안녕하세요 전문가 여러분,
저는 AIAG 지침과 비교하여 프로세스에 대한 몇 가지 Cpk 계산 방법 검증을 수행하고 있습니다.
몇 가지 배경 지식, 나는 처음에 JMP를 사용하여 기준선을 설정하기 위해 300개의 샘플을 실행합니다. 계산된 Cpk는 I-MR을 사용합니다(분포 시 공정 능력 분석 기반).
우리 생산 라인은 14개 배치(1개 배치 이상값 포함)에 대해 n=10에 대해 x-bar 및 R-차트를 사용하고 있습니다.
즉, 각 배치 및 SPC 차트에 대한 생산 샘플 10 측정은 Cpk를 포함한 Excel을 사용하여 모니터링되었습니다.
AIAG 가이드라인에 따라 x-bar 및 s-chart를 사용해야 하며 s-chart를 사용하면 어떻게 되는지 또는 프로세스가 안정적이면 Cpk는 어떻게 되는지 보여주고 싶습니다.
JMP를 사용하여 하위 그룹 ID가 있는 데이터를 실행했을 때 계산된 Cpk는 I-MR(아래 사진)을 기반으로 합니다.
R-차트, s-차트 또는 MR은 표준으로만 사용됩니다. dev 추정(공식 R-bar/d2 사용), 원할 때 R 또는 s를 사용하여 공정 능력 분석을 계산하도록 JMP를 구성하려면 어떻게 해야 합니까?
p/s: 우리 자신의 프로세스 시나리오/해석을 기반으로 하는 모든 방법이 정확하기 때문에(SPC가 개선을 위한 챔피언임) Cpk 방법이 올바른지에 대한 이 주장에 실제로 동의하지는 않지만 AIAG는 지침에 그것을 넣었습니다. JMP와 함께 R 또는 s를 사용하여 공정 능력 분석을 계산하는 방법을 알아야 합니다.....
모든 팁은 매우 감사하며 JMP 15를 사용합니다.
Process Capability 플랫폼을 사용할 수 있습니다.다음은 편향되지 않은 표준 편차의 평균으로 시그마 내를 추정하는 공정 능력 분석을 생성하는 방법을 보여주는 코드입니다.
dt=Open("$SAMPLE_DATA/Semiconductor Capability.jmp");
Process Capability(
Process Variables( :NPN1[:wafer] ),
Within Subgroup Variation( Average of Unbiased Standard Deviations ),
Individual Detail Reports( 1 ),
Capability Box Plots( 1 ),
Goal Plot( 1 ),
Capability Index Plot( 1 ),
Process Performance Plot( 0 )
);
