Translate

Run chart minitab 16

Run Chart Overview

    ENG. Variation occurs in all processes. Common cause variation is a natural part of the process. Another type of variation,called special causes, comes from outside the system and causes recognizable patterns, shifts, or trends in the data. The run chart shows if special causes are influencing your process. A process is in control when only common causes affect the process output. Run Chart performs two tests for randomness that provide information on the non-random variation due to trends, oscillation, mixtures, and clustering. For details, see Using the Tests for Randomness.

ภาพรวมของ Run Chart 
  
    THA.ความผันแปลที่เกิดขึ้นในกระบวนการทั้งหมด,common cause variation เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการโดยธรรมชาติ.และการเปลี่ยนแปลงในด้านอื่นๆเช่นที่เรียกว่า special causes เป็นสาเหตุที่เกิดขึ้นจากภายนอกระบบจะมาในรูปแบบการเตือนก่อน หรือ มีแนวโน้มจากข้อมูล. ใน Run chart ที่แสดงถ้าเป็น Special causes จะส่งผลกระทบในกระบวนการของคุณ. เมื่อไหร่ในกระบวนการของคุณมีเพียง common cause จะส่งผลกระทบของ output ในกระบวนการของคุณ. Run chart จะทดสอบได้สองแบบ คือ แบบสุ่มและแบบไม่สุ่ม เนื่องจากมีการเปลี่ยนแปลงตามค่าต่อไปนี้ในกราฟ เช่น oscillation, mixtures,และ clustering สำหรับรายละเอียด ผมจะกล่าวต่อไปในด้านล่างนะครับรวมถึงทำลองทำ run chart ตามตัวอย่างของ minitab เพื่อความเข้าใจง่ายนะครับ.


To make a Run Chart เรามาเริมทำ Run chart กันครับ

Example of Run Chart ตัวอย่าง Run chart

  ENG.  Suppose you work for a company that produces several devices that measure radiation.
As the quality engineer, you are concerned with a membrane type device's ability to consistently measure the amount of radiation. You want to analyze the
data from tests of 20 devices (in groups of 2) collected in an experimental chamber.
After every test, you record the amount of radiation that each device measured.
As an exploratory measure, you decide to construct a run chart to evaluate the variation in your measurements.

   THA. ส่วนนี้เป็นตัวอย่างที่มากับ โปรแกรม minitab 16นะครับ ส่วนคำแปรท่านใดว่าผมแปลไม่ตรงไม่ต้องไปซีเรียส นะครับภาษาอังกฤษเอาไว้ให้ ต่างชาติดูครับ ส่วนภาษาไทยจะอธิบายตามความเข้าใจครับแต่รับรองว่าถูกต้องครับ เริ่มกันโลด......

   จากตัวอย่างสมมุติว่าท่านได้ทำงานให้กับ บริษัท ที่ผลิตอุปกรณ์เกี่ยวกับที่วัดรังสี. เราเป็น Quality Engineer ที่จะต้องทำการทดสอบความสามารถของอุประกร ชนิด membrane เพื่อที่จะให้มีความสม่ำเสมอในการวัดปริมาณรังสี และคุณต้องการวิเคราะห์ ข้อมูลจากการทดสอบอุปกรณ์ 20 ตัว(ใน2กลุ่ม)ที่จัดเก็บในห้องทดลอง หลังจากทุกๆการทดสอบคุณได้ลงบันการวัดของแต่ละอุปกรณ์
     ซึ่งนั้นเป็นมาตรการ ของการตรวจ โดยคุณตัดสินใจที่จะสร้างกราฟเพื่อประเมินการเปลี่ยนแปลงในการวัดของคุณ  ดังนั้นเราจึงนำข้อมูลที่ได้มาสร้างเป็นกราฟ Run chart ดังนี้ครับ

   การสร้าง Run chart

1.  ENG. Open  the worksheet RADON.MTW.
    THA. เปิด worksheet ที่ Minitab สร้างมาให้เป็นตัวอย่างชื่อ RADON.MTW.





















2. ENG. Choose Stat > Quality Tools > Run Chart.can see follow picture below.
   THA.ให้เปิดไปที่ Stat > Quality Tools > Run Chart. จะเห็นตามรูปด้านล่าง



 3. ENG.In Single column, enter Membrane and In Subgroup size, enter 2. Click OK.
     THA. ในช่อง Column ให้ใส่ Membrane เป็นค่าที่วัดได้ที่เราจะนำมาคำนวณครับ และสำหรับช่อง Subgroup size ให้ใส่ 2 ครับเพื่อให้ง่ายต่อการคำนวณ และข้อมูลมี 20 ข้อมูลครับ จากนั้นก็กด OK ครับ

 
















4. ENG. After full fill in 2 column can see below.
   THA.หลังจากใส่ครบทั้งสอง column แล้วจะได้กราฟดังรูปข้างล่างครับ...ใกล้ความเป็นจริงแล้วครับ

 


ENG. Interpreting the results
 
   The test for clustering is significant at the 0.05 level. Because the probability for the cluster test (p = 0.02209) is less than the α value of 0.05, you can conclude that special causes are affecting your process, and you should investigate possible sources. Clusters may indicate sampling or measurement problems.
 

   Note The 0.05 level of significance was chosen for illustrative purposes, because it is commonly used in many fields. You can evaluate the significance of tests for nonrandom patterns at any level. When the p-value displayed is less than the chosen level of significance, you reject the null hypothesis − a random sequence of data − in favor of one of the alternatives. See Interpreting the tests for randomness for a complete discussion.

  THA.วิเคราะห์ผลของกราฟ

 หลังจากเราได้กราฟมาแล้วเราก็มาดูกันครับว่ากราฟนี้มันบอกอะไรครับ สำหรับผลการทดสอบในครั้งนี้พบว่า การจัดกลุ่ม significant ที่ level 0.05 ครับเพราะว่า Probability สำหรับ การทดสอบ cluster (P=0.02209) คือน้อยกว่า 0.05 ครับ คุณสามารถสรุปได้ว่านั้นเป็น special cause ซึ่งมีผลกระทบกับ กระบวนการของคุณครับ และคุณอาจตรวจสอบแหล่งที่มาของข้อมูลว่าถูกต้องแล้วหรือไม่ ไม่ว่าจะเป็นเรื่องของการคีย์ข้อมูลผิดหรือ วิธีการอ่านค่าการวัดเป็นต้นครับ

และนี้ก็เป็นอีกหนึ่งตัวอย่างในการทำ Run chart โดยยกตัวอย่างง่ายๆที่มีอยู่ใน minitab เพื่อให้เข้าใจง่ายและตรงกัน หวังว่า ทุกท่านที่ได้อ่านมาจนถึงตอนนี้แล้วคงได้อะไรไปบ้างไม่มากก็น้อยนะครับ
 สุดท้ายนี้ก็ตองขออภัยไว้ที่นี้้ด้วยนะครับสำหรับบางคำอาจแปลไม่ตรงและหากท่านใดอยากทราบวิธีการทำอะไรเกี่ยวกับ minitab หรือใกล้เคียงก็บอกมาได้นะครับผมจะรีบหาข้ามูลที่ถูต้องมาตอบครับ. 


ข้อมูลบางอย่างถูกอ้างอิงมาจาก www.minitab.com
something data reference form www.minitab.com

Share this post
  • Share to Facebook
  • Share to Twitter
  • Share to Google+
  • Share to Stumble Upon
  • Share to Evernote
  • Share to Blogger
  • Share to Email
  • Share to Yahoo Messenger
  • More...

0 ความคิดเห็น

:) :-) :)) =)) :( :-( :(( :d :-d @-) :p :o :>) (o) [-( :-? (p) :-s (m) 8-) :-t :-b b-( :-# =p~ :-$ (b) (f) x-) (k) (h) (c) cheer

หมายเหตุ: มีเพียงสมาชิกของบล็อกนี้เท่านั้นที่สามารถแสดงความคิดเห็น

 
Posts RSSComments RSSBack to top
© 2011 Minitab Knowledge.com ∙ Designed by BlogThietKe
Released under Creative Commons 3.0 CC BY-NC 3.0