非正規能力分析の工程データ

非正規工程能力分析で使用されるすべての工程データ統計量の定義と解釈について解説します。

LSL

工程の下側規格限界(LSL)は、製品またはサービスの最小許容値です。この制限は、工程の実行状態を示すものではなく、その工程を実行する方法を示すものです。LSLは、工程能力分析の設定時に指定します。

工程能力分析を実行するときにデータ変換を使用する場合、変換されたデータの下側規格限界であるLSL*も計算されます。

解釈

USLとLSLは、顧客要件を定義し、工程によってその要件を満たす項目が生成されるかどうかを評価するために使用します。

上側と下側の規格限界は、垂直の破線によってヒストグラに表示されます。ヒストグラムのバーをその垂直線と比較して、測定値が規格限界内にあるかどうかを評価します。

規格広がりは、上側規格限界と下側規格限界の間(USL - LSL)の距離です。 ある会社がボールペンを生産する場合、ボールの目標外径が0.35mmだとします。ボール外径の許容範囲は、0.34~0.36mmです。したがって、LSLは0.34、USLは0.36で、規格広がりは0.02mmとなります。

Minitabでは、規格広がりと工程広がりを比較して工程能力を判断します。

目標値

目標値は、顧客の要件に基づいた工程の理想的な値です。たとえば、円筒形の部品が、直径が32mmのときに製品で最適性能を発揮する場合は、32mmがこの部品の目標値となります。

解釈

目標値は、顧客要件を定義し、観測値と比較するために使用します。

目標値は、通常(必ずではない)下側規格限界と上側規格限界の中心に位置します。目標値がある場合は、目標値の近くで工程が中心化されるかどうかを調べます。

USL

工程の上側規格限界(USL)は、製品またはサービスの最大許容値です。この制限は、工程の実行状態を示すものではなく、その工程を実行する方法を示すものです。USLは、工程能力分析の設定時に指定します。

工程能力分析を実行するときにデータ変換を使用する場合、変換されたデータの上側規格限界であるUSL*も計算されます。

解釈

USLとLSLは、顧客要件を定義し、工程によってその要件を満たす項目が生成されるかどうかを評価するために使用します。

上側と下側の規格限界は、垂直の破線によってヒストグラに表示されます。ヒストグラムのバーをその垂直線と比較して、測定値が規格限界内にあるかどうかを評価します。

規格広がりは、上側規格限界と下側規格限界の間(USL - LSL)の距離です。 ある会社がボールペンを生産する場合、ボールの目標外径が0.35mmだとします。ボール外径の許容範囲は、0.34~0.36mmです。したがって、LSLは0.34、USLは0.36で、規格広がりは0.02mmとなります。

Minitabでは、規格広がりと工程広がりを比較して工程能力を判断します。

サンプル平均

サンプル平均は、サンプル測定値の平均値か、または分析で指定する工程の平均の経験値のどちらかです。

解釈

サンプル平均は、工程の平均値を推定するために使用します。

データは非正規であり、左右対称のつりがね型の分布に従わない可能性があるため、サンプル平均は分布のピーク位置に現れない可能性があります。

サンプルサイズ

サンプルサイズ(N)は、データ内の観測値の合計数です。たとえば、サイズが5のサブグループを20収集した場合、サンプルNは100となります。

解釈

Nは、サンプルサイズを評価するために使用します。

通常、サンプルサイズが大きいほど、算出される推定値の信頼性が高くなります。専門家によっては、工程能力分析で少なくとも合計100個の観測値を収集するよう推奨しています。

形状

分布の形状パラメータは、分布関数の形状を決定します。形状は、データから推定するか、これまでの工程に関する知識に基づいて設定します。

解釈

与えられた分布の形状パラメータは、データがどの程度対称かまたは歪んでいるかに影響を与えます。

ワイブル分布での形状パラメータの影響

このグラフは、ワイブル分布でのさまざまな形状パラメータ値の影響を示しています。

尺度

分布の尺度パラメータにより、分布関数の尺度が決まります。尺度は、データから推定するか、これまでの工程に関する知識に基づいて設定します。

解釈

尺度パラメータは、データがどの程度広がっているかに影響を与えます。一般的に、尺度の値が大きいほど、分布は水平方向に広がって見えます。尺度の値が小さいほど、分布は水平方向に圧縮されて見えます。

ロジスティック分布での尺度パラメータの影響

このグラフは、ロジスティック分布でのさまざまな尺度パラメータ値の影響を示しています。

しきい値

しきい値パラメータは、ランダム変数の最小値を推定します。しきい値は、データから推定するか、これまでの工程に関する知識に基づいて設定します。

解釈

しきい値パラメータは、分布からのデータに対して理論的に可能な最小値の位置を定義します。

ワイブル分布でのしきい値パラメータの影響

このグラフは、ワイブル分布でのさまざまなしきい値パラメータ値の影響を示しています。

位置

位置パラメータは、分布の位置に影響を与えます。位置はデータから推定するか、これまでの工程に関する知識に基づいて設定します。

解釈

位置パラメータは、X軸に沿ってデータをシフトすることによりデータの位置に影響を与えます。位置の値が正の場合はデータ分布が右側にシフトされ、負の場合は左側にシフトされます。

ロジスティック分布での位置パラメータの影響

このグラフは、ロジスティック分布でのさまざまな位置パラメータ値の影響を示しています。

平均

指数分布を使用して非正規データをモデル化すると、分布の平均パラメータが報告されます。

解釈

平均パラメータにより、データ分布の中心値を定義します。指数分布では、しきい値パラメータが0の場合、平均値が尺度パラメータと等しくなります。

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