CPK - 2차원친애하는 여러분,
"개념적" 질문...
두 가지 요인으로 식별되는 특성이 있고 규격 한계가 구간이 아닌 면적으로 정의된 경우 CPK를 계산할 수 있을까요?
아래의 다이어그램을 보세요(발명됨): 파란색 점 = 사양, 주황색 점 = 생산.
CPK를 계산하는 것이 가능할까?
미리 피드백을 주셔서 감사합니다.
기본 데이터 분석 및 모델링품질 및 공정 엔지니어링Re: CPK - 2차원안녕하세요 @SimonItaly ,
저도 이 질문에 대해 고민해봤습니다! 쉽게 구할 수 있는 것은 없지만, 재밌는 사이드 프로젝트일 뿐이고 공식적인 것은 아니지만, 스스로 가능한 해결책을 찾아냈습니다. 제가 한 일은 Y축 값에 대한 분포를 맞춘 다음 x축 값에 분포를 맞춘 것입니다. 그런 다음 Y와 X에 가장 잘 맞는 임의 분포를 사용하여 백만 개의 값을 시뮬레이션했습니다. 그런 다음 시뮬레이션에서 규격 외 비율을 계산하여 규격 외/Ppk 곡선과 정렬하고 관찰된 규격 외 비율에 대한 Ppk를 보고했습니다. 이 방법의 주요 단점은 규격 외 계산이 0을 반환하면 오류가 발생한다는 것입니다. 그러나 최소 하나의 규격 외 값을 얻으려면 시뮬레이션 값을 백만 개에서 늘려야 할 수도 있습니다.
공식적인 접근 방식은 아니지만 제 상황에는 효과가 있었던 것 같습니다. 적어도 몇 가지 아이디어가 떠오르기를 바랍니다!
스티브
Re: CPK - 2차원귀하의 질문은 본질적으로 "개념적"이므로, 왜 Cpk를 계산하고 싶은지 묻겠습니다. 어떻게 이것을 사용할 계획입니까? 죄송합니다. 저는 이러한 지표가 그다지 유용하지 않다는 편견을 인정합니다. 그 이유는 다음과 같습니다.
1. 계산에 사용된 열거 통계는 추정치이며, 실제 모집단을 얼마나 잘 설명하는지는 종종 의문시됩니다(예: 샘플을 얻은 방법에 대한 설명 없이 30개 샘플을 사용). Cpk가 보고될 때, 메트릭에 사용된 두 통계 주변에 신뢰 구간이 분명히 있음에도 불구하고 하나의 숫자로 보고됩니다.
2. Cpk가 목표에 미치지 못하면 평균 문제인지 변동 문제인지 판별하기 위해 메트릭을 분해해야 합니다. 왜 그냥 ( 평균 , 목표 편차, 표준 편차 , 최소화)를 "추적"하지 않습니까?
3. 비교를 위해 Cpk를 오용하는 경우가 종종 있습니다(예: 다양한 제품 간 비교)
4. Cpk가 보고되기 전에 안정성이 확립되는 빈도는 얼마인가요?
5. 사양이 부적절한 경우가 많습니다.
보다:
Gunter, Berton(1989) “CPK의 사용과 남용”, 품질 진행 , 1989년 1월
"지역"에 대한 사양(고객 요구 사항)이 있는 상황에서 설명한 내용의 실제 예를 제공해 주시겠습니까?
제가 설명한 상황을 이해한다면, 먼저 두 요인과 반응 변수(면적) 사이의 관계를 이해한 다음, 허용 오차 평행사변형(Shainin 참조)을 사용하여 각 요인에 대한 적절한 사양을 이해하고 각 요인에 대해 독립적으로 전통적인 Cpk를 사용할 수 있을까요?
Re: CPK - 2차원제 개인적인 생각은 CPK가 아닙니다. 오히려 두 가지 지표에 대한 포괄적인 평가입니다.
2차원 가중치를 고려한 다음 차원 감소 후 평가하는 것을 제안합니다. 또는 가장 간단한 가중 평균 분석을 사용합니다.
Re: CPK - 2차원안녕하세요 스티브,
피드백과 여러분의 경험 그리고 제안에 감사드립니다.
이는 초기 평가('초안')에 유용할 수 있습니다.
이 주제에 관해 전체 시뮬레이션을 할 수 있는 기능(JMP에도)이 있으면 좋겠습니다(지금은 2차원에 대해 말씀드렸지만, 2차원 이상에도 필요할 수 있습니다).
다시 한번 감사드립니다. 그리고 JMP 개발자들이 이런 요구 사항에 대해 생각해 주셨으면 좋겠습니다.
좋은 일주일 보내시길 바랍니다.
감사합니다,
시몬
Re: CPK - 2차원친애하는 스테이먼,
피드백과 좋은 의견/제안을 주셔서 감사합니다.
제 특정한 사례에서 객체는 2개의 변수(독립)로 특징지어집니다.
이 2가지 특성의 값은 (동시에) 제가 이전에 그린 타원 영역 내부에만 있을 수 있습니다.
측정/취득 과정에서 일부 실제 부분을 측정하였고, 이 부분을 그래프로 표시하였습니다.
목표는 (CPK 접근 방식과 유사하게) 사양(타원형 영역 밖)에서 벗어난 부품의 수를 평가/추정하는 것입니다.
저는 CPK와 비슷한 개념을 2차원으로 상상했습니다.
내 생각이 맞는지 모르겠어요.
다시 한번 감사드립니다.
감사합니다,
시몬
Re: CPK - 2차원친애하는 프랭크,
피드백을 주셔서 감사합니다.
제 상황은 두 변수가 독립적이며 실제 생산 라인에서 수집한 일부 데이터를 사용하여 얼마나 많은 부품이 "타원형 사양 영역"에서 벗어났는지 "어떤 식으로든" 평가/추정하고 싶습니다.
제 설명이 명확하기를 바랍니다.
다시 한번 감사드립니다. 좋은 주말 보내시길 바랍니다.
감사합니다,
시몬
Re: CPK - 2차원이 기능을 원하시면 JMP 위시리스트 에 위시리스트 항목을 생성하세요.
Re: CPK - 2차원안녕하세요 @SimonItaly ,
위에 언급된 방법론에 따라 제가 작성한 스크립트에서 얻은 출력의 예는 다음과 같습니다(저는 반도체 샘플 데이터 세트와 각 웨이퍼의 최소값과 최대값을 추출하여 요약 표를 만든 A1 열을 사용했습니다):
이 대시보드는 시뮬레이션 데이터(Sim)와 실제 데이터(R)를 보여줍니다.
예측된 사양 벗어남 = 0%이면 예측된 Ppk = 2입니다.
그냥 생각해볼 거리입니다!
스티브
Re: CPK - 2차원안녕하세요 스티브,
공유해 주셔서 감사합니다.
매우 흥미롭고 유익한 정보입니다.
저의 과거 경험에 비추어 보면... 저는 반도체 부문에서 20년 이상 일했는데, 귀하의 사례 연구는 매우 명확합니다.
감사합니다,
시몬
