Wie man eine Prozessfähigkeitsanalyse mit Best-Fit erstelltIch erstelle ein Skript, um die Prozessfähigkeit zu generieren. Das folgende Skript funktioniert gut mit der normalen Verteilung (Standard). Wie kann ich der Berechnung die beste Anpassung zuweisen?
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 ),
);SkripterstellungBetreff: Prozessfähigkeitsanalyse mit bester Anpassung skriptenEiner der grundlegenden Grundsätze der Prozessfähigkeit ist, dass der Prozess als stabil bekannt ist. Ein stabiler Prozess ist vorhersagbar. Die Verteilung des stabilen Prozesses sollte sich nicht ändern und sollte jedes Mal, wenn die Fähigkeit bewertet wird, aus den neuen Daten bestimmt werden.
Daher würde ich empfehlen, das Verteilungsmodell zu Beginn zu bestimmen, nachdem es sich als stabil erwiesen hat, und dann in Zukunft dasselbe Verteilungsmodell zu verwenden. Ich würde bei zukünftigen Bewertungen nicht jedes Mal den „Best-Fit“-Ansatz verwenden.
