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Пікірлер
@user-st3db2nl2i 8 күн бұрын
안녕하세요 혹시 등급업 과정 내용중에 게이지알앤알도 있을까요?
@info_iesrnd 7 күн бұрын
Gage R&R에 관한 영상은 준비 중에 있습니다. 아마도 측정시스템분석(MSA) 전반적인 방법을 미니탭에서 다루는 영상이 될텐데 채널 게시물을 통해 알려드리도록 하겠습니다.
@user-st3db2nl2i 7 күн бұрын
@@info_iesrnd 감사합니다 게이지 알앤알 과정 추가 되면 바로 수강신청 하겠습니다
@user-st3db2nl2i 8 күн бұрын
혹시 게이지 알엔알도 교육 내용이 있을까요
@jmp2273 Ай бұрын
blog.naver.com/discoveringjmp/223119515062
@jmp2273 Ай бұрын
재미있게 잘 보았습니다. 유용한 팁입니다 참고로 상황에 따라서는 Cols / recode에서 ▼advanced / extract segment 또한 사용할 수 있을 것 같습니다
@info_iesrnd Ай бұрын
extract segment는 Data Table의 Cell 내의 값에서 특정 구분자(comma, blank, hyphen Etc.)를 이용하여 숫자나 문자를 추출하는 것으로 해당 열에 입력된 값들이 동일 패턴으로 구성된 경우에 사용할 수 있습니다. 이런 경우에는 유용하게 사용될 수 있습니다.
@mooongteng Ай бұрын
정말 감사합니다! 설명 엄청 잘하시네요 엄청 도움 많이 됐어요!!!
@Cheonbs 2 ай бұрын
La Tex 이 깔려 있는 상태여야 하나요?
@info_iesrnd 2 ай бұрын
IguanaTex이 LaTex이 내장된 것입니다. 별도 설치없이 IguanaTex 설치하시면 됩니다.
@user-lv7gm2sl6e 2 ай бұрын
샞 ㅓ ㅜ 😂5ㅡㅡㅠㅇ, ?₩₩7?😂😮
@info_iesrnd 3 ай бұрын
영상의 내용 중에서 ToCol() 함수를 이용하여 상자그림을 그리는 부분에서 데이터는 열 단위로 합친 후에 열의 이름은 행 단위로 옮기는 실수가 있었습니다. 원래 데이터 맞게 상자그림을 그리려면 ToCol 함수를 사용할 때, "True"를 빼고 그냥 =ToCol() 함수를 사용하여 데이터를 Stacking 하시면 되겠습니다.
@ahndaehyun 3 ай бұрын
그룹이랑 데이터랑 안맞는데요?
@info_iesrnd 3 ай бұрын
네, 맞습니다. ToCol에서 행으로 데이터를 가져와야 올바르게 됩니다.
@blissfulvirus 3 ай бұрын
안녕하세요 좋은 강의 감사합니다. Box-Cox 변환 후 UCL과 LCL이 기존과 달라지는데 변환 후의 UCL과 LCL을 초과하지 않으려면 기존 변환 전 데이터를 기준으로 그 수치가 얼마인지는 어떻게 알 수 있나요?
@info_iesrnd 3 ай бұрын
Box-Cox 변환은 원자료에 적당한 Lambda 만큼의 승수를 취해주는 것이므로 Box-Cox 변환 결과에 Lambda 값이 나오므로 이를 참고해 원 자료의 값으로 변환해야 합니다.
@blissfulvirus 3 ай бұрын
@@info_iesrnd 감사합니다. 질문을 하나만 더 드리고 싶은데 만약 연간 로트별 생산시간과 수율을 모두 조사하여 관리한다고 했을 때에는 각 로트별로 하나의 데이터만 나오고 이는 샘플링한 데이터가 아니기 때문에 모수라고 생각이 드는데 이런 경우에는 어떻게 관리수준을 정해야될지 문의드립니다. 혹시 제 질문에 잘못된 부분이 있다면 수정부탁드립니다.
@info_iesrnd 3 ай бұрын
통계적인 관점에서만 설명드리면 각 로트에 대한 전수 검사를 수행하는 경우에는 굳이 관리도를 그릴 필요는 없습니다. 그런 경우에는 내부적인 관리 수준을 결정하여 관리하는 방법이 올바르다고 생각됩니다. 다만 실제로 우리가 전수 검사를 한다고 해도 이것이 사실 모집단이라고 보기는 어렵습니다. 모집단은 향후 생산될 전체 제품으로 볼 수 있기 때문에 로트 간의 품질 변동을 관리하고자 한다면 일반적인 방법으로 관리를 하는 것도 방법이 될 수 있습니다. 다만 표본 수가 큰 경우에는 조금의 변동에도 관리한계를 벗어나는 경우가 많으므로 과잉 관리가 될 수도 있습니다.
@blissfulvirus 3 ай бұрын
@@info_iesrnd 작년데이터를 바탕으로 내부관리기준을 설정하려고 하는 상황입니다. 작년데이터를 가지고 평균 및 UCL과 LCL을 확인하여 1년간의 생산시간과 수율을 관리한다면 말씀해주신대로 문제가 발생할까요?
@info_iesrnd 3 ай бұрын
관리한계는 산출한 후에 반드시 검토가 필요합니다. 단순히 식을 이용해 구했다고 해서 끝이 아니라 올바른 관리한계가 도출된 것인지에 대한 검토를 해서 혹여 과도한 관리이탈이 발생하지 않도록 하면서 올바른 공정 변화를 검출할 수 있도록 해야 합니다.
@Yuru101 3 ай бұрын
데이터 스택할때 '행'으로 가져와야 그룹변수랑 맞습니다!
@info_iesrnd 3 ай бұрын
Stack의 목적에 따라 행 혹은 열을 선택하여 사용하시면 됩니다.
@tkdwns0402 4 ай бұрын
감사합니다!
@symthile 4 ай бұрын
beamer 쓰다가 모니터 박살낼 거 같아서 찾아보니까 이런 게 있었네요. 감사합니다
@user-nq1hv7pl5u 4 ай бұрын
워크시트를 통해 Gage R&R 결과를 Minitab으로 도출해보고 싶습니다. Minitab을 사용하는 방법도 강의해주시면 감사하겠습니다!.
@info_iesrnd 4 ай бұрын
공차는 측정 특성마다 다르기 때문에 해당 특성의 공차가 얼마인지 직접 확인하셔야 합니다.
@user-np8yz2fu1y 4 ай бұрын
제조업에 근무하는 사람들이 꼭 봤으면 하는 강의라고 생각 합니다. 공정에서 산포가 발생할 때마다 실험계획같은 계획없이 무작정 공정조건을 변동해서 산포가 줄어들지 않는 문제가 빈번하기 때문입니다.
@user-np8yz2fu1y 4 ай бұрын
분산 분석시 정규성 검정을 하는 방법을 알고 싶습니다. 데이터가 30개 이하 인경우 정규분포가 따르지 않는다면 비모수 분석으로 진행하는게 맞나요?
@info_iesrnd 4 ай бұрын
분산분석에서 정규성에 대한 가정이 만족되는지를 확인하는 방법은 두 가지가 있습니다. 하나는 각 그룹별 자료들에 대한 정규성 검정을 하는 것과 다른 하나는 분산분석 결과로 도출되는 잔차(residual)에 대해 정규성 검정을 하는 것입니다. 일반적으로 분산분석에 사용되는 자료수가 많지 않은 경우가 대부분이라 실제 그룹별 자료들에 대한 정규성 검정을 수행하는 것은 큰 의미가 없을 수 있습니다. 따라서 잔차에 대해 정규성 검정 혹은 정규확률도와 같은 그래프로 확인합니다. 정규성 가정에 만족되지 못한다면 비모수 검정 기법을 사용해야 합니다.
@user-np8yz2fu1y 4 ай бұрын
감사합니다. @@info_iesrnd
@woo-rm4zo 4 ай бұрын
좋은 강의 감사 드립니다. 설명해 주신 p값 관련하여, "실제로 범할 α-risk의 크기"와 "가설 채택" 사이 간 의미 혼동이 와서 질문 드립니다. 협력사 자재 변경으로 생산한 4M 제품(Mx)을 기존 PCR 제품(My)과 비교하여 양/불을 판단하려고, Ho는 Mx=My / Ha는 Mx≠My 로 가설을 세웠습니다. p값이 작다면 Ha을 채택하지만, 실제로 범할 α-risk의 크기가 작기 때문에 작은 risk로 판단하여 출하하는 경우는 없을까요? 아니면 Ha 채택으로 Mx≠My 이기 때문에 고객에서도 Mx≠My 를 구별할 수 있어 (True Positive) 출하하는 판단을 하지 않게 되는 것일까요?
@info_iesrnd 4 ай бұрын
좀 더 명확한 질문이 필요합니다. 질문의 의미가 자재 변경 전후에 품질 차이가 있는 지를 확인하고자 하는 것인지 아니면 차이가 없는 지를 확인하고자 함인지에 따라 방법이 달라집니다. 만일 차이가 있는 경우에 보내고 싶지 않아 검사를 했는데 P값이 작게 나왔다면 품질의 차이가 있으므로 보내면 안됩니다. 다만 그런 것이 아니라 여러 이유로 자재 변경을 했고 이로 이한 품질이 기존 것과 같은 수준임을 보이고자 한다면 동등성 검정의 P값을 활용해야 합니다. 일반적인 t-검정이나 비율 검정이 아닌...
@woo-rm4zo 4 ай бұрын
@@info_iesrnd 답변 감사 드립니다. 그 동안... 답변해 주신 내용처럼 판단해 왔었습니다. 그런데 금번 강의를 듣고, 차이가 있는지를 보고자 함에서 p값이 작으면 차이가 있는 것인데, 실제 범할 리스크 크기가 작아진다는 표현이 와닿지 않아서 질문 드렸습니다.
@info_iesrnd 4 ай бұрын
@@woo-rm4zo P값이 작게 나왔을 때, 리스크가 작아졌다는 것은 귀무가설을 기각했을때 기각한 그 행위가 틀릴 가능성이 줄어 들었단 의미입니다.
@woo-rm4zo 4 ай бұрын
@@info_iesrnd 이해했습니다. 감사합니다!
@woo-rm4zo 4 ай бұрын
좋은 강의 감사 드립니다. 현업에서 배울 수 없었던 내용을 알게 해 주셔서 감사합니다.
@woo-rm4zo 5 ай бұрын
공정 factor들이 너무 많아서 어떻게 선별해야 할지 막막했는데, 이렇게 좋은 강의로 설명해 주셔서 감사 드립니다.
@info_iesrnd 5 ай бұрын
좋은 말씀 감사드립니다.
@woo-rm4zo 5 ай бұрын
좋은 강의 감사 드립니다.
@info_iesrnd 5 ай бұрын
시청해 주셔서 감사드립니다.
@user-fw2eu4tb7s 5 ай бұрын
박사님 기대됩니다. 😂
@woo-rm4zo 5 ай бұрын
머리가 띵! 했던 강의였습니다. 좋은 강의 감사 드립니다.
@info_iesrnd 5 ай бұрын
저도 감사드립니다
@jmp2273 5 ай бұрын
좋은 내용 감사드립니다
@info_iesrnd 5 ай бұрын
시청해 주셔서 감사드립니다.
@user-np8yz2fu1y 5 ай бұрын
항상 좋은 동영상 강의 감사 합니다.
@info_iesrnd 5 ай бұрын
시청해 주셔서 감사드립니다.
@user-np8yz2fu1y 6 ай бұрын
코핸_d 값을 볼수 있나요?
@info_iesrnd 6 ай бұрын
Cohen's d는 현재 버전에서는 자동으로 출력되지 않고, Add-in 기능을 이용해서만 제공합니다. 해당 지표를 추가한다는 JMP 내부의 결정은 있는 것으로 보아 다음 버전에서 출력이 될지 모릅니다. 다만 Cohen's d는 식이 워낙 단순하므로 간단히 구해낼 수 있습니다.
@user-np8yz2fu1y 6 ай бұрын
사용할 수 없는 동영상 67개 볼 수 없나요?
@info_iesrnd 6 ай бұрын
일부 영상이 다른 기업과 계약으로 만들어진 것이라 당장은 볼 수가 없습니다.
@user-np8yz2fu1y 6 ай бұрын
예제파일 받아볼 수 있나요?
@info_iesrnd 6 ай бұрын
다음 링크로 다운 받으시기 바랍니다. naver.me/Ga2qEJBq
@info_iesrnd 6 ай бұрын
반응 인자의 Noise를 추가하는 부분에 있어 Add Random Noise 옵션의 기본값은 모형으로부터 도출된 RMSE를 사용합니다. 다만 이 값을 사용자가 지정할 수 있는 반면에, Add Random by Model은 사용자가 오차를 지정할 수 없고 모형으로부터 도출되는 RSME를 그냥 사용하게 됩니다. 따라서 일반적인 경우는 그냥 Add Random Noise를 사용하시면 되겠습니다.
@user-np8yz2fu1y 7 ай бұрын
강의 재밌게 보고 있습니다 ^^
@info_iesrnd 7 ай бұрын
감사합니다.
@jmp2273 7 ай бұрын
감사합니다. 잘 보았습니다, Optimal Point가 아닌 Optimal Space임을 Contour Profiler가 잘 알려주는 것 같습니다
@info_iesrnd 7 ай бұрын
좋은 의견 감사합니다.
@user-iz4dl6qg3l 7 ай бұрын
선생님 안녕하세요. 12:42에 F 값이 커지면 P값이 작아지는건 알겠는데 그게 귀무가설이 기각되는 것과 무슨 상관이 있는지 궁금합니다. 감사합니다.
@info_iesrnd 7 ай бұрын
모든 통계적 가설검정의 원리는 동일합니다. P값과 유의수준(일반적으로 5%)을 비교해서 P값이 유의수준보다 작으면 귀무가설을 기각합니다. 분산분석에서는 비교하는 모든 그룹의 평균이 동일하다는 귀무가설과 그렇지 않다는 대립가설을 세워 분석하게 되는데 F값이 커지므로 P값이 작아지고 그 P값이 유의수준 5%보다 작아진다면 귀무가설을 기각합니다. 즉, F값이 크다는 것은 분자의 값이 커지는 것인데 여가서 F의 분자 값은 그룹 간의 평균 차이에 대한 것이므로 그만큼 평균 차이가 크다는 것이므로 귀무가설이 성립하지 않는 다는 의미로 받아들려 지는 것입니다. 도움이 되신다면 구독 부탁 드립니다.
@user-iz4dl6qg3l 7 ай бұрын
@@info_iesrnd 감사합니다. 구독은 진작에 했습니다~!! 좋은하루 되세요.
@user-pi5nj3yq3r 7 ай бұрын
안녕하세요, 좋은 강의 영상 감사드립니다. 영상 마지막 예제 Table summary 학습 중 문제가 생겼습니다. Date 표기를 선생님 버전 (ex. 2019-09-03) 처럼 데이터테이블에 입력해두고 진행하게 되면 컬럼 타입을 Continuous 로 바꿀 수 없어서 결론적으로 Month별 data table을 만들 수가 없었습니다. 어떻게 하면 “2019-09-02” 값을 영상에서처럼 Continuous 로 인식시켜서 진행할 수 있을지 궁금합니다. 감사합니다.
@info_iesrnd 7 ай бұрын
제가 잘 이해가 되질 않는데, 빈 데이터페이블에 2019-06-01이라고 입력하면 기본적은 그 열은 Continuous로 지정됩니다. 따로 지정할 필요가 없습니다. 데이터테이블 왼쪽의 Column Panel에 열 이름 앞의 아이콘이 파란색 삼각형이 되어 있지 않나요?
@user-yd2wp1xj1q 7 ай бұрын
3시그마가 usl을 넘어가는 공정은 어떻게 해석할수있을까요?
@info_iesrnd 7 ай бұрын
3시그마 값이 규격한계를 벗어난다는 것은 공정 능력이 많이 부족해서 불량이 다수 발생한다는 의미로 해석할 수 있습니다.
@user-je3xn2cp7y 8 ай бұрын
❤너무 이해가 잘갑니다
@info_iesrnd 8 ай бұрын
감사합니다.
@user-ny4ih9we5u 8 ай бұрын
이렇게 자세하고 상세하게 설명해주시니 너무 감사해요. 해외 OE에서 VDA기준으로 Cg라는 값을 6시그마가 아닌 4시그마로 계산을 하라고 하는데(Cg 구하는 공식 분모에 6시그마가 아닌 4시그마 적용) 앞에서 그려주신 6시그마 정규분표 그림에서 4시그마만큼의 면적만 본다는 의미인가요? 정규분포는 6시그마로 꼭 그려지는건가요? 너무 헷갈리네요 ㅠㅠ 도움을 부탁드립니다.
@info_iesrnd 8 ай бұрын
4시그마로 한다는 것은 근거가 없는 얘기인데 거래 기업 쪽에 이유를 문의해 보심이 좋을 듯 합니다.
@leewonq 9 ай бұрын
이해가 쉽도록 너무 잘 설명해주시네요... 궁금한게 있는데 %contribution, %sv(혹은 %r&r), %tolerance, NDC 중 1개는 부적합으로 나오면 어떻게 해야 하나요?
@info_iesrnd 8 ай бұрын
경우에 따라 조금 다릅니다. 가장 중요시 하는 것은 결국 %Tolerance가 가장 중요한데 이유는 측정을 통해 양품 판정에 크게 영향을 준다는 것입니다. 다만 이 때에 %RR이 10% 미만으로 나온다면 측정시스템을 개선해봐야 양불 판정에 크게 영향을 주지 않으므로 개선의 여지가 없는 것이지요.
@starman2409 9 ай бұрын
상세하고 초보자 알기 쉽게 설명하신 선생님께 경의를 표하며 강의를 들으면서 아!를 연발하고 갑니다.❤
@info_iesrnd 9 ай бұрын
고맙습니다. 추가로 궁금한 점이 있으면 댓글로 문의해 주세요.
@tylerkim1884 9 ай бұрын
감사합니다. cpk, ppk 차이에 대해 잘 몰랐는데 명확히 이해하고 갑니다.
@info_iesrnd 9 ай бұрын
도움이 되셨다니 다행입니다.
@user-pi5nj3yq3r 10 ай бұрын
좋은 강의 공유해주셔서 감사드립니다^^
@info_iesrnd 9 ай бұрын
도움이 되셨다니 다행입니다.
@cpbe74 10 ай бұрын
멋진 강의 감사힙니다. 질문 좀 드릴게요. 5개의 설비의 월별 공정 능력을 비교하는데 Cpk, Ppk 중 어떠한 것으로 설비 비교를 하는게 합리적인가요? 강의 내용과 연결해서 보면 해당 월의 설비간 비교는 Cpk, 동일 설비 기준 월간 공정 능력은 Ppk가 맞을거 같은데. 좀 헷갈리네요.
@info_iesrnd 10 ай бұрын
기본적으로 공정능력 산출은 지금까지는 Cpk를 기준으로 합니다. 다만 영상에서 언급한 것처럼 Cpk를 산출하기 위해서는 일정한 합리적 부분군을 구성하여 지표가 산출되어야 합니다. 그리고 이 지표는 원래 관리도에 근거해야 합니다. 하지만 실제 공정을 보면 합리적으로 부분군이 구성되기가 어려운 경우가 많아 관리도에 근거한 Cpk 산출이 어렵습니다. 그래서 좀 더 단순하게 Ppk를 이용하는 것이 잘못된 Cpk를 사용하는 것보다는 낫지 않을까 생각합니다.
@ksj8842 11 ай бұрын
쌤 덕에 동영상 시청 잘 하고 있습니다. 감사합니다.
@info_iesrnd 11 ай бұрын
도움이 되셨다니 감사합니다
@ksj8842 11 ай бұрын
평균들의 분산이 4.15 나오는데 제가 틀린건가요?
@info_iesrnd 11 ай бұрын
각 그룹 평균들은 엑셀의 셀에 집어 넣고 =VAR() 함수를 이용해서 구해보시면 됩니다.
@ksj8842 11 ай бұрын
제가 틀린 모양이네요ㅎ 산수를 못해서요 ㅎ@@info_iesrnd
@wlqls516 11 ай бұрын
고3이어서 확통 세특 하는데 엑셀 사용하는 법을 몰라서 봤는데 알 거 같다가도 모를 것 같은... 그래도 도움이 많이 된 거 같아용.. + 버전이 달라서 하나하나 클릭해보느라 한 두시간 걸렸어요.... 그래도 감사함다... 없었으면 죽었을거에요...
@info_iesrnd 11 ай бұрын
화이팅입니다!