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JMP スクリプト: JMP 15 の能力分析

皆さんこんにちは、

 

 

最近、JMP 14 から 15 にアップグレードしました。

スクリプトの 1 つは、現在、能力分析が行われたときに異なる結果を示しています。

 

JMP 14 では、次の結果が得られました。

 

JMP 15 では、まったく同じ式が突然 PPx 値を示します (注 - これは別の分析からのものであるため、異なる限界値です)。

 

チャートの生成に使用するコード:

Distribution(
 Uniform Scaling( 1 ),
 Stack( 1 ),
 Arrange in Rows( 6 ),
 Automatic Recalc( 1 ),
 Continuous Distribution(
  Column( Eval( Column( i ) ) ), // i = loopcounter
  Quantiles( 0 ),
  Horizontal Layout( 1 ),
  Histogram( 0 ),
  Vertical( 0 ),
  Axes on Left( 1 ),
  Outlier Box Plot( 0 ),
  Customize Summary Statistics(
   Std Err Mean( 0 ),
   Upper Mean Confidence Interval( 0 ),
   Lower Mean Confidence Interval( 0 ),
   Maximum( 1 )
  ), 
  Capability Analysis(
   // Column # in Limits table doesn't match columns # in result table
   USL( Num( Eval( dtDistLimits:_USL[i - 1] ) ) ),
   LSL( Num( Eval( dtDistLimits:_LSL[i - 1] ) ) )
  )
 ),
 SendToReport(
  Dispatch( {}, "Distributions", OutlineBox, {Set Title( "Distributions" )} ),
  Dispatch(
   {},
   "Mean(Result",
   OutlineBox,
   {Set Title(
    sComponentName || " Specification: (LSL " || sLslDisplayValue || ", USL " || sUslDisplayValue
     || ")"
   )}
  ),
  Dispatch(
   {"Distributions", "Mean(Result", "Summary Statistics"},
   "",
   NumberColBox,
   {Set Format( 9, 3 )}
  ),
  Dispatch( {"Distributions", "Mean(Result"}, "Capability Analysis", OutlineBox, {Set Title( "" )} ),
  Dispatch(
   {"Distributions", "Mean(Result", "Capability Analysis"},
   "Specification",
   StringColBox,
   {Name( "Hide/Unhide" )(1)}
  ),
  Dispatch(
   {"Distributions", "Mean(Result", "Capability Analysis"},
   "Value",
   NumberColBox,
   {Name( "Hide/Unhide" )(1)}
  ),
  Dispatch(
   {"Distributions", "Mean(Result", "Capability Analysis"},
   "Portion",
   StringColBox,
   {Name( "Hide/Unhide" )(1)}
  ),
  Dispatch(
   {"Distributions", "Mean(Result", "Capability Analysis"},
   "% Actual",
   NumberColBox,
   {Name( "Hide/Unhide" )(1)}
  ),
  Dispatch(
   {"Distributions", "Mean(Result", "Capability Analysis", "Long Term Sigma"},
   "1",
   ScaleBox,
   {Min( Eval( iMinScale ) ), Max( Eval( iMaxScale ) ), Inc( 0.5 ), Minor Ticks( 5 )}
  ),
  Dispatch(
   {"Distributions", "Mean(Result", "Capability Analysis", "Long Term Sigma"},
   "Lower CI",
   NumberColBox,
   {Name( "Hide/Unhide" )(1)}
  ),
  Dispatch(
   {"Distributions", "Mean(Result", "Capability Analysis", "Long Term Sigma"},
   "Upper CI",
   NumberColBox,
   {Name( "Hide/Unhide" )(1)}
  ),
  Dispatch(
   {"Distributions", "Mean(Result", "Capability Analysis", "Long Term Sigma"},
   "Portion",
   StringColBox,
   {Name( "Hide/Unhide" )(1)}
  ), 
        // THIS DISPATCH GENERATES ERRORS
  Dispatch(
   {"Distributions", "Mean(RESULT", "Capability Analysis", "Long Term Sigma"},
   "Percent",
   NumberColBox,
   {Name( "Hide/Unhide" )(1)}
  ), 
        // THIS DISPATCH GENERATES ERRORS
  Dispatch(
   {"Distributions", "Mean(RESULT", "Capability Analysis", "Long Term Sigma"},
   "PPM",
   NumberColBox,
   {Name( "Hide/Unhide" )(1)}
  ),
  Dispatch(
   {"Distributions", "Mean(RESULT", "Capability Analysis", "Long Term Sigma"},
   "Sigma Quality",
   NumberColBox,
   {Name( "Hide/Unhide" )(1)}
  )
 )
); // Distribution

正しい (古い) 結果を再度取得するためにできることはありますか?

 

ありがとうございました、

 

1月

 

 

 

 

Re: JMP スクリプト: JMP 15 の能力分析

を使用して、Ppk ラベル付けをオフにすることができます。 PkK 機能のラベリングメッセージ。

 

また

 

Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Quality Control/Coating.jmp" );
obj = dt << Distribution( Column( :Weight ) );
obj << PpK Capability Labeling( 0 );
obj << Capability Analysis( LSL( 16 ), USL( 24 ), Target( 20 ) );

また

 

Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Quality Control/Coating.jmp" );
obj = dt << Distribution( Column( :Weight ),
 PpK Capability Labeling( 0 ),
 Capability Analysis( LSL( 16 ), USL( 24 ), Target( 20 ) )
 );

現代の能力分析の混乱はAAIGのせいだ。

 

私のお気に入りの引用：

 

表記法 Pp および Ppk の比較的新しい導入と、利害関係者のコンセンサスなしでの Cp および Cpk の再定義は、かなりの混乱を引き起こしました。 私たちの経験では、多くの監査人や実務家は、AIAG が Ppk と呼んでいるものは、約 30 年間 Cpk として業界で使用されてきたことに気づいていません。

 

http://www.sematech.org/docubase/document/Semiconductor_Industry_SPC_Practices.pdf

 

または、別の言い方をすれば

 

プロセス パフォーマンス インデックス d Pp および Ppk は一歩後退しています。それらはエンジニアリングの労力と管理の労力の無駄であり、何も教えてくれません。

 

- DCモンゴメリー

 

または、より強く言えば

 

品質基準または業界ガイドラインを通じて義務付けられた Pp および Ppk の使用は、「統計的テロリズム」です。

 

- コッツとラブレス

 

幸いなことに、スイッチがあり、オフにすることができます:)