如何动态制作具有一定分布的过程能力分析脚本?附加的代码和结果是我想要在 JMP 15 上使用 JSL 执行的操作,但不幸的是,这是硬编码的。 这不适用于具有不同分布的其他数据。
我想知道如何以最佳分布动态进行过程能力分析,如下:
- Y » 连续拟合 » 拟合全部
- 选择顶部分布(在本例中,“顶部”为“Weibull”)
- 拟合“顶部”分布 » 具有规格限制的工艺能力(我对 Ppk 值感兴趣)
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 ) ) )
)
);

质量和工艺工程回复:如何动态制作具有一定分布的过程能力分析脚本?非常感谢。 这也很有用。 我很高兴我可以选择多个选项。
回复:如何动态制作具有一定分布的过程能力分析脚本?如果您更愿意继续使用分发平台,可以使用以下代码:
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Quality Control/Engine Temperature Sensor.jmp" );
lsl = 80;
target = 100;
usl = 120;
obj = dt << Distribution(
Continuous Distribution(
Column( :Y ),
Quantiles( 0 ),
Summary Statistics( 0 ),
Histogram( 0 ),
Vertical( 0 ),
Outlier Box Plot( 0 ),
Fit All(1)
)
);
obj<<(Fit Handle["Best"]<<PROCESS capability=""></PROCESS>
回复:如何动态制作具有一定分布的过程能力分析脚本?非常感谢您提供有用的信息。 这就是我想做的。
dt = Open( "$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 ),
);

回复:如何动态制作具有一定分布的过程能力分析脚本?根据您的 JSL 经验,您可能会发现编写流程能力平台(在质量和流程下)脚本比分发平台更容易。它有一个“最适合”选项:
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 ),
);回复:如何动态制作具有一定分布的过程能力分析脚本?最容易将其视为一个两步过程。在第一步中,您需要拟合分布(并且不进行过程能力)。从拟合统计数据(和启发式逻辑)中,您选择最佳分布(我个人会坚持使用正态分布、对数正态分布和威布尔分布,而不是考虑所有可行的分布)。确定分布类型后,您可以针对该特定分布运行能力分析。