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Wie erstelle ich dynamisch ein Skript für die Prozessfähigkeitsanalyse mit einer bestimmten Verteilung?

Angehängter Code und Ergebnis sind das, was ich mit JSL auf JMP 15 machen möchte, allerdings ist dies leider fest codiert. Dies funktioniert nicht für andere Daten mit anderer Verteilung.
Ich möchte wissen, wie ich die Prozessfähigkeitsanalyse dynamisch mit bester Verteilung wie folgt durchführen kann:

 

1. Y » Kontinuierliche Passform » Alle anpassen
2. Wählen Sie die Top-Verteilung (in diesem Fall ist „Top“ „Weibull“).
3. Angepasste „Top“-Verteilung » Prozessfähigkeit mit Spezifikationsgrenze (ich interessiere mich für den Ppk-Wert)

 

dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Quality Control/Engine Temperature Sensor.jmp" );
lsl = 80;
target = 100;
usl = 120;
obj = dt << Distribution(
 Continuous Distribution(
  Column( :Y ),
  Quantiles( 0 ),
  Summary Statistics( 0 ),
  Histogram( 0 ),
  Vertical( 0 ),
  Outlier Box Plot( 0 ),
  Fit Normal( Show Fit( 0 ) ),
  Fit Cauchy( Show Fit( 0 ) ),
  Fit Lognormal( Show Fit( 0 ) ),
  Fit Exponential( Show Fit( 0 ) ),
  Fit Gamma( Show Fit( 0 ) ),
  Fit Johnson( Show Fit( 0 ) ),
  Fit SHASH( Show Fit( 0 ) ),
  Fit Normal 2 Mixture( Show Fit( 0 ) ),
  Fit Normal 3 Mixture( Show Fit( 0 ) ),
  Fit Weibull( Process Capability( LSL( lsl ), Target( target ), USL( usl ) ) )
 )
);

Qualitäts- und VerfahrenstechnikBetreff: Wie erstelle ich dynamisch ein Skript für die Prozessfähigkeitsanalyse mit einer bestimmten Verteilung?

Vielen Dank. Das ist auch nützlich. Ich bin froh, dass ich mehrere Optionen wählen kann.

Betreff: Wie erstelle ich dynamisch ein Skript für die Prozessfähigkeitsanalyse mit einer bestimmten Verteilung?

Wenn Sie lieber bei der Vertriebsplattform bleiben möchten, können Sie den folgenden Code verwenden:

dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Quality Control/Engine Temperature Sensor.jmp" );
lsl = 80;
target = 100;
usl = 120;
obj = dt << Distribution(
 Continuous Distribution(
  Column( :Y ),
  Quantiles( 0 ),
  Summary Statistics( 0 ),
  Histogram( 0 ),
  Vertical( 0 ),
  Outlier Box Plot( 0 ),
  Fit All(1)
 )
);
obj<<(Fit Handle["Best"]<<PROCESS capability=""></PROCESS>

Betreff: Wie erstelle ich dynamisch ein Skript für die Prozessfähigkeitsanalyse mit einer bestimmten Verteilung?

Vielen Dank für die nützlichen Informationen. Das wollte ich tun.

 

dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Quality Control/Engine Temperature Sensor.jmp" );
lsl = 80;
target = 100;
usl = 120;
obj = dt << Process Capability(
 Process Variables( :Y & Dist( Best Fit ) ),
 Spec Limits( :Y( LSL( lsl ), Target( target ), USL( usl ) ) ),
 Individual Detail Reports( 1 ),
 Capability Box Plots( 1 ),
 Goal Plot( 0 ),
 Capability Index Plot( 0 ),
 Process Performance Plot( 0 ),
);

Betreff: Wie erstelle ich dynamisch ein Skript für die Prozessfähigkeitsanalyse mit einer bestimmten Verteilung?

Abhängig von Ihrer JSL-Erfahrung fällt es Ihnen möglicherweise leichter, ein Skript für die Process Capability-Plattform (unter Qualität und Prozess) als für die Distributionsplattform zu erstellen.Es gibt eine „Best Fit“-Option:

 

dt = open("$SAMPLE_DATA/Semiconductor Capability.jmp");
dt << Process Capability( 
 Process Variables( :INM1 &Dist(Best Fit) ),
 Individual Detail Reports(1),
 Capability Index Plot( 0 ),
 Goal Plot( 0 ),
);

Betreff: Wie erstelle ich dynamisch ein Skript für die Prozessfähigkeitsanalyse mit einer bestimmten Verteilung?

Es ist am einfachsten, es sich als zweistufiges Verfahren vorzustellen.Im ersten Schritt passen Sie die Verteilungen an (und machen keine Prozessfähigkeit).Aus der Anpassungsstatistik (und der heuristischen Logik) wählen Sie die beste Verteilung aus (ich persönlich würde bei Normal, Lognormal und Weibull bleiben, anstatt alle möglichen Verteilungen zu berücksichtigen).Sobald der Verteilungstyp bestimmt ist, können Sie die Fähigkeitsanalyse für diese spezifische Verteilung ausführen.