CPK - 2次元拝啓、
「概念的な」質問です...
2 つの要因によって識別される特性があり、仕様限界が間隔ではなく領域によって定義されている場合、CPK を計算することは可能ですか?
下の図（創作）を参照してください。青い点 = 仕様、オレンジ色の点 = 生産。
CPKを計算することは可能ですか?
フィードバックをよろしくお願いします。
基本的なデータ分析とモデリング品質およびプロセスエンジニアリングRe: CPK - 2次元こんにちはサイモンイタリア 、
私もこの質問について考えました。すぐに利用できるものは見つかりませんでしたが、自分で可能な解決策に取り組みました。ただし、これは単なる楽しいサイド プロジェクトであり、正式なものではありません。私が行ったのは、Y 軸の値に分布を当てはめ、次に x 軸の値に分布を当てはめることです。次に、Y と X に最適なランダム分布を使用して 100 万個の値をシミュレートしました。次に、シミュレーションから仕様外のパーセンテージを計算し、それを仕様外/Ppk 曲線に揃えて、観測された仕様外のパーセンテージの Ppk を報告しました。この方法の主な欠点は、仕様外の計算でゼロが返された場合にエラーが発生することです。ただし、少なくとも 1 つの仕様外の値を取得するには、シミュレートされた値を 100 万個から増やす必要がある場合があります。
正式なアプローチではありませんが、私の状況ではうまくいった方法だとわかりました。少なくとも、いくつかのアイデアが浮かぶことを願っています。
スティーブ
Re: CPK - 2次元あなたの質問は本質的に「概念的」なものなので、なぜ Cpk を計算したいのかお聞きします。これをどのように使用するつもりですか? 申し訳ありませんが、このような指標はあまり役に立たないというのが私の偏見です。これは次の理由によるものです。
1. 計算に使用される列挙統計は推定値であり、実際の母集団をどの程度正確に表しているかは疑問視されることが多いです (例: サンプルの取得方法についての説明なしに 30 個のサンプルを使用)。Cpk が報告される場合、メトリックで使用される両方の統計の周りには明らかに信頼区間があるにもかかわらず、1 つの数値として報告されます。
2. Cpk が目的を満たさない場合、メトリックを分解して、それが平均の問題なのか変動の問題なのかを判断する必要があります。なぜ、それら (平均、目標からの偏差、標準偏差、最小化) を単に「追跡」しないのでしょうか?
3. Cpk の比較は誤用されることが多い（例：異なる製品間の比較）
4. Cpk が報告される前に安定性が確立される頻度はどれくらいですか?
5. 仕様が不適切であることが多い。
見る：
ガンター、バートン (1989)「Cpk の使用と乱用」、 品質の進歩 、1989 年 1 月
あなたが説明した状況の実際の例を挙げていただけますか。その状況では、「エリア」に仕様（顧客要件）があります。
あなたが説明した状況を私が理解している場合、まず 2 つの要因と応答変数 (領域) の関係を理解し、次に許容平行四辺形 (Shainin を参照) を使用して、各要因の適切な仕様を理解し、各要因に対して従来の Cpk を個別に使用することはできますか?
Re: CPK - 2次元私の個人的な感覚は CPK ではありません。むしろ 2 つの指標の総合的な評価です。
2 次元の重みを考慮し、次元削減後に評価することをお勧めします。または、最も単純な加重平均分析を使用します。
Re: CPK - 2次元こんにちは、スティーブ。
フィードバック、経験、提案に感謝します。
これは初期評価（「ドラフト」）に役立つ可能性があります。
このトピックに関する完全なシミュレーションを行うには、いくつかの機能 (JMP にも) があると便利です (ここでは 2 次元について説明しましたが、2 次元以上の場合にも必要になる可能性があります)。
改めて感謝申し上げます。JMP 開発者がこのニーズについて検討してくれることを願っています。
良い週の始まりをお過ごしください。
よろしくお願いします、
シモーネ
Re: CPK - 2次元親愛なるスタマンへ
フィードバックと有益な意見/提案に感謝します。
私の特定のケースでは、オブジェクトは 2 つの変数 (独立) から特徴付けられます。
この 2 つの特性の値 (同時に) は、前に描いた楕円形の領域内にのみ存在します。
いくつかの実際の部品を取り出し/測定し、この部分をグラフにプロットしました。
目標は、仕様外（楕円領域外）になる部品がいくつあるかを評価/推定することです（CPK アプローチと同様）。
CPK に似たコンセプトを 2 次元でイメージしました。
私の考えがどうかは分かりません。
再度、感謝します。
よろしくお願いします、
シモーネ
Re: CPK - 2次元親愛なるフランクへ
フィードバックありがとうございます（感謝します）。
私の状況は、2 つの変数が独立しているということです...そして、実際の生産ラインから収集されたいくつかのデータを使用して、「楕円仕様領域」から外れる可能性のある部品の数を「何らかの方法」で評価/推定したいと考えています。
説明が明確になれば幸いです。
改めて感謝します。良い週の始まりをお過ごしください。
よろしくお願いします、
シモーネ
Re: CPK - 2次元この機能が必要な場合は、 JMPウィッシュリストにウィッシュリスト項目を作成してください。
Re: CPK - 2次元こんにちはサイモンイタリア 、
これは、上記の方法論に従って作成したスクリプトから取得した出力の例です (半導体サンプル データ セットと、各ウェーハの最小値と最大値を抽出して要約テーブルを作成した A1 列を使用しました)。
このダッシュボードには、シミュレートされたデータ (Sim) と実際のデータ (R) が表示されます。
予測される仕様外 = 0% の場合、予測される Ppk = 2
考えるための材料です!
スティーブ
Re: CPK - 2次元こんにちは、スティーブ。
共有してくれてありがとう。
非常に興味深く、有益な情報源です。
私の過去の経験では、半導体部門で 20 年以上働いており、あなたのケーススタディは非常に明確です。
よろしくお願いします、
シモーネ
