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산업 문제 해결을 위한 통계적 사고
이 비디오에서는 다음을 사용하여 비정규 데이터에 대한 공정 능력 지수를 계산하는 방법을 보여줍니다. 불결 JMP의 데이터 및 배포 플랫폼.
시작하려면 다음을 선택합니다. 분포 ~로부터 분석하다 메뉴.
우리는 선택 불결 ~을 위한 Y, 열 , 클릭 확인 .
분포가 오른쪽으로 치우친 것처럼 보입니다. 공정 능력 분석을 수행하기 전에 기본 분포가 거의 정규 분포인지 확인합니다.
우리는 선택 정규 분위수 그림 빨간색 삼각형에서 불결 . 플롯에 데이터가 정규 분포를 따르지 않음을 나타내는 곡선이 있습니다.
기본 분포를 식별하기 위해 다음을 선택합니다. 연속 맞춤 , 그 다음에 모두 , 빨간색 삼각형에서 불결 .
이것은 여러 연속 확률 분포를 자동으로 맞추고 비교합니다. 이 경우 로그 정규 분포가 가장 적합한 것으로 선택됩니다.
JMP는 로그 정규 분포에 대한 모수 추정치를 보고합니다. 이 분포의 적합성을 평가하기 위해 다음을 선택합니다. 진단 플롯 옆에 있는 빨간 삼각형에서 적합된 LogNormal .
이것은 로그 정규 확률 플롯을 제공합니다. 이는 정규 분위수 그림과 유사하지만 로그 정규 분포를 기반으로 합니다. 데이터가 직선을 따르기 때문에 로그 정규 분포가 적합하다는 결론을 내립니다.
이제 로그 정규 분포를 사용하여 공정 능력을 추정합니다.
능력 분석을 수행하기 위해 다음을 선택합니다. 능력 분석 빨간색 삼각형에서 불결 .
우리의 목표는 3이고 상위 사양은 7입니다.이 예에는 더 낮은 사양이 없으므로 이 항목을 비워 둡니다.
배포용 드롭다운 메뉴에서 다음을 선택합니다. 로그노멀 .
표준 편차의 장기 추정치를 기반으로 공정 능력 분석을 수행합니다. 그래서 우리는 클릭 확인 분석을 실행합니다.
라벨에 다음과 같이 표시되어 있습니다. 분위수 시그마 대신에 장기 시그마 . JMP는 대수 정규 분포의 백분위수 또는 분위수를 사용하여 공정 능력 지수를 계산하고 사양을 벗어난 백분율을 추정합니다.
더 낮은 사양이 없기 때문에 C 피 계산되지 않습니다.
더 씨 박 0.164로 프로세스가 목표를 벗어났음을 나타냅니다.
측정값의 약 25.2%가 사양 상한을 초과합니다. 이는 100개 배치 중 약 25개가 불순물에 대한 상한 사양을 충족하지 못한다는 것을 의미합니다.
