Ich habe überall im Internet gesucht und keine Quelle gefunden. Für einen bestimmten Datensatz hatte ich eine Normalverteilung Cpk von 1,5 und eine Normal 2 Mischungsverteilung Cpk von 1,1.
Dankeschön
Hi @s_ard ,
Eine kurze Google-Suche brachte mich zu diesem JMP-Community-Artikel Hier und dieser JMP-Blog, Hier , in dem beschrieben wird, wie Nichtnormalverteilungen in der Prozessfähigkeitsplattform mit JMP 13 und höher berücksichtigt werden. Laut Blog können Sie entweder die Verteilung basierend auf Ihren Best-Fit-Ergebnissen angeben oder die nichtparametrische Methode verwenden, die keine bekannte Verteilung annimmt.
Davon abgesehen denke ich, dass Sie einige der Vorschläge von befolgen sollten @cwillden im Community-Artikel über die Durchführung einiger Hintergrund-Due Diligence und zusätzliche Untersuchung der Grundursache Ihrer normalen 2-Gemisch-Verteilung. Zum Beispiel, wenn man sich eine Kontrollkarte ansieht, wie er betont (als Randnotiz kann ein Blick auf die MDMVCC-Plattform sehr nützlich sein, um Ausreißerprozesse zu finden, die ein nicht normales Verhalten verursachen könnten.
Als anschauliches Beispiel könnten Sie einen Prozess haben, der nach monatelanger Ausführung eine Art Mittelverschiebung erfahren hat, sagen wir von 20 auf 25, die Ihnen unbekannt ist (und das gesamte Material war noch in der Spezifikation). Wenn Sie sich die Kontrollkarte ansehen, können Sie möglicherweise feststellen, wann diese Verschiebung stattgefunden hat, gehen Sie zurück zur Produktion und sehen Sie, was sich geändert hat. Nehmen wir an, die Produktion hat einen fehlerhaften Durchflussmesser festgestellt und nach dem Austausch den richtigen Durchsatz erhalten, was zu einer Verschiebung des Mittelwerts führte. Dies kann sich als Nicht-Normalverteilung darstellen, kann aber durch die beiden Phasen erklärt werden, und wenn es in der Regelkarte entsprechend behandelt wird, werden die Statistiken für jede Phase berechnet. Dies würde die Änderung berücksichtigen und Ihnen die richtigen Werte für jede Phase liefern.
Wenn Ihr Prozess tatsächlich eine Nicht-Normalverteilung aufweist und in der Prozessfähigkeitsplattform berücksichtigt werden muss, verwenden Sie dort Ihre Best-Fit-Verteilungsfunktion und teilen JMP direkt mit, wie die Verteilung aussehen soll. JMP berechnet dann die relevanten Statistiken korrekt.
Aber wie im Community-Artikel erwähnt, ist Stabilität entscheidend für die korrekte Verwendung dieser Indizes. Wenn es wirklich nicht stabil ist und mehr Sorgfalt erforderlich ist, tun Sie dies, bevor Sie versuchen, einen cpk-Wert zu melden. Wenn es stabil ist und dies wirklich die Distribution ist, müssen Sie JMP explizit anweisen, eine alternative Distribution zu verwenden. Nach meinem Verständnis sind die Berechnungen die gleichen, wenn der Mittelwert und die Standardabweichungen mit den Spezifikationsgrenzen verglichen werden, aber die unterschiedlichen Verteilungen ändern die Definition des Mittelwerts und der Standardabweichungen, die zur Berechnung von cpk verwendet werden.
Hoffe das hilft,
DS
