JMP Background

Ingeniería de calidad, confiabilidad
y Seis Sigma con JMP®

Lograr una alta calidad requiere pasión y dedicación por la mejora y el aprendizaje continuos. El uso sistemático de los datos para determinar formas más eficientes y eficaces de hacer las cosas (y la minimización de los costos, el desperdicio y el tiempo asociados) ofrece mejores procesos, productos, servicios y niveles de rendimiento organizacional. JMP proporciona el espectro completo de capacidades líderes en la industria para ayudarlo a construir y proteger su marca, reducir el tiempo de salida al mercado y los costos de garantía, y entregar productos y servicios que cumplan o superen sistemáticamente las expectativas de los clientes.

Ingeniería de calidad

El software que se encuentra en el centro de su programa de calidad debe incorporar una amplia gama de técnicas estadísticas y gráficas, en una forma que usted pueda utilizar fácilmente. JMP ofrece capacidades excepcionales para DOE (segunda generación), control interactivo de procesos y análisis de capacidades, análisis predictivo y generación de informes, para que pueda identificar problemas emergentes, determinar sus causas principales, y contenerlos y resolverlos antes de que se conviertan en problemas del cliente.

Confiabilidad

En cualquier esfuerzo de fabricación, la confiabilidad del producto influye fuertemente en el éxito comercial. Un producto que sigue funcionando según lo previsto a lo largo de su vida garantiza que habrá clientes satisfechos que siguen comprando y hacen recomendaciones. Las herramientas de confiabilidad de JMP lo ayudan a prevenir fallas y a mejorar el rendimiento de la garantía. Al revelar tendencias y valores atípicos en sus datos y predicciones de modelos, JMP lo ayuda a encontrar vulnerabilidades de diseño importantes, identificar defectos en materiales o procesos, y luego determinar cómo reducirlos.

Seis Sigma

Seis Sigma visual representa el siguiente paso en la evolución de los programas de mejora de procesos y productos basados en datos, y realinea y aumenta el uso de las herramientas Seis Sigma tradicionales para que sean más útiles y eficaces en situaciones del mundo real. Al usar JMP, usted puede identificar problemas y oportunidades de mejora, descubrir soluciones y comunicar resultados de manera visual.

Ingeniería de calidad

Control de procesos estadísticos

JMP ofrece una amplia variedad de gráficos de control de procesos estadísticos (SPC) para separar de manera práctica las causas comunes y especiales para ayudar en sus esfuerzos de análisis de procesos, que incluyen la investigación de problemas, las condiciones fuera de control y la monitorización continua de la estabilidad.

Las plataformas de gráficos de control ofrecen muchas características valiosas, como la posibilidad de añadir variables de fase y en bloque y reglas de alerta flexibles. Estas plataformas admiten gráficos de eventos continuos, discretos y poco frecuentes. El Constructor de gráficos de control le permite crear gráficos de control de forma interactiva mediante la función de arrastrar y soltar, de forma que pueda explorar sin esfuerzo diferentes tipos de gráficos y estrategias de subagrupación para dividir las fuentes de variación y determinar la estrategia de control más apropiada. El Constructor de gráficos de control también puede crear los gráficos necesarios cuando tiene más de una fuente de variación aleatoria. La interactividad del Constructor de gráficos de control le permite evaluar el rendimiento de formas que no son posibles utilizando gráficos de control estáticos.

Ingeniería de calidad

Sistemas de medición y variabilidad

La evaluación del proceso de medición (EMP) es una nueva técnica de análisis de sistemas de medición (MSA) basada en gráficos de comportamiento de procesos. Los estudios de MSA tienen como objetivo medir la precisión, la coherencia y el sesgo de un sistema de medición. La EMP proporciona una manera de evaluar visual y cuantitativamente su sistema de medición. Además de proporcionar una cifra absoluta de mérito, la EMP también le permite ver cómo el cambio en el sistema de medición afectará la capacidad de respuesta de su estrategia de control. La EMP proporciona una evaluación justa y práctica de la eficacia del sistema de medición, lo que le permite clasificar más fácilmente el sistema y explorar mejor de qué manera las mejoras pueden (o no) mejorar su nivel de control.

La plataforma MSA en JMP también puede realizar estudios de repetibilidad y reproducibilidad del sistema de medición (GR&R) más tradicionales (a los que también se puede acceder a través de la plataforma Gráfico de variabilidad o medición por atributos). Estos estudios utilizan los estándares establecidos por AIAG para medir cuánta variación aportan sus sistemas de medición a la variación general. JMP admite los principales efectos, modelos cruzados, anidados y de otros tipos para cuantificar adecuadamente el rendimiento de sus sistemas de medición e identificar las áreas que requieren mejoras, de modo que pueda analizar con precisión sus procesos con confianza. La plataforma Gráfico de variabilidad o medición por atributos también puede producir gráficos multivariantes que dan rápidamente una idea de las fuentes dominantes de variación sin necesidad de un análisis formal.

Ingeniería de calidad

Estudios de capacidad

Los análisis de capacidad se pueden realizar de varias maneras en JMP. La plataforma Capacidad le permite comparar la capacidad de numerosas variables en un gráfico. Puede determinar rápidamente qué variables requieren atención y ver inmediatamente qué estrategia de mejora es necesaria en cada caso (reorientación, reducción de la variación o ambas). Se proporciona soporte para límites de especificación unilateral y bilateral. Estos límites se almacenan como propiedades de columna en la tabla de JMP, por lo que están directamente vinculados a los datos que describen.

La nueva plataforma Capacidad del proceso admite tanto cálculos "internos" como "globales" de sigma. Estos se utilizan para calcular índices de capacidad a corto y largo plazo: Cpk y Ppk, respectivamente. Puede establecer distribuciones específicas para cada variable del proceso, que comprenden las distribuciones no normales (Johnson, etc.) o los procedimientos no paramétricos. Además, puede usar el Mejor ajuste y permitir que el software use los datos para determinar el mejor tipo de distribución de ajuste que se empleará. También hay disponibles opciones de anidamiento de subgrupos.

Ingeniería de calidad

Cribado del proceso

La plataforma Cribado del proceso les permite a los ingenieros de calidad analizar rápidamente miles de gráficos de control, e identificar así los pocos gráficos esenciales que necesitan atención inmediata para abordar los problemas de estabilidad del proceso y rendimiento de la capacidad. Los usuarios pueden clasificar fácilmente métricas clave de interés como frecuencias de alarmas, razón de estabilidad, detección de desplazamiento, índices de desfase y de capacidad. Además, los usuarios pueden generar gráficos de vista rápida y de control completo basados en variables de selección de interés, análisis de capacidad y gráficos de panel de información de rendimiento del proceso.

Confiabilidad

Distribución de Vida

¿Necesita determinar cuál es la mejor distribución que puede usar para hacer predicciones precisas de la vida útil de sus componentes y productos? Permita que JMP evalúe automáticamente una amplia gama de distribuciones de confiabilidad para encontrar el mejor ajuste. Si lo prefiere, puede seleccionar y comparar manualmente distribuciones paramétricas y no paramétricas. JMP admite todos estos métodos en una plataforma de Distribución de vida útil fácil de usar. Una vez que se haya decidido por el modelo más práctico, los perfiladores dinámicos de JMP le permitirán determinar de forma interactiva los cálculos de vida útil y extrapolar el rendimiento al futuro. También puede usar la ficha Comparar grupos para ver las distribuciones de vida por grupo en un gráfico.

Cuando su sistema tiene múltiples modos de fallas independientes, puede usar la opción de causa competitiva en Distribución de vida útil para analizar cada causa por separado. Puede asignar distribuciones ajustadas específicas a cada modo de fallas y omitir las causas de forma interactiva para ver las posibles mejoras en el rendimiento de la confiabilidad.

Algunas funciones adicionales comprenden la estimación bayesiana, mezclas de ajustes, mezclas de riesgos competitivos de ajuste, análisis de sensibilidad y una calculadora de la vida restante media.

Confiabilidad

Sistemas reparables

JMP ofrece varias plataformas para analizar sistemas reparables.

La plataforma Crecimiento de la confiabilidad le permite modelar la confiabilidad de un único sistema reparable a lo largo del tiempo a medida que se incorporan mejoras en el diseño. Esta plataforma se ajusta a los modelos Crow-AMSAA y también cuenta con detección de puntos de cambio para determinar automáticamente cuándo puede haber cambiado el modelo de confiabilidad.

La plataforma Análisis de recurrencia analiza sistemas reparables o, en términos más generales, estudios con eventos recurrentes. El análisis integra el costo por unidad. Muestra la cantidad total de fallas o el costo total de las reparaciones a lo largo del tiempo. Se pueden ajustar y simular varios modelos paramétricos y obtener la función acumulativa media (MCF) resultante.

La plataforma Pronóstico de confiabilidad le permite usar el modelo de confiabilidad elegido para predecir futuras fallas en el producto con fines de reparación y planificación de costos. Puede ajustar la planificación de la producción y la duración de la garantía de forma interactiva y ver las previsiones actualizarse dinámicamente, junto con su incertidumbre.

Confiabilidad

Simulación de sistemas reparables (JMP Pro)

JMP ahora ofrece la nueva plataforma Simulación de sistemas reparables (RSS) para realizar la simulación de eventos discretos que admite el mantenimiento tradicional para sistemas complejos reparables. La plataforma presenta una representación esquemática innovadora de las disposiciones de mantenimiento junto con un diagrama de bloques de confiabilidad (RBD) en una única área de trabajo. Los usuarios pueden analizar el tiempo de inactividad, la disponibilidad y las interrupciones no planificadas a nivel de sistema o de componente.

Confiabilidad

Regresión para la confiabilidad

La plataforma Ajustar la vida en función de X le permite modelar la relación entre los eventos y el factor de interés. Puede especificar varias transformaciones, como localización, localización y escala, Arrhenius, voltaje, lineal, logarítmico y logit. Los diseños de ensayo de vida acelerada se analizan normalmente de esta manera, pero si tiene más de un factor de aceleración, la plataforma Ajuste por la función de supervivencia paramétrica ofrece la flexibilidad necesaria para admitir modelos más complejos y análisis más profundos.

El análisis bayesiano está ahora disponible en la plataforma Ajustar la vida en función de X, lo que le permite incorporar en su análisis conocimientos previos de estudios anteriores relacionados con el proyecto actual, especialmente cuando los datos actuales son limitados.

También se incluyen pruebas de modelos anidados para que pueda realizar comparaciones de grupos. Las pruebas de modelos anidados incluyen estadísticas y gráficos de diagnóstico para los modelos de localización y escala separadas, localización separada, regresión y sin efecto.

Hay una herramienta de diseño de ensayo de vida acelerada disponible en el menú de DOE de JMP para planificar estudios prospectivos. Además, los planes de prueba de confiabilidad y los planes de demostración de confiabilidad se pueden encontrar en el menú Tamaño muestral y Potencia. La nueva plataforma Daño acumulativo amplía la capacidad de JMP de admitir pruebas de vida acelerada. Ahora puede realizar estudios de estrés por pasos, estrés de rampa, estrés sinusoidal y estrés de rampa por tramos.

Confiabilidad

Degradación

La plataforma Degradación en JMP le permite analizar los datos de deterioro del producto a lo largo del tiempo para predecir la calidad del producto y el riesgo de garantía. Use la plataforma Degradación de JMP para realizar predicciones de rendimiento utilizando datos recopilados antes de que los productos o componentes se vuelvan ineficaces (fallas leves) o fallen por completo (fallas graves).

Degradación destructiva

Para medir las características de un producto, a veces el producto se debe destruir. Por ejemplo, al medir la resistencia a la rotura, el producto se somete a esfuerzos hasta que se rompe. La nueva plataforma Degradación destructiva para estudios de confiabilidad maneja este tipo de análisis y cuenta con una librería de modelos incorporada con representaciones visuales de muchos modelos, transformaciones y distribuciones de datos estándar. Las funciones incluyen una comparación de modelos, la CDF y perfiladores de cuantil. El experto en confiabilidad William Q. Meeker de la Universidad Estatal de Iowa dice que con esta nueva plataforma en JMP, "el análisis de los datos de degradación destructiva será increíblemente simple".

Confiabilidad

Diagrama de bloques de confiabilidad (JMP Pro)

El diagrama de bloques de confiabilidad (RBD) muestra gráficamente la relación entre los componentes necesarios para que su sistema funcione correctamente. Un RBD (también conocido como diagrama de dependencia) muestra de qué manera la confiabilidad de los componentes contribuye al éxito o al fracaso de un sistema complejo. Si las distribuciones de confiabilidad se asignan a los componentes, la plataforma RBD puede calcular la confiabilidad global del sistema, y determinar el rendimiento que puede esperar en función del rendimiento actual de los componentes.

Use RBD para el diseño del sistema y para fortalecer los eslabones débiles de su sistema. Puede crear diagramas de flujo y guardar estos diseños en una librería y, luego, copiar y pegar elementos y diseños de la librería para crear plantillas de diseño del sistema. Puede realizar análisis de hipótesis revisando diferentes diseños y comparando gráficos en múltiples configuraciones. También puede determinar los mejores lugares para agregar redundancia para disminuir la probabilidad de una falla del sistema.

Seis Sigma

Fuentes de variación

Seis Sigma puede definirse como la gestión de la variación en relación con los requisitos. El amplio repertorio de representaciones gráficas en JMP puede usarse solo o en combinación para evaluar de forma dinámica la estructura de sus datos y literalmente ver las fuentes dominantes de variación que pueden ser prácticamente importantes y no solo estadísticamente significativas. Esta visualización dinámica le permite ir mucho más allá de lo que es posible con los gráficos estáticos y, aunque es valiosa en cualquier situación, es esencial en la medida en que sus datos se vuelven más complejos debido a la creciente cantidad de columnas y filas.

Seis Sigma

Identificación de los factores principales

Incluso cuando se trabaja con datos altamente dimensionales, el uso adecuado de la visualización dinámica, junto con su comprensión de los datos, a menudo revelará el subconjunto de X que por sí solo o en combinación realmente impulsa los resultados de interés para usted, las Y. Pero en situaciones en las que este enfoque no es informativo, o en las que hay demasiadas variables con las que trabajar, JMP también proporciona enfoques estadísticos poderosos que pueden reducir eficazmente la dimensionalidad pero preservar la información. Las plataformas como Partición, Conglomerado y Discriminante, cuando se usan con la intención de descubrir relaciones, a menudo son muy exitosas en el aislamiento de las x más contundentes que luego se pueden usar para un modelado estadístico más definitivo si esto es significativo y útil.

Seis Sigma

Creación de consenso

Recopilar datos y trabajar con ellos siempre cuesta tiempo y dinero. A menos que sus hallazgos se utilicen realmente para impulsar decisiones y acciones posteriores, su trabajo consumirá el valor comercial en lugar de crearlo. Una parte esencial de este proceso es la comunicación de los hallazgos a una comunidad más amplia de interesados. Debido a que la mayoría de las situaciones del mundo real tienen que ver con hacer concesiones y llegar a acuerdos, por lo general se necesita crear consenso, no solo comunicarse. Los perfiladores y simuladores en JMP están hechos para esto, y permiten a los equipos evaluar los hallazgos de manera significativa y rápida, y explorar situaciones hipotéticas utilizando el conocimiento contextual para complementar lo que contienen los datos, pero sin enredarse en los aspectos técnicos de la modelización.

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