Исследования возможности

Перед входом в производство многие производители запускают исследование возможности, чтобы определить, запустит ли их процесс в спецификациях достаточно времени. Индексы возможности, произведенные таким исследованием, используются, чтобы оценить ожидаемые проценты дефектных частей.

Исследования возможности проводятся с функцией capability. Следующие индексы возможности производятся:

  • \mu Демонстрационное среднее значение

  • \sigma Демонстрационное стандартное отклонение

  • P Предполагаемая вероятность того, чтобы быть в более низком (L) и верхний (U) допустимые пределы

  • Pl — Предполагаемая вероятность того, чтобы быть ниже L

  • Pu — Предполагаемая вероятность того, чтобы быть выше U

  • Cp — (U-L)/(6*sigma)

  • Cpl — (mu-L)./(3.*sigma)

  • Cpu — (U-mu)./(3.*sigma)

  • Cpk — min(Cpl,Cpu)

Как пример, моделируйте выборку от процесса со средним значением 3 и стандартным отклонением 0,005:

rng default; % For reproducibility
data = normrnd(3,0.005,100,1);

Вычислите индексы возможности, если процесс имеет верхний допустимый предел 3,01 и более низкий допустимый предел 2,99:

S = capability(data,[2.99 3.01])
S = struct with fields:
       mu: 3.0006
    sigma: 0.0058
        P: 0.9129
       Pl: 0.0339
       Pu: 0.0532
       Cp: 0.5735
      Cpl: 0.6088
      Cpu: 0.5382
      Cpk: 0.5382

Визуализируйте ширины процесса и спецификация:

capaplot(data,[2.99 3.01]);
grid on

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте