한 제조업체에서 두 대의 기계를 사용하여 플라스틱 공을 생산하고 있습니다. 한 품질 엔지니어가 각 기계의 공정 능력을 평가하려고 합니다. 엔지니어는 각 기계에서 50개의 공을 랜덤 표본으로 추출하고 각 공의 무게를 기록합니다. 규격 범위는 12g - 25g입니다. 엔지니어는 공의 무게가 Weibull 분포를 따른다는 것을 알고 있습니다.
엔지니어는 공의 무게가 두 기계에 대한 고객의 요구 사항을 얼마나 잘 충족하는지 평가하기 위해 비정규 공정 능력 분석을 수행합니다.
- 표본 데이터공무게.MTW을 입력합니다.
- 을 선택합니다.
- 변수에 무게을 입력합니다.
- 기준 변수을 선택하고 기계을 입력합니다.
- 분포 적합에서 Weibull 분포을 선택합니다.
- 규격 하한에 12를 입력합니다.
- 규격 상한에 25를 입력합니다.
- 확인을 클릭합니다.
결과 해석
기계 1에 대한 Ppk는 0.91이고 기계 2에 대한 Ppk는 0.97입니다. 따라서 기계 2의 전체 공정 능력이 기계 1의 공정 능력보다 약간 더 낫습니다. 그러나 두 기계 모두에 대한 공정 능력 지수가 능력 있는 공정에 대해 일반적으로 허용되는 최소값인 1.33보다 작습니다. 공정 산포가 감소하고 공정 중위수가 규격 중간점에 근접할 때 공정 성능이 증가합니다. 두 기계 모두에 대해 공정 중위수가 규격 중간점과 떨어져 있고 공정 산포가 규격 한계에 비해 너무 큽니다. 제조업체는 공정을 개선해야 합니다.
