自動工程能力分析のデータに関する考慮事項

有効な結果が確実に得られるようにするため、データの収集、分析の実行、および結果の解釈時には、次のガイドラインを考慮してください。

データは連続量でなければならない

連続データは、小数値や小数値など、連続スケールに沿った値の範囲内の任意の数値を取る可能性のある測定値です。一般的な例としては、長さ、重さ、温度などの測定値があります。

不良品数や欠陥数などの属性データがある場合は、 二項工程能力分析 または ポアソン分布の工程能力分析を使用します。

十分なデータを収集して工程能力の信頼できる推定値を取得する

サイズが4のサブグループを25、またはサイズが3のサブグループを35など、少なくとも100個の合計データ点（サブグループサイズ * サブグループ数）を収集してください。十分に長い期間をかけて十分な量のデータを収集しない場合、そのデータはさまざまな工程変動要因を正確には代表しておらず、推定値は真の工程能力を示していない可能性があります。

工程は、安定し、管理されていなければならない。

現在の工程が安定していない場合、工程能力インデックスを使用して、確実に将来の継続的な工程能力を評価することはできません。工程が正常に管理されているかどうかわからない場合は、この分析を実行する前に、管理図を使用して工程の安定性を評価します。

プロセス知識と互換性のある方法を使用する

工程知識を使用して、分析で選択した方法を確認します。たとえば、ワイブル分布は正のデータでのみ機能します。サンプルに正の値しかないが、その工程が日常的に負の値を生成することがわかっている場合に、分析で工程のワイブル分布が選択されるとします。メソッドの特性はプロセスの動作と互換性がないため、データによく適合する他のメソッドを検討してください。