Re : Cpk 및 Ppk시작하기에 좋은 곳입니다. Statistical_process_control 기본 용어 및 정의에 대해 설명합니다.
여기 품질 방법 모듈을 살펴 보는 것이 좋습니다. online-statistics-course.html
Cpk는 연속 포인트 간의 차이 인 이동 범위를 기반으로하는 시그마 추정치를 사용하여 계산됩니다.
Ppk는 평균과의 차이를 기반으로하는 시그마 추정치를 사용하여 계산됩니다. (일명 스탠드 편차)
Cpk는 단기 변동 (연속 포인트 간)입니다. Ppk는 장기 또는 전체입니다.
Re : Cpk 및 Ppk우리는 질문을 시도하고 추측해야합니까?나는 시도 할 것이다 :
"공정 능력 분석의 역사에서 더 나쁜 개입 중 하나는 무엇입니까"
Re : Cpk 및 Ppk안녕하세요. : 웃어야 했어요. 기본 품질과 통계 방법을 가르 칠 때 저는“통계에서 가장 많이 남용되는 두 가지 통계는 R ^ 2와 Cp / Cpk입니다. 오늘 밤 바에서 맥주를 사주고 앉아서 내 폭언을 들어요.”Re : Cpk 및 Ppk하, 누군가이 스레드에 대해 댓글을 달 수 있는지 궁금합니다. 안녕하세요. . 좋은 질문입니다. Cpk 2를보고하는 클라이언트에서 데이터 세트를 가져 왔습니다. 데이터를 사용하고 간단한 열거 통계를 사용하여 Cpk 계산에 사용한 평균 및 표준 편차에 대한 신뢰 구간을 추정하면 Cpk 0.2를 얻을 수 있습니다. 6.0. Cpk가 얼마나 쓸모가 없는지 (또는 이러한 능력 비율 중 하나)!
Re : Cpk 및 Ppk나는 이런 종류의 통계 뒤에있는 수학을 완전히 이해하고 싶어하는 호기심 많은 사람들에게 괜찮다고 생각합니다. 그러나 의사 결정, 프로세스 이해 및 의사 소통 및 프로세스 기능 공간에서 데이터, 결론 및 권장 사항을 공유하기 위해
간단히 말해 성공적인 데이터 분석을위한 세 가지 규칙이 있습니다.
1. 데이터 플로팅
2. 데이터 플로팅
삼. 데이터 플롯
JMP의 공정 능력 및 공정 스크리닝 플랫폼에는 유용한 데이터 시각화 기술이 너무나 많기 때문에 심각한 '단핵 종증'사례를 겪고있는 사람들 만이 능력 지수에 문제가 될 것입니다.
Re : Cpk 및 Ppk포인트 1, 2, 3에 완전히 동의합니다.
아마도 포인트 4는 "컨텍스트에 데이터 플롯"일 수 있습니다 (예 : 시간 순서를 사용하여 컨텍스트를 사용하여 플롯을보다 통찰력있게 만듭니다. )
