안녕하세요,
나는 고객으로부터 모범을 얻었다. 그는 Process Capability Analysis를 사용하여 Minitab과 비교합니다. 그는 시그마 (JMP에서 CPK가 높음) 내에서 다른 결과를 얻습니다. JMP를 사용하는 것이 불가능하므로 자동차 지침 (ISO / TS, IATF)을 기반으로 프로세스를 신뢰하는 위험이 있으므로 JMP를 사용할 수 없습니다.
그러나 이것은 최악의 문제는 아닙니다. 무슨 일이 일어나는지 알아 내려고 할 때 JMP 자체의 다른 행동에 혼란스러워했습니다.
* PCA plattform을 사용하여 하위 그룹 크기를 설정 한 다음 통계를 변경할 수 있음을 확인했습니다. Minitab이 (감마 함수를 기반으로 한) 편향 추정기 C4 (d + 1)와 풀 표준 편차를 사용하여 JMP에서 동등 물을 찾으려고했습니다. 나는 그것이 JMP의 문서에서 수식에 사용 된 감마 함수를 찾을 수 없기 때문에 평균 불균형 Stdev라고 믿습니다. 그래서 우리는 "풀 된"stdev와 차이점이있는 곳을 사용하지 않는다고 생각합니다.
* 더 중요 : 다른 통계를 사용하여 다른 결과를 이해합니다 (평균 범위 / 평균 불 편 표준 / 없음). 내가 이해할 수없는 것은 배포 플랫폼을 사용하면 MT 결과에 매우 가까운 다른 결과를 얻을 수 있다는 것입니다. 내가 PCA plattform에서 취하는 모든 옵션은 비슷한 결과를 얻지 못합니다. 내가 뭘 잘못 했니?
* 참고 : 유통 플랫폼에서는 열 속성에 사양 제한이없는 경우에만 시그마 내에서 표시 할 수 있습니다. 그렇지 않으면 전체 시그마 만 얻고 나중에 시그마 내에서 추가 할 수는 없습니다. 그 트릭이 있다면, 나에게도 알려주세요, 그렇지 않으면이 결함을 추가 할 것입니다.
분석을 재현하는 스크립트로 파워 포인트와 예제 파일을 첨부했습니다. 중요한 열은 "값 1"및 "값 1 - wo spec"이며 열 속성 제한에 대한 기대치 (후자에서 누락 됨)입니다. 하위 그룹 크기는 5이며, 꼬리가 있기 때문에 이것이 최상의 정규 분포가 아니라는 것을 알고 있습니다. 그러나 계산은 여전히 비슷해야합니다.
감사
남자 이름
