프로세스 스크리닝을 위한 목표 지표/대안어떤 어리석은 이유로 저는 Target Index가 Spec 창에서 정규화되었다고 생각하고 있었는데, 이제 이것이 시그마 내에서 정규화된다는 것을 깨닫고 있습니다. 이는 실질적으로 중요하지 않은 수학적으로 중요한 신호가 많기 때문에 문제가 됩니다.그럼 몇 가지 간단한 질문을 드리겠습니다.
- 지정된 시그마를 제공하면 대상 지수가 내부 대신 이를 사용합니까?그것은 적어도 정규화 요소를 표준화할 것입니다.
- 사양 중심 평균은 내가 찾고 있는 것과 더 일치하는 것처럼 보이지만 절대적인 의미는 아닙니다.공정 선별 테이블에 절대값을 가져오도록 수정하는 방법이 있나요?
고급 통계 모델링소비자 및 시장 조사데이터 혼합 및 정리실험 설계대량 맞춤화예측 모델링 및 기계 학습Re: 프로세스 스크리닝을 위한 목표 지수/대안제가 마침내 목표 지수에 대한 가을 기술 컨퍼런스에 나와 있는 슬라이드 데크를 보았는데 실제로 축소된 공식이 시작점으로 표시되어 있습니다.
이상한 점은 방정식이 여전히 USL/LSL 없이 방정식으로 다시 감소하더라도 시작하여 Cp-Cpk로 이동한다는 것입니다.그들이 왜 그랬는지 잘 모르겠습니다.PPK = 드래곤 개체수 + min(USL-xbar,LSL-xbar)/3sigma - 드래곤 개체수라고 말하는 것과 같습니다.
나는 다음 사람만큼 드래곤을 좋아하지만 PPK는 훌륭한 드래곤 지표가 아니라는 뜻입니다.그리고 TI는 USL이나 LSL과 관련이 없습니다.
어쨌든 솔직히 제가 원하는 것은 ABS[(mean-T)/SpecRange]뿐입니다.Cp를 사용하면 내 분산이 내 Spec Limits로 정규화되는 것을 볼 수 있으므로 내 Spec Limits로 정규화된 내 편향을 보여줄 수 있는 것이 필요합니다.
편집: 스팸 발송에 대해서도 사과드립니다.나는 현재 실제 일을 피하려고 필사적으로 노력하고 있습니다.
Re: 프로세스 스크리닝을 위한 목표 지수/대안나는 계속해서 확인하기 위해 파생을 다시 시도했습니다.T = 목표.또한 Target이 프로세스의 중앙에 있다고 가정합니다.이 파생이 작동하려면 이것이 필요했습니다.중심이 아닌 대상에서 어떻게 작동하는지 잘 모르겠습니다.또한 Cpl에 대해서만 해결했지만 Cpu의 유일한 차이점은 TI가 항상 긍정적인 상태를 유지하는 방식인 부호를 뒤집는다는 것입니다.내가 여기서 계산을 망쳤을 확률은 50/50이라고 말하고 싶습니다.하지만 내가 알 수 있는 바에 따르면 USL/LSL이 무너진 것 같습니다.
Re: 프로세스 스크리닝을 위한 목표 지수/대안따라서 문제는 Cp와 Cpk가 기술적으로 공식에 포함되어 있지만 실제로는 스스로 상쇄되고 결과는 시그마 내부와 목표 값과 평균 간의 차이에만 의존한다는 것입니다.사양 제한 자체에는 전혀 영향을 받지 않습니다.
나는 손으로 수학을 살펴보려고 했고 USL과 LSL이 최종 공식에 나타나지 않는 것처럼 보이지만 솔직히 말해서 나는 이런 종류의 수학에 최고가 아니며 여기에 어떻게 작성해야 할지 잘 모르겠습니다. 어쨌든 의미있게.
하지만 무슨 뜻인지 보여드리기 위해 여기를 한 번 보세요
따라서 이 경우 내 시스템의 사양은 +/- 2인 T = 0입니다.평균은 0.03이고 PPK/CPK는 모두 아름답지만 목표 지수는 부진합니다.
또는 이것을 살펴보십시오.동일함 동일 USL/LSL
이 경우 목표 지수는 더 좋지만(좋지는 않지만 더 좋음) 평균은 목표에서 훨씬 더 멀리 떨어져 있습니다.
그 이유는 첫 번째 경우 Sigma-Within이 극도로 좁은 반면, 두 번째 경우에는 훨씬 더 심하기 때문입니다.
추가 증거.이 두 가지에 대해 USL/LSL 크기를 +/- 3으로 변경해 보겠습니다.
여기가 첫 번째입니다
여기가 두 번째야
사양 창이 더 많이 열렸기 때문에 예상대로 PPK와 CPK가 모두 향상됩니다.하지만 목표지수는 전혀 변하지 않았습니다.
따라서 대상 인덱스는 사양 창과 독립적입니다(대상 = (USL + LSL/2)라고 가정).
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이는 목표 지수가 유용하지 않다는 의미는 아닙니다.하지만 실제로는 데이터에 z-점수를 매기는 것이 효과적입니다.목표에서 얼마나 많은 시그마 내 평균이 떨어져 있습니까? 제 경우에는 목표가 0이므로 평균 = x-bar입니다.
따라서 해당 논리에 따르면 TI = Mean / Sigma-Within 따라서 TI = 1.58의 경우 0.0353/0.01933 = 1.5794가 됩니다.
두 번째 경우 TI = 평균/시그마 이내 = 0.6648
이제 목표 <> 0이면 평균에서 목표를 빼야 합니다.그러나 어느 쪽이든 USL과 LSL은 방정식의 일부가 아닙니다.
편집: 테스트하려는 사람이 있으면 Semiconductor Capability 샘플 세트를 사용하십시오.원하는 대로 USL/LSL을 변경합니다.내가 알 수 있는 한 그것은 TI에 영향을 미치지 않습니다.
Re: 프로세스 스크리닝을 위한 목표 지수/대안안녕,
로부터 도움말 문서 :
표적 색인
공정 평균이 공정 평균과 다른 단기 표준 편차의 수입니다. 표적 값. 이는 프로세스가 다음을 수행하는 능력을 측정합니다. 표적 값. 그만큼 표적 색인 3(Cp - Cpk)으로 계산됩니다. ㅏ 표적 색인 1보다 크면 불량으로 간주되고, 0.5에서 1 사이이면 한계, 0.5 미만이면 적절하다고 간주됩니다. White et al. ( 2018 ).
따라서 목표 지수는 Cp와 Cpk로부터 계산됨 따라서 이는 사양 창 크기의 함수입니다.
그 말이 맞는 것 같나요?
문안 인사,
필
