工程能力分析の追加
工程能力分析を追加するには、 アセット ペインから分析をドラッグして配置します
キャンバスに。Minitab Solution Center デフォルトのタイトル、アセットの表現、およびダッシュボードに関連付けられたデータを含むドロップダウンリストを含むプレースホルダアセットカードを追加します。使用するデータを選択します。次に、「 開く 」を選択して、工程能力分析のダイアログを開きます。
データの入力
工程能力分析では、データがワークシートの1つの列に含まれている必要があります。
データ列
分析する数値データの列を入力します。
サブグループサイズ
注
各サブグループ内の観測値は、ワークシートの隣接する行内に入力されている必要があります。列を使用してサブグループを定義する方法の詳細は、 サブグループを使用して工程能力を評価するを参照してください。
| C1 | C2 |
|---|---|
| 直径 | サブグループID |
| 74.030 | 1 |
| 74.002 | 1 |
| 74.019 | 1 |
| 73.992 | 1 |
| 73.995 | 2 |
| 73.992 | 2 |
分布を適合する
正規工程能力では、データに適合する非正規分布を選択します。工程能力の信頼できる推定値を計算するには、選択する分布にデータが従う必要があります。非正規データの適切な分布の選択についての詳細は、 非正規データによる工程能力分析を参照してください。
下側規格 および 上側規格
製品またはサービスの最小許容値または最大許容値を入力します。測定値がこの値を上回ったり下回ったりすることが不可能な場合は、「 境界 」を選択して、規格限界を境界として定義します。
注
規格限界を境界として定義すると、Connectは規格限界/境界に関連する期待工程能力インデックスを欠損値(*)として報告します。したがって、限界を境界として定義するのは、測定値が限界を超えることが理論的に不可能な場合のみです。たとえば、純度100%の上限は、100%の純度を超えることはできないため、境界です。0%の純度の下限は、0%の純度を下回ることはできないため、境界です。
パラメータの経験値（オプション）
正規工程能力、工程の履歴平均または履歴標準偏差がわかっている場合、または過去のデータから得られた推定値がある場合は、分析で使用する値を入力します。
- 平均の経験値
- 母集団分布の平均値を入力します。
- 標準偏差の経験値
- 母集団分布の標準偏差の値を入力します。
履歴パラメータを入力しない場合、Connectはサンプルデータから平均と標準偏差を推定し、それらの推定値を使用して工程能力を計算します。
注
Connect がサンプルデータから標準偏差を推定するために使用する方法を指定する場合は、[ 推定] を選択します。
変換
- 変換なし
- データがすでに正規分布に従っている場合、変換は使用しないでください。
- Box-Coxべき変換 (W = Y^λ)
- 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。ボックス-コックス変換は単純でわかりやすい変換です。
Connect がデータの変換に使用するラムダ (λ) 値を選択します。
- 最適なλを使用: 最適なラムダを使用して、変換を最大限適合します。Connect は、最適なラムダを 0.5 または最も近い整数に丸めます。ただし、ラムダの信頼区間に丸められた値が含まれていない限り、ラムダは最も近い整数に丸められます。
- λ = 0 (ln): 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。
- その他（-5～5の範囲の値を入力）: λとして指定された値を使用します。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。
- Johnson変換(全体の分析のみ)
- ジョンソン変換は、非正規データに負の値（または0）が含まれているか、またはボックス-コックス変換が有効ではない場合に使用します。Johnson変換関数はボックス-コックスより複雑ですが、適切な変換を見つけるには非常に強力です。
推定の正規工程能力
- (サブグループサイズ>1の場合)
- 各サブグループに複数の観測値がある場合に、サブグループ内標準偏差を推定する方法を選択します。
- R（範囲）の平均: 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。
- S（標準偏差）の平均: 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。
- 併合標準偏差: 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。
- (サブグループサイズ=1の場合)
- 個々の観測値がある場合にサブグループ内標準偏差を推定する方法を選択します。サブグループ・サイズが1の場合、サブグループ内のサンプル標準偏差または範囲は計算できません。代わりに、Connect は移動範囲を使用して標準偏差を推定します。
- 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。
- 長さの移動範囲を使用する
- 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。
- 不偏化のための定数
- 不偏化定数をサブグループ内と全体標準偏差の計算に使用することを選択できます。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。
- 不偏化定数を使用: 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 法の Sbar、プール標準偏差、および平方根法に適用されます。
- 標準偏差の計算に不偏化定数を使用する: : 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。
注
多くの場合、不偏化のための定数を使用するかどうかは、会社のポリシーまたは業界標準に応じて選択します。
推定の非正規工程能力
接続を使用して工程能力分析で使用する非正規分布のパラメータを推定するか、または以下のパラメータの一部またはすべてを入力することができます。
- 分布のパラメータを推定する
- サンプル データから分布パラメーターを推定します。Connect は、指定しない次のパラメータのいずれかを推定します。
- 形状 (ワイブルまたはガンマ) または尺度 (他の分布) の設定: 選択した分布のタイプに応じて、形状またはスケールのパラメータを入力します。形状パラメーターは、分布の歪みなど、分布の形状に影響します。スケール パラメーターは、データの広がりに影響します。
- 位置の設定: 3-パラメータ分布を選択した場合は、しきい値パラメータを入力します。しきい値パラメータによって、データ分布の最小位置を設定します。
注
分布の形状、スケール、またはしきい値の詳細については、 非正規工程能力分析のデータを処理する に移動し、詳細を確認するパラメータをクリックしてください。
- 経験値を使用する
- : パラメータの経験値を指定します。表示されるパラメータの順序で定数または列を入力します。列に含まれる定数および行の数は、分布のパラメータの数と一致する必要があります。
オプション
このトピックでは、 正規工程能力のすべてのオプションについて説明します。 非正規工程能力を実行すると、これらのオプションの一部のみが表示されます。
目標 (Cpmを表に追加)
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、Connect は、データが目標からどれだけ逸脱しているかも考慮する能力インデックスである Cpm を計算します。
工程能力統計にK×σの許容限界を使用する
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。
Connectは、K値を両側の許容範囲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。
分析を実行する
デフォルトでは、Connectはサブグループ内工程能力分析と全体工程能力分析の両方を実行します。いずれかの分析を実行しない場合は、そのチェックボックスの選択を解除します。
- サブグループ内分析
- サブグループ内分析を実行します。これにより、工程の潜在的な(短期的な)能力が示されます。この分析では、サブグループ間のシフトとドリフトが排除された場合に、工程がどの程度うまく機能するかを推定します。
注
データに対してJohnson変換を使用すると、サブグループ内分析は計算できません。その場合、Connect は全体的な機能のみをレポートします。
- 全体の分析
- 工程の実際の(長期的な)能力を示す全体分析を実行します。この分析では、顧客が実際に体験する内容を推定します。
表示
- 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。
- 信頼区間を含める
- 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。
- 信頼水準
- 0～100の信頼水準を入力します。通常、95%の信頼水準が適切です。95%の信頼水準は、工程から100個のランダムサンプルを抽出する場合に、およそ95個のサンプルによって、その工程の工程能力インデックスの実際の値が含まれる信頼区間が算出されると期待できることを意味します（すべての工程データを収集して分析できた場合）。
- 信頼区間
- 表示する信頼区間または限界のタイプを選択します。
- 片側: ：工程能力インデックスの下側信頼限界と規格外のPPMまたは%の上側信頼限界が表示されます。次の片側信頼限界を使用します。
- 工程能力インデックスが必須の値より大きいという信頼度を高める方法。たとえば、Cpは1.33より大きいという信頼度を高める方法。
- 規格外PPMまたは%が必須の値より大きいという信頼度を高める方法。たとえば、規格外PPM合計が100より大きいという信頼度を高める方法。
- 両側: 上限と下限の両方がある信頼区間を表示します。
- 片側: ：工程能力インデックスの下側信頼限界と規格外のPPMまたは%の上側信頼限界が表示されます。次の片側信頼限界を使用します。
