生産レポートでの不均衡なサンプル抽出における複雑度データの使用

製品についてのさまざまな基準統計量を生成しようとしていますが、使用できる複雑度データがない場合を想定してみましょう。

総機会数は657,092です。合計DPMOは1357.5で、全体Z.STは4.498となります。ここでZ.STが最も低い(最低の工程能力)成分16について考えてみます。成分16を製造する工程の中断時間が近日中に予定されているので、成分16の生産単位数を100倍にしたところ、観測された欠陥数も100倍に増加したとしましょう。

総機会数への影響はそれほどではなく、657,092から734,609への増加にとどまりました。しかし、合計DPMOは1357から7952.5(6倍)へ増加しました。また、合計Z.STは4.498から3.911、つまり1/2σ分も減少しました。これらすべての変化は成分16の増産の結果であり、工程能力の低下等によるものではありません。

次に、複雑度データを使用して同じ分析を行った結果を示します。

合計DPMOは1,300.7、合計Z.STは4.511です。複雑度データを使用して単位数と欠陥数を調整したので、元の数値とは少し異なっていることに注意してください。ここで、前回と同じように成分16の生産量を増加させますが、今回は複雑度データを使用します。

変化したのは、成分16の観測された単位数と観測された欠陥数のみであることが分かります。複雑度データを使用することで、成分16の生産量とサンプル抽出量が突出したことによる不均衡の影響が完全に取り除かれました。

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