过程筛选的目标索引/替代方案出于某种愚蠢的原因，我认为目标指数在规格窗口上标准化，现在我意识到它在西格玛内标准化，这是一个问题，因为我有很多数学上重要的信号，但实际上并不重要。那么，几个简单的问题。
- 如果您提供指定的西格玛，目标索引是否会使用该西格玛而不是内部？这至少会标准化标准化因子
- 以规格为中心的平均值似乎更符合我正在寻找的内容，但它并不是绝对的。有没有办法修改它以将绝对值拉入过程筛选表？
高级统计建模消费者和市场研究数据混合和清理实验设计大规模定制预测建模和机器学习回复：过程筛选的目标索引/替代方案您知道，我最终查看了秋季目标指数技术会议的幻灯片，它实际上显示了以简化公式为起点。
奇怪的是，他们从这个开始，然后转到 Cp-Cpk，尽管方程仍然还原为没有 USL/LSL 的方程。不确定我明白他们为什么这样做。这有点像说 PPK = 龙族数量 + min(USL-xbar,LSL-xbar)/3sigma - 龙族数量。
我的意思是我和其他人一样喜欢龙，但 PPK 并不是一个很好的龙指标。而且 TI 与 USL 或 LSL 无关。
不管怎样，老实说我想要的只是 ABS[(mean-T)/SpecRange]。Cp 允许我看到我的方差标准化为我的规格限制，所以我需要一些东西来显示我的偏差标准化为我的规格限制。
编辑：也对垃圾邮件表示歉意。我现在拼命地想逃避真正的工作。
回复：过程筛选的目标索引/替代方案我继续重新尝试推导只是为了检查一下。T = 目标。我们还假设目标处于流程的中心。这是这个推导工作所必需的。不确定它如何与非居中目标一起工作。另外，我只解决了 Cpl 的问题，但我相当确定 Cpu 上的唯一区别是它翻转了符号，这就是 TI 始终保持正值的方式。我想说我有 50/50 的机会搞砸了这里的数学。但据我所知，USL/LSL 似乎已经失效了。
回复：过程筛选的目标索引/替代方案因此，问题是，虽然 Cp 和 Cpk 在技术上包含在公式中，但实际上它们最终会相互抵消，结果仅取决于 sigma-within 以及目标值与平均值之间的差异。它完全不受规格限制本身的影响。
我尝试手动计算数学，看起来 USL 和 LSL 没有出现在最终公式中，但说实话，我不是这种数学最好的，并且不太确定如何在这里写出来无论如何有意义。
但只是为了表达我的意思，看看这里
因此，在这种情况下，我的系统的 T = 0，规格为 +/- 2。平均值为 0.03，PPK/CPK 在这方面都很不错，但目标指数正在下降。
或者看看这个。相同 T 相同 USL/LSL
在这种情况下，目标指数更好（不是很好，但更好），但平均值与目标相差甚远。
原因是第一种情况下的 Sigma-Within 非常窄，而第二种情况下则更差。
进一步证明。让我们将这两个的 USL/LSL 大小更改为 +/- 3
这是第一个
这是第二个
请注意，PPK 和 CPK 均有所改善，正如预期的那样，因为规格窗口已进一步开放。然而目标指数根本没有改变。
因此：目标索引与规格窗口无关（假设目标 = (USL + LSL/2)）
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这并不是说目标索引没有用。但实际上，您实际上只是对数据进行 z 评分。您与目标的平均差是多少 sigma-within。 在我的例子中，目标是 0，所以平均值 = x-bar。
所以按照这个逻辑 TI = Mean / Sigma-Within 所以在 TI = 1.58 的情况下我有 0.0353/0.01933 = 1.5794
对于第二种情况 TI = Mean/Sigma-Within = 0.6648
现在，如果您的目标 <> 0，那么您必须从平均值中减去目标。但无论如何，USL 和 LSL 都不属于等式的一部分。
编辑：如果有人想测试，只需使用半导体能力样本集。根据需要更改 USL/LSL。据我所知，这不会影响TI。
回复：过程筛选的目标索引/替代方案你好，
来自帮助文档:
目标指数
过程平均值与过程平均值不同的短期标准差的数量目标价值。 这衡量了过程达到目标的能力目标价值。 这目标指数计算公式为 3(Cp - Cpk)。 A目标指数如果高于 1，则被认为是差的；如果在 0.5 到 1 之间，则被认为是边缘的；如果小于 0.5，则被认为是足够的。 参见怀特等人。 （ 2018年）。
所以目标指数是根据 Cp 和 Cpk 计算因此，它是规格窗口大小的函数。
这听起来正确吗？
问候，
菲尔
