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Pensiero statistico per la risoluzione dei problemi industriali
In questo video, mostriamo come calcolare gli indici di capacità per dati non normali usando il Impurità dati e la piattaforma di distribuzione in JMP.
Per iniziare, selezioniamo Distribuzione dal Analizzare menù.
Selezioniamo Impurità per Y, Colonne e fare clic OK .
La distribuzione sembra essere asimmetrica. Prima di condurre l'analisi della capacità, controlliamo se la distribuzione sottostante è approssimativamente normale.
Selezioniamo Grafico quantilico normale dal triangolo rosso per Impurità . C'è una curva nel grafico, che indica che i dati non seguono una distribuzione normale.
Per identificare la distribuzione sottostante, selezioniamo Vestibilità continua , poi Tutto , dal triangolo rosso per Impurità .
Questo si adatta e confronta automaticamente diverse distribuzioni di probabilità continue. In questo caso, la distribuzione lognormale viene selezionata come miglior adattamento.
JMP riporta le stime dei parametri per la distribuzione lognormale. Per valutare l'adattamento di questa distribuzione, selezioniamo Trama diagnostica dal triangolo rosso accanto a Registro montato Normale .
Ciò fornisce un diagramma di probabilità lognormale. Questo è simile a un normale grafico quantile ma si basa sulla distribuzione lognormale. Poiché i dati seguono una linea retta, concludiamo che la distribuzione lognormale è adatta.
Ora, stimiamo la capacità usando la distribuzione lognormale.
Per condurre l'analisi della capacità, selezioniamo Analisi delle capacità dal triangolo rosso per Impurità .
Il nostro obiettivo è 3 e la specifica superiore è 7.Non esiste una specifica inferiore per questo esempio, quindi la lasceremo vuota.
Dal menu a tendina per la distribuzione, selezioniamo LogNormale .
Conduciamo un'analisi della capacità basata sulla stima a lungo termine della deviazione standard. Quindi clicchiamo OK per eseguire l'analisi.
Notare che l'etichetta dice Quantile Sigma invece di Sigma a lungo termine . JMP utilizza i percentili, o quantili, della distribuzione lognormale per calcolare gli indici di capacità e stimare la percentuale fuori specifica.
Non esiste una specifica inferiore, quindi C p non è calcolato.
Il c pk è 0,164, a indicare che il processo è fuori destinazione.
Si stima che il 25,2% delle misurazioni sarà al di sopra del limite massimo delle specifiche. Ciò significa che circa 25 lotti su 100 non soddisferanno le specifiche superiori per l'impurità.
