Überlegungen zu Daten für Prozessfähigkeitsanalyse (nicht normal)

Befolgen Sie beim Erfassen von Daten, Durchführen der Analyse und Interpretieren der Ergebnisse die folgenden Richtlinien, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse gültig sind.

Die Daten sollten stetig sein

Stetige Daten sind Messwerte, die potenziell einen beliebigen Wert innerhalb eines Wertebereichs auf einer stetigen Skala annehmen können; dazu gehören auch Brüche und Dezimalzahlen. Gängige Beispiele sind Messwerte für Länge, Gewicht und Temperatur.

Wenn attributive Daten wie Anzahlen von fehlerhaften Einheiten oder Fehlern vorliegen, verwenden Sie Prozessfähigkeitsanalyse (binomial) oder Prozessfähigkeitsanalyse (Poisson).

Erfassen Sie genügend Daten, um zuverlässige Schätzwerte der Prozessfähigkeit zu erhalten
Erfassen Sie nach Möglichkeit insgesamt mindestens 100 Datenpunkte(Teilgruppengröße*Anzahl der Teilgruppen), z. B. 25 Teilgruppen der Größe 4 oder 35 Teilgruppen der Größe 3. Wenn Sie keine ausreichende Menge von Daten über einen angemessenen Zeitraum erfassen, stellen die Daten die verschiedenen Quellen der Prozessstreuung möglicherweise nicht genau dar, und die Schätzwerte spiegeln nicht die tatsächliche Prozessfähigkeit des Prozesses wider.
Der Prozess muss stabil und beherrscht sein
Wenn der aktuelle Prozess nicht stabil ist, kann die künftige, laufende Prozessfähigkeit des Prozesses anhand der Prozessfähigkeitsindizes nicht zuverlässig beurteilt werden. Wenn Sie sich nicht sicher sind, ob Ihr Prozess beherrscht ist, verwenden Sie X-quer/S-Karte oder Capability Sixpack (nicht normal), um die Prozessstabilität auszuwerten, bevor Sie diese Analyse durchführen.
Die Daten müssen der gewählten Nicht-Normalverteilung folgen
Wenn die gewählte Verteilung nicht gut an die Daten angepasst ist, sind die Schätzwerte der Prozessfähigkeit nicht genau. Um zu bestimmen, welche Nicht-Normalverteilung am besten an die Daten angepasst ist, verwenden Sie Identifikation der Verteilung.
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