Ciao a tutti,
Recentemente abbiamo eseguito l'aggiornamento da JMP 14 a 15.
Uno dei nostri script attualmente mostra un risultato diverso quando viene eseguita un'analisi delle capacità.
In JMP 14 abbiamo ottenuto il seguente risultato:

In JMP 15, la stessa identica espressione mostra improvvisamente i valori PPx (nota: si tratta di un'analisi diversa, quindi limiti diversi):

Il codice che utilizziamo per generare il grafico:
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)}
)
)
); // DistributionC'è qualcosa che posso fare per ottenere di nuovo i (vecchi) risultati corretti?
Grazie,
Gen
È possibile disattivare l'etichettatura Ppk utilizzando il messaggio Etichettatura capacità PkK .
O
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 ) )
);
Incolpare AAIG per il caos che è l'analisi delle capacità moderne.
Le mie citazioni preferite:
L’introduzione relativamente nuova della notazione Pp e Ppk e la ridefinizione di Cp e Cpk senza il consenso degli stakeholder hanno causato notevole confusione. Secondo la nostra esperienza, molti revisori e professionisti non sono consapevoli del fatto che ciò che l’AIAG chiama Ppk è in uso nell’industria da circa 30 anni come Cpk.
http://www.sematech.org/docubase/document/Semiconductor_Industry_SPC_Practices.pdf
Oppure, detto in un altro modo
Gli indici di prestazione del processo Pp e Ppk rappresentano un passo indietro. Sono uno spreco di sforzi ingegneristici e gestionali: non ti dicono nulla.
- L'agente Montgomery
Oppure, per dirla in modo più forte
L'uso obbligatorio di Pp e Ppk attraverso standard di qualità o linee guida del settore è considerato "terrorismo statistico"
- Kotz e Lovelace
Per fortuna abbiamo un interruttore e possiamo spegnerli 