Moving Gjennomsnittet Minitab

Minitab Six Sigma. . . . Minitab (). . (SPC). (ANOVA). ARMA ARIMA. (ODBC). . Prosjektleder. Minitab. Minitab: - - - - - - Microsoft Office Excel - -: Standard Division. - Distribuert data - - (Diagrammer) BAR PIE. -. - SPC MSA - - - - - - - -. MINITAB Statistical Software er den ideelle pakken for Six Sigma og andre kvalitetsforbedringsprosjekter. Fra statistisk prosesskontroll til design av eksperimenter, gir den deg de metodene du trenger for å implementere hver fase av kvalitetsprosjektet ditt, sammen med funksjoner som StatGuide og ReportPad som hjelper deg med å forstå og formidle resultatene dine. Ingen pakke er mer nøyaktig, pålitelig eller brukervennlig. I tillegg til mer statistisk kraft enn vår tidligere utgave, tilbyr MINITAB 14 mange spennende nye funksjoner som: En kraftig ny grafikkmotor som gir spennende resultater som gir enorm innblikk i dataene dine. En enkel måte å lage, redigere og oppdatere grafer på. å tilpasse menyene og verktøylinjer, slik at du enkelt kan få tilgang til metodene du bruker mest. - Enkel bruk: - Intuitiv design er enkel å lære - Menyer og verktøy ordnet logisk, matchende lærebøker og opplæringsmateriell - Prosjektleder organiserer analyse - ReportPadtrade for generering av rapporter - Utfør enkelt utdata til PowerPoint og Word - Klar, omfattende hjelpesystem - StatGuidetrade Forklarer utdata - Verktøyspesifikke opplæringsprogrammer - Ordliste over statistiske termer - Metoder og formler brukt i beregninger - Smart Dialog Boxestrade husker de siste innstillingene - Hundrevis av utvalgsdatasett - Tilgjengelig på flere språk - Økt hastighet og forbedret ytelse - Data og filbehandling: - Alt-i-ett-prosjektfiler inkluderer hele analysen - Regnearklignende regneark - Ubegrenset regneark, med opptil 4000 kolonner og ubegrensede rader i hver - Importexport: Excel, Tekst, CSV, HTML, etc. - Søkedatabaser med ODBC - Tildel formler til kolonnekolonner oppdateres når data endres - Flere UndoRedo - Numeriske, tekst - og datetimeformater - Data manipulering: flette, delmengde, sortere , transponere, kode osv. - Matrixfunksjoner - Passordbeskyttelse - Assistent: - Meny som lett fører deg gjennom analysen din - Hjelper deg med å velge riktig verktøy ved hjelp av et interaktivt beslutningsvedtak - Inkluderer retningslinjer for å sikre at analysen din lykkes - Bruker en forenklet Grensesnitt som er lett å forstå - Gir tolkning av produksjonen din - Skaper omfattende rapporter for å presentere resultater - Grunnleggende statistikk: - Beskrivende statistikk - En prøve Z-test - En - og to-prøve tester, paret t-test - En og to to proporsjonstester - En - og to-prøve Poisson-tester - En og to avvikstest - Korrelasjon og kovarians - Normaltest - Godkjent test for Poisson - Grafikk: - State of the art grafikkmotor - Pictorial gallerier forenkle grafoppretting - Interaktivt redigere attributter (akser, etiketter, etc.) - Rekonstruer tilpassede grafer med nye data - Plasser enkelt flere grafer på en side - Vis data for forskjellige variabler eller grupper i paneler - Informa Grafikk kan oppdateres som dataendring - Innebygde grafer tilgjengelig med et enkelt klikk - Spredningsdiagrammer, matriksplott, bokplotter, dotplots, histogrammer, diagrammer, tidsserier, etc. - Linjekort - Kontur og roterende 3D-plott - Sannsynlighets - og sannsynlighetsfordelingsplott - Tallrike spesialgrafikk - OLE for å redigere Minitab-grafer i andre applikasjoner - Grafbørsting for å utforske interessante steder - Eksport: TIF, JPEG, PNG, BMP, GIF, EMF - Regresjonsanalyse: - Linjær regresjon - Ikke-lineær regresjon - Orthogonal regresjon - Binær ordinær og nominell logistisk regresjon - Partielle minste kvadrater (PLS) - Stegvis og beste undergrupper - Residual plots - Lag enkelt indikatorvariabler - Forvissings - og prediksjonsintervall - Variansanalyse: - ANOVA - Generell lineær modell (GLM) - Ubalansert nestet design - MANOVA - Fullt nestet design - Analyse av midler - Flere sammenlikninger - Residual, hovedeffekter og samspillstegn - Design av eksperimenter: - Tosidige fakultetdesigner - Split-plot-design - Generelle fakultetdesigner - Plackett-Burman-design - Response-overflatedesigner - Blandingsdesign - D-optimale og avstandsbaserte design - Taguchi-design - Brukerdefinerte design - Analyser variabilitet for factorial design - Response prediction - Botched løp - Response optimization - Plots: rest, hovedvirkninger, interaksjon, terning, kontur, overflate, wireframe - Effekt plott: normal, halv normal, Pareto - Statistisk prosesskontroll: - Kjør diagram - Pareto-diagram - Årsak og effekt (fiskekjør) diagram - Variabler kontroll diagrammer: XBar, R, S, XBar-R, XBar-S, I, MR, I-MR, I-MR-RS, sonen, Z-MR - Attributter kontroll diagrammer: P, NP, C, U, P, U - Tidsvektede kontroll diagrammer: MA, EWMA, CUSUM - Multivariate kontroll diagrammer: T-kvadrat, generalisert varians, MEWMA - Sjeldne hendelseskontrolldiagrammer: G, T - Tilpassede tester for spesielle årsaker - Historisk skift-i-prosessdiagrammer - Individuell distribusjonsidentifikasjon - Box-Cox transforma prosessegenskaper: normal, ikke-normal, attributt, batch - prosessegenskaper for flere variabler - kapasitet Sixpacktrade - Multi-Vari-diagram - Symmetriplot - Acceptansampling og OC-kurver - Toleranseintervaller - Målesystemanalyse: - Data samling regneark generator - Gage RampR Krysset: ANOVA og Xbar-R metoder - Gage RampR Nested - Gage RampR for mer enn to variabler - Misclassification sannsynligheter - Gage run chart - Gage linearitet og bias - Type 1 Gage Study (single part) - Attribut Gage Studie ndash AIAG analytisk metode - Attributtavtale analyse - ReliabilitySurvival Analysis: - Parametrisk og ikke-parametrisk distribusjonsanalyse - Godhetstiltak - ML og minst kvadrat estimater - Eksakt feil, høyre-, venstre - og intervenscensurert data - Akselerert liv testing - Regresjon med livsdata - Pålitelighetstestplaner - Terskelparameterfordeling - Analyse av repairable systemer - Analyse av flere fa ilure moduser - Probit analyse - Weibayes analyse - Hypotesetest på distribusjonsparametere - Plots: distribusjon, sannsynlighet, fare, overlevelse - Garantianalyse - Multivariate Analyse: - Hovedkomponentanalyse - Faktoranalyse - Diskriminantanalyse - Klusteranalyse - Korrespondanseanalyse - Vareanalyse og Cronbachrsquos alfa - Tidsserier og prognoser: - Tidsserier - Trendanalyse - Nedbryting - Flytende gjennomsnitt - Eksponentiell utjevning - Wintersrsquo metode - Auto-, delvis auto - og krysskorrelasjonsfunksjoner - ARIMA - Nonparametrics: - Sign test - Wilcoxon test - Mann-Whitney test - Kruskal-Wallis test - Tabeller: - Chi-square, Fisherrsquos nøyaktig, og andre tester - Chi-square godhetskompetittest - Tally og cross tabulation - Strøm og prøvestørrelse: - Eksempelstørrelse for estimering - En prøve Z - En - og to-prøve t - Paret t - En og to proporsjoner - En - og to-prøve Poisson-priser - En og to avvik - Enveis ANOVA - To-nivå faktor iall design - Plackett-Burman og generell fullfaktorisk design - Effektkurver - Simulering og distribusjoner: - Tilfeldig tallgenerator - Tetthet, kumulativ distribusjon og inverse kumulative distribusjonsfunksjoner - Tilfeldig prøvetaking - Makroer og Tilpassbarhet: - Tilpassbare menyer og verktøylinjer - Omfattende preferanser og brukerprofiler - DMAIC Toolbar - Omfattende kommandospråk - Kraftig makrokapasitet - COM-aktivert automatisering Mer info (openclose) Operativsystem ndash 32-biters og 64-biters versjoner av XP, Vista eller Windows 7 RAM ndash 512 MB (minimum) 1 GB (anbefalt) Prosessor ndash Pentium 4 eller tilsvarende Harddiskplass: Multi-user ndash 140 MB (minimum) ledig plass tilgjengelig Enkelt bruker ndash 160 MB (minimum) ledig plass tilgjengelig Språkpakke ndash Tillegg 55 MB ledig plass per språkpakke installert Skjermoppløsning ndash 1024 x 768 eller høyere Adobereg Reader ndash Versjon 5.0 eller høyere kreves for å møte MinitabAccuracy vs Precision: Hva er forskjellen jeg er på medlem sitter i min niende klasse kjemi klasse da læreren min nevnte at dayrsquos leksjonen ville inkludere en diskusjon om nøyaktighet og presisjon, og hvor begge forholder seg til å lage eksperimentelle målinger. Irsquove har alltid vært mer av en liberal-kunstnerisk person, og jeg tenkte først, er det virkelig en forskjell mellom de to begrepene. Faktisk husket jeg til og med å bruke ordene om hverandre i skrivingen til engelskklassen. Men da jeg fortsatte gjennom flere avanserte vitenskaps - og matematikkkurs på høyskole og til slutt begynte Minitab Inc. Jeg ble innstilt på de viktige forskjellene mellom nøyaktighet og presisjonsmaskand, spesielt hvordan de relaterer seg til kvalitetsforbedringsprosjekter. Evaluering av variasjon i målesystemene dine Irsquove lærte at hvis du begynner et kvalitetsforbedringsprosjekt som innebærer å samle inn data for å kontrollere kvaliteten eller for å overvåke endringer i bedriftens prosesser, er det viktig at systemene dine for å samle målinger er feil. Tross alt, hvis du kan stole på målesystemet ditt, så kan du stole på dataene du produserer. Så hvilke typer målesystemfeil kan finne sted Herersquos hvor nøyaktighet og presisjon kommer inn i spill. Nøyaktighet refererer til hvor tette målinger er til quottruequot-verdien, mens presisjon refererer til hvor tette målinger er til hverandre. Med andre ord, nøyaktighet beskriver forskjellen mellom målingen og partrsquos faktiske verdi, mens presisjon beskriver variasjonen du ser når du måler den samme delen gjentatte ganger med samme enhet. Presisjon kan brytes ned ytterligere i to komponenter: Repeterbarhet. Variasjonen observeres når samme operatør måler den samme delen gjentatte ganger med samme enhet. Reproducerbarhet. Variasjonen observert når ulike operatører måler den samme delen ved hjelp av samme enhet. Det er viktig å merke seg at målesystemene kan lide både nøyaktighet og presisjonsproblemer. Et dartbord kan hjelpe oss å visualisere forskjellen mellom de to konseptene: Nøyaktig og presis nøyaktig. men ikke nøyaktig nøyaktig, men ikke presis heller nøyaktig eller nøyaktig når nøyaktighet og presisjon få ldquoSnackyrdquo Kanskje dette eksempelet kan bidra til å vise forskjellene ytterligere. Letrsquos snakk potetgull Antag at du er en matvareprodusent som produserer 12 oz. poser med potetgull. Du tester vekten av posene med en skala som måler posene nøyaktig (med andre ord, det er liten variasjon i målingene), men ikke nøyaktig ndash måling 13,2 oz. 13,33 oz. og 13,13 oz. for tre prøver. Eller kanskje skaleren er nøyaktig, og måler de tre prøvene på 12,02 oz. 11,74 oz. og 12,43 oz. men ikke presis. I dette tilfellet har målingene en større varians, men gjennomsnittet av målingene ligger svært nær målverdien på 12 oz. Eller kanskje dine mål er over alt, med prøver som måler 11,64 oz. 12,35 oz. og 13,04 oz. I så fall kan skalaen din ikke være nøyaktig eller nøyaktig. Men hvordan kan du oppdage disse problemene i målesystemet? Evaluere nøyaktighet? Presisjonsnøyaktighet og presisjon kan enkelt evalueres gjennom mange målesystemanalyseværktøy i Minitab Statistical Software. inkludert Gage Linearity and Bias Studies og Gage RampR Studies, som kan hjelpe deg med å avgjøre om en skala skal rekalibreres, eller hvis de nyansatte operatørene dine måler ingredienser konsekvent. Hva skal du gjøre hvis du oppdager nøyaktighet og eller presisjonsfeil. Fokuser på å forbedre målesystemet før du stole på dataene dine og fortsett med ditt forbedringsprosjekt. Tillat resultatene av din Gage RampR-studie for å hjelpe deg med å bestemme om omkalibrering av en skala eller utførelse av mer trening for nye ansettelser, kan være akkurat det du trenger for å få målesystemene tilbake på sporet. Sjekk ut disse ressursene for å lære mer om å fullføre en Gage-studie i Minitab: Navn: S. Luko Bull Onsdag 22. august 2012 Begrepet quotaccuracyquot er nå definert som et kompositt av bias og presisjon. Den nye quotaccuracyquot i gamle sanser blir nå kalt quotbiasquot. Se ISO terminologi definisjon nedenfor. 3.3.1 nøyaktighet nærhet av avtale mellom et testresultat (3.4.1) eller måleresultat (3.4.2) og sann verdi (3.2.5) NOTE 1 I praksis erstattes den aksepterte referanseverdien (3.2.7) for den sanne verdien. NOTE 2 Begrepet nøyaktighet, når det brukes på et sett med test eller målesultater, innebærer en kombinasjon av tilfeldige komponenter og en felles systematisk feil eller bias-komponent. NOTE 3 Nøyaktighet refererer til en kombinasjon av sannhet (3.3.3) og presisjon (3.3.4). Navn: Marion Foster Bull Onsdag 22. august 2012 Takk for nyhetsbrevet Jeg er leder av laboratoriet her på Spirit AeroSystems og i fremtiden via en telekom eller nyhetsbrev, jeg vil gjerne se noen opplæringsprogrammer for beregning av usikkerhetsanalyse for målinger hvis det er mulig . Takk, Marion Foster Navn: webb burgess bull Onsdag 22. august 2012 Meget god beskrivelse av forskjellen mellom nøyaktighet og presisjon. Jeg synes det ville være en god ide å inkludere emner av oppløsning og betydelige sifre i denne kommentaren også. Dette vil kanskje forhindre å skrive 13.2, 13.33 og 13.13. Det er vanskelig å forklare presisjon når antall signifikante tall eller oppløsning varierer fra mål til mål. 13.2 skal trolig bli registrert som 13.20. I motsetning til de fleste folks tro er quot0quot viktig. Navn: Carly Barry bull Fredag ​​7. september 2012 Hei Webb - Takk for å lese og for din kommentar. God idé - oppløsning og betydelige sifre ville være nyttige emner å legge til i en fremtidig postprosess. Kapasitetsstatistikk: Cpk vs Ppk Tilbake da jeg pleide å jobber i Minitab Tech Support, kunder spurte meg ofte om hva forskjellen mellom Cpk og Ppkrdquo Itrsquos er et godt spørsmål, spesielt siden mange utøvere er vant til å bruke Cpk mens de har utsikt over Ppk helt. Itrsquos som 3980-tallet popduoen Wham. hvor Cpk er George Michael og Ppk er den andre fyren. Poofy frisyrer stylet med mousse, skulderputer og benoppvarming til side, letrsquos begynner med å definere rasjonelle undergrupper og deretter utforske forskjellen mellom Cpk og Ppk. Rasjonelle undergrupper En rasjonell undergruppe er en gruppe målinger produsert under samme sett av forhold. Undergrupper er ment å representere et øyeblikksbilde av prosessen. Derfor må målingene som utgjør en undergruppe, tas fra et tilsvarende tidspunkt. For eksempel, hvis du prøver 5 elementer hver time, vil undergruppestørrelsen være 5. Formler, Definisjoner, etc. Målet med evneanalyse er å sikre at en prosess er i stand til å møte kundespesifikasjoner, og vi bruker kapasitetsstatistikk som Cpk og Ppk for å gjøre denne vurderingen. Hvis vi ser på formlene for Cpk og Ppk for normal (distribusjon) prosesskapasitet, kan vi se at de er nesten identiske: Den eneste forskjellen ligger i nevneren for øvre og nedre statistikk: Cpk beregnes ved bruk av ININ standardavviket mens Ppk bruker OVERALL standardavviket. Uten å kjede deg med detaljene rundt formlene for standardavvikene, tenk på innen standardavviket som gjennomsnittet av standardavvikene i undergruppen, mens den generelle standardavviket representerer variasjonen av alle dataene. Dette betyr at: Kun kontoer for variasjonen INNEN undergruppene Regner ikke med skift og drift mellom undergrupper. Noen ganger refereres til som potensiell evne fordi det representerer det potensialet prosessen din har til å produsere deler innenfor spesifikasjon, antar at det ikke er noen variasjon mellom undergrupper (dvs. over tid) Kontoer for den OVERALL variasjonen av alle målingene som tas. Teoretisk inkluderer både variasjonen i undergrupper og også skiftet og driften mellom dem. Er der du er på slutten av den ordspråklige dagen. Eksempler på forskjellen mellom Cpk og Ppk For illustrasjon, la oss se på et datasett der 5 målinger ble tatt hver dag i 10 dager. Eksempel 1 - Lignende Cpk og Ppk Som grafen på venstre side viser, er det ikke mye skift og drift mellom undergrupper i forhold til variasjonen i undergruppene selv. Derfor er de interne og generelle standardavvikene like, noe som betyr at Cpk og Ppk er lik også (henholdsvis 1,13 og 1,07). Eksempel 2 - Ulike Cpk og Ppk I dette eksemplet brukte jeg samme data og undergruppe størrelse, men jeg flyttet dataene rundt, flyttet det til forskjellige undergrupper. (Selvfølgelig ville vi aldri ha flyttet data til forskjellige undergrupper i praksis. Ndash Irsquove gjorde det bare for å illustrere et poeng.) Siden vi brukte de samme dataene, endret det generelle standardavviket og Ppk ikke. Men thatrsquos hvor likhetene slutter. Se på Cpk-statistikken. Itrsquos 3.69, som er mye bedre enn 1.13 vi fikk før. Ser du på undergruppeplot, kan du fortelle hvorfor Cpk økte Grafikken viser at poengene i hver undergruppe er mye tettere sammen enn tidligere. Tidligere nevnte jeg at vi kan tenke på innenfor standardavviket som gjennomsnittet av standardavvikene for undergruppen. Så mindre variabilitet innenfor hver undergruppe er mindre enn standardavvik. Og det gir oss en høyere Cpk. Til Ppk eller Ikke til Ppk Og her er hvor faren ligger i kun å rapportere Cpk og glemme Ppk som itrsquos George Michaelrsquos mindre kjente bandemann (ingen forseelse mot den han måtte være). Vi kan se fra eksemplene ovenfor at Cpk bare forteller oss en del av historien, så neste gang du undersøker prosessegenskaper. vurdere både din Cpk og din Ppk. Og hvis prosessen er stabil med liten variasjon over tid, må de to statistikkene likevel være omtrent likevel. (Merk: Det er mulig, og ok, å få en Ppk som er større enn Cpk, spesielt med en undergruppe på 1, men Irsquoll forlater forklaring på en annen dag.) 7 Døde Statistiske Synder Selv Eksperterne Gjør Navn: Omar Mora Bull Tirsdag 26. juni 2012 Michelle, takk for dette innlegget. Langsiktig vs Korttids evne, subrasjonsundergrupper, er ekstremt viktige konsepter. Ser frem til din quotCpk-større-enn-Ppk-når-undergruppe-size-of-1quot artikkel. Hvis mulig, vurder for et fremtidig innlegg for å snakke om konfidensintervaller for Cpk andor Ppk. Navn: Arun Bull Onsdag 27. juni 2012 NIce klare tanker. Likte det. Hold det opp kompis Navn: Quentin bull Fredag, 20. juli 2012 Stor forklaring. Jeg andre kommentaren fra Omar på quotCpk-larger-than-Ppk-når-undergruppe-størrelse-av-1quot-emnet. Dette er et veldig vanlig spørsmål. Jeg leter etter det. Navn: Chuck Sauder bull Mandag 15. oktober 2012 Likte virkelig artikkelen. Mitt spørsmål er hvordan Minitab beregner forskjellige verdier for Cpk og Ppk når det ikke er noen undergrupper (undergruppe 1) Navn: Michelle Paret Bull Mandag 15. oktober 2012 Chuck, jeg er glad for at du likte artikkelen. Godt spørsmål om Cpk vs. Ppk når undergruppe størrelse 1. I dette tilfellet bruker Minitab gjennomsnittlig flytområde for å beregne innen stdev (og Cpk), ikke den typiske stdev-formelen som brukes til å beregne den generelle stdev (og Ppk). Navn: Mike Lickley Bull Mandag 26. november 2012 Stor artikkel takk. Er jeg rett i å tenke at hvis jeg driver en test og variere prosessvariabler som jeg burde bruke Ppk Siden undergruppene ikke er like, er Cpk ikke en ekte refleksjon av variabiliteten da jeg introduserer variabilitet ved å endre prosessen. Takk Navn: Quentin Bull Torsdag 29. november 2012 Veldig fint innlegg. Jeg googled quotCPK og PPKquot og fant dette. Mye bedre enn wikipedias forklaring. Så her er jeg, en SAS-programmør som skal begynne å følge en mintabblogg. Navn: Michelle Paret Bull Onsdag 5. desember 2012 Mike, hvis du er varierende prosessvariabler, så er det sannsynligvis at prosessen din ikke vil være stabil, noe som er en av De viktige forutsetningene for evneanalyse. I tillegg, hvis du introduserer variabilitet, vil den generelle stdev (brukes til å beregne Ppk) ikke være representativ for variasjonen din prosess utviser til enhver tid. Jeg vil foreslå å få prosessen til en stabil tilstand og deretter samle inn data for å evaluere prosessevnen til den nåværende, stabile prosessen. Quentin, jeg er glad for å høre forklaringen gitt var nyttig. Takk for at du har fulgt bloggen vår. Navn: Kerry Kearney Bull Mandag 17. desember 2012 Flott artikkel, ikke sikker på om kvitt. Undergruppe størrelse 1quot artikkel er avialable enda. Hvis vi samler data i en bestemt rekkefølge og bruker en undergruppe størrelse på en, kan vi håpe å få en Cpk som har noen tilknytning til virkeligheten. Litt endre rekkefølgen av dataene og vi får en annen Cpk. Navn: Michelle Paret Bull Tirsdag 18. desember 2012 Kerry, jeg er glad for at artikkelen var nyttig. Stort spørsmål om hva du skal gjøre når dataene ble registrert i ingen bestemt rekkefølge. Når undergruppestørrelsen er 1, beregnes i stdev ved hjelp av gjennomsnittlig bevegelsesområde. Med andre ord ser Minitab på rekkevidden mellom row1 og row2, then row2 og row3, etc. Minitab antar at dataene er i kronologisk rekkefølge. Det er derfor å endre rekkefølgen på dataene, påvirker det gjennomsnittlige bevegelige området og dermed Cpk. Hvis du ikke vet i hvilken rekkefølge dataene ble samlet, anbefaler jeg på det sterkeste å bruke Assistant gt Capability Analysis gt kapasitetsanalyse gt Stillbilde. Minitab vil da bare gi deg statistikken (for eksempel Ppk) som er aktuelt. (Og jeg har ikke fått det til å skrive Ppk, kan være større enn Cpk når n1 innlegg ennå. Forhåpentligvis vil jeg ha tid i disse dager.) Navn: Vahid bull Onsdag 16. januar 2013 Er denne formelen riktig 2 totalt2 innen ) mellom Navn: Michelle Paret Bull Onsdag 16. januar 2013 Vahid, for prosessegenskaper for normal distribusjon, beregnes den totale stdev ved hjelp av den typiske stdev-formelen (f. eks. bruk Stat gt Basic Statistics gt Display Descriptive Statistics). Avhengig av hvilke alternativer du har valgt, kan formelen også dele med c4 (dvs. stdev overall stdevc4) der c4 er en ubøyelig konstant. Navn: Matthew Copeland Bull Tirsdag 12. februar 2013 De fleste steder jeg jobber med (har jobbet) har store mengder data og gjør ikke logisk prøvetaking. De har også en tendens til å sette undergruppestørrelsen til 1. I så fall anbefaler jeg at samlet eller ppk er det reelle tallet. Cpk er rett på prosessen flotte ting. Skriv mer vennligst Navn: Ravikumar bull Fredag ​​22. februar 2013 HI Grate artikkel Jeg spørsmålet er, mens jeg kalibrerer enten Cpk eller Ppk til en bestemt parameter om jeg må nevne begge verdiene for å forsikre min kunde om at fremtidens prodution skal være kvalitativ I dag siterer jeg Ppk. Pls foreslå Navn: Michelle Paret bull Mandag 25. februar 2013 Jeg vil overlate det til kunden din om hvorvidt du rapporterer bare Ppk eller både Cpk og Ppk. Det er mulig at kunden din er mest interessert i Ppk siden den gjenspeiler den nåværende tilstanden til den samlede prosessen. Navn: mmtab023 bull Mandag 15. juli 2013 God artikkel. Ser frem til din quotCpk-større-enn-Ppk-når-undergruppe-size-of-1quot artikkel. Navn: Rachel-tyrn 15. august 2013 Hvis jeg har et eksempel på eksempler 32 deler og jeg måler en funksjon og utfører en analyse, vil dette være en Ppk Hvis jeg tar periodiske målinger og samler data over tid og prosessen var i kontroll, kan jeg Angi kontrollgrenser for et Cpk Navn: Michelle Paret Bull 19. august 2013 For prosessegenskapen, på si 32 deler, kan du beregne både Ppk og Cpk (antar at du bruker Minitabs evneanalyse for normal distribusjon). Både Ppk og Cpk er statistikker som kan brukes til målinger samlet over tid. Og begge statistikkene skal bare brukes når prosessen er i kontroll. Jeg er ikke sikker på hvordan du vil bruke funksjonsanalyse til quotset control limitsquot, siden kontrollgrenser beregnes ved hjelp av selve prosessdataene, så hvis du kan gi mer detaljer, vil du gjerne svare på den delen av spørsmålet ditt. Navn: John bull Fredag ​​23. august 2013 Hyggelig innlegg Kort amp til punktet. Navn: Siva Bull Onsdag 4. september, 2013 Great Post. I tilfelle av prøvestørrelse 1, hvordan beregnes std. dev. (innen) ved hjelp av gjennomsnittlig bevegelsesområde. Navn: Michelle Paret Bull 10. september 2013 Siva, jeg er glad for at du likte innlegget. Når prøvestørrelse 1, stdev (innenfor) gjennomsnittlig bevegelig rekkevidde, uavhengig konstant d2 Hvis du bruker et bevegelsesområde med lengde 2 (Minitab-standard), så d21.128. Navn: Bob Bull Torsdag 19. september 2013 Michelle, flott innlegg. Jeg har et spørsmål om hvorvidt cpk eller ppk best passer til mine data. La oss si at jeg har 30 deler som jeg må ta en elektrisk måling på, men hver måling er tatt på 3 forskjellige temperaturer (kaldt, rom og varmt temp). I tillegg blir det ved hver temperaturmåling tatt 3 forskjellige spenninger. Totalt vil det være totalt 270 datapoeng. Ville Cpk eller Ppk best representere variasjonen forårsaket av de to variablene (temperatur og spenning). Eller må jeg analysere dataene separat i henhold til hver variabel. Navn: Michelle Paret Bull Torsdag 19. september 2013 Bob, dette er et interessant spørsmål. Jeg har ikke mye erfaring med analyse for elektriske målinger, men basert på beskrivelsen din, begynner jeg å analysere dataene separat for hver variabel. Det kan for eksempel være at prosessen din er i stand til kaldt og romtemperatur, men ikke i varme tider. Hvis du gjorde analysen din på alle dataene sammen i stedet for separat, ville du ikke kunne oppdage dette. Og jeg tror at denne oppførselen er noe du vil oppdage. Navn: Simon Bull Fredag ​​20. september 2013 Hei Michelle - stor artikkel Hjalp virkelig med å avklare mye forvirringen jeg har hatt rundt dette. Jeg har ett spørsmål rundt data samplet i rekkefølge med bare 1 undergruppe (for eksempel fra ett produksjonsløp). La oss anta at dataene er normale og prosessen er i kontroll. Basert på hva jeg har lest ovenfor, vil Cpk fortelle oss hvor mye det bevegelige gjennomsnittet varierer (dvs. mellom rad1 og rad2, og deretter mellom rad2 og rad3, behandler hver inkrementell forskjell som en ny undergruppe). Ppk ville fortelle oss den sanne variasjonen i samplet prosesspopulasjon. Hva forteller hver av disse om prosessens evne til å møte spesifikasjonen og som er bedre å bruke Mange takk, Simon. Navn: Michelle Paret Bull fredag ​​20. september 2013 Simon, jeg er glad for at artikkelen var nyttig. For å svare på spørsmålet ditt om hvilken statistikk som er bedre å rapportere, avhenger det av målet ditt. Hvis du vil representere den nåværende tilstanden til prosessen, vil jeg lene meg mot Ppk. Men hvis du vil rapportere potensialet i prosessen din, er Cpk teoretisk en bedre representasjon. Eller du kan alltid bruke begge for å få et komplett bilde av prosessen din. Navn: Alan Goodwin torsdag 26. september 2013 Hei Er Cpk-beregningen fra Ansii-standarden, eller er det en annen standard. Hvis ja hvilken. Navn: Michelle Paret Bull Mandag 30. september 2013 Alan, Cpk-beregningen som Minitab bruker, finnes i en rekke tekster, inkludert Handelshøyskolen for aktivitetsgruppen (AIAG) om statistisk prosesskontroll. Navn: Matej Horvat Bull Onsdag 2. oktober 2013 Et spørsmål relatert til prøvestørrelse 1-saken. Hvis vi har en batchprosess, hvor vi bare måler en enkelt prøve per batch, og batchene kanskje ikke produseres etter hverandre (forestill deg en produksjonslinje for flere produktene som skifter mellom forskjellige produkter), kan Cpk-beregningen ved hjelp av undergruppe 1 brukes i det hele tatt Navn: Michelle Paret Bull Tirsdag 8. oktober 2013 Matej, stort spørsmål. Siden Cpk beregnes ved hjelp av gjennomsnittlig bevegelsesområde (for rad2-rad1, rad3-rad2, etc.), må dataene være i kronologisk rekkefølge for at denne statistikken skal beregnes riktig. Hvis det ikke er mulig å angi dataene på denne måten, ville jeg bare bruke Ppk for å vurdere prosessens evne. Gi meg beskjed hvis dette ikke svarer på ditt spørsmål tilstrekkelig. Navn: Hugo Medina Bull Torsdag 24. oktober 2013 Dette innlegget er bare fantastisk. Navn: Orlando Bull Onsdag 6. november 2013 Ville det være mulig å få tak i datasettet du brukte til eksemplene dine Navn: Liyana bull Fredag ​​8. november 2013 hei. store forsterker morsomme forklaringer. hva om min ppk verdi er 0,84 og min cpk verdi er 2,55. skal jeg bruke cpk-verdien da å vise at prosessen min er i stand Navn: Michelle Paret bull tirsdag 12. november 2013 Liyana, selv om den høye Cpk indikerer at prosessen har potensial til å utføre innenfor spesifikasjonen, viser den lave Ppk at den totale prosessen utfører ikke så godt som det ideelt burde. Jeg vil derfor se nærmere på skiftet og driften mellom undergruppene dine over tid. Også, jeg ville dobbeltsjekke prosess stabilitet ved hjelp av et kontrollskjema for å sikre at prosessen er i kontroll. Navn: Eston Martz bull Tirsdag 12. november 2013 Navn: Quentin bull Fredag ​​22. november 2013 Ville bare si at jeg har henvist mange til denne forklaringen. Og min favoritt del er at jeg kan google den via quotCpk Ppk Whamquot. Takk igjen for dette innlegget Navn: Edgar Bull Onsdag 4. desember 2013 Flott artikkel Michelle For å oppsummere min forståelse av krav til Cpk og Ppk: Cpk krever en stabil prosess, og data må tas i kronologisk rekkefølge (kan ikke velges tilfeldig på slutten av dagen fra en stor sats). Ppk krever ikke en stabil prosess siden det er et øyeblikksbilde. Når det gjelder stabilitet, må minst 100 prøver registreres for å oppfylle denne forutsetningen, eller kan man komme seg bort med 30 prøver. Navn: Michelle Paret bull onsdag 18. desember 2013 Edgar, gode spørsmål. Selv for Ppk, bør prosessen være stabil. Hvis prosessen ikke er stabil, kan vi ikke være sikker på at kapasiteten til prosessen i dag vil gjenspeile prosessen i prosessen i morgen. Det er også god praksis å registrere dataene dine i kronologisk rekkefølge. Hvis dataene dine ikke er i kronologisk rekkefølge, inneholder Assistant gt-kapasitetsanalyse et øyeblikksbildealternativ. Med hensyn til utvalgsstørrelse anbefaler de assisterende retningslinjene at du samler 100 totale datapunkter. Jeg håper denne informasjonen er nyttig. Navn: Rachel tirsdag 10. januar 2014 Hei Michelle, jeg vil gjerne forstå effekten når du bruker en dataundergruppe eller når du bruker mer, og som er best til deg. Navn: Fernando bull Tirsdag 14. januar 2014 Kan jeg bruke a non-normal distribution with a better Ppk even when the normality test passed, but your Cpk is not meeting the requirements of 1.25 or 1.33 Name: greg bull Wednesday, January 15, 2014 Is the data set available in excel I cant open the MTW file with Minitabs 15 Name: Michelle Paret bull Monday, January 20, 2014 Rachel, per the guidelines in the Minitab Assistant quotcollect data in rational subgroups when possiblequot. This allows you to estimate the natural or inherent variation of the process. The good news is that when this is not possible and your subgroup size is 1, you can still assess the capability of the process. Fernando, does the non-normal distribution provide a good fit for the data Or, is the data truely normal I would use whatever distribution fits your data BEST as this will provide you with the BEST estimate of process capability. Name: Michelle Paret bull Tuesday, January 21, 2014 Greg, here is the data. I hope this format works for you: Example 1 601.6 600.4 598.4 600.0 596.8 600.8 600.8 600.6 600.2 602.4 598.4 599.6 603.4 600.6 598.4 598.2 602.0 599.4 599.4 600.8 600.8 598.6 600.0 600.4 600.8 600.8 597.2 600.4 599.8 596.4 600.4 598.2 598.6 599.6 599.0 598.2 599.4 599.4 600.2 599.0 599.4 598.0 597.6 598.0 597.6 601.2 599.0 600.4 600.6 599.0 Example 2 596.4 596.8 597.2 597.6 598.0 600.2 600.4 600.4 600.4 600.4 597.6 598.0 598.2 598.2 598.4 600.8 601.6 602.0 602.4 603.4 598.2 598.4 598.4 598.6 599.0 600.4 600.6 600.6 600.6 600.8 598.6 599.0 599.0 599.0 599.4 600.8 600.8 600.8 600.8 601.2 599.4 599.4 599.4 599.4 599.6 599.6 599.8 600.0 600.0 600.2 Name: Terry Phan bull Friday, February 21, 2014 Excellent explanation on the difference between Cpk and Ppk. Can you calculate PPM from Ppk Thanks Name: Tushar bull Friday, February 28, 2014 I think I understand the difference between the two a little better now. Lets see if I I got it right Currently our molded parts are sampled every 6 hrs. There is no clear statistical rationale for this frequency but by doing so, we sample at least once every shift and we can also defend it by other downstream controls we have in place. We want to reduce the sampling frequency from every 6 hrs to 12 hrs. Can I defend this by comparing CpK between two subgroups - (1) data collected at 6hr frequency intervals and (2) data collected at 12hr frequency intervals Name: Michelle Paret bull Tuesday, March 4, 2014 Terry, thank you for your feedback. Although you can calculate PPM directly from Z. Bench (Calc gt Probability Distributions gt Normal), I dont know of a way to calculate PPM from Ppk. In general, PPM of 1350 equates to Ppk of 1 and PPM of 3.5 equates to Ppk1.5. Tushar, that seems like a reasonable approach. You could also use a control chart to show that the process was stable during the transition from the 6hr-to-12hr frequency intervals. Name: lorna bull Thursday, April 3, 2014 This is a very good article on Cpk and Ppk. I have a question on the Cpk value. Is it possible to have a very large Cpk value I ran my data in minitab and getting extremely high Cpk of 237.44. My target is 0, USL10, LSLnone, ss 33, 32 have a reading of 0 and 1 have a reading of .08. std dev0.0140354. My thoughts is that the Cpk is soo high because the USL is too lose and almost of my samples falls on the target which is 0. Appreciate any further info on this. Thanks..Lorna Name: Michelle Paret bull Tuesday, April 8, 2014 Lorna, Im glad you found the article helpful. If your USL is 10, then it looks like your process is quite capable. However, there may be concern about the distribution being used to compute that Cpk value. With nearly all of your measurements at 0, how did you go about choosing the distribution for your capability analysis Name: JB bull Thursday, May 8, 2014 Name: Help me bull Tuesday, July 22, 2014 Thanks for a great article. Regarding your statement: quotIf you do not know in what order the data were collected, I highly recommend using Assistant gt Capability Analysis gt Capability Analysis gt Snapshot. Minitab will then provide you with only the statistics (e. g. Ppk) that are applicable. quot I have played around with minitab and I cannot see how the Ppk value changing when I change the order within the data set. To my question, cant I trust the Ppk value given by a probability plot i. e. through Stat gt Quality Tools gt Capability Analysis gt Normal, if I dont know what order the data were collected In my trials, the Ppk value became the same in the probability plot as in the capability snapshot. I would really appreciate if you clarified this. Name: Michelle Paret bull Wednesday, July 23, 2014 Great question Ppk will be same regardless of the order of your data because the overall stdev used to calculate it does not account for subgroups. Ppk is valid whether or not your data are in chronolgical order. However, one of the important assumptions for process capability is that the process is stable. And you can only assess process stability with a control chart created using data that is in chronological order. The order of your data directly impacts what a control chart will look like. I hope this is helpful. Name: Help me (2) bull Thursday, July 24, 2014 Hi again Michelle, Thank you for your answer about Ppk I assume you mean we need to know what chronological order our products exit the production process, prior testing, in order to get a reliable control chart The reason I asked my former question is because I am testing a product in order to determine if the functionality fulfil the predetermined specification limits (set by our customer). The way we do this is to first calculate the P-value, and in case the data are NOT normally distributed (p less than 0.05), we calculate Ppk. If Ppk is 1-2 we check for outliers. If Grubbs test gives us no outliers, then we want to assess if the data is in control, or if we can expect out of spec values in the future. I can add that we do not know the chronological order our products were produced the production process, we only get batches with products in quotrandomquot order (but we expect the products in the same batch are similar). Can you recommend a way to assess if the data is in control I. e. when we determine the data as passfail according to our acceptance criteria. (I would appreciate if you could give details of what chartgraph to use). Best regards, A person in need of your expertice Name: Michelle Paret bull Friday, July 25, 2014 Youre welcome Yes, chronological order is required for control charting. Regarding the non-normality, have you considered trying a Box-Cox or Johnson transformation Or using non-normal capability analysis If you know what batch a measurement is associated with, perhaps you can treat each batch as a subgroup, presuming you know the order of the batches. A typical rule of thumb is to use an Xbar-R chart for subgroup sizes less than 9, and an Xbar-S chart for larger subgroups. For assistance with non-normal capability analysis, control charts, etc. I highly recommend Minitab Technical Support. Its free and is staffed with statisticians. For the TS phone number, click Contact Us at the very top of the blog site. Name: Luciano bull Tuesday, September 9, 2014 So, the use of the both Ppk and CPk is the best way to evaluate the mechanical properties of any alloy along the time. Right Name: Michelle Paret bull Monday, September 15, 2014 Luciano, using both Cpk and Ppk to evaluate the properties of an alloy is a reasonable approach. And if the process is stable with minimal shift and drift over time, the two statistics should be very similar.