Re: CpkとPpkここから始めるのが良いでしょう:統計プロセス制御基本的な用語と定義については、
ここで品質手法モジュールを受講することを強くお勧めします。オンライン統計コース.html
Cpk は、移動範囲、つまり連続するポイント間の差に基づくシグマの推定値を使用して計算されます。
Ppk は、平均との差に基づくシグマの推定値を使用して計算されます。 (別名スタンド偏差)
Cpk は短期変動 (連続ポイント間)、Ppk は長期または全体です。
Re: CpkとPpkポイント 1、2、3 に完全に同意します。
おそらくポイント 4 は、「コンテキスト内のデータをプロットする」 (例: 時系列を使用する、コンテキストを利用してプロットをより洞察力のあるものにする、たとえば、さまざまな生産シフトからの結果を異なる色でプロットするなど) です。これは JMP で非常に簡単に実行できます。 ）
Re: CpkとPpkこの種の統計の背後にある数学を完全に理解したいという好奇心旺盛な人々には、私は大丈夫だと思います。 しかし、意思決定、プロセスの理解、プロセス能力領域でのデータ、結論、推奨事項の伝達と共有については、、、、
簡単に言えば、データ分析を成功させるための 3 つのルールがあります。
1. データをプロットする
2. データをプロットする
3. データをプロットする
JMP のプロセス能力およびプロセス スクリーニング プラットフォームには、非常に多くの有用なデータ視覚化テクニックがありますが、能力インデックスを気にするのは、深刻な「単数症」に苦しんでいる人だけです。
Re: CpkとPpkああ、誰かがこのスレッドにコメントするだろうかと思っていました。 @David_Burnham 。素晴らしい質問です。 以前は、Cpk 2 を報告していたクライアントからデータセットを取得していました。クライアントのデータを使用し、単純な列挙統計を使用して、Cpk の計算に使用した平均値と標準偏差の周囲の信頼区間を推定すると、Cpk 0.2 を取得できました。 6.0。 Cpk (またはそれらの能力比のいずれか) はなんと役に立たないことでしょう。
Re: CpkとPpk@David_Burnham ：笑ってしまいました。 昔、基本的な品質と統計手法を教えていたとき、私はよくこう言っていました。 今夜バーでビールを買ってきて、座って私の暴言を聞いてください。」Re: CpkとPpk質問を推測する必要がありますか?私が試してみます：
「工程能力分析の歴史の中で最も悪質な介入の一つは何ですか？」
