Überlegungen zu Daten für Prozessfähigkeitsanalyse (normal) für mehrere Variablen

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) für jede Variable, 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.
Die Daten sollten nach Möglichkeit in rationalen Teilgruppen erfasst werden
Eine rationale Teilgruppe ist eine kleine Stichprobe gleichartiger Prüfeinheiten, die über einen kurzen Zeitraum produziert wurden und für den Prozess repräsentativ sind. Beobachtungen für jede Teilgruppe sollten bei gleichen Eingaben und unter unveränderten Bedingungen erfasst werden, z. B. hinsichtlich des Personals, der Umgebung und der Ausrüstung. Wenn Sie keine rationalen Teilgruppen erfassen, ist die Streuung in den Teilgruppen möglicherweise auf Ausnahmebedingungen und nicht auf die natürliche, inhärente Streuung des Prozesses zurückzuführen.
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 (normal), um die Prozessstabilität auszuwerten, bevor Sie diese Analyse durchführen.
Die Daten für jede Variable sollten einer Normalverteilung folgen
Die Schätzwerte der Prozessfähigkeit für diese Analyse beruhen auf der Normalverteilung. Wenn die Daten nicht normalverteilt sind, sind die Schätzwerte der Prozessfähigkeit für den Prozess nicht genau. Nicht normalverteilte Daten können mit der Box-Cox-Transformation oder der Johnson-Transformation transformiert werden; diese zählen zu den Transformieren-Optionen dieser Analyse. Um zu ermitteln, ob die Daten normalverteilt sind oder ob eine Transformation für nicht normalverteilte Daten effektiv ist, verwenden Sie Identifikation der Verteilung. Wenn die Daten nicht normalverteilt sind und eine Transformation nicht effektiv ist, erwägen Sie, Prozessfähigkeitsanalyse (nicht normal) zu verwenden.
Für eine Analyse zwischen/innerhalb sollte jede Teilgruppe mindestens zwei Beobachtungen enthalten
Wenn in einer oder mehr Teilgruppen nicht mindestens zwei Beobachtungen vorhanden sind, kann Minitab die Analyse nicht durchführen, da die Streuung zwischen den Teilgruppen nicht separat von der Streuung innerhalb der Teilgruppen geschätzt werden kann.
Für eine Analyse zwischen/innerhalb sollten alle Teilgruppen nach Möglichkeit dieselbe Größe aufweisen
Wenn wegen fehlender Daten oder ungleicher Stichprobenumfänge nicht alle Teilgruppen die gleiche Größe aufweisen, schätzt Minitab die Streuung zwischen Teilgruppen nur anhand der Teilgruppen mit der am häufigsten anzutreffenden Größe.
Durch Ihre Nutzung dieser Website stimmen Sie zu, dass Cookies verwendet werden. Cookies dienen zu Analysezwecken und zum Bereitstellen personalisierter Inhalte.  Lesen Sie unsere Richtlinien