안녕,
저는 현재 Cpk Ppk 분석(JMP Pro 17.1)을 진행 중인데 하위 그룹화가 무엇인지, 분석에 필요한지 여부가 매우 불분명합니다. 동일한 실험실 결과 데이터 세트가 있지만 프로세스 스크리닝/역량은 약간 다르게 수행되었습니다.
1. 공정 심사 --> 프로세스 변수 = A등급 (퇴사 그룹화 , 하급 집단 , 시간 그리고 에 의해 열이 비어 있음).
결과:
2. 공정심사 --> 프로세스 변수 = A등급, 시간 --> 연도 분기(퇴사 그룹화 , 하급 집단 그리고 에 의해 열이 비어 있음).
결과:
방법 1 관리 차트의 기본값은 IMR 관리 차트인 반면, 방법 2의 기본 관리 차트는 Xbar 관리 차트입니다. 이것이 Cpk 차이의 이유인 것 같습니다. 그러나 Cpk 수치에 상당히 큰 차이가 있기 때문에 왜 두 가지 다른 컨트롤이 여기에 사용되는지, 그리고 어느 것이 내 분석에 더 정확한지 이해할 수 없습니다. 이에 대한 통찰력을 얻고 싶습니다.
여기 내 분석에서 N 하위 그룹이 실제로 무엇을 의미하는지 누군가가 설명하는 데 도움을 주시면 감사하겠습니다(분기별 데이터 세트의 평균을 계산하는 것입니까?).
감사합니다.
안녕 @ConditionalAvg2 ,
방법 1과 2에 대한 귀하의 의견이 옳습니다(추가 읽기: https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/index.shtml#page/jmp/overview-of-the-process-capability-platform.shtml )
나는 Ppk를 사용하는 것을 선호합니다(하위 그룹 유무에 관계없이 전체 데이터 세트의 표준 편차를 고려하기 때문에 값은 동일합니다).
전체 산업 문제 해결을 위한 통계적 사고(STIPS) (무료로) 제공되는 강좌는 훌륭하지만 제 기억이 맞다면 (저는 2~3년 전에 STIPS를 했어요) 품질 방법 부품은 하위 그룹과 선택에 관해 좋은 토론을했습니다. 원한다면 단일 모듈만 가져가도 된다고 생각합니다. (하지만 순서대로 수행하는 것이 좋습니다.)
산업 문제 해결을 위한 통계적 사고 - 품질 방법
