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JMP 스크립트: JMP 15의 공정 능력 분석

안녕하세요 여러분,

최근 JMP 14에서 15로 업그레이드했습니다.

현재 스크립트 중 하나가 공정 능력 분석이 완료되면 다른 결과를 표시하고 있습니다.

JMP 14에서는 다음과 같은 결과를 얻었습니다.

JMP 15에서는 정확히 동일한 표현식이 갑자기 PPx 값을 표시합니다(참고 - 이는 다른 분석에서 나온 것이므로 한계도 다름).

차트를 생성하는 데 사용하는 코드는 다음과 같습니다.

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

올바른(이전) 결과를 다시 얻을 수 있는 방법이 있나요?

감사합니다,

1월

Re: JMP 스크립트: JMP 15의 기능 분석

PkK 기능 레이블 지정 메시지를 사용하여 Ppk 레이블 지정을 해제할 수 있습니다.

어느 하나

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 ) );

또는

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 ) )
 );

현대의 능력 분석이 엉망인 것에 대해 AIG를 비난하십시오.

내가 가장 좋아하는 인용문:

Pp 및 Ppk 표기법의 비교적 새로운 도입과 이해관계자 합의 없이 Cp 및 Cpk를 재정의하는 것은 상당한 혼란을 야기했습니다. 우리의 경험에 따르면, 많은 감사자와 실무자는 AIAG가 Ppk라고 부르는 것이 약 30년 동안 업계에서 Cpk로 사용되어 왔다는 사실을 인식하지 못합니다.

http://www.sematech.org/docubase/document/Semiconductor_Industry_SPC_Practices.pdf

아니면 다른 말로 하자면

공정 성능 지수 Pp와 Ppk는 한 단계 뒤떨어져 있습니다. 이는 엔지니어링 노력과 관리 노력의 낭비입니다. 아무 것도 알려주지 않습니다.

- DC 몽고메리

아니면 좀 더 강하게 말하면

품질 표준이나 업계 지침을 통해 Pp 및 Ppk를 의무적으로 사용하는 것은 "통계적 테러"입니다.

- 코츠와 러브레이스

다행히 스위치가 있어서 끌 수도 있어요