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산업 문제 해결을 위한 통계적 사고
이 비디오에서 우리는 능력 지수를 계산하는 방법을 보여줍니다. 금속 부품 JMP의 배포 플랫폼을 사용하는 예입니다.
시작하려면 다음을 선택합니다. 분포 ~로부터 분석하다 메뉴.
우리는 선택 두께 ~을 위한 Y, 열 , 클릭 확인 .
공정 능력 지수를 계산하기 위해 프로세스를 선택합니다. 능력 빨간색 삼각형에서 두께 .
우리의 낮은 사양은 35, 목표는 40, 높은 사양은 45입니다.
몇 가지 프로세스 기능 옵션이 있습니다.
기본 분포는 정규 분포이지만 다른 분포를 기반으로 공정 능력을 계산할 수도 있습니다. 공정 특성의 분포가 정상이 아닌 경우 다음을 선택합니다. 비정규 분포 사용 , 사용 가능한 배포 목록에서 적절한 배포를 선택합니다. 비정규 공정 능력 지수를 계산하기 위해 다른 옵션을 선택할 수도 있습니다.
이 비디오에서는 정규 분포를 기반으로 공정 능력 지수를 계산합니다.
기본 하위 그룹 크기는 1이지만 하위 그룹 ID 열을 사용하거나 일정한 하위 그룹 크기를 지정할 수도 있습니다. 매시간 합리적인 하위 그룹이 있으므로 Hour를 하위 그룹 ID 열로 사용합니다.
공정 능력 개요에 공정 능력 분석 결과가 나와 있습니다. JMP는 여러 기본 보고서와 함께 히스토그램을 제공합니다. 대화형 공정 능력 도표와 같은 분석을 위한 추가 옵션은 두께 공정 능력 옆의 빨간색 삼각형 아래에서 사용할 수 있습니다.
개별 보고서를 자세히 살펴보겠습니다.
히스토그램에서 공정 평균이 사양 상한 쪽으로 이동하고 일부 관측값이 사양 상한을 벗어나는 것을 볼 수 있습니다.
프로세스 요약 보고서에서 사양, 표본 평균 및 두 개의 시그마 추정치를 볼 수 있습니다. 시그마 안에는 시그마의 단기 추정치가 있고 전체는 시그마의 장기 추정치입니다.
이 두 가지 시그마 추정치를 사용하여 여러 공정 능력 지수를 계산합니다.
C의 단기 추정 피 시그마 능력 내에서 보고되는 는 0.94이고 C 박 0.69입니다.
시그마의 장기 추정치는 전체 시그마 공정 능력에서 보고된 공정 능력 지수를 추정하는 데 사용됩니다. 더 피 피 는 0.963이고 P는 박 0.707입니다.
이러한 추정치를 어떻게 해석합니까? 둘 다 C 피 그리고 피 피 1에 가까우므로 프로세스 확산은 사양 제한과 거의 같습니다. 그러나 둘 다 C 박 그리고 피 박 1보다 훨씬 낮으므로 프로세스가 목표를 벗어납니다.
JMP는 지수에 대한 신뢰 구간도 보고합니다. C의 간격을 살펴보자. 피 . 이 간격에 대한 느슨한 해석은 다음과 같습니다. 실제 C 피 0.806만큼 낮거나 1.074만큼 높을 수 있습니다.
마지막으로 부적합 보고서에 대해 알아보겠습니다. 관찰된 %에서 측정값의 2.4%가 사양 상한을 초과했음을 알 수 있습니다.
시그마의 내부 및 전체 추정치를 기반으로 하여 추정된 사양 외 비율도 보고됩니다. 이는 미래 프로세스 성능의 추정치입니다.
관찰 및 예상 PPM 비율과 같은 추가 측정값도 표시할 수 있습니다. 이렇게 하려면 테이블을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 열 아래에서 관심 있는 측정값을 선택합니다.
마지막 메모 하나... 이 예에서 JMP는 P를 보고했습니다. 피 그리고 피 박 시그마의 장기 또는 전체 추정이 사용된 경우. 이것이 이제 기본 레이블입니다.
C를 표시하려면 피 및 C 박 배포 플랫폼의 장기 기능에 대한 레이블을 지정하면 플랫폼 기본 설정을 지정할 수 있습니다.
이를 위해 우리는 다음을 선택합니다. 기본 설정 ~로부터 파일 메뉴(또는 JMP 메뉴). 그런 다음, 플랫폼 그룹화, 우리는 선택 분포 . 우리가 선택 해제하는 옵션 목록에서 Ppk 기능 라벨링 레이블을 끄거나 레이블을 켜려면 이 옵션을 선택합니다. 변경 사항을 수락하려면 확인 .
다음에 Distribution 플랫폼을 사용하여 능력 분석을 실행할 때 변경 사항이 적용됩니다.
