비정규 능력 분석을 사용할 때는

비정규 데이터가 있다면, 데이터를 변환하거나 데이터에 맞는 비정규 분포를 선택할 수 있습니다.

데이터를 변환하고 일반적인 역량 분석을 사용합니다

Box-Cox 변환이 데이터에 효과적이라면, 변환할 람다 값을 지정하고 정규 역량 분석을 사용할 수 있습니다.

페이지로 구성 요소 가서 제품을 선택합니다. 그 다음 제품의 공정 흐름 단계를 선택합니다.
프로세스 단계를 열고 해당 공정 요약 섹션으로 이동합니다.
각 측정치에 대한 관리도 및 공정 능력 분석 옵션에 접근하려면 추가 설정을 선택합니다.
선택합니다 정규 공정 능력 분석 비정규 데이터가 모두 양수(> 0)이고 전체 공정 능력뿐만 아니라 부분군 군내 (잠재적) 공정 능력의 추정치도 구하려면 Box-Cox 변환을 사용하십시오.
데이터를 변환하기 위해 람다(λ) 값을 선택합니다.
- 최적 λ: 최적의 변환을 산출하는 최적 람다를 사용합니다.
- λ = 0(ln): 데이터의 자연 로그를 사용합니다.
- λ = 0.5(제곱근): 데이터의 제곱근을 사용합니다.
- λ 지정: 기타 일반적인 변환은 제곱(λ = 2), 역 제곱근(λ = −0.5) 및 역(λ = −1)입니다. 대부분의 경우 -2에서 2의 범위를 벗어나는 값은 사용하지 말아야 합니다.
확인를 선택합니다.

적합한 분포를 선택하는 것은 공정 능력 분석 실시하는 데 필요한 첫 단계입니다. 선택한 분포에서 데이터를 제대로 적합시키지 않으면 공정 능력 추정치가 부정확해집니다.

페이지로 구성 요소 가서 제품을 선택합니다. 그 다음 제품의 공정 흐름 단계를 선택합니다.
프로세스 단계를 열고 해당 공정 요약 섹션으로 이동합니다.
각 측정치에 대한 관리도 및 공정 능력 분석 옵션에 접근하려면 추가 설정을 선택합니다.
분포 적합을 선택합니다. 대부분의 경우 공정에 대한 공학 및 과거 지식을 사용하여 공정 데이터에 적합한 분포를 찾는 것이 가장 좋습니다. 하지만 Minitab^® 통계 소프트웨어에는 와 같은 Individual Distribution Identification다양한 분포의 적합도를 평가할 수 있는 다양한 도구가 있습니다.
데이터에 가장 잘 맞는 분포를 선택합니다.
확인를 선택합니다.

비정규 분포 또는 변환을 사용한 정규 분포 중 무엇을 사용할지 결정할 때는 다음 사항을 고려하십시오.

일반적으로 데이터에 가장 효과적인 모형을 선택해야 합니다. 비정규 분포나 변환의 효과가 동일할 경우 일부 실무자는 실제 데이터 단위를 사용하는 비정규 모형을 권장합니다. 그러나 전체 및 군내 공정 능력 추정치를 모두 제공하는 정규 모형을 선호하는 실무자들도 있습니다.
일정 기간 동안 공정에 대해 능력 분석을 반복적으로 실시할 예정이면 공정 특성을 시간이 지남에 따라 일관되고 올바르게 나타낼 가능성이 높은 분포 또는 변환을 선택하십시오. 동일한 분포 또는 변환을 사용하면 반복 분석에서 얻은 지수를 직접 비교하기가 쉬워집니다.

정규 공정 능력

비정규 공정 능력