I-MR에 대한 공정 스크리닝, 표준 편차 내에서 제어 한계?간단한 질문입니다.IMR 버전의 내부 stdev가 제한에 사용되는지 (지정된 시그마가없는 경우) 궁금합니다.99 % 확신하고 확인하고 싶었고 프로세스 스크리닝 보고서 노트에서 이것을 보지 못했습니다.
해석학Re : I-MR에 대한 공정 스크리닝, 표준 편차 내에서 제어 한계?Process Screening에서 Indiv 및 MR의 Control Chart Type 사양을 사용하는 경우 Control Chart Builder와 동일한 방식으로 시그마 (평균 (이동 범위) / d2 (n)) 내를 사용하여 제한이 계산됩니다.여기에서 계산을 찾을 수 있습니다.
https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/#page/jmp/control-limits-for-individual-measurement-and-moving-range-charts.shtml#ww1157183
Re : I-MR에 대한 공정 스크리닝, 표준 편차 내에서 제어 한계?감사합니다 Tonya, 저는 그것이 사실이라고 99 % 확신했지만 확인하고 싶었습니다.
내가 당신을 가지고 있기 때문에 내가 언급 할 것이지만, 내가 주목 한 또 하나의 작은 것. 흥미로운 일 이네요.공정 스크리닝의 Cp는 지정된 시그마가 있더라도 내부 시그마를 사용하지만 공정 스크리닝 도구에서 관리도 플랫폼으로 펀트하면 Cp는 내부 시그마 대신 지정된 시그마를 사용합니다.
Re : I-MR에 대한 공정 스크리닝, 표준 편차 내에서 제어 한계?Process Screening과 Control Chart Builder가 일치하지 않는 Cp의 예를 보내주십시오.다음 코드를 실행하여 일치하도록했습니다.
dt=Open("$Sample_Data/Cities.jmp");
dtLimits=New Table( "My Limits",
Add Rows( 13 ),
New Column( "Process",
Character,
"Nominal",
Set Values(
{"OZONE", "NO", "OZONE", "OZONE", "OZONE", "OZONE", "OZONE", "NO", "NO",
"NO", "NO", "NO", "NO"}
)
),
New Column( "LSL",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Set Values(
[0.1, 0.02, 0.2, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.02, 0.02, 0.02, 0.02, 0.02, 0.02]
)
),
New Column( "Target",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Set Values(
[0.2, 0.04, 0.3, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.04, 0.04, 0.04, 0.04, 0.04, 0.04]
)
),
New Column( "USL",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Set Values(
[0.3, 0.06, 0.4, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.06, 0.06, 0.06, 0.06, 0.06, 0.06]
)
),
New Column( "Grouping",
Character,
"Nominal",
Set Values(
{"C", "C", "MW", "N", "S", "TX", "W", "C", "MW", "N", "S", "TX", "W"}
)
),
New Column( "Center",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Set Values(
[0.2, 0.04, 0.15, 0.16, 0.13, 0.2, 0.12, 0.04, 0.026, 0.035, 0.026,
0.025, 0.02]
)
),
New Column( "Sigma",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Set Values(
[0.05, 0.01, 0.05, 0.04, 0.06, 0.05, 0.05, 0.01, 0.01, 0.01, 0.02, 0.03,
0.01]
)
),
New Column( "Importance",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Set Values( [1, 4, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 6, 7] )
),
Set Label Columns( :Process )
);
obj=dt<<PROCESS screening=""></PROCESS>
첨부 된 이미지를 참조하십시오.
Re : I-MR에 대한 공정 스크리닝, 표준 편차 내에서 제어 한계?Tonya
아하! 나는 그것을 알아.매우 흥미 롭습니다. 거의 동일한 스크립트를 가지고 있었기 때문에 저를 괴롭 혔습니다.
여기에 트릭이 있습니다.변수의 100 %에 시그마를 지정하지 마십시오.지정된 시그마가없는 두 개의 프로세스 변수가있는 경우 프로세스 스크리닝에서 모든 변수에 대해 within를 사용합니다.계산이 열에서 일어나고 있다고 추측하므로 프로그래밍 관점에서 어느 정도 의미가 있으므로 지정된 시그마에는 일부 / 모든 null이 있으며 기본값은 내부 열입니다.
여기에서는 제공 한 스크립트에서 몇 가지 변수에 대해 지정된 시그마를 제거했습니다.그러나 관리도를 만드는 것은 여전히 지정된 시그마를 가지고 있으므로 관리도에 표시되는 것은 공정 스크리닝에있는 것과 다릅니다.
dt=Open("$Sample_Data/Cities.jmp");
dtLimits=New Table( "My Limits",
Add Rows( 13 ),
New Column( "Process",
Character,
"Nominal",
Set Values(
{"OZONE", "NO", "OZONE", "OZONE", "OZONE", "OZONE", "OZONE", "NO", "NO",
"NO", "NO", "NO", "NO"}
)
),
New Column( "LSL",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Set Values(
[0.1, 0.02, 0.2, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.02, 0.02, 0.02, 0.02, 0.02, 0.02]
)
),
New Column( "Target",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Set Values(
[0.2, 0.04, 0.3, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.04, 0.04, 0.04, 0.04, 0.04, 0.04]
)
),
New Column( "USL",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Set Values(
[0.3, 0.06, 0.4, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.06, 0.06, 0.06, 0.06, 0.06, 0.06]
)
),
New Column( "Grouping",
Character,
"Nominal",
Set Values(
{"C", "C", "MW", "N", "S", "TX", "W", "C", "MW", "N", "S", "TX", "W"}
)
),
New Column( "Center",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Set Values(
[0.2, 0.04, 0.15, 0.16, 0.13, 0.2, 0.12, 0.04, 0.026, 0.035, 0.026,
0.025, 0.02]
)
),
New Column( "Sigma",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Set Values(
[0.05, 0.01, 0.05, 0.04, 0.06, 0.05, 0.05, 0.01, 0.01, 0.01]
)
),
New Column( "Importance",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Set Values( [1, 4, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 6, 7] )
),
Set Label Columns( :Process )
);
obj=dt<<PROCESS screening=""></PROCESS>
