こんにちは、みんな
少々複雑な質問だと私は考えていますが、少なくとも私にはそのように思えます。母集団の標準偏差とXiの平均を使用して、Xiのパッケージ化されたグループの棄却率を予測することが可能かどうかを知りたいです。
だから文脈のために、私はキャンディーバーを作る食品製造業者のために働きます。1〜6日、つまり約480万バーのどこかで発生する、あらゆる生産工程の人口データにアクセスできます。パッケージ化されたXiの2つのグループ、4カウントと72カウントがあります。
これが目標のコンバージョン単位と仕様の下限です。
1小節= 40グラム（LSL = 36.4）
1 4カウントカートン= 160グラム（LSL = 149.2）
1 12カウントカートン= 480グラム（LSL = 460）
観測された母集団の平均の例と標準偏差は、それぞれ40.5と1.96です。
私がこの情報を決定したいのは、カートンに入る前にXiテクノロジーを使って軽量のXiを吹き飛ばすためです。しかし、私は最近、X線が較正から外れて、さらに3.5グラムの重さが測定値に加わる傾向を見ました。これは、そうでなければ軽量であると考えられるであろうバーを取り、それらが通過してカートンに入ることを可能にする。ライトバーが多すぎるとカートンになると、平均重量がLSLを下回り、吹き飛ばされてカートンが無駄になります。1つのカートンが2つか3つの包装紙よりも高価であるので、これは重要です。
目標を達成するための適切なデータがすべて揃っていますか。それとも何かが足りないのですか。そうでなければ、誰かが私がこれを理解するのを手伝ってくれる？ありがとうございます。
「4 Pack」および「12 Pack」の列の式は、表の残りの部分、ランダムなエントリなどに依存しません。しかし、それらは私が望んでいたものを得るための「迅速で汚い」方法でもあり、そのような「グループ化列」を定義するための確かにもっと堅牢な方法があります。
これは元々の質問にはちょっとした接線のようですが、使用しているコードと表示されるエラーの詳細を説明できれば、だれかが手助けできると確信しています。
列サブグループを作成するための公式は、ランダムデータに対してのみ機能しますか？そのような方法で列を作成しようとするたびに、その列を使用して要約できるようになるので、エラーメッセージが表示されます。
あなたの数字を額面通りに（そして私がミスをしなかったと仮定して）私はあなたを助けるかもしれないと思ういくつかのランダムなデータを作りました。一般に、そのようなシミュレーションは理論を回避するための良い方法です。結果を確認するには、[ファイル]> [新規]> [新しいスクリプト]を実行して、表示されたウィンドウに以下のコードをコピーして貼り付けます。次に、[編集]> [スクリプトの実行]を実行し（少し時間がかかります）、結果を確認します。
NamesDefaultToHere(1);
n12 = 10000; // Number of boxes of 12 bars made
n = 12*n12; // Number of bars made
// Generate data assuming an in-control process
dt = New Table( "Candy Bar Production",
Add Rows( n ),
New Column( "Weight",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Formula( Random Normal( 40.5, 1.96 ) ),
Set Property( "Spec Limits", {LSL( 36.4 ), Target( 40 ), Show Limits( 0 )} )
),
New Column( "4 Pack",
Numeric,
"Nominal",
Format( "Best", 12 ),
Formula( Modulo( Row(), Floor(n/4) ) )
),
New Column( "12 Pack",
Numeric,
"Nominal",
Format( "Best", 12 ),
Formula( Modulo( Row(), Floor(n/12) ) )
)
);
// Make data for the 4 pack weights
dt4 = dt << Summary(
Group( :Name( "4 Pack" ) ),
Sum( :Weight ),
statistics column name format( "column" )
);
Column(dt4, "Weight") << Set Property( "Spec Limits", {LSL( 149.2 ), Target( 160 ), Show Limits( 0 )} );
// Make data for the 12 pack weights
dt12 = dt << Summary(
Group( :Name( "12 Pack" ) ),
Sum( :Weight ),
statistics column name format( "column" )
);
Column(dt12, "Weight") << Set Property( "Spec Limits", {LSL( 460 ), Target( 480 ), Show Limits( 0 )} );
// Use Control Chart Builder
dt << Control Chart Builder(Variables( Y( :Weight ) ));
dt4 << Control Chart Builder(Variables( Y( :Weight ) ));
dt12 << Control Chart Builder(Variables( Y( :Weight ) ));
これがどれほど役に立つかはあなたの状況の詳細に依存するでしょう。統計的プロセス制御の文脈で「分布」という言葉を見たとき、私は非常に用心深くなっています。コードで述べたように、このデータは完全に「制御中」プロセスを仮定して生成されました。もしそれが本当なら、あなたはSPCを必要としないでしょう。
