Busqué en todas partes en línea y no pude encontrar una fuente. Para un conjunto de datos en particular, tenía un Cpk de distribución normal de 1.5 y un Cpk de distribución de mezcla normal 2 de 1.1.
Gracias
Hola @s_ard ,
Una búsqueda rápida en Google me llevó a este artículo de la comunidad de JMP aquí y este blog de JMP, aquí , que describe cómo contabilizar distribuciones no normales en la plataforma de capacidad de proceso utilizando JMP 13 y superior. Según el blog, puede especificar la distribución en función de los resultados de mejor ajuste o utilizar el método no paramétrico, que asume que no se conoce una distribución.
Dicho esto, creo que debería seguir algunas de las sugerencias de @cwillden en el artículo de la comunidad sobre cómo realizar una diligencia debida de antecedentes y una investigación adicional sobre la causa raíz de la distribución normal de 2 mezclas. Por ejemplo, mirar un gráfico de control, como él señala (como nota al margen, mirar la plataforma MDMVCC puede ser muy útil para encontrar algunos procesos atípicos que podrían estar causando un comportamiento anormal.
Como ejemplo descriptivo, es posible que tenga un proceso que, después de ejecutarse durante meses, experimentó algún tipo de cambio en la media, digamos de 20 a 25, desconocido para usted (y todo el material todavía estaba dentro de las especificaciones). Si observa el cuadro de control, es posible que pueda determinar cuándo tuvo lugar este cambio, volver a la producción y ver qué cambió. Digamos que la producción descubrió que tenían un medidor de flujo defectuoso y, después de cambiarlo, estaban obteniendo el rendimiento correcto, lo que resultó en un cambio en la media. Esto puede aparecer como una distribución no normal, pero puede explicarse por las dos fases, y cuando se aborda en consecuencia en el gráfico de control, calculará las estadísticas para cada fase. Esto explicaría el cambio y le daría los valores correctos para cada fase.
Si su proceso es tal que realmente tiene una distribución no normal y debe tenerse en cuenta en la plataforma de capacidad del proceso, utilizará la función de distribución que mejor se ajuste y le diga a JMP directamente cuál debería ser la distribución. A continuación, JMP calculará correctamente las estadísticas relevantes.
Pero, como se menciona en el artículo de la comunidad, la estabilidad es fundamental para usar estos índices correctamente. Si realmente no es estable y se requiere más diligencia debida, hágalo antes de intentar informar un valor cpk. Si es estable y esta es realmente la distribución, entonces necesita decirle a JMP explícitamente que use una distribución alternativa. Tengo entendido que los cálculos son los mismos comparando la media y las desviaciones estándar con los límites de las especificaciones, pero las diferentes distribuciones cambiarán la definición de cuál es la media y cuáles son las desviaciones estándar que se utilizarán para calcular cpk.
Espero que esto ayude,
DS
