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Statistisches Denken für die industrielle Problemlösung
In diesem Video zeigen wir, wie man Fähigkeitsindizes für nichtnormale Daten mithilfe von berechnet Verunreinigung Daten und die Distributionsplattform in JMP.
Zu Beginn wählen wir aus Verteilung von dem Analysieren Speisekarte.
Wir wählen aus Verunreinigung zum Y, Spalten , und klicken Sie OK .
Die Verteilung scheint rechtsschief zu sein. Vor der Prozessfähigkeitsanalyse prüfen wir, ob die zugrunde liegende Verteilung annähernd normal ist.
Wir wählen aus Normales Quantil-Diagramm aus dem roten Dreieck für Verunreinigung . Das Diagramm enthält eine Kurve, die darauf hinweist, dass die Daten keiner Normalverteilung folgen.
Um die zugrunde liegende Verteilung zu identifizieren, wählen wir aus Kontinuierliche Passform , dann Alle , vom roten Dreieck für Verunreinigung .
Dadurch werden automatisch mehrere kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen angepasst und verglichen. In diesem Fall wird die lognormale Verteilung als beste Anpassung ausgewählt.
JMP meldet Parameterschätzungen für die Lognormalverteilung. Um die Anpassung dieser Verteilung zu bewerten, wählen wir aus Diagnostisches Diagramm aus dem roten Dreieck daneben Angepasstes LogNormal .
Dies liefert ein lognormales Wahrscheinlichkeitsplot. Dies ähnelt einem normalen Quantildiagramm, basiert jedoch auf der lognormalen Verteilung. Da die Daten einer geraden Linie folgen, schlussfolgern wir, dass die Lognormalverteilung gut passt.
Nun schätzen wir die Fähigkeit unter Verwendung der lognormalen Verteilung.
Zur Durchführung der Prozessfähigkeitsanalyse wählen wir aus Fähigkeitsanalyse aus dem roten Dreieck für Verunreinigung .
Unser Ziel ist 3 und die obere Spezifikation ist 7.Für dieses Beispiel gibt es keine niedrigere Spezifikation, also lassen wir dieses Feld leer.
Aus dem Dropdown-Menü für die Verteilung wählen wir aus LogNormal .
Wir führen eine Prozessfähigkeitsanalyse basierend auf der langfristigen Schätzung der Standardabweichung durch. Also klicken wir OK um die Analyse durchzuführen.
Beachten Sie, dass das Etikett sagt Quantil-Sigma Anstatt von Langzeit-Sigma . JMP verwendet die Perzentile oder Quantile der lognormalen Verteilung, um die Fähigkeitsindizes zu berechnen und den Prozentsatz außerhalb der Spezifikation zu schätzen.
Es gibt keine niedrigere Spezifikation, also C p wird nicht berechnet.
Das C pk ist 0,164, was anzeigt, dass der Prozess außerhalb des Ziels liegt.
Schätzungsweise 25,2 % der Messwerte liegen über der oberen Spezifikationsgrenze. Das bedeutet, dass ungefähr 25 von 100 Chargen die obere Spezifikation für Verunreinigungen nicht erfüllen.
