私はオンラインであらゆる場所を調べましたが、ソースを見つけることができませんでした. 特定のデータセットの正規分布の Cpk は 1.5、正規 2 混合分布の Cpk は 1.1 でした。
ありがとうございました
非正規分布の式は、次の場所にあります。
非正規分布の能力指数: パーセンタイルおよび Z スコア法 (jmp.com)
正規分布の式は次の場所にあります。
正規分布の工程能力指数 (jmp.com)
やあ@s_ard 、
簡単な Google 検索で、この JMP コミュニティの記事にたどり着きましたこここのJMPブログ、ここ、JMP 13以降を使用してプロセス能力プラットフォームで非正規分布を説明する方法を説明しています。 ブログによると、最適な結果に基づいて分布を指定するか、既知の分布を想定しないノンパラメトリック法を使用できます。
そうは言っても、私はあなたがからのいくつかの提案に従うべきだと思います@cwillden正規の 2 混合分布の根本原因について、バックグラウンド デュー デリジェンスと追加の調査を行うことに関するコミュニティの記事。 たとえば、彼が指摘しているように、管理図を見ると (ちなみに、MDMVCC プラットフォームを見ると、異常な動作を引き起こしている可能性のある異常なプロセスを見つけるのに非常に役立ちます。
説明的な例として、数か月実行した後、平均値が 20 から 25 に変化したプロセスがあるとします。 管理図を見ると、このシフトがいつ発生したかを判断し、生産に戻って何が変化したかを確認できる場合があります。 製造部門が、流量計に欠陥があることを発見し、それを交換した後、正しいスループットを取得していたため、平均値がシフトしたとします。 これは非正規分布として表示される場合がありますが、2 つのフェーズによって説明できます。管理図で適切に対処すると、各フェーズの統計が計算されます。 これにより、変更が考慮され、各フェーズの正しい値が得られます。
プロセスが実際に非正規分布を持ち、プロセス能力プラットフォームで説明する必要がある場合は、最適分布関数を使用して、分布がどうあるべきかを JMP に直接伝えます。 その後、JMP は関連する統計を正しく計算します。
ただし、コミュニティの記事で述べたように、これらのインデックスを正しく使用するには安定性が重要です。 本当に安定しておらず、より多くのデューデリジェンスが必要な場合は、cpk 値を報告する前にそれを行ってください。 それが安定しており、これが実際のディストリビューションである場合は、別のディストリビューションを使用するように JMP に明示的に指示する必要があります。 平均値と標準偏差を仕様制限と比較する計算は同じであると理解していますが、分布が異なると、cpk の計算に使用される平均値と標準偏差の定義が変わります。
お役に立てれば、
DS
