CPK / PPK커뮤니티 여러분,
"간단한" 질문이 하나 있습니다.
내 분석에는 JMP 14를 사용합니다.
CPK와 PPK를 계산해야 하는 경우가 많습니다.
JMP에 CPK 계산을 요청하면 소프트웨어가 이 분석을 생성하고 숫자를 알려줍니다.
나는 그것을 확인했고 이 CPK 번호에서 계산에 사용된 시그마는 R/D2가 아니라 "제곱합 방법"입니다.
그래서... 이것은 CPK가 아니라 PPK를 나타냅니다...
맞습니까?
이로 인해 프로세스 기능의 해석에 약간의 혼란이 생겼습니다.
의견이나 제안이 있으십니까?
미리 감사드립니다.
최고의 평가,
시몬느
회신: CPK / PPK나는 이것이 오래된 게시물이라는 것을 알고 있지만 최근에 그것을 발견했으며 귀하의 게시물을 올바르게 이해한다면 예 그들이 전체 시그마를 사용하여 "장기 CPK"를 계산한다는 것이 약간 혼란 스럽다는 데 동의합니다. 장기 CPK는 내 마음 속에 있는 것이 아닙니다.단기/시그마 이내/CPK가 중요하고 장기/전체 시그마/PPK가 중요합니다. Long term/Overall Sigma/CPK는 저에게 혼란스럽습니다.
나는 이것이 별도의 PPK를 제공하지 않고 장기 CPK를 동의어로 말하는 이 특정 플랫폼의 한계일 뿐이라고 생각합니다. 그런 식으로 하는 것을 본 적이 있는지는 모르겠지만 내 경험이 보편적인 것은 아닙니다.
회신: CPK / PPKLaural님, 감사합니다.
또한 버전 15와 버전 14에 연결된 세부 정보도 확인하세요.
친애하는,
시몬느
회신: CPK / PPK친애하는 P_Bartell에게,
이 주제에 대한 기술 참조에 감사드립니다.
확실히 나는 그것을 읽을 것이다.
친애하는,
시몬느
회신: CPK / PPK피드백을 주신 Tonya에게 감사드립니다.
나는 이해하고 이것이 이것에 대한 나의 "인식"을 확인합니다.
저를 혼란스럽게 했던 점은... JMP 출력에서... "CPK"라고 쓰였다는 것입니다.
그러나 이제 모든 것이 명확해졌습니다.
감사해요.
좋은 하루 되세요.
친애하는,
시몬느
회신: CPK / PPK안녕하세요,
배포 플랫폼 대신 프로세스 기능 플랫폼을 사용하면 Mark가 JMP 14의 게시물에서 보여주는 것과 동일한 보고서를 얻을 수 있다는 점을 언급하고 싶었습니다.(분포 능력 보고서는 JMP 15에서 업데이트되었습니다.)
open("$SAMPLE_DATA\Big Class.jmp");
Process Capability(
Process Variables( :height ),
Spec Limits( :height( LSL( 50 ), Target( 60 ), USL( 70 ) ) ),
Individual Detail Reports( 1 ),
Capability Box Plots( 0 ),
Goal Plot( 0 ),
Capability Index Plot( 0 ),
Process Performance Plot( 0 )
);
회신: CPK / PPK그것이 당신이 보고 있는 장기 시그마를 기반으로 한 능력 분석입니다.이 경우 전체 표준 편차는 시그마에 사용됩니다.Rbar/d2(n)을 사용하려면 분포에서 기능을 시작할 때 기능 분석 대화 상자에서 이동 범위, 범위 범위에 대한 확인란을 선택해야 합니다.
회신: CPK / PPK친애하는 Statman, Mark 및 P_Bartell,
모든 피드백에 감사드립니다(감사합니다).
나는 지식의 힌트를 얻었다.
저에게 "오해의 소지가 있는" JMP 결과는 신청할 때였습니다. 분석 -> 분포 -> 가능성 분석.
이 경우 JMP(14) 출력은 다음과 같습니다(완전히 발명된 데이터라는 점, 대상이 올바른 분포를 사용하지 않았다는 점, JMP에서 CPK가 계산되는 방식만 이해한다는 점을 고려하십시오).
이 출력을 읽으면 CKP는 "전체 시그마"를 사용하여 계산되므로 CPK가 아니라 PPK입니다...
이것은 나에게... 약간의 혼란을 일으켰습니다.
나는 귀하의 의견을 읽고 분석 -> 품질 및 프로세스 -> 프로세스 기능 명령을 사용하는 것이 분석 기능에 더 좋다는 것을 이해합니다.
감사해요.
친애하는,
시몬느
회신: CPK / PPK@시몬1 : 의 기여에 더하여 @Mark_Bailey 그리고 @statman Capability Indices 주제에 대한 JMP 설명서를 자세히 읽어 보시기 바랍니다. 현재 사용 중인 JMP 14와 아래에 링크된 JMP 15 설명서 간에 약간의 차이가 있을 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 광범위한 내러티브의 모든 옵션, 공식 등이 설명되어 있습니다.
https://www.jmp.com/support/help/en/15.1/#page/jmp/process-capability-2.shtml#
회신: CPK / PPK예, 물론입니다. 하지만 불행히도 JMP는 선택한 샘플이 연구 중인 프로세스를 대표하는지 확인할 수 없습니다. 데이터 및 분석은 데이터를 수집하기 위해 수행된 샘플링만큼만 우수합니다.회신: CPK / PPK이 컴퓨터에 JMP 14가 설치되어 있지 않습니다. 저는 JMP가 지수를 계산하는 방법을 설명하기 위해 JMP Pro 15.1을 사용하고 있습니다.
이 예에서 JMP는 공정 능력 지수의 이동 범위를 기반으로 하는 단기 시그마 추정치와 성과 지수의 표본 표준 편차를 기반으로 하는 장기 시그마 추정치를 사용합니다. 배포 플랫폼 메뉴에서 프로세스 기능 명령을 사용했습니다. 이 지수를 어떻게 얻습니까?
참고 사항 @statman JMP는 샘플 추정치의 불확실성을 인식하고 점 추정치와 함께 구간 추정치를 제공합니다.
회신: CPK / PPKSimone, 내 대답이 마음에 들지 않을 수도 있지만 이러한 능력 비율은 약간 비현실적입니다. 먼저 2개의 표본 통계(평균 및 표준 편차)를 추정해야 합니다. 이것들을 어떻게 추정합니까? 귀하의 샘플을 기반으로 합니다. 어떻게 샘플을 얻었습니까? 표본이 전체 모집단을 얼마나 대표합니까? 이것은 어려운 질문입니다. 일반적으로 샘플링할 몇 가지 결정이 있습니다. ... 30이라고 가정해 보겠습니다(누군가가 이 숫자를 어떻게 생각해 냈는지, 어떻게 해서 보편적으로 사용되는지 모르겠습니다). 얻은 샘플의 변동은 샘플링 중에 변경되는 변수의 함수입니다. 변수가 샘플에서 캡처한 것 이상으로 변경되는 경우(또는 샘플에 포함되지 않은 변경 변수가 있는 경우) 해당 샘플은 실제 변동을 잘 나타내지 않습니다. 나는 분명히 이러한 메트릭스(능력 비율)의 팬이 아닙니다. 우리가 그것이 사실일 수 없다는 것을 알 때 그것들은 하나의 숫자로 명시됩니다. 나는 보고된 Cpk가 2일 때 많은 데이터 세트를 살펴보았습니다. 그러나 Cpk(평균 및 표준 편차)의 각 통계 주위에 간단한 신뢰 구간을 적용하면 2.0이 0.2에서 6.0으로 갈 수 있습니다. 그다지 유용하지 않습니다.
표본의 변동성을 추정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 저는 R-bar/d2를 좋아합니다. 추정을 하기 전에 먼저 안정성에 대한 데이터(R-차트)를 살펴봐야 하기 때문입니다. 물론 다른 방법도 있습니다. 나는 어느 것이 옳은지 끊지 않을 것입니다. 하나를 선택하고 고수하십시오(시간 경과에 따른 개선 평가). Victor Kanes 논문 "Process Capability Indices"(JQT, Vol. 18, No. 1 January 1986)과 Cpk의 사용 및 남용에 대한 Bert Gunter의 시리즈(통계 코너 품질 진전).
