 2017 Simon, Im contente o artigo foi útil. Para responder a sua pergunta sobre qual estatística é melhor relatar, depende de sua meta. Se você quiser representar o estado atual do processo, então eu inclinaria para Ppk. No entanto, se você quiser relatar o potencial de seu processo, então Cpk é teoricamente uma melhor representação. Ou, você sempre pode usar ambos para obter uma imagem completa do seu processo. Name: Alan Goodwin bull quinta-feira, setembro 26, 2017 Oi É o Cpk cálculo do padrão Ansii ou é um outro padrão. Se assim qual. Nome: Michelle Paret bull Monday, September 30, 2017 Alan, o cálculo Cpk que o Minitab usa pode ser encontrado em uma variedade de textos, incluindo o manual do AIAG (Automotive Industry Action Group) sobre Controle Estatístico de Processos. Nome: Matej Horvat bull quarta-feira, 2 de outubro de 2017 Uma questão relacionada ao tamanho da amostra 1 caso. Se possuímos um processo em lote, onde medimos apenas uma única amostra por lote e os lotes não podem ser produzidos consecutivamente (imagine uma linha de produção de produtos múltiplos que alterna entre produtos diferentes), o cálculo de Cpk usando o subgrupo 1 pode ser usado em todos os casos Nome: Michelle Paret bull terça-feira, outubro 8, 2017 Matej, grande pergunta. Como Cpk é calculado usando o intervalo de movimentação médio (para linha2-linha1, linha3-linha2, etc.), então os dados precisam estar em ordem cronológica para que essa estatística seja calculada corretamente. Se não for possível inserir os dados desta maneira, então eu usaria exclusivamente Ppk para avaliar a capacidade do processo. Por favor, deixe-me saber se isso não responder suficientemente a sua pergunta. Nome: Hugo Medina bull Quinta-feira, 24 de outubro de 2017 Este post é simplesmente impressionante Nome: Orlando bull sexta-feira, novembro 6, 2017 Seria possível obter o conjunto de dados usado para seus exemplos Nome: Oi. Grandes explicações amp amp. O que se o meu valor ppk é 0,84 e meu valor cpk é 2,55. Devo usar o valor cpk então para mostrar que meu processo é capaz Nome: Michelle Paret bull terça-feira, 12 de novembro de 2017 Liyana, embora o Cpk alto indica que o processo tem potencial para executar dentro spec, o baixo Ppk indica que globalmente, o Processo não está funcionando tão bem como deveria idealmente. Eu, portanto, dar uma olhada mais de perto na mudança e deriva entre os seus subgrupos ao longo do tempo. Also, I would double-check process stability using a control chart to make sure the process is in-control. Name: Eston Martz bull Tuesday, November 12, 2017 Name: Quentin bull Friday, November 22, 2017 Just wanted to say that I have referred many people to this explanation. And my favorite part is that I can google it via quotCpk Ppk Whamquot. Thanks again for this post Name: Edgar bull Wednesday, December 4, 2017 Great article Michelle To summarize my understanding of requirements for Cpk and Ppk: Cpk requires a stable process and data must be taken in chronological order (cannot be randomly selected at the end of the day from a large batch). Ppk does not require a stable process since its a snapshot in time. Regarding stability, does a minimum of 100 samples need to be recorded to meet this prerequisite or can one get away with 30 samples Name: Michelle Paret bull Wednesday, December 18, 2017 Edgar, great questions. Even for Ppk, the process should be stable. If the process isnt stable, then we cant be sure that the capability of the process today will reflect the capability of the process tomorrow. Its also good practice to record your data in chronological order. If your data are not in chronological order, Assistant gt Capability Analysis includes a Snapshot option. Regarding sample size, the Assistant guidelines recommend that you collect 100 total data points. I hope this information is helpful. Name: Rachel bull Friday, January 10, 2017 Hi Michelle, I would like to understand the impact when using one data subgroup or when using more, and which is the best to ues Name: Fernando bull Tuesday, January 14, 2017 Can I use a non-normal distribution with a better Ppk even when the normality test passed, but your Cpk is not meeting the requirements of 1.25 or 1.33 Name: greg bull Wednesday, January 15, 2017 Is the data set available in excel I cant open the MTW file with Minitabs 15 Name: Michelle Paret bull Monday, January 20, 2017 Rachel, per the guidelines in the Minitab Assistant quotcollect data in rational subgroups when possiblequot. This allows you to estimate the natural or inherent variation of the process. The good news is that when this is not possible and your subgroup size is 1, you can still assess the capability of the process. Fernando, does the non-normal distribution provide a good fit for the data Or, is the data truely normal I would use whatever distribution fits your data BEST as this will provide you with the BEST estimate of process capability. Name: Michelle Paret bull Tuesday, January 21, 2017 Greg, here is the data. I hope this format works for you: Example 1 601.6 600.4 598.4 600.0 596.8 600.8 600.8 600.6 600.2 602.4 598.4 599.6 603.4 600.6 598.4 598.2 602.0 599.4 599.4 600.8 600.8 598.6 600.0 600.4 600.8 600.8 597.2 600.4 599.8 596.4 600.4 598.2 598.6 599.6 599.0 598.2 599.4 599.4 600.2 599.0 599.4 598.0 597.6 598.0 597.6 601.2 599.0 600.4 600.6 599.0 Example 2 596.4 596.8 597.2 597.6 598.0 600.2 600.4 600.4 600.4 600.4 597.6 598.0 598.2 598.2 598.4 600.8 601.6 602.0 602.4 603.4 598.2 598.4 598.4 598.6 599.0 600.4 600.6 600.6 600.6 600.8 598.6 599.0 599.0 599.0 599.4 600.8 600.8 600.8 600.8 601.2 599.4 599.4 599.4 599.4 599.6 599.6 599.8 600.0 600.0 600.2 Name: Terry Phan bull Friday, February 21, 2017 Excellent explanation on the difference between Cpk and Ppk. Can you calculate PPM from Ppk Thanks Name: Tushar bull Friday, February 28, 2017 I think I understand the difference between the two a little better now. Lets see if I I got it right Currently our molded parts are sampled every 6 hrs. There is no clear statistical rationale for this frequency but by doing so, we sample at least once every shift and we can also defend it by other downstream controls we have in place. We want to reduce the sampling frequency from every 6 hrs to 12 hrs. Can I defend this by comparing CpK between two subgroups - (1) data collected at 6hr frequency intervals and (2) data collected at 12hr frequency intervals Name: Michelle Paret bull Tuesday, March 4, 2017 Terry, thank you for your feedback. Although you can calculate PPM directly from Z. Bench (Calc gt Probability Distributions gt Normal), I dont know of a way to calculate PPM from Ppk. In general, PPM of 1350 equates to Ppk of 1 and PPM of 3.5 equates to Ppk1.5. Tushar, that seems like a reasonable approach. You could also use a control chart to show that the process was stable during the transition from the 6hr-to-12hr frequency intervals. Name: lorna bull Thursday, April 3, 2017 This is a very good article on Cpk and Ppk. I have a question on the Cpk value. Is it possible to have a very large Cpk value I ran my data in minitab and getting extremely high Cpk of 237.44. My target is 0, USL10, LSLnone, ss 33, 32 have a reading of 0 and 1 have a reading of .08. std dev0.0140354. My thoughts is that the Cpk is soo high because the USL is too lose and almost of my samples falls on the target which is 0. Appreciate any further info on this. Thanks..Lorna Name: Michelle Paret bull Tuesday, April 8, 2017 Lorna, Im glad you found the article helpful. If your USL is 10, then it looks like your process is quite capable. However, there may be concern about the distribution being used to compute that Cpk value. With nearly all of your measurements at 0, how did you go about choosing the distribution for your capability analysis Name: JB bull Thursday, May 8, 2017 Name: Help me bull Tuesday, July 22, 2017 Thanks for a great article. Regarding your statement: quotIf you do not know in what order the data were collected, I highly recommend using Assistant gt Capability Analysis gt Capability Analysis gt Snapshot. Minitab will then provide you with only the statistics (e. g. Ppk) that are applicable. quot I have played around with minitab and I cannot see how the Ppk value changing when I change the order within the data set. To my question, cant I trust the Ppk value given by a probability plot i. e. through Stat gt Quality Tools gt Capability Analysis gt Normal, if I dont know what order the data were collected In my trials, the Ppk value became the same in the probability plot as in the capability snapshot. I would really appreciate if you clarified this. Name: Michelle Paret bull Wednesday, July 23, 2017 Great question Ppk will be same regardless of the order of your data because the overall stdev used to calculate it does not account for subgroups. Ppk is valid whether or not your data are in chronolgical order. However, one of the important assumptions for process capability is that the process is stable. And you can only assess process stability with a control chart created using data that is in chronological order. The order of your data directly impacts what a control chart will look like. I hope this is helpful. Name: Help me (2) bull Thursday, July 24, 2017 Hi again Michelle, Thank you for your answer about Ppk I assume you mean we need to know what chronological order our products exit the production process, prior testing, in order to get a reliable control chart The reason I asked my former question is because I am testing a product in order to determine if the functionality fulfil the predetermined specification limits (set by our customer). The way we do this is to first calculate the P-value, and in case the data are NOT normally distributed (p less than 0.05), we calculate Ppk. If Ppk is 1-2 we check for outliers. If Grubbs test gives us no outliers, then we want to assess if the data is in control, or if we can expect out of spec values in the future. I can add that we do not know the chronological order our products were produced the production process, we only get batches with products in quotrandomquot order (but we expect the products in the same batch are similar). Can you recommend a way to assess if the data is in control I. e. when we determine the data as passfail according to our acceptance criteria. (I would appreciate if you could give details of what chartgraph to use). Best regards, A person in need of your expertice Name: Michelle Paret bull Friday, July 25, 2017 Youre welcome Yes, chronological order is required for control charting. Regarding the non-normality, have you considered trying a Box-Cox or Johnson transformation Or using non-normal capability analysis If you know what batch a measurement is associated with, perhaps you can treat each batch as a subgroup, presuming you know the order of the batches. A typical rule of thumb is to use an Xbar-R chart for subgroup sizes less than 9, and an Xbar-S chart for larger subgroups. For assistance with non-normal capability analysis, control charts, etc. I highly recommend Minitab Technical Support. Its free and is staffed with statisticians. For the TS phone number, click Contact Us at the very top of the blog site. Name: Luciano bull Tuesday, September 9, 2017 So, the use of the both Ppk and CPk is the best way to evaluate the mechanical properties of any alloy along the time. Right Name: Michelle Paret bull Monday, September 15, 2017 Luciano, using both Cpk and Ppk to evaluate the properties of an alloy is a reasonable approach. And if the process is stable with minimal shift and drift over time, the two statistics should be very similar.