Индексы возможности процесса
S = capability(data,specs)
S = capability(data,specs) оценочные индексы возможности для измерений в data учитывая технические требования в specsданные может быть или вектор или матрица измерений. Если data матрица, индексы вычисляются для столбцов. specs может быть любой двухэлементный вектор из формы [L,U] содержа более низкие и верхние допустимые пределы, или (если data матрица), матрица 2D строки с одинаковым числом столбцов как data. Если нет никакой нижней границы, используйте -Inf как первый элемент specs. Если нет никакой верхней границы, используйте Inf как второй элемент specs.
Выход S структура со следующими полями:
mu — Демонстрационное среднее значение
sigma — Демонстрационное стандартное отклонение
P — Предполагаемая вероятность того, чтобы быть в определенных рамках
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)
Индексы вычисляются под предположением, что значения данных являются независимыми выборками от нормального населения с постоянным средним значением и отклонением.
Индексы делят “ширину спецификации” (между допустимыми пределами) “шириной процесса” (между пределами управления). Более высокие отношения указывают на процесс с меньшим количеством измерений за пределами спецификации.
Симулируйте 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
[1] Монтгомери, D. Введение в Статистический Контроль качества. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, 1991, стр 369–374.