Bonjour à tous,
J'ai récemment découvert que la plate-forme de capacité de processus JMP 15 (Analyze -> Quality and Process -> Process Capability) manque actuellement de fonction de calcul de la capacité de processus basée sur la distribution ajustée. Au lieu de cela, il suppose toujours que toutes les données sont normalement distribuées et c'est assez trompeur (au moins cette hypothèse doit être notée quelque part afin que l'utilisateur puisse comprendre comment le cpk / ppk est calculé). Le problème pour ce faire est que le % de perte de rendement estimé (suivant sigma/ppm avec l'hypothèse de distribution normale) serait loin du % de perte de rendement observé et un tel cpk/ppk peut également induire les utilisateurs en erreur en pensant que leur processus est capable et ensuite se confondre le le taux non conforme n'est toujours pas précis, même avec un grand ensemble de données.
De plus, même la distribution des données (non normale) est définie manuellement par l'utilisateur dans la fenêtre de lancement pour une seule colonne/processus, la plate-forme de capacité de processus affiche toujours exactement les mêmes valeurs cpk/ppk en utilisant l'hypothèse de distribution normale.
Cependant, le test de distribution peut être effectué sous la plate-forme de distribution (ajustement continu -> ajustement complet) et il est tout à fait prévenant que seul le type de distribution qui correspond aux données soit déplié et généralement en vérifiant GOF, la valeur p indiquerait s'il s'agit d'un bon adapter. Ensuite, l'utilisateur peut utiliser la fonction de distribution de comparaison pour voir le ppk calculé (généralement assez différent de celui calculé à l'aide de la distribution normale) (pourquoi seule la capacité à long terme est calculée avec une distribution non normale ?). Sous la distribution correcte, j'ai observé que le pourcentage de perte de rendement estimé est très proche du pourcentage de perte de rendement observé. Je suppose que cela peut être fait par des étapes manuelles telles que créer une table de données combinées, puis trier le ppk par processus avec une distribution correcte, mais ce serait beaucoup plus lent et les utilisateurs ne pourraient pas obtenir le joli diagramme de capacité avec tous les processus inclus.
Quelqu'un peut-il intervenir s'il me manque quelque chose ici ? J'apprécie vraiment si JMP peut optimiser la plate-forme de capacité de processus afin qu'elle puisse rendre la projection cpk/ppk/rendement vraiment utile pour les utilisateurs de l'industrie.
Référence en ligne : Capacité de traitement et données non normales
https://www.spcforexcel.com/knowledge/process-capability/process-capability-and-non-normal-data
Merci d'avance.
Harry
Les indices de capabilité comme Cpk sont basés sur des estimations de la variation à court terme (sigma). Les indices de performance tels que Ppk sont basés sur des estimations de la variation à long terme. Comment utiliseriez-vous l'estimation du sigma à court terme pour une distribution non normale ?
La boîte de dialogue pour Process Capability est un peu étrange.Vous pouvez sélectionner le type de distribution ou sélectionner le meilleur ajustement, mais vous devez ensuite vous assurer de cliquer sur "Définir la distribution du processus".Cela sera confirmé par le nom de la variable ayant un suffixe &Dist :
Voici le résultat si vous sélectionnez "meilleur ajustement"
Actuellement, vous devez utiliser la plate-forme de distribution pour calculer les valeurs Cp et Cpk non normales.
