¿Qué motivó esta solicitud de lista de deseos? En ocasiones, me encuentro con una distribución de datos para la que necesito calcular un límite de especificación, y el ajuste no paramétrico es el único que funciona bien. Puedo ajustar esta distribución de varias maneras, pero solo los Ajustadores heredados en la plataforma de Distribución, dentro de Curva suavizada, permiten usar un multiplicador K-Sigma para encontrar los límites de especificación adecuados para un Ppk deseado.
Este abeto no está tan pulido y estoy seguro de que en algún momento desaparecerá.
¿Qué mejora le gustaría ver?
Por favor, añada el ajuste no paramétrico a las opciones que aparecen en "Ajustes continuos" en la plataforma de distribución.
¿Por qué es importante esta idea?
La correcta distribución de las distribuciones es fundamental para las capacidades del proceso y la ingeniería inversa de los límites de las especificaciones para las propuestas de producibilidad a los clientes, por lo que disponer de ajustes adicionales para gestionar situaciones menos comunes aumenta la robustez de la capacidad de JMP y ofrece más oportunidades para generar valor adicional para el usuario.
Hola @shampton82 , gracias por enviar esta solicitud. ¿Has probado Fit Smooth Curve, disponible en Continuous Fit? Esta herramienta utiliza una estimación de densidad no paramétrica para calcular los límites de especificación y estimar la capacidad. También incluye una opción de multiplicador sigma.
Los resultados deberían ser equivalentes a los de Smooth Curve con los filtros heredados. Dicho esto, no tenemos planes de eliminar los filtros heredados por el momento.
¡Hola @mia_stephens !
Vaya, no sé cómo se me pasó por alto. Esto funciona de maravilla, ya puedo seguir.
Steve
