JMP Background

Tecnica della qualità, affidabilità e Six Sigma con JMP®

Per ottenere risultati di alta qualità occorrono passione e dedizione verso l'apprendimento e il miglioramento costante. L'uso sistematico dei dati per individuare metodi più efficaci ed efficienti con cui svolgere le attività quotidiane, riducendo al minimo i costi associati, gli sprechi e le tempistiche, permette di migliorare i processi, i prodotti, i servizi e le prestazioni organizzative. JMP offre un portafoglio completo di funzionalità leader di settore per aiutarvi a costruire e proteggere il vostro brand, ridurre i tempi di commercializzazione e i costi associati alla garanzia, nonché fornire prodotti e servizi che soddisfino o superino le aspettative dei clienti.

Tecnica della qualità

Il software alla base del vostro programma di qualità deve integrare un'ampia gamma di tecniche statistiche e grafiche, in un formato facilmente fruibile. JMP offre eccellenti funzionalità per il disegno di esperimenti (seconda generazione), il controllo interattivo dei processi e l'analisi di capacità, l'analisi predittiva e la reportistica, in modo da consentire l'individuazione dei problemi emergenti, determinarne le cause principali e risolverli prima che si trasformino in problemi per il cliente.

Affidabilità

In qualsiasi processo produttivo, l'affidabilità dei prodotti influisce in larga misura sul successo dell'azienda. Un prodotto che funziona nel modo previsto per tutta la vita utile garantisce la soddisfazione dei clienti favorendo la loro fidelizzazione e il passa parola. Gli strumenti di analisi dell'affidabilità offerti da JMP aiutano a prevenire i guasti e migliorare le prestazioni in garanzia. Rivelando le tendenze e le anomalie nei dati e nelle previsioni dei modelli, JMP aiuta a individuare le principali vulnerabilità della progettazione, rilevare i difetti di materiali o procedure e quindi determinare un modo efficace per ridurli.

Six Sigma

Visual Six Sigma costituisce lo strumento di ultima generazione nell'evoluzione dei programmi basati sui dati per il miglioramento dei processi e dei prodotti. Esso rivoluziona e potenzia l'uso degli strumenti Six Sigma tradizionali per renderli più efficaci ed efficienti in situazioni reali. Con JMP potete identificare i problemi e le opportunità di miglioramento, individuare soluzioni e comunicare i risultati con un approccio visivo.

Tecnica della qualità

Controllo dei processi statistici

JMP offre un'ampia gamma di opzioni per la creazione di carte di controllo dei processi statistici (Statistical Process Control, SPC) al fine di consentire una utile separazione di cause comuni e speciali e supportare le analisi dei processi, tra cui indagine sul problema, monitoraggio delle condizioni fuori controllo e monitoraggio continuo della stabilità.

Le piattaforme per la Carta di controllo offrono svariate funzionalità utili, ad esempio la possibilità di aggiungere variabili di fase e di blocco o regole flessibili per gli avvisi. Queste piattaforme supportano carte per eventi continui, discreti e rari. Il Costruttore di carte di controllo permette di creare carte di controllo interattivamente con il semplice utilizzo del mouse, così da poter esplorare facilmente diversi tipi di carte e strategie di ripartizione in sottogruppi per eseguire la partizione delle fonti di variabilità e determinare la strategia di controllo più adeguata. Il Costruttore di carte di controllo permette inoltre di realizzare le carte necessarie in presenza di più fonti di variabilità casuale. L'interattività del Costruttore di carte di controllo permette di valutare le prestazioni in modi altrimenti impossibili con le tradizionali carte di controllo statiche.

Tecnica della qualità

Sistemi di misurazione e variabilità

La valutazione del processo di misura (EMP) è una nuova tecnica di analisi dei sistemi di misura (MSA) basata su grafici di comportamento dei processi. Gli studi realizzati con tecnica MSA mirano a misurare la precisione, la coerenza e la distorsione dei sistemi di misura. L'EMP fornisce un metodo per visualizzare e valutare quantitativamente il sistema di misura considerato. Oltre a fornire una cifra di merito assoluta, l'EMP permette di osservare l'impatto del cambiamento del sistema di misura sulla velocità di risposta della strategia di controllo adottata. L'EMP permette di ottenere una valutazione affidabile e utile dell'efficienza del sistema di misura, agevolando la classificazione del sistema e l'esplorazione dei possibili miglioramenti del livello di controllo.

La piattaforma MSA di JMP permette di eseguire anche studi di valutazione della ripetibilità e della riproducibilità (GaugeR&R) più tradizionali (opzione possibile anche tramite la piattaforma Grafico di calibrazione di variabilità/attributi). Questi studi utilizzano standard AIAG affermati per valutare l'impatto dei sistemi di misura impiegati sulla variabilità complessiva. JMP supporta i principali modelli di effetti, incrociati, nidificati e di altro tipo per quantificare adeguatamente le prestazioni dei sistemi di misurazione e identificare le aree da migliorare, così da poter analizzare i processi con precisione e sicurezza. La piattaforma Grafico di calibrazione di variabilità/attributi permette inoltre di ottenere grafici multi-variati con cui individuare rapidamente le fonti di variabilità dominanti senza analisi formali.

Tecnica della qualità

Studi di capacità

Con JMP le analisi di capability possono essere eseguite in vari modi. La piattaforma Capacità permette di confrontare la capacità di numerose variabili in un grafico. È possibile determinare rapidamente le variabili da monitorare e comprendere immediatamente quale strategia di miglioramento è necessaria in ciascun caso (re-targeting, riduzione della variazione o entrambe). È fornito supporto per limiti di specifica unilaterali e bilaterali. Essendo memorizzati come proprietà di colonna nella stessa tabella JMP, tali limiti sono direttamente connessi ai dati che descrivono.

Una nuova piattaforma Capacità del processo supporta le stime di sigma "entro" e "globale". Queste vengono impiegate per il calcolo degli indici di capacità a breve e a lungo termine, ovvero Cpk e Ppk, rispettivamente. È possibile impostare distribuzioni specifiche per ogni variabile di processo, incluse le distribuzioni non-normali (Johnson, ecc.), oppure procedure non parametriche. Inoltre, è possibile utilizzare la funzione Migliore stima e consentire al software di utilizzare i dati per determinare il tipo migliore da utilizzare. Sono disponibili anche opzioni di nidificazione di sottogruppi.

Tecnica della qualità

Screening del processo

La nuova piattaforma di screening del processo consente ai tecnici della qualità di analizzare rapidamente migliaia di carte di controllo, identificando immediatamente le esigenze di intervento urgente per garantire la stabilità del processo e risolvere problemi relativi alle prestazioni. Gli utenti possono ordinare le informazioni per metriche di interesse, come frequenza degli allarmi, rapporto di stabilità, rilevazione dello shift e indici di capacità. Inoltre possono generare rapidamente visualizzazioni e carte di controllo complete basate sulla selezione di variabili di interesse, analisi di capacità e grafici di dashboard delle prestazioni del processo.

Affidabilità

Distribuzione di vita residua

Dovete determinare la distribuzione ottimale da utilizzare per realizzare previsioni accurate sulla vita residua di prodotti e componenti? Con JMP potete valutare automaticamente un'ampia serie di distribuzioni di affidabilità per trovare la stima migliore. Se lo preferite, potete anche selezionare e confrontare manualmente distribuzioni parametriche e non. JMP supporta tutti questi metodi nell'intuitiva piattaforma Distribuzione di vita residua. Una volta definito il modello più idoneo, i profiler dinamici di JMP permettono di determinare interattivamente le stime di durata e di estrapolare le prestazioni per il futuro. È anche possibile utilizzare la scheda di confronto dei gruppi per visualizzare le distribuzioni di vita residua per gruppo in un solo grafico.

Quando il sistema presenta più modalità di guasto indipendenti, è possibile utilizzare l'opzione di analisi delle cause concorrenti nella piattaforma Distribuzione di vita residua per analizzare separatamente ciascuna causa. È possibile assegnare distribuzioni stimate specifiche a ciascuna modalità di insuccesso e omettere interattivamente le cause al fine di individuare potenziali miglioramenti a livello delle prestazioni di affidabilità.

Tra le altre funzionalità disponibili: stima bayesiana, stima miscela, stima miscela dei rischi concorrenti, analisi di sensibilità e calcolatore vita residua media.

Affidabilità

Sistemi riparabili

JMP offre diverse piattaforme per l'analisi dei sistemi riparabili.

La piattaforma Crescita dell'affidabilità consente di creare un modello sull'affidabilità di un singolo sistema riparabile nel tempo, man mano che i miglioramenti sono incorporati nel progetto. La piattaforma effettua la stima di modelli Crow-AMSAA e offre funzioni di rilevazione del punto di cambiamento per determinare automaticamente i punti in cui il modello di affidabilità potrebbe avere subito variazioni.

La piattaforma Analisi della ricorrenza analizza i sistemi riparabili o, più in generale, gli studi con eventi ricorrenti. L'analisi integra il costo per unità. Viene eseguita la modellizzazione del numero complessivo di guasti o del costo totale delle riparazioni nel corso del tempo. È possibile effettuare la stima di svariati modelli parametrici e ottenere la funzione cumulativa della media (MCF) corrispondente.

La piattaforma Forecast di affidabilità permette di utilizzare il modello di affidabilità desiderato per prevedere guasti futuri dei prodotti allo scopo di pianificare le riparazioni e i costi. È possibile adattare interattivamente la pianificazione della produzione e la durata della garanzia e visualizzare dinamicamente l'aggiornamento delle previsioni con il margine di incertezza associato.

Affidabilità

Simulazione di sistemi riparabili (JMP Pro)

JMP offre ora una nuova piattaforma di simulazione di sistemi riparabili (RSS) per eseguire la simulazione di eventi discreti che supporta la manutenzione tradizionale per sistemi riparabili complessi. La piattaforma introduce un'innovativa rappresentazione diagrammatica dei preparativi di manutenzione insieme a un RBD in un singolo workspace. Gli utenti possono così analizzare i fermo macchina, la disponibilità e le interruzioni non pianificate a livello di sistema o di componente.

Affidabilità

Regressione per l'affidabilità

La piattaforma Stima la vita rispetto a X permette di modellizzare la relazione tra gli eventi e il fattore di interesse. È possibile specificare varie trasformazioni, tra cui posizione, posizione e scala, Arrhenius, potenza inversa, lineare, log e logit. I piani di test di durata accelerati vengono generalmente analizzati in questo modo. Tuttavia, in presenza di più di un fattore di accelerazione, la piattaforma Stima la sopravvivenza parametrica offre la flessibilità necessaria per supportare modelli più complessi e analisi più approfondite.

Sono inoltre inclusi i test dei modelli nidificati, che permettono di eseguire confronti di gruppo. I test dei modelli nidificati includono statistiche e diagrammi diagnostici per i modelli percorso e scala separati, percorso separato, regressione e nessun effetto.

Lo strumento Piano di test di durata accelerato, disponibile nel menu DOE di JMP, consente la pianificazione di studi prospettici. Inoltre, i piani Test di affidabilità e Dimostrazione di affidabilità sono disponibili nel menu Dimensione campionaria e potenza. La nuova piattaforma Danno cumulativo aumenta la capacità di JMP di supportare i test accelerati di durata. Ora è infatti possibile eseguire studi Step Stress, Ramp Stress, Sinusoid Stress e Piecewise Ramp Stress.

Affidabilità

Degradazione

La piattaforma Degradazione di JMP consente di analizzare efficacemente i dati relativi al degrado del prodotto nel tempo per agevolare lo sviluppo di previsioni sulla qualità del prodotto e sul rischio della garanzia. La piattaforma Degradazione di JMP permette di formulare previsioni delle prestazioni utilizzando i dati raccolti prima che i prodotti o i componenti diventino inefficienti (piccoli guasti) o smettano completamente di funzionare (gravi guasti).

Degradazione distruttiva

Per misurare determinate caratteristiche, a volte è necessario distruggere il prodotto interessato. Ad esempio, quando si misura la resistenza alla rottura, il prodotto viene sollecitato fino al punto di rottura. La nuova piattaforma Degradazione distruttiva per gli studi di affidabilità permette di gestire questo tipo di analisi e mette a disposizione una libreria di modelli integrata con rappresentazioni visive di numerosi modelli, trasformazioni e distribuzioni di dati standard. Tra le varie funzioni troverete confronto di modelli, CDF e profiler dei quantili. Secondo William Q. Meeker, esperto di affidabilità presso la Iowa State University, questa nuova piattaforma di JMP permetterà di "semplificare notevolmente l'analisi dei dati sulla degradazione distruttiva".

Affidabilità

Diagramma a blocchi di affidabilità (JMP Pro)

Il Diagramma a blocchi di affidabilità (RBD) visualizza graficamente la relazione tra i componenti necessari affinché il sistema funzioni correttamente. Un RBD (noto anche diagramma di dipendenza) mostra l'impatto dell'affidabilità dei componenti sul successo o sull'insuccesso di un sistema complesso. Assegnando distribuzioni di affidabilità ai componenti, la piattaforma RBD permette di calcolare l'affidabilità complessiva del sistema, determinando le prestazioni attese sulla base delle prestazioni attuali dei vari componenti.

Utilizzate il diagramma a blocchi di affidabilità in fase di progettazione e per rafforzare i collegamenti deboli all'interno del sistema. È possibile creare diagrammi di flusso e salvare i disegni in una libreria, quindi copiare e incollare le voci e i disegni nella libreria per creare modelli per la progettazione dei sistemi. Dopodiché è possibile eseguire analisi what-if con analisi dei vari disegni e confronto dei grafici in configurazioni multiple. La funzione permette inoltre di determinare i punti migliori per aggiungere ridondanza e ridurre il rischio di guasti del sistema.

Six Sigma

Fonti di variabilità

Six Sigma può essere definito come strumento di gestione delle variazioni rispetto ai requisiti. L'ampio repertorio di visualizzazioni grafiche di JMP può essere utilizzato da solo o in combinazione per valutare dinamicamente la struttura dei dati e vedere letteralmente le fonti dominanti di variabilità che possono rivelarsi realmente importanti anziché significative soltanto a livello statistico. Questa visualizzazione dinamica permette di andare oltre ciò che possono visualizzare i grafici statici e, sebbene preziosa in qualsiasi situazione, è essenziale quando i dati diventano maggiormente complessi a causa del numero crescente di colonne e righe.

Six Sigma

Identificazione dei fattori determinanti

Persino con dati altamente dimensionali, l'utilizzo appropriato della visualizzazione dinamica, unitamente alla vostra comprensione dei dati, rivela nella maggior parte dei casi quel sottoinsieme di X che, da sole o in combinazione, portano direttamente ai risultati desiderati, le Y. Tuttavia, laddove questo approccio non risultasse sufficientemente informativo o in presenza di un numero eccessivo di variabili, JMP offre anche potenti approcci statistici in grado di ridurre efficacemente la dimensionalità pur preservando le informazioni. Se impiegate allo scopo di individuare relazioni, piattaforme come Partizione, Cluster e Discriminante risultano spesso incredibilmente utili nell'isolare le variabili X determinanti, che possono successivamente essere utilizzate quando è importante e utile ottenere una modellizzazione statistica decisiva.

Six Sigma

Creazione di consenso

La raccolta e l'utilizzo dei dati costa sempre tempo e denaro. Finché i risultati non vengono effettivamente utilizzati per guidare le decisioni e le azioni successive, il lavoro svolto comporterà il consumo e non la creazione di valore commerciale. Una parte fondamentale di questo processo è la comunicazione dei risultati a una comunità più ampia di soggetti interessati. E poiché la maggior parte delle situazioni reali richiede mediazione e compromessi, normalmente non è sufficiente comunicare, bensì occorre creare consenso. I profiler e i simulatori di JMP sono stati studiati per questo: permettere ai team di valutare i risultati in modo rapido ed eloquente e di esplorare gli scenari simulati utilizzando la conoscenza contestuale per completare il significato insito nei dati, senza impantanarsi negli aspetti tecnici della modellizzazione.

Back to Top