J'ai cherché partout en ligne et je n'ai pas trouvé de source. Pour un ensemble de données particulier, j'avais une distribution normale Cpk de 1,5 et une distribution Normal 2 Mixture Cpk de 1,1.
Merci
salut @s_ard ,
Une recherche rapide sur Google m'a amené à cet article de la communauté JMP ici et ce Blog JMP, ici , décrivant comment prendre en compte les distributions non normales dans la plate-forme de capacité de processus à l'aide de JMP 13 et versions ultérieures. Selon le blog, vous pouvez soit spécifier la distribution en fonction de vos meilleurs résultats, soit utiliser la méthode non paramétrique, qui ne suppose aucune distribution connue.
Cela étant dit, je pense que vous devriez suivre certaines des suggestions de @cwillden dans l'article de la communauté sur la vérification préalable et une enquête supplémentaire sur la cause première de votre distribution normale de mélange 2. Par exemple, en regardant une carte de contrôle, comme il le fait remarquer (en remarque, regarder la plate-forme MDMVCC peut être très utile pour trouver des processus aberrants qui pourraient provoquer un comportement non normal.
À titre d'exemple descriptif, vous pourriez avoir un processus qui, après avoir fonctionné pendant des mois, a subi un changement de moyenne, disons de 20 à 25, à votre insu (et tout le matériel était toujours conforme aux spécifications). Si vous regardez la carte de contrôle, vous pourrez peut-être déterminer quand ce changement a eu lieu, revenir à la production et voir ce qui a changé. Disons que la production a découvert qu'elle avait un débitmètre défectueux et qu'après l'avoir échangé, elle obtenait le débit correct, ce qui a entraîné un changement de moyenne. Cela peut apparaître comme une distribution non normale, mais cela peut s'expliquer par les deux phases, et lorsqu'il est traité en conséquence dans la carte de contrôle, il calculera les statistiques pour chaque phase. Cela expliquerait le changement et vous donnerait les valeurs correctes pour chaque phase.
Si votre processus est tel qu'il a vraiment une distribution non normale et doit être pris en compte dans la plate-forme de capacité de processus, vous utiliserez alors votre fonction de distribution la mieux adaptée et indiquerez directement à JMP quelle devrait être la distribution. JMP calculera alors correctement les statistiques pertinentes.
Mais, comme mentionné dans l'article de la communauté, la stabilité est essentielle pour utiliser correctement ces indices. Si ce n'est vraiment pas stable et qu'une diligence raisonnable est requise, faites-le avant d'essayer de signaler une valeur cpk. Si elle est stable et qu'il s'agit bien de la distribution, alors vous devez indiquer explicitement à JMP d'utiliser une distribution alternative. Je crois comprendre que les calculs sont les mêmes en comparant la moyenne et les écarts types aux limites de spécification, mais les différentes distributions changeront la définition de la moyenne et des écarts types qui seront utilisés pour calculer le cpk.
J'espère que cela t'aides,
DS
