Comment scénariser l'analyse des capacités de processus avec le meilleur ajustementJe crée un script pour générer la capacité du processus. Le script ci-dessous fonctionne bien avec la distribution normale (par défaut). Comment puis-je attribuer le meilleur ajustement au calcul ?
dt_raw = data table ("raw_by_stage");<BR />ColList = dt_spec<< get column names (numeric);<BR />obj = dt_raw << manage spec limits (Y(eval(ColList)), load from limits table (dt_spec), save to column properties(1));<BR />obj << close window;<BR /><BR />obj = dt_raw << process capability(
process variables(eval(Collist) ),
Individual Detail Reports( 0 ),
Capability Box Plots( 0 ),
Overall Sigma Summary Report( 1 ),
Goal Plot( 0 ),
Capability Index Plot( 0 ),
);ScriptRe : Comment scénariser l'analyse des capacités de processus avec le meilleur ajustementL'un des principes fondamentaux de la capabilité des processus est que le processus est connu pour être stable. Un processus stable est prévisible. La distribution du processus stable ne doit pas changer et doit être déterminée à partir des nouvelles données chaque fois que la capabilité est évaluée.
Je recommanderais donc de déterminer le modèle de distribution au début après qu'il ait été démontré qu'il est stable, puis d'utiliser le même modèle de distribution à l'avenir. Je n'utiliserais pas l'approche du « meilleur ajustement » à chaque fois lors des évaluations futures.
