Verteilungsfreie Prozessfähigkeitsanalyse

Dieses Makro berechnet die Prozessfähigkeitsindizes (Cnpk) mit der empirischen Perzentilmethode entsprechend der Erläuterung in D. W. McCormack Jr., Ian R. Harris, Arnon M. Hurwitz und Patrick D. Spagon (2000). „Capability Indices for Non-Normal Data“, Quality Engineering, 12 (4), S. 489-495. Es sind weitere Methoden der verteilungsfreien Prozessfähigkeitsanalyse verfügbar. Hier wird lediglich die empirische Perzentilmethode erläutert.

In der Regel wenden Sie diese Methode nur an, wenn die vorliegenden Daten weder der Normalverteilung noch einer anderen in einer Prozessfähigkeitsanalyse von Minitab zulässigen Verteilung folgen. Der Autor dieses Makros empfiehlt dringend, dass Sie anhand von Statistik > Qualitätswerkzeuge > Identifikation der Verteilung ermitteln, ob Ihre Daten einer der aufgeführten Verteilungen folgen. Zu diesen Verteilungen zählen die Normalverteilung, Lognormalverteilung, Lognormalverteilung mit 3 Parametern, Exponentialverteilung, Exponentialverteilung mit 2 Parametern, Weibull-Verteilung, Weibull-Verteilung mit 3 Parametern, Verteilung des größten Extremwerts, Verteilung des kleinsten Extremwerts, Gamma-Verteilung, Gamma-Verteilung mit 3 Parametern, logistische Verteilung, loglogistische Verteilung und loglogistische Verteilung mit 3 Parametern.

Dieses Makro berechnet die Prozessfähigkeitsindizes (Cnpk) mit der empirischen Perzentilmethode entsprechend der Erläuterung in D. W. McCormack Jr., Ian R. Harris, Arnon M. Hurwitz und Patrick D. Spagon (2000). „Capability Indices for Non-Normal Data“, Quality Engineering, 12 (4), S. 489-495. Es sind weitere Methoden der verteilungsfreien Prozessfähigkeitsanalyse verfügbar. Hier wird lediglich die empirische Perzentilmethode erläutert.

In der Regel wenden Sie diese Methode nur an, wenn die vorliegenden Daten weder der Normalverteilung noch einer anderen in einer Prozessfähigkeitsanalyse von Minitab zulässigen Verteilung folgen. Der Autor dieses Makros empfiehlt dringend, dass Sie anhand von Statistik > Qualitätswerkzeuge > Identifikation der Verteilung ermitteln, ob Ihre Daten einer der aufgeführten Verteilungen folgen. Zu diesen Verteilungen zählen die Normalverteilung, Lognormalverteilung, Lognormalverteilung mit 3 Parametern, Exponentialverteilung, Exponentialverteilung mit 2 Parametern, Weibull-Verteilung, Weibull-Verteilung mit 3 Parametern, Verteilung des größten Extremwerts, Verteilung des kleinsten Extremwerts, Gamma-Verteilung, Gamma-Verteilung mit 3 Parametern, logistische Verteilung, loglogistische Verteilung und loglogistische Verteilung mit 3 Parametern.

Herunterladen des Makros

Vergewissern Sie sich, dass Sie in Minitab den Speicherort des heruntergeladenen Makros angegeben haben. Wählen Sie Datei > Optionen > Allgemein aus. Navigieren Sie im Feld Speicherort für Makros zu dem Speicherort, an dem Sie Makrodateien ablegen.

Wichtig

Wenn Sie einen älteren Webbrowser verwenden und auf die Schaltfläche Herunterladen klicken, wird die Datei möglicherweise in Quicktime geöffnet; für dieses Programm wird dieselbe Dateinamenerweiterung „.mac“ wie für Minitab-Makros verwendet. Um das Makro zu speichern, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Schaltfläche Herunterladen, und wählen Sie Ziel speichern unter aus.

Erforderliche Eingaben

  • Eine Spalte mit mindestens 100 numerischen Beobachtungen

Optionale Eingaben

LSL K
Geben Sie hiermit die untere Spezifikationsgrenze an.
USL K
Geben Sie hiermit die obere Spezifikationsgrenze an.

Ausführen des Makros

Angenommen, die Daten befinden sich in C2, und Sie haben eine untere Spezifikationsgrenze (USG) von 12 und eine obere Spezifikationsgrenze (OSG) von 16 angegeben. Um das Makro auszuführen, wählen Sie Ansicht > Befehlszeile/Verlauf aus, und geben Sie Folgendes ein:

%ECAPA C2; 
LSL 12; 
USL 16.

Klicken Sie auf Durchlauf.