Begriff | Beschreibung |
---|---|
OSG | Obere Spezifikationsgrenze |
USG | Untere Spezifikationsgrenze |
η | Prozess-Median |
Xpu | Oberes empirisches Perzentil aus der Toleranz |
Xpl | Unteres empirisches Perzentil aus der Toleranz |
Die Analyse verwendet die empirischen Perzentile, um die Streuung des Prozesses abzuschätzen. Zunächst verwendet die Analyse die Toleranz, um die zu berechnenden Perzentile zu ermitteln.
wobei Z ein Perzentil von der Standardnormalverteilung und T die Toleranz ist. Wenn die Toleranz beispielsweise 6 ist, dann ist pU = P(Z < 3) = 0.99865. Wenn die Toleranz 6 ist, dann ist pL = P(Z < −3) = 0.00135. Bei einem Prozess mit 2 Spezifikationsgrenzen deckt eine Toleranz von 6 ca. 99,7 % der Daten ab.
Als nächstes berechnet die Analyse die empirischen Perzentile aus den Daten.
Begriff | Beschreibung |
---|---|
p | Prozentsatz der Daten, die kleiner oder gleich dem gewünschten Perzentil sind, dividiert durch 100 |
Xy | Die y-te Zeile der Daten, wenn die Daten von der kleinsten zur größten sortiert werden |
y | auf ganze Zahl abgeschnittener Wert von w |
w | p(N + 1) |
N | Anzahl der Zeilen mit nicht fehlenden Daten |
z | w – y |
McCormack, D. W., Harris, I. R., Hurwitz, A., M., & Spagon, P. D. (2000). Capability indices for non-normal data. Quality Engineering, 12(4), 489-495.