만든 적이 있습니까? 피 또는 유 부분군 크기가 큰 관리도? 한계가 너무 좁아 예상치 못한 포인트 수가 제어 한계를 벗어난 것으로 표시되었습니까? P 및 U 차트는 기본 분포(이항 및 포아송) 및 분포의 평균이 시간이 지남에 따라 동일하다는 가정을 기반으로 합니다. 이러한 가정이 항상 유지되는 것은 아닙니다. 데이터는 과대산포(분포에 따라 예상보다 큰 변동) 또는 과소산포(분포에 대해 예상보다 적은 변동)를 나타낼 수 있습니다.
예
다음 시뮬레이션 예를 고려하십시오.
dt=New Table( "Defectives",
Add Rows( 20 ),
New Column( "# of Defectives",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Set Values(
[3023, 3014, 2987, 2956, 2963, 2985, 3001, 2997, 2935, 3056, 3005, 2985,
3029, 3027, 3001, 3082, 2954, 2971, 3061, 2999]
)
),
New Column( "Subgroup Size",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Set Selected,
Set Values(
[4077, 4072, 5142, 5433, 5053, 5216, 4801, 4579, 4789, 4751, 5045, 4617,
4760, 5644, 6336, 5144, 5450, 5146, 4929, 5705]
)
)
);
obj=dt<<CONTROL chart="" builder=""></CONTROL>
20점 중 14점이 관리 한계를 벗어납니다.또한 부분군 크기가 크다(4072 -6336). 이 예에서 부분군 내 변동은 부분군 간 변동보다 훨씬 적습니다.
이 문제는 Laney P' 차트로 해결할 수 있습니다. Laney P' 및 U' 차트가 JMP 17 . P 및 Laney P' 관리도의 한계를 만드는 데 사용되는 공식을 살펴보겠습니다.
이 공식의 유일한 차이점은 σ 지, 이는 과대산포의 척도입니다. Laney는 이 용어를 "...이항 가정만으로는 설명되지 않는 공정 변동의 상대적인 양"이라고 설명했습니다. n이 증가하면 샘플링으로 인한 변동이 줄어들어 배치 간 구성 요소가 상대적으로 커집니다.” σ 지 평균이 0이고 분산이 1인 표준화된 값을 기반으로 하므로 σ 지 1에 접근합니다. σ의 식별 가능한 차이 지 1부터 Laney(P')가 P 관리도보다 권장됨을 나타냅니다.
이항(P, NP)에서 Laney(P')로 시그마 드롭다운 상자를 변경하여 관리 차트 작성기에서 이 유형의 차트를 생성할 수 있습니다.
Laney P' 관리도를 사용하면 이 예의 한계를 벗어나는 점이 없다는 것을 알 수 있습니다.
결론
Laney P' 및 U' 관리도가 JMP 17의 관리도 작성기에 추가되었습니다. 이러한 관리도는 부분군 크기가 커서 기존 P 및 U 관리도에서 제한이 좁은 경우에 유용합니다. Laney 차트는 모델 가정으로 설명되지 않는 변동량을 설명하는 한계 공식에 항을 추가하여 이를 수행합니다.
