Hola a todos,
Recientemente actualizamos de JMP 14 a 15.
Uno de nuestros scripts muestra actualmente un resultado diferente cuando se realiza un análisis de capacidad.
En JMP 14 obtuvimos el siguiente resultado:

En JMP 15, exactamente la misma expresión muestra de repente los valores de PPx (nota: esto proviene de un análisis diferente, por lo que tiene límites diferentes):

El código que utilizamos para generar el gráfico:
Distribution(
Uniform Scaling( 1 ),
Stack( 1 ),
Arrange in Rows( 6 ),
Automatic Recalc( 1 ),
Continuous Distribution(
Column( Eval( Column( i ) ) ), // i = loopcounter
Quantiles( 0 ),
Horizontal Layout( 1 ),
Histogram( 0 ),
Vertical( 0 ),
Axes on Left( 1 ),
Outlier Box Plot( 0 ),
Customize Summary Statistics(
Std Err Mean( 0 ),
Upper Mean Confidence Interval( 0 ),
Lower Mean Confidence Interval( 0 ),
Maximum( 1 )
),
Capability Analysis(
// Column # in Limits table doesn't match columns # in result table
USL( Num( Eval( dtDistLimits:_USL[i - 1] ) ) ),
LSL( Num( Eval( dtDistLimits:_LSL[i - 1] ) ) )
)
),
SendToReport(
Dispatch( {}, "Distributions", OutlineBox, {Set Title( "Distributions" )} ),
Dispatch(
{},
"Mean(Result",
OutlineBox,
{Set Title(
sComponentName || " Specification: (LSL " || sLslDisplayValue || ", USL " || sUslDisplayValue
|| ")"
)}
),
Dispatch(
{"Distributions", "Mean(Result", "Summary Statistics"},
"",
NumberColBox,
{Set Format( 9, 3 )}
),
Dispatch( {"Distributions", "Mean(Result"}, "Capability Analysis", OutlineBox, {Set Title( "" )} ),
Dispatch(
{"Distributions", "Mean(Result", "Capability Analysis"},
"Specification",
StringColBox,
{Name( "Hide/Unhide" )(1)}
),
Dispatch(
{"Distributions", "Mean(Result", "Capability Analysis"},
"Value",
NumberColBox,
{Name( "Hide/Unhide" )(1)}
),
Dispatch(
{"Distributions", "Mean(Result", "Capability Analysis"},
"Portion",
StringColBox,
{Name( "Hide/Unhide" )(1)}
),
Dispatch(
{"Distributions", "Mean(Result", "Capability Analysis"},
"% Actual",
NumberColBox,
{Name( "Hide/Unhide" )(1)}
),
Dispatch(
{"Distributions", "Mean(Result", "Capability Analysis", "Long Term Sigma"},
"1",
ScaleBox,
{Min( Eval( iMinScale ) ), Max( Eval( iMaxScale ) ), Inc( 0.5 ), Minor Ticks( 5 )}
),
Dispatch(
{"Distributions", "Mean(Result", "Capability Analysis", "Long Term Sigma"},
"Lower CI",
NumberColBox,
{Name( "Hide/Unhide" )(1)}
),
Dispatch(
{"Distributions", "Mean(Result", "Capability Analysis", "Long Term Sigma"},
"Upper CI",
NumberColBox,
{Name( "Hide/Unhide" )(1)}
),
Dispatch(
{"Distributions", "Mean(Result", "Capability Analysis", "Long Term Sigma"},
"Portion",
StringColBox,
{Name( "Hide/Unhide" )(1)}
),
// THIS DISPATCH GENERATES ERRORS
Dispatch(
{"Distributions", "Mean(RESULT", "Capability Analysis", "Long Term Sigma"},
"Percent",
NumberColBox,
{Name( "Hide/Unhide" )(1)}
),
// THIS DISPATCH GENERATES ERRORS
Dispatch(
{"Distributions", "Mean(RESULT", "Capability Analysis", "Long Term Sigma"},
"PPM",
NumberColBox,
{Name( "Hide/Unhide" )(1)}
),
Dispatch(
{"Distributions", "Mean(RESULT", "Capability Analysis", "Long Term Sigma"},
"Sigma Quality",
NumberColBox,
{Name( "Hide/Unhide" )(1)}
)
)
); // Distribution¿Hay algo que pueda hacer para volver a obtener los resultados correctos (antiguos)?
Gracias,
Ene
Puede desactivar el etiquetado PkK mediante el mensaje Etiquetado de capacidad PkK .
Cualquiera
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Quality Control/Coating.jmp" );
obj = dt << Distribution( Column( :Weight ) );
obj << PpK Capability Labeling( 0 );
obj << Capability Analysis( LSL( 16 ), USL( 24 ), Target( 20 ) );
o
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Quality Control/Coating.jmp" );
obj = dt << Distribution( Column( :Weight ),
PpK Capability Labeling( 0 ),
Capability Analysis( LSL( 16 ), USL( 24 ), Target( 20 ) )
);
Culpe a AAIG por el desastre que es el análisis de capacidades moderno.
Mis citas favoritas:
La introducción relativamente nueva de la notación Pp y Ppk y la redefinición de Cp y Cpk sin el consenso de las partes interesadas han causado una confusión considerable. Según nuestra experiencia, muchos auditores y profesionales desconocen que lo que AIAG llama Ppk se utiliza en la industria desde hace unos 30 años como Cpk.
http://www.sematech.org/docubase/document/Semiconductor_Industry_SPC_Practices.pdf
O dicho de otra manera
Los índices de rendimiento del proceso Pp y Ppk suponen un paso atrás. Son un desperdicio de esfuerzo de ingeniería y de gestión: no dicen nada.
-DC Montgomery
O, dicho con más fuerza
El uso obligatorio de Pp y Ppk a través de estándares de calidad o pautas de la industria es "terrorismo estadístico".
- Kotz y Lovelace
Por suerte tenemos un interruptor y podemos apagarlos 