인터넷에서 여기저기 찾아봤는데 출처가 없네요. 특정 데이터 세트의 경우 정규 분포 Cpk가 1.5이고 정규 2 혼합물 분포 Cpk가 1.1이었습니다.
감사합니다
안녕하세요 @s_ard ,
빠른 Google 검색으로 이 JMP 커뮤니티 기사로 이동했습니다. 여기 이 JMP 블로그, 여기 , JMP 13 이상을 사용하는 공정 능력 플랫폼에서 비정규 분포를 설명하는 방법을 설명합니다. 블로그에 따르면 가장 적합한 결과를 기반으로 분포를 지정하거나 알려진 분포가 없다고 가정하는 비모수적 방법을 사용할 수 있습니다.
즉, 다음 제안 중 일부를 따라야 한다고 생각합니다. @cwillden 커뮤니티 기사에서 배경 실사 및 정상적인 2 혼합물 분포의 근본 원인에 대한 추가 조사를 수행합니다. 예를 들어, 그가 지적한 대로 관리도를 보면(부수적으로 MDMVCC 플랫폼을 보는 것은 비정상적 동작을 유발할 수 있는 일부 이상값 프로세스를 찾는 데 매우 유용할 수 있습니다.
설명적인 예로서, 몇 달 동안 실행한 후 평균에서 어떤 종류의 변화를 겪었던 프로세스가 있을 수 있습니다. 관리도를 보면 이러한 이동이 발생한 시점을 확인하고 생산으로 돌아가서 변경된 사항을 확인할 수 있습니다. 생산팀에서 유량계에 결함이 있음을 발견하고 교체한 후 올바른 처리량을 얻었고 결과적으로 평균이 변경되었다고 가정해 보겠습니다. 이것은 비정규 분포로 나타날 수 있지만 두 단계로 설명할 수 있으며 관리도에서 적절하게 처리되면 각 단계에 대한 통계가 계산됩니다. 이것은 변경 사항을 설명하고 각 단계에 대한 올바른 값을 제공합니다.
프로세스가 실제로 비정규 분포를 갖고 프로세스 기능 플랫폼에서 설명되어야 하는 경우 최적 분포 함수를 사용하고 JMP에 직접 분포가 무엇인지 알려줍니다. 그러면 JMP가 관련 통계를 올바르게 계산합니다.
그러나 커뮤니티 기사에서 언급했듯이 이러한 지수를 올바르게 사용하려면 안정성이 중요합니다. 실제로 안정적이지 않고 더 많은 실사가 필요한 경우 cpk 값을 보고하기 전에 그렇게 하십시오. 안정적이고 이것이 실제로 배포인 경우 대체 배포를 사용하도록 JMP에 명시적으로 알려야 합니다. 평균과 표준 편차를 사양 한계와 비교하는 계산은 동일하지만 분포가 다르면 평균이 무엇인지, cpk를 계산하는 데 사용되는 표준 편차가 무엇인지에 대한 정의가 변경됩니다.
도움이 되었기를 바랍니다,
DS
