工程能力予測こんにちは、
2 つの正規分布を混合したこのプロセスの工程能力を JMP で計算しました。現在の ppk は 0.94 です。現在、測定システムの変動が大きいため、改善する予定です。次に、測定システムにどの程度の改善が必要かを調べたいと思います (測定システムの変動は実際には 2.5 です)。
このシミュレーションを JMP でどのように実行できるか知っている人はいますか?
品質およびプロセスエンジニアリングRe: 工程能力予測答えよりも多くの質問があります。 プロセス能力の履歴データセクションにシグマ値を入力して、「予測された」結果を得ることができます。
https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/?os=mac&source=application#page/jmp/historical-information.shtml#ww460621
測定システムの変動が 2.5 であることはどのようにわかりますか? これは、再現性と再現性の標準偏差を合わせたものですか? 測定システムの変動は一貫していますか? 測定システムの変動を減らすためにできることを何もしないのはなぜですか?
理解できない " 2 つの正規分布の混合」。 なぜ正規分布が2つあるのですか? スペックは合っていますか？
Re: 工程能力予測これが私の考えです。
ヒストグラムに表示されている変動の合計は、分散 (合計) = 分散 (部分) + 分散 (測定システム [MS]) です。
MS の分散と合計がわかっている場合は、部品の分散を求めることができます。
そこから、以前に計算された部品の分散と推定された新しい MS 分散を使用する新しい分散の合計に基づいて偽のデータ分布を作成するランダム データ列を作成できます。MS 分散をステップダウンする複数の列を作成し、プロセス能力プラットフォームを使用して、さまざまなステップダウンをすべて調べ、目的の Ppk に到達するために必要な量を確認できます。
これが理にかなっていることを願っています！
スティーブ
Re: 工程能力予測ご回答有難うございます。 答えよりも質問の方が多いことは理解できます:D
測定システムの変動は、測定システムの現在の分解能で計算されます。 残念ながら、MSA は行っていません。
ppk を 1.33 に改善するという目標を達成するには、どの種類の測定システムで十分かを判断しましたが、あなたのコメントは理解できます。 可能な限り最善の改善を達成するよう努めるべきです。
2 つの法線の混合が最適でしたが、チェックしたところ、対数正規分布も適切であることがわかったので、この分布を使用します。
予測された結果でこの問題を解決できるかどうかを確認してみます。
Re: 工程能力予測こんにちは。
ご回答有難うございます。 あなたのアイデアは私にとって非常に良くて簡単に聞こえます。 試してみて、うまくいったら返信します。
