Process Performance Graph et s'adapte aux distributions de données non normalesJe vois de Zora Mlejnkova une excellente présentation ( https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-2017/Process-Capability-Analysis-for-Non-Normal-Processes-With-JSL/ta-p/44065 ) que le Process Performance Graph suppose que les données sont distribuées normalement (voir ci-dessous "REMARQUE : Fonctionne actuellement uniquement avec une distribution normale !!).La présentation était en 2017, d'autres distributions peuvent-elles être "automatiquement" utilisées pour déterminer les Cp/Cpk et Pp/Ppks au sein de cette plateforme ?
Re : Process Performance Graph et adaptation aux distributions de données non normalesComme vous l'avez déjà découvert, le Process Performance Graph est uniquement destiné aux distributions normales.La plate-forme Process Screening ne dispose d'aucune méthode pour adapter d'autres distributions.Vous pouvez utiliser la plate-forme Process Capability pour ajuster des distributions non normales et obtenir les indices de capabilité appropriés.
