管理図のオプション
推定手法、コントロールチャートテスト、その他の解析設定を含む制御チャートの設定を指定します。
パラメーター
パラメータの過去の値を入力して中心線と制御限界を計算します。値を入力しない場合、 Minitab Connect は平均と標準偏差を推定します。1つの値だけを入力した場合、 Minitab Connect データからもう一方のパラメータを推定します。
- 平均の経験値
- プロセスの過去平均を知っている場合や過去のデータから推定値がある場合は、分析に使用する値を入力してください。
- Historical standard deviation
- プロセスの過去の標準偏差が分かっている場合や、過去のデータから得られた推定値がある場合は、分析に使用する値を入力してください。
また、I-MR-R/Sチャートの サブグループ内の過去の標準偏差 と サブグループ間の過去の標準偏差 を指定することもできます。
Minitabがサンプルデータの標準偏差を推定するために使う方法を指定したい場合は、 推定の方法を指定します。
- 過去の割合
- 過去のプロセス割合が分かっている場合や過去のデータから推定値があれば、分析に使用する値を入力してください。
過去のパラメータを使って中心線と制御限界を設定する方法の詳細については、 SPC ツールを使った一般的な作業 の「 過去のパラメータを使って中心線と制御限界を計算する」を選択してください。
推定
- パラメータ推定
- 特定の原因で不安定なデータを持つ部分群がある場合は、誤ったパラメータ推定を避けるために計算から除外できます。
ドロップダウンリストから、すべての部分群を使うか、省略する部分群をリストするか、含める部分群を指定する。
注
コロンを使ってサブグループの範囲を示します。各部分群または部分群の範囲の間にスペースを空けます。例えば、部分群2、9、44、45、46、47を指定するには、2 9 44:47と入力します。
- 標準偏差の推定方法
- 利用可能な方法は、コントロールチャートの種類やサブグループサイズによって異なります。
- Pooled standard deviation: 併合標準偏差は、サブグループ分散の重み付き平均であり、大きなグループであるほど、全体の推定値に対してより大きな影響力を持つようになります。この方法では、工程が管理されている場合に、最も正確な標準偏差の推定値が得られます。
- Rbar: R（範囲）の平均は、サブグループ範囲の平均です。この方法は、標準偏差の一般的な推定値であり、2から8のサブグループサイズで最適に機能します。
- Sbar: S（標準偏差）の平均は、サブグループ標準偏差の平均です。この方法では、特にサブグループサイズが8の場合、Rbarよりも正確な標準偏差>推定できます。
- 平均移動範囲: 平均移動範囲は、2つ以上の連続するポイントの移動範囲の平均値です。この方法は、サブグループサイズが1の場合によく使用されます。
- 中央値移動範囲: 移動範囲の中央値は、2つ以上の連続するポイントの移動範囲の中央値です。この方法は、データに移動範囲に影響を与える可能性のある極端な範囲がある場合に使用するのが最適です。
- Length of moving range
- 移動範囲の計算に使う観測値の数を入力する場合に入力します。 長さは 100 ≤である必要があります。 デフォルトの長さは 2 で、連続する値が類似する可能性が最も高いためです。
- Use Nelson estimate
- このオプションを選択して、制御限界の計算で異常に大きな移動距離値を補正します。
- 不偏化定数を使用
- 不偏化定数は、パラメータが少数の観測値から推定されるときに発生する可能性のあるバイアスを減らします。観測値の数が増えると、不偏化定数が計算結果に与える影響は少なくなります。
管理限界
- サブグループサイズが等しくない場合、直線管理限界を強制終了
- デフォルトでは、 Minitab Connect は実際のサブグループサイズを使って制御限界を計算します。サブグループのサイズが異なると、管理限界は不均一になりますが、管理限界を強制的にまっすぐにすることができます。
このオプションは、すべてのサブグループのサイズが同じであるはずにも関わらず、一部のサブグループのサイズが異なる場合に特に便利です。たとえば、一部のサブグループは測定ミスによってサイズが小さくなる場合があります。
注
このオプションは、サブグループサイズの差が小さい場合にのみ使用します。サブグループサイズの差が25%を超える場合、このオプションは使用しないでください。たとえば、最大のサブグループに観測値が10個あり、最小のサブグループに観測値が8個ある場合、その差は20%（(10 - 8) / 10 = 0.2 = 20%）です。
Tests
- 特殊原因のテスト
- Minitab Connect 変数制御チャートの特殊原因に対する8つのテストと、属性制御チャートの特殊原因に関する4つのテストを提供します。
検定を使用して、調査する観測値を判別し、データに存在する特定のパターンとトレンドを識別します。デフォルトでは、 Minitab Connect テスト1のみを使用しています。企業または業界の標準に基づいて追加の検定を選択します。
テストのデフォルト変更についての詳細は、 特別な原因のための検査をカスタマイズするをご覧ください。
- ポイント ラベル オプション
- テスト不合格ラベル に失敗したテスト番号を確認してください。
ポイントラベルをマーク でマークされたポイントのラベルが表示されます。
尺度
- Xスケール
- X 軸の時間スケールを指定します。
- 指標: サブグループ数でX軸にラベルをつける
- Stamp: x軸にフィールドの値でラベルを付けます。
さらに多くの選択肢があります
- 計算方法
- 中心線と制御限界の計算に使用するデータポイントを指定します。
- 自動 (計算済み): すべてのデータポイントを使って中心線と制御限界を計算してください。
- サブセット (ビュー): データポイントの一部を使って中心線と制御限界を計算します。保存したビューを選択してください。
注
ビューは 準備 ツールで作成・保存されます
。詳細については、カスタムデータビューの作成 を参照してください。
中心線や制御限界を設定するためのデータの一部に関する詳細は 一部のデータを用いて中心線と制御限界を計算しますをご覧ください。
- 最後のサブグループを使用して表示
- 表示すべき最新のサブグループ数を指定するために値を入力します。例えば、100と入力すると、チャートには直近100のサブグループが表示されます。
- シリーズ1 プロット線、 シリーズ2 プロット線、 シリーズ3 プロット線
- 系列線は各制御チャートの中心線および制御限界です。 P管理図のような単一のチャートは1つのシリーズを含みます。 Xbar-Rのような2つのコントロールチャートは2つのシリーズを含みます。 I-MR-R/S チャートには3つのシリーズが含まれています。
各ラインの色やスタイルを変えることができます。
- プロットラインを追加
- アクションリミットなど、もう一行を追加することを指定してください。プロットされた点がこの線を越えて ポイントラベルをマーク を確認すると、その点は線の名前をラベルとして示します。
基準線やマークされた点の追加についての詳細は 基準線とマークされた点を追加してくださいをご覧ください。
能力分析の選択肢
推定手法、優先能力統計量、その他の解析設定を含む能力分析設定を指定してください。
パラメーター
- 平均の経験値
- プロセスの過去平均を知っている場合や過去のデータから推定値がある場合は、分析に使用する値を入力してください。
- 標準偏差の経験値
- プロセスの過去の標準偏差が分かっている場合や、過去のデータから得られた推定値がある場合は、分析に使用する値を入力してください。
また、能力の中間/内部分析のために サブグループ内の過去の標準偏差 と サブグループ間の過去の標準偏差 を指定することもできます。
Minitabがサンプルデータの標準偏差を推定するために使う方法を指定したい場合は、 推定の方法を指定します。
- 過去の割合
- 過去のプロセス割合が分かっている場合や過去のデータから推定値があれば、分析に使用する値を入力してください。
推定
- 推定方法 サブグループ内標準偏差の場合
- サブグループ内標準偏差の推定法を選択します。
- Pooled standard deviation: 併合標準偏差は、サブグループ分散の重み付き平均であり、大きなグループであるほど、全体の推定値に対してより大きな影響力を持つようになります。この方法では、工程が管理されている場合に、最も正確な標準偏差の推定値が得られます。
- Rbar: R（範囲）の平均は、サブグループ範囲の平均です。この方法は、標準偏差の一般的な推定値であり、2から8のサブグループサイズで最適に機能します。
- Sbar: S（標準偏差）の平均は、サブグループ標準偏差の平均です。この方法では、特にサブグループサイズが8の場合、Rbarよりも正確な標準偏差>推定できます。
- 推定方法 部分群間の標準偏差について
-
サブグループ間標準偏差の推定法を選択します。
- 平均移動範囲: 平均移動範囲は、2つ以上の連続するポイントの移動範囲の平均値です。この方法は、サブグループサイズが1の場合によく使用されます。
- 中央値移動範囲: 移動範囲の中央値は、2つ以上の連続するポイントの移動範囲の中央値です。この方法は、データに移動範囲に影響を与える可能性のある極端な範囲がある場合に使用するのが最適です。
- MSSDの平方根: MSSDの平方根は、連続する点間の二乗差の平均の平方根です。同様の条件下で少なくとも 2 つの連続したポイントが収集されたと合理的に想定できない場合は、この方法を使用してください。
- Length of moving range
- 移動範囲の計算に使う観測値の数を入力する場合に入力します。長さは 100 ≤である必要があります。デフォルトの長さは 2 で、連続する値が類似する可能性が最も高いためです。
- 不偏化定数を使用
- 不偏化定数は、パラメータが少数の観測値から推定されるときに発生する可能性のあるバイアスを減らします。観測値の数が増えると、不偏化定数が計算結果に与える影響は少なくなります。
- サブグループ内標準偏差を計算するには: サブグループ内標準偏差の推定に不偏化定数を使用します。このオプションは、MSSD 正規工程能力分析法のSbar、プール標準偏差、平方根に適用されます。
- サブグループ間/サブグループ内の標準偏差を計算するには: サブグループ内およびサブグループ間の標準偏差の推定には、偏りのない定数を用いましょう。このオプションは、MSSD 工程能力分析間/内法のSbar、プール標準偏差、平方根に適用されます。
- 全体の標準偏差を計算するには: : 全体の標準偏差の推定で不偏化のための定数を使用します。
変換
- Box-Cox変換
- ボックス-コックス変換は、非正規データがすべて正の値（> 0）になっており、サブグループ内（潜在的）工程能力とともに全体の工程能力の推定値を取得する場合に使用します。
データを変換するためにラムダ(λ)値を選択します。
- 最適のλ最適なラムダを使用して、変換を最大限適合します。
- λ = 0 (自然対数): データの自然対数を使用します。
- λ = 0.5 (平方根): データの平方根を使用します。
- 指定されたλ
- ラムダの値を入力します。その他の一般的な変換方法は、二乗（λ=2）、逆平方根（λ=-0.5）、逆関数（λ=-1）です。ほとんどの場合、-2から2の範囲外の値は使用しない方がよいです。
能力統計オプション
- Target
- プロセスにターゲットがある場合は、値を入力します。目標値を入力すると、 Minitab Connect はCpmという能力指数を計算し、データが目標からどれだけ逸脱しているかも考慮します。
- K * σの許容範囲
- 標準偏差（σ）の数を単位として、許容限界の幅を入力します。デフォルトでの許容限界の幅は6標準偏差（工程平均のそれぞれの側で3標準偏差）です。
Minitab Connect K値を両側公差の幅として解釈します。片側許容限界を使用する場合は、片側許容限界値の2倍に相当する両側許容限界値を入力します。たとえば、3σの片側許容限界を使用する場合は、「6」と入力します。
- 分析を実行
- 工程能力分析間/内については、サブグループ間およびサブグループ内能力分析と全体能力分析の両方を行うことができます。
- サブグループ間/サブグループ内および全体: サブグループ間およびサブグループ内および全体的な能力分析の両方を行う。
- サブグループ間/サブグループ内のみ: サブグループ間およびサブグループ内分析を行い、サブグループ内およびサブグループ間での変動を評価します。この分析は、サブグループ間およびサブグループ内の変動以外のシステム的変動の要因を排除できた場合、あなたのプロセスがどれほどうまく機能するかを推定します。
- 全体のみ: 全体の分析を行い、それによってあなたのプロセスの実際の能力を示します。この分析では、顧客が実際に体験する内容を推定します。
- 性能指標を表示
- 規格はずれの期待値と観測値の表示方法を選択します。
- PPM: 100万個あたりの部品数（PPM）単位で値を表示します。
- パーセント: 値をパーセンテージで表示します。
- 能力指標を表示
- 表示する能力の指標を選択します。
- Capability stats (Cp, Pp): ：CpやPpなどの工程能力インデックスを計算して表示します。
- Zベンチ (σ水準): Zベンチの値を計算して表示します。Zベンチを使用するかどうかは、多くの場合、会社または業界の基準によって決まります。
- CCpkを表示
- プロセスターゲット、仕様スプレッドの中心、またはプロセス平均の情報を用いる潜在能力指標CCpkを表示します。
- 信頼区間を表示する
- 工程能力インデックスの信頼区間を表示する場合に選択します。
- 平均の経験値 戦略 過去の割合
- 過去の平均値やプロセス割合が分かっている場合、または過去のデータから得られた推定値がある場合は、分析に使用する値を入力してください。
- 単位あたりの目標欠陥数 (DPU) 戦略 目標不良率
- プロセスの目標がある場合は、分析に使用する値を入力してください。目標値を入力しなければ、 Minitab Connect 目標値が0であると仮定します。
- 特殊原因のテスト
- Minitab Connect 変数制御チャートの特殊原因に対する8つのテストと、属性制御チャートの特殊原因に関する4つのテストを提供します。
検定を使用して、調査する観測値を判別し、データに存在する特定のパターンとトレンドを識別します。デフォルトでは、 Minitab Connect テスト1のみを使用しています。企業または業界の標準に基づいて追加の検定を選択します。
テストのデフォルト変更についての詳細は、 特別な原因のための検査をカスタマイズするをご覧ください。
- ポイント ラベル オプション
- テスト不合格ラベル に失敗したテスト番号を確認してください。
ポイントラベルをマーク でマークされたポイントのラベルが表示されます。
