멍청한 이유 때문에 저는 Target Index가 Spec 창에서 정규화되었다고 생각하고 있었고 이제는 시그마 내에서 정규화된다는 것을 깨달았습니다. 실제로 중요하지 않은 수학적으로 중요한 신호가 많기 때문에 문제입니다.자, 몇 가지 간단한 질문입니다.
- 지정된 시그마를 제공하면 대상 인덱스가 해당 시그마를 대신 사용합니까?그것은 적어도 noramlizing factor를 표준화 할 것입니다.
- 사양 중심 평균은 내가 찾고있는 것과 더 일치하는 것처럼 보이지만 절대적인 의미는 아닙니다.절대 값을 프로세스 스크리닝 테이블로 가져 오도록 수정하는 방법이 있습니까?
안녕,
로부터 도움말 문서 :
표적 인덱스
공정 평균이 공정 평균과 다른 단기 표준 편차의 수 표적 값. 이것은 프로세스의 능력을 측정합니다. 표적 값. 그만큼 표적 인덱스 3 (Cp-Cpk)로 계산됩니다. ㅏ 표적 인덱스 1보다 크면 나쁨, 0.5와 1 사이이면 한계, 0.5보다 작 으면 적절합니다. White et al. ( 2018 년 ).
따라서 대상 인덱스는 Cp 및 Cpk에서 계산 따라서 스펙 창의 크기에 따라 달라집니다.
맞습니까?
문안 인사,
필
그래서 문제는 Cp와 Cpk가 기술적으로 공식에 있지만 실제로는 스스로를 취소하고 결과는 시그마-내부와 목표 값과 평균의 차이에만 의존한다는 것입니다.사양 제한 자체의 영향을 전혀받지 않습니다.
나는 손으로 수학을 훑어 보았는데 USL과 LSL이 최종 공식에 나타나지 않는 것처럼 보였지만 솔직히 말해서 나는 이런 종류의 수학에서 최고가 아니며 여기에 어떻게 쓰는지 잘 모르겠습니다. 어쨌든 의미있게.
하지만 무슨 뜻인지 보여 드리기 위해 여기를보세요
따라서이 경우 내 시스템은 +/- 2의 사양을 가진 T = 0입니다.평균은 0.03이고 PPK / CPK는 모두 이것에 대해 아름답지만 목표 인덱스는 플래그입니다.
또는 이것을보십시오.동일한 T 동일한 USL / LSL
이 경우 목표 지수는 더 좋지만 (좋지는 않지만 더 좋음) 평균은 목표에서 훨씬 멀어집니다.
그 이유는 첫 번째 경우에는 Sigma-Within으로 인해 매우 좁고 두 번째 경우에는 훨씬 더 나쁩니다.
추가 증거.이 두 가지에 대해 USL / LSL 크기를 +/- 3으로 변경하겠습니다.
여기에 첫 번째
두 번째입니다
사양 창이 더 열리기 때문에 예상대로 PPK와 CPK가 모두 향상됩니다.그러나 목표 지수는 전혀 변하지 않았습니다.
따라서 : 대상 인덱스는 사양 창과 무관합니다 (Target = (USL + LSL / 2)라고 가정).
-----
이것은 Target Index가 유용하지 않다는 의미가 아닙니다.하지만 실제로는 단순히 데이터를 z 스코어링하는 것입니다.목표에서 떨어진 평균 시그마 군함 수입니다. 제 경우에는 목표가 0이므로 평균 = x-bar입니다.
그래서 그 논리에 의해 TI = Mean / Sigma-Within 그래서 TI = 1.58 경우에 0.0353 / 0.01933 = 1.5794
두 번째 경우 TI = 평균 / 시그마-이내 = 0.6648
이제 목표가 <> 0이면 평균에서 목표를 빼야합니다.그러나 어느 쪽이든 USL과 LSL은 방정식의 일부가 아닙니다.
편집 : 테스트를 원하는 사람은 반도체 기능 샘플 세트를 사용하십시오.원하는대로 USL / LSL을 변경합니다.내가 말할 수있는 한 그것은 TI에 영향을 미치지 않습니다.
