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프로세스 역량 플랫폼에는 다양한 분포 유형의 데이터를 분석하는 기능이 없습니다.

안녕하세요,

저는 최근 JMP 15 프로세스 능력 플랫폼(분석 -> 품질 및 프로세스 -> 프로세스 능력)에 현재 적합 분포를 기반으로 프로세스 능력을 계산하는 기능이 부족하다는 사실을 발견했습니다. 대신에 항상 모든 데이터가 정규 분포를 따르고 상당히 오해의 소지가 있다고 가정합니다(적어도 이 가정은 사용자가 cpk/ppk 계산 방법을 이해할 수 있도록 어딘가에 기록해야 합니다). 이를 수행하기 위한 문제는 추정된 수율 손실 %(정규 분포 가정의 시그마/ppm에 따름)가 관찰된 수율 손실 %와 멀리 떨어져 있을 수 있으며 이러한 cpk/ppk는 사용자가 자신의 프로세스가 가능하다고 생각하여 오해를 불러일으킬 수 있다는 것입니다. 비정규 비율은 대규모 데이터 세트에서도 항상 정확하지 않습니다.

또한 하나의 열/프로세스에 대해 시작 창에서 사용자가 데이터 분포(비정규)를 수동으로 설정하더라도 프로세스 기능 플랫폼은 정규 분포 가정을 사용하여 여전히 정확히 동일한 cpk/ppk 값을 표시합니다.

그러나 분포 테스트는 분포 플랫폼(지속적 적합 -> 모두 적합)에서 수행할 수 있으며 데이터에 맞는 분포 유형만 전개된다는 점은 상당히 배려적이며 일반적으로 GOF를 확인하면 p 값이 좋은지 여부를 알 수 있습니다. 맞다. 그런 다음 사용자는 분포 비교 기능을 사용하여 계산된 ppk(일반적으로 정규 분포를 사용하여 계산한 것과 매우 다름)를 확인할 수 있습니다(비정규 분포를 사용하여 장기 공정 능력만 계산하는 이유는 무엇입니까?). 올바른 분포 하에서 추정된 수율 손실률(%)이 관찰된 수율 손실률(%)과 매우 가깝다는 것을 관찰했습니다. 결합된 데이터 테이블을 만든 다음 올바른 분포로 프로세스당 ppk를 정렬하는 등의 수동 단계를 통해 이 작업을 수행할 수 있을 것 같습니다. 하지만 속도가 훨씬 느려지고 사용자는 모든 프로세스가 포함된 멋진 기능 상자 그림을 얻을 수 없습니다.

여기에 빠진 것이 있으면 누구든지 말해줄 수 있나요? JMP가 프로세스 기능 플랫폼을 최적화하여 cpk/ppk/수율 예측을 업계 사용자에게 정말 유용하게 만들 수 있다면 정말 감사하겠습니다.

온라인 참조: 처리 능력 및 비정규 데이터

https://www.spcforexcel.com/knowledge/process-capability/process-capability-and-non-normal-data

미리 감사드립니다.

괴롭히다

품질 및 프로세스 엔지니어링