최적으로 공정 능력 분석을 스크립팅하는 방법프로세스 기능을 생성하는 스크립트를 작성합니다. 아래 스크립트는 정규 분포(기본값)에서 잘 작동합니다. 계산에 가장 적합한 것을 어떻게 할당할 수 있습니까?
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 ),
);스크립팅Re: 프로세스 능력 분석을 최적으로 스크립팅하는 방법공정 능력의 기본 원칙 중 하나는 공정이 안정적인 것으로 알려져 있다는 것입니다. 안정적인 프로세스를 예측할 수 있습니다. 안정적인 공정의 분포는 변경되어서는 안 되며, 능력이 평가될 때마다 새로운 데이터에서 결정되어야 합니다.
따라서 처음에는 안정적이라는 것이 입증된 후 분배 모델을 결정하고 향후 동일한 분배 모델을 사용하는 것이 좋습니다. 나는 향후 평가에서 매번 '최적합' 접근 방식을 사용하지 않을 것입니다.
