고장 빈도에 대한 M 차트우리는 실패를 모니터링하고자하는 매우 낮은 (ppm-ish) 실패율을 가진 생산 프로세스를 가지고 있습니다.ppm 실패율을 모니터링하는 것보다 이항 분포를 따른다는 가정하에 실패 횟수 (또는 시간)를 모니터링하는 것이 더 강력한 테스트입니다. M 차트 (이것이 우리가 부르는 것)에서 실패가있을 때마다 Z 점수를 계산하고 평소대로 차트를 작성합니다.JMP에이 기능이 있는지 확실하지 않지만 다른 이름으로 존재할 수 있습니다.누구든지 댓글을 달 수 있습니까?우리는 JMP 15.2 Pro를 사용하고 있습니다.
해석학Re : 실패 빈도에 대한 M 차트Control Chart Builder의 왼쪽에있는 제어판에서 Shewhart 변수 버튼을 클릭하고 희귀 이벤트를 선택합니다. G- 차트 (음 이항 분포 모델) 또는 T- 차트 (Weibull 분포 모델)를 만들 수 있습니다.
Re : 실패 빈도에 대한 M 차트감사합니다 마크.불행히도 그것은 내가 필요한 것 같지 않습니다.데이터를 사전 처리하여 PPFPPPPPFPPF 등에서 각 실패 사이의 패스 수로 변환 할 수 있으며 음의 이항 분포가 있습니다.권장하는 전략은 관찰 된 분포의 백분위 수 점을 기반으로 한계를 계산하는 것 같습니다.그러나 관리도의 경우 샘플에서 관찰되는 것보다 최대 허용 성공 (= 실패) 확률 (예 : 1ppm)을 기준으로 관리 한계를 입력해야합니다.우리의 일반적인 방법은 역 정규 CDF를 사용하여 이항 백분위 수를 az 점수에 매핑하여 -3 값이 좋은 하한이되도록하는 것입니다. 이 접근 방식을 사용하면 데이터 세트 평균이 z = -4.7입니다.그러나 JMP 차트의 하한은 0이며 본질적으로 z = -INF입니다.권장 사항이 있습니까?
Re : 실패 빈도에 대한 M 차트차트를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 한계> 제어 한계 설정 . 이제 이러한 방식으로 미리 결정된 제한을 입력 할 수 있습니다.
