非正規データ 能力分析

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やあみんな、

私は。。をしようとしていますCpKを計算する2 つの異なるパラメータの場合。 どちらのデータも正規分布を持ちません。 次の投稿に記載されているヒントに従いました。

https://community.jmp.com/t5/JMPer-Cable/Process-Capability-Analysis-for-nonnormal-data/ba-p/38112

この分析に基づくと、3 つの法線の混合が最も良く見えます (AICc)。 次に、個々の確率プロットをプロットしました。以下に、「標準」を含む上位 3 つの確率プロットを示します。

この分析に基づいて計算された CpK (3 つの標準の混合) は 0.65 で、「標準」で計算された CpK は 0.9 でした。このアプローチは正しいでしょうか?

2 番目のパラメーターは、主に 109 として報告されたアッセイの LOQ を下回る値によりデータが歪んでいるため、さらに複雑です。

助けていただければ幸いです。

ありがとう

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まあ、私は確かに通常の見積もりを信頼しませんが、それらのどれも信頼できるかどうかはわかりません。安定性は能力指数の基本的な前提条件です。正規である必要はありませんが、データは一定の平均と分散を維持する必要があります。もう一方では糸, マークとマイクは、複数のモードがある理由を理解することについて話しました。これは、プロセスが安定していないということを絶対に意味するわけではありません。マルチモードのデータが存在することには十分に合理的な理由があり、それらを「修正」できない場合があるからです。ただし、デューデリジェンスを必ず行う必要があります。安定性の前提が満たされない場合、能力の推定値はおそらく将来の能力を示していないことになります。

そうは言っても、工程が安定していると確信できる場合は、必ず最も適切な適合分布に基づいて工程能力計算を行ってください。代替手段は、分布を前提としないノンパラメトリック機能です。

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キャメロンさん、素早い対応ありがとうございました！ JMP 14 でこれらの複数のモードを識別し、分析する方法はありますか?

また、以下で強調表示されているデータ ポイントの一部は、サンプル準備エラーによるものであると判断されたことにも言及するのを忘れていました。これらをプロセス能力から排除することはできますか、サンプル前処理または混合エラーはプロセスの一部とみなされますか?

また、目的は、CpK を計算するだけではなく、能力分析の結果に応じて仕様を変更する (厳しくするか広げる) ことです。

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原因が特定できるため、不適切に調製されたことがわかっているサンプルは除外できると思います。あなたの目的は、サンプリングされていない製品に一般化することであり、サンプリングされていない製品はテスト用にまったく準備されていないため、それはプロセスの一部ではないと言えます。

JMP は、どのサンプルがどのモードに属しているかを実際には把握できません。それを正確に判断する方法はありません。おそらくできる最善のことは、各個人を最も近いモードに割り当てることですが、多くの場合は間違っている可能性があります。分布のさまざまな部分から得られたサンプルを見て、それらがどのように異なるかを理解できるかどうかを確認できれば。強度テストでは複数のモードが確認されることがありますが、それらのモードはさまざまな故障モードと一致しています。

管理図を見ることも役立つかもしれません。分布のさまざまなモードが X 軸に沿った期間に対応している場合、根本原因を見つけることができる可能性があります。

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データが大きく偏っている次のような場合に、仕様制限を縮小する正当な理由は何でしょうか?

基本的に、ほとんどのデータはアッセイの LOQ である 109 にあります。

ここでも、Norm 3 の組み合わせが最も良く見えますが、Norm 3 を使用した新しい CpK 計算は 3.1 と低くなります。

LOQ に近いデータを処理する方法はありますか? この方法での CpK 計算は正確ですか?

これまでのすべての返信に感謝します。

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LOQの意味が分かりません。これらの質問に関して私があまりお役に立てるかわかりませんが。

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LOQ は定量限界です。 基本的に、これはアッセイで確実に報告できる最低値です。

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分布に Normal 3 混合物を選択しましたが、AICc スコアが低いため、SHASH と Johnson Su の方が適切な選択です。AICc が低いほど優れています。

のシャッシュ配布シン・アークシンとしても知られています分布。 これ分布ジョンソンに似てる分布それは正常への変化であるという点で、シャッシュ配布通常のものが含まれます分布特別な場合として。 これ分布対称または非対称にすることができます。  

また、外れ値が 2 つあり、1 つは LOQ を大きく下回り、もう 1 つは USL を上回っています。これらのポイントを非表示にして除外し、分布を再適合して、それらのポイントが全体の適合性と Cpk をどの程度活用しているかを確認することもできます。