设为首页收藏本站

JMP数据分析论坛

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

搜索
热搜: 活动 交友 discuz
查看: 25745|回复: 108
打印 上一主题 下一主题

基于JMP软件的非正态数据过程能力分析新方法

  [复制链接]
跳转到指定楼层
楼主
发表于 2013-8-15 11:42:33 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
基于JMP软件的非正态数据过程能力分析新方法

引言

       众所周知,过程能力分析是指通过顾客质量要求的范围与实际产品质量变异范围之间的数值比较来衡量实际生产过程满足规格要求的能力。具体来说,就是根据公式1.11.2计算出过程能力指数CpCpk值,确定其过程能力等级,判断过程能力是不足、尚可还是充分,进而采取相应的改进和维护措施。这个简单易行的量化管理工具已经在生产线能力评估、六西格玛项目、供应商审核等各个领域都有了广泛的应用。


         其中USL为规格上限,LSL为规格下限     Xbar为样本数据的平均值,s为样本数据的标准差

       但是,过程能力分析是以正态分布为前提的。也就是说,只有通过数据正态性的验证,才能应用公式1.1和公式1.2得出准确的分析结论。这就给我们提出了一个问题:如果收集到的数据是非正态的,应该如何进行过程能力分析?这个问题非常具有现实意义,因为很多流程或产品特性的数据往往就是非正态分布的,如寿命和可靠性试验中的数据。

       目前解决这类问题比较常见的方法是“数据转换法”。即通过Box-Cox转换法或Johnson转换法将原始非正态数据转换为正态数据,然后再按常规步骤进行过程能力分析。不过,相当数量的工程技术人员对这种方法的负面评价是:并不是所有的原始数据都能找到合适的转换方法,即使能够找到转换方法,也会因为数据和规格上下限都发生了变化,增加了理解上的难度,减少了现实指导意义。

一、新方法背景说明
      
       那么,是否存在更好的解决方法来执行非正态数据的过程能力分析呢?本文将结合英特尔、陶氏化学等已经广泛应用统计技术熟的企业的实际经验,以案例分析的形式结合高端六西格玛软件JMP,介绍两种实用的新型解决方法——分布拟合法和百分位数法。JMP目前的应用领域包括业务可视化、数据发现、六西格玛和持续改进、研发和创新、实验设计DOE等等。

游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复

本帖子中包含更多资源

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

x
分享到:  !connect_viewthread_share_to_qq!!connect_viewthread_share_to_qq! QQ空间QQ空间 腾讯微博腾讯微博 腾讯朋友腾讯朋友
收藏收藏3 转播转播 分享分享1 分享淘帖 支持支持 反对反对
回复

使用道具 举报

推荐
发表于 2014-4-18 15:18:27 | 只看该作者
同求原始数据,过程有点弄不懂,初学者
回复 支持 0 反对 1

使用道具 举报

沙发
发表于 2013-9-26 11:52:26 | 只看该作者
能给出原始数据吗?
回复 支持 反对

使用道具 举报

板凳
发表于 2013-9-26 22:51:19 | 只看该作者
不错的方法,在实际工作中很有指导意义!
回复 支持 反对

使用道具 举报

5#
发表于 2014-4-19 22:30:06 | 只看该作者
mbl2006 发表于 2014-4-18 15:18
同求原始数据,过程有点弄不懂,初学者

其实也不难理解,这篇文章是基于这样的想法:如果数据符合正态分布,那么我们就用均值和标准差去描述这些数据,计算过程能力自然就用均值和标准差去计算了,如果数据不符合正态分布,那么我就用中位数和百分位数去描述这些数据,计算过程能力自然就用中位数和百分位数去计算了!
回复 支持 反对

使用道具 举报

6#
发表于 2014-7-31 22:08:17 | 只看该作者
学习了,谢谢楼主
回复 支持 反对

使用道具 举报

8#
发表于 2014-8-21 11:06:48 | 只看该作者
C:\Users\Administrator\Desktop
求高手解释每个选项的意思
回复 支持 反对

使用道具 举报

9#
发表于 2014-8-21 12:00:43 | 只看该作者
起始 利用他的连续拟合命令 确定是哪种分布。然后再利用分布菜单下 能力中有个选项,勾选你已经确定号的分布方式,计算过程能力就好了!
回复 支持 反对

使用道具 举报

10#
发表于 2014-9-10 15:36:13 | 只看该作者
kankanzhegehaodongxi
回复 支持 反对

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

小黑屋|手机版|Archiver|JMP数据分析论坛 ( 沪ICP备13022603号-2 )  

GMT+8, 2024-4-29 03:10 , Processed in 0.473618 second(s), 21 queries .

Powered by Discuz! X3

© 2001-2013 Comsenz Inc.

快速回复 返回顶部 返回列表