Hallo,
Ich habe kürzlich festgestellt, dass der JMP 15-Prozessfähigkeitsplattform (Analysieren -> Qualität und Prozess -> Prozessfähigkeit) derzeit die Funktion zur Berechnung der Prozessfähigkeit basierend auf der angepassten Verteilung fehlt. Stattdessen wird immer davon ausgegangen, dass alle Daten normalverteilt sind, was ziemlich irreführend ist (zumindest sollte diese Annahme irgendwo vermerkt werden, damit der Benutzer verstehen kann, wie der cpk/ppk berechnet wird). Das Problem dabei ist, dass der geschätzte Ausbeuteverlust in % (nach Sigma/ppm mit Normalverteilungsannahme) weit vom beobachteten Ausbeuteverlust in % entfernt wäre und ein solcher cpk/ppk auch dazu führen kann, dass Benutzer glauben, ihr Prozess sei leistungsfähig, und dann verwirrt werden Die nichtkonforme Rate ist selbst bei großen Datensätzen immer nicht genau.
Selbst wenn die Datenverteilung (nicht normal) vom Benutzer manuell im Startfenster für nur eine Spalte/einen Prozess festgelegt wird, zeigt die Prozessfähigkeitsplattform unter Verwendung der Normalverteilungsannahme immer noch genau die gleichen cpk/ppk-Werte an.
Der Verteilungstest kann jedoch unter der Verteilungsplattform durchgeführt werden (kontinuierliche Anpassung -> alle anpassen) und es ist durchaus zu berücksichtigen, dass nur der Verteilungstyp, der zu den Daten passt, entfaltet wird und normalerweise durch Überprüfen des GOF der p-Wert erkennen lässt, ob er gut ist fit. Dann kann der Benutzer die Vergleichsverteilungsfunktion verwenden, um den berechneten ppk anzuzeigen (normalerweise ganz anders als der mit der Normalverteilung berechnete) (Warum wird nur die Langzeitfähigkeit mit einer Nicht-Normalverteilung berechnet?). Bei der korrekten Verteilung habe ich festgestellt, dass der geschätzte Ertragsverlust in % sehr nahe am beobachteten Ertragsverlust in % liegt. Ich vermute, dass dies durch manuelle Schritte wie das Erstellen einer kombinierten Datentabelle und das anschließende Sortieren der ppk pro Prozess mit korrekter Verteilung erreicht werden kann, aber es wäre viel langsamer und Benutzer könnten nicht das schöne Capability-Boxplot mit allen enthaltenen Prozessen erhalten.
Kann sich jemand melden, wenn mir hier etwas fehlt? Ich schätze es wirklich, wenn JMP die Prozessfähigkeitsplattform optimieren kann, sodass die CPK-/PPK-/Ertragsprojektion für Branchenanwender wirklich nützlich wird.
Online-Referenz: Prozessfähigkeit und nicht normale Daten
https://www.spcforexcel.com/knowledge/process-capability/process-capability-and-non-normal-data
Dank im Voraus.
Harry
Fähigkeitsindizes wie Cpk basieren auf Schätzungen der kurzfristigen Variation (Sigma). Leistungsindizes wie Ppk basieren auf Schätzungen langfristiger Schwankungen. Wie würde man das kurzfristige Sigma für eine nichtnormale Verteilung schätzen?
Der Dialog zur Prozessfähigkeit ist etwas seltsam.Sie können den Verteilungstyp oder die beste Anpassung auswählen, müssen dann aber unbedingt auf „Prozessverteilung festlegen“ klicken.Dies wird dadurch bestätigt, dass der Variablenname das Suffix &Dist hat:
Hier ist die Ausgabe, wenn Sie „Best Fit“ auswählen
Derzeit müssen Sie die Distributionsplattform verwenden, um nicht normale Cp- und Cpk-Werte zu berechnen.
Verwenden Sie kein Sigma, sondern die angepasste Verteilung und die abgeleiteten Perzentile.
