Minitab und JMP: unterschiedliche Ergebnisse für CPK in Lognormal-DatenLieber S,
In diesem Moment bewerte ich einen Datensatz.
Diese Daten sind lognormalverteilt.
Ich führe die CPK-Analyse mit JMP und mit Minitab durch: Das Fähigkeitsergebnis ist unterschiedlich.
Kennt jemand von euch den Grund?
Ich denke, es könnte mit der Art der Formelverwendung für die Fähigkeitsberechnung zusammenhängen ... aber ich bin mir nicht sicher.
Vielen Dank im Voraus für das Feedback.
Beste grüße,
Simone
Qualitäts- und VerfahrenstechnikBetreff: Minitab und JMP: unterschiedliche Ergebnisse für CPK in Lognormal-DatenSimone bringt einen sehr berechtigten Punkt zur Sprache.Wenn ich mir zum Beispiel den Link ansehe, der von bereitgestellt wird @statman dann wird die allgemeine Anforderung von Ppk > 1,33 genannt, aber dann heißt es weiter, dass „aus nicht normalen Prozessen berechnete Prozessfähigkeitsindizes nicht mit denen aus normalen Prozessen vergleichbar sind“.
Ich habe immer dazu tendiert, die ISO/Perzentil-Methode zur Verallgemeinerung von Fähigkeitsindizes für nichtnormale Verteilungen zu bevorzugen.Der Grund dafür ist, dass die Mathematik für mich eine logische Erweiterung der ursprünglichen Absicht für die Indizes ist.
Aber je mehr ich mit Anbietern innerhalb der Lieferketten zusammenarbeite, desto mehr stelle ich fest, dass die Fähigkeitsindizes eher als generische Leistungsindikatoren verwendet und oft kombiniert werden, um eine Entscheidungsmatrix zur Priorisierung technischer Maßnahmen zu bilden.Ppk (oder Cpk, treffen Sie Ihre Wahl – das ist eine separate Diskussion!) werden als Proxy-Maß für Nichtkonformität verwendet.Auf dieser Grundlage ist es besser, den Fähigkeitsindex so zu verallgemeinern, dass er einigermaßen unabhängig vom zugrunde liegenden Verteilungstyp interpretiert werden kann.Ich glaube, dass dies die Grundlage der Z-Score-Methode ist; Daher neige ich jetzt dazu, zu denken, dass dies die bevorzugte Berechnungsmethode ist.
Es gibt einen dritten Ansatz, der von einigen Qualitätsexperten verwendet wird und darin besteht, die Daten zu transformieren, z. B. eine Box-Cox-Transformation. Ich glaube, dass es so ist (das muss ich noch einmal überprüfen), dass Sie, wenn Sie die Daten (und Spezifikationen) transformieren und die Prozessfähigkeit anwenden, das gleiche Ergebnis erhalten, als ob Sie die Z-Score-Berechnungsmethode verwenden würden; was ein weiteres Argument dafür ist.
PS: Der ursprüngliche Titel des Beitrags war eine Abfrage von Minitab im Vergleich zu JMP.Beide Systeme unterstützen sowohl die ISO/Perzentil-Methode als auch die Z-Score-Methode.Während Minitab jedoch standardmäßig die Z-Score-Methode verwendet, verwendet JMP standardmäßig die ISO/Perzentil-Methode.In JMP können Sie das Standardverhalten ändern, indem Sie Datei > Einstellungen > Plattformen auswählen.
Betreff: Minitab und JMP: unterschiedliche Ergebnisse für CPK in Lognormal-DatenDanke!
Beste grüße,
Simone
Betreff: Minitab und JMP: unterschiedliche Ergebnisse für CPK in Lognormal-DatenMark hat völlig recht. Es gibt viele Artikel zu diesem Thema.
Fred Spiring, Bartholomew Leung, Smiley Cheng und Anthony Yeung, Bibliographie der Prozessfähigkeitspapiere, QUALITY AND RELIABILITY ENGINEERING INTERNATIONAL Qual. Zuverlässig. Engng. Int. 2003; 19:445–460 (DOI: 10.1002/qre.538)
listet viele Veröffentlichungen zu diesem Thema auf.
Hier ist eine weitere mit einer guten Zusammenfassung der Probleme:
http://www.stats.uwaterloo.ca/~shsteine/papers/cap.pdf
Betreff: Minitab und JMP: unterschiedliche Ergebnisse für CPK in Lognormal-DatenJa, ich kann die Verwirrung als JMP-Lehrer nachvollziehen!
Aus diesem Grund ist es für den Kunden wichtig, erstens zu verstehen, was Fähigkeits- und Leistungsindizes sind, und zweitens, dass es mehr als eine Möglichkeit gibt, diese abzuschätzen. Wenn sie nach solchen Indizes fragen, sollten sie eine Vorstellung davon haben, welcher Weg für sie am besten ist. Einige Branchen haben Standards. Andere Branchen und Unternehmen gehen ihren eigenen Weg. Sollen die Indizes als wichtige Steuerungsdaten genutzt werden, ist die Entscheidung des Managements wichtig. Sie lernen es komplexe Finanzdaten, Indizes und Berechnungen verstehen und nutzen. Prozessinformationen sind nicht anders.
Betreff: Minitab und JMP: unterschiedliche Ergebnisse für CPK in Lognormal-DatenDanke Mark, klare Erklärung.
Wie Sie sich vorstellen können, ist die Frage, wenn wir mit einigen Organisationen/Kunden sprechen, eine sehr „praktische Frage“: Sie haben eine logarithmische Normalverteilung … was ist der Cpk-Wert? Und ... es ist nicht so einfach, die Botschaft zu vermitteln, dass Sie je nach der für die Berechnung verwendeten Methodik unterschiedliche Cpk-Werte haben können.
Beste grüße,
Simone
Betreff: Minitab und JMP: unterschiedliche Ergebnisse für CPK in Lognormal-DatenIch denke, dass der Schlüssel zum Verständnis dieser Methoden und ihrer Unterschiede diese Aussage aus der zitierten JMP-Dokumentation ist: „ Sofern Sie jedoch nicht über eine sehr große Datenmenge verfügen, spiegelt eine nichtparametrische Anpassung möglicherweise das Verhalten an den Enden der Verteilung nicht genau wider. "
Diese Situation ähnelt also der Zuverlässigkeitsanalyse. Meistens wird in einer Analyse das Modell zur Interpolation verwendet, aber in Bezug auf Zuverlässigkeit und Leistungsfähigkeit liegt der Schwerpunkt auf der Extrapolation in die Tails. In den Enden der Verteilung befinden sich die gewünschten Informationen. Die parametrische Anpassung ist effizienter (mehr Informationen aus weniger Daten). Es ist (dh manchmal) möglich, mit nur einer Handvoll Beobachtungen ein gutes parametrisches Modell (gute Schätzungen der Parameter) anzupassen. Dieser Ansatz unterstreicht die Bedeutung Ihrer Wahl für das Modell und Ihren Glauben daran.
Zum Beispiel passe ich mehrere Verteilungsmodelle an die Gewichtsdaten in der Big Class an, wobei ich zur Veranschaulichung die Life Distribution-Plattform verwende.
In diesem Fall habe ich die Normalskala gewählt, um die CDF zu linearisieren. Die Modelle sind über den Wahrscheinlichkeitsbereich von 0,3 bis 0,9 sehr ähnlich. Sie sind in diesem Bereich praktisch nicht zu unterscheiden und alle liefern durch Interpolation ähnliche Schätzungen. Aber was ist mit den Schwänzen? Die Berechnung der Fähigkeit erfordert die Schätzung des Gewichtsbereichs von ±3σ, was auf der normalen Skala den Wahrscheinlichkeiten (1,0 – 0,9973) / 2 = 0,00135 und 1 – 0,00135 = 0,99865 entspricht. Diese verschiedenen Modelle liefern bei diesen Wahrscheinlichkeiten sehr unterschiedliche Extrapolationen der Gewichtung.
Die symmetrische Normalverteilung setzt den Mittelwert und den Median gleich. Nur der Median stellt garantiert das Zentrum in einer Nicht-Normalverteilung dar. Die Perzentilmethode ist also eine direkte Übersetzung der Fähigkeitsindizes.
Die Z-Score-Methode übersetzt die Spezifikationen stattdessen in Quantile, diese Transformation hängt jedoch immer noch von der Wahl des Modells und der Extrapolation ab. Die Spezifikation wird zunächst mit dem angepassten Verteilungsmodell in eine Wahrscheinlichkeit umgewandelt. Anschließend wird die Wahrscheinlichkeit aus der Standardnormalverteilung in ein Quantil umgewandelt, sodass sie mit ±3 verglichen werden kann.
Betreff: Minitab und JMP: unterschiedliche Ergebnisse für CPK in Lognormal-DatenDanke für das Feedback, Dave.
Beste grüße,
Simone
Betreff: Minitab und JMP: unterschiedliche Ergebnisse für CPK in Lognormal-DatenIch habe auch ein starkes Interesse daran, die Unterschiede zu verstehen.Ich führe derzeit einige Untersuchungen in diesem Bereich durch – ich werde Sie informieren, sobald ich sie aufgeschrieben habe.
Betreff: Minitab und JMP: unterschiedliche Ergebnisse für CPK in Lognormal-DatenLiebe Laura,
Vielen Dank für die Details und das Feedback.
Alles ist klar.
Ich wünsche Ihnen einen schönen Tag.
Beste grüße,
Simone
Betreff: Minitab und JMP: unterschiedliche Ergebnisse für CPK in Lognormal-DatenHallo Simone,
Sie finden die Dokumentation zu den beiden unterschiedlichen Methoden zur Berechnung nicht normaler Fähigkeitsindizes Hier .Ich hoffe, das hilft einigen.Außerdem sind ab JMP 15 beide Methoden zur Berechnung der nichtnormalen Fähigkeit in der Verteilungsplattform auch für nichtnormale Verteilungsanpassungen verfügbar.
Laura
Betreff: Minitab und JMP: unterschiedliche Ergebnisse für CPK in Lognormal-DatenLieber David,
Danke für die GUTE Erklärung!
Ich bin Ihrem Vorschlag auch für andere Vertriebsarten (wie Weibull) gefolgt.
Es gibt einen Unterschied, wenn ich Perzentile oder Z-Score verwende (und mit Z-Score stimmen die Ergebnisse mit Minitab überein).
Das ist gut... zum Verständnis: Schritt 1.
Nun könnte es hilfreich sein, die Unterschiede der CPK-Ergebnisse zu verstehen ... anhand des Unterschieds in der "Capability Index Method": Wie Sie sich vorstellen können ... vor einer Diskussion (mit einem Kunden oder Lieferanten) ... kann dies zu Ergebnissen führen lange, lange zusätzliche Diskussionen.
Danke.
Beste grüße,
Simone
Betreff: Minitab und JMP: unterschiedliche Ergebnisse für CPK in Lognormal-DatenHallo Simone
Vielen Dank, dass Sie die Minitab-Ergebnisse geteilt haben.
JMP verfügt über zwei Stellen, an denen Sie Prozessfähigkeiten durchführen können. Die Vertriebsplattform und die Prozessfähigkeitsplattform (unter Analysieren>Qualität und Prozess).
Sie haben die Vertriebsplattform verwendet, die Plattform, die ich am liebsten verwende.Die Process Capability-Plattform bietet jedoch zusätzliche Optionen zur Berechnung von Fähigkeitsindizes für Nicht-Normalverteilungen (Hinweis für mich selbst: Dies scheint auch für Version 15 von JMP zu gelten, bei der die Prozessfähigkeit in der Verteilungsplattform überarbeitet wurde.
Der entscheidende Punkt ist dieser.In der Process Capability-Plattform können Sie zwei verschiedene Berechnungsarten durchführen:
Der Wechsel zum Z-Score führt zum gleichen Ergebnis wie Minitab.
Dies erklärt hoffentlich den Unterschied – wirft jedoch die größere Frage auf, welche Methode verwendet werden soll (zufälligerweise untersuche ich derzeit dieselbe Frage, bin aber noch nicht in der Lage, eine Meinung zu äußern – allerdings, wenn Sie die Daten transformieren). Das Ergebnis für diese Daten ist mit dem Z-Score-Ergebnis vergleichbar.
Betreff: Minitab und JMP: unterschiedliche Ergebnisse für CPK in Lognormal-DatenLieber David,
Im Anhang finden Sie die für diese Analyse verwendeten Daten.
Sie können auch den Vergleich zwischen Minitab und JMP im selben Datensatz sehen.
Vielen Dank im Voraus für Ihr Feedback.
Beste grüße,
Simone
Betreff: Minitab und JMP: unterschiedliche Ergebnisse für CPK in Lognormal-DatenHallo Nelson,
Ich versuche das zu tun.
Ehrlich gesagt konnte ich die in JMP verwendete Formel nicht finden.
Haben Sie einen Vorschlag, wo ich es finden kann?
Vielen Dank im Voraus.
Beste grüße,
Simone
Betreff: Minitab und JMP: unterschiedliche Ergebnisse für CPK in Lognormal-DatenWelche Spezifikationswerte verwenden Sie? Welche Werte haben die von Minitab gemeldeten Fähigkeitsindizes?
Betreff: Minitab und JMP: unterschiedliche Ergebnisse für CPK in Lognormal-DatenHaben Sie in der JMP- und Minitab-Dokumentation überprüft, dass die für die Berechnung verwendete Formel dieselbe sein soll?Oder haben sie unterschiedliche Vorstellungen davon, wie die Berechnung aussehen soll?
