J'ai un ensemble de données avec des colonnes de moyenne, médiane, sigma, LSL (limite de spécification inférieure), USL (limite de spécification supérieure), Cp, Cpk et rendement de paramètre [%] pour 10 paramètres mesurés pour les pièces (~ 5000 pièces de construction identique, les ID de pièce sont des lignes). Certains paramètres Cpks sont inférieurs à 1,33 (peuvent ou non avoir un Cp bas). Il ressort de l'analyse initiale des données que les limites ne sont pas correctement fixées.
À l'aide du profileur de prédiction, je voudrais pousser manuellement le LSL et/ou l'USL pour augmenter le Cpk à> 1,33, ce qui, je l'espère, améliorera également le rendement.
J'ai très peu d'expérience avec le profileur de prédiction, j'ai donc besoin de conseils sur la façon de l'utiliser dans mon cas, s'il peut être utilisé.
