多重変数の非正規工程能力分析の主要な結果を解釈する

工程が安定しており、工程データが分析で選択した非正規分布に従っている必要があります。確率プロットにより、分布の適合を評価することができます。

確率プロットは、各変数の非正規分布の適合度を評価するために使用します。

分布がデータにうまくあてはまる場合は、各点によりほぼ直線が形成されます。この直線から逸脱する場合は、その適合が許容されないことを示します。p値が0.05より大きい場合には、データは分析で使用される非正規分布に従うと仮定することができます。

p値が0.05未満の場合は、データが選択した分布に従っておらず、工程能力分析の結果が正確でなくなる可能性があります。対象のデータについて効果性の高い非正規分布またはデータ変換を判断するには、個別の分布の識別を使用します。変数またはグループが異なると分布が異なる場合は、異なる分布を示す変数またはグループごとに別々の工程能力分析を実行する必要があります。

データ内の各グループまたは変数に対して、工程能力ヒストグラムを使用して、サンプル観測値を工程要件と比較します。

工程の位置と工程の広がりの両方に基づいて全体の工程能力を評価するには、Ppkを使用します。全体の工程能力は、時間の経過とともに顧客が実際に経験する工程性能を示します。

一般に、Ppk値が高い場合は、工程能力が高いことを示します。Ppk値が低い場合は、その工程を改善する必要があることを示します。

Cpkを、工程で許容できる最低値を表すベンチマーク値と比較します。多くの業界でベンチマーク値1.33が使用されています。Ppkがベンチマークより低い場合、工程を改善する方法を検討します。

分析における変数ごとにPpk値を比較して、グループごとに、または異なる条件下で、全体の工程能力が異なるかどうかを判断します。