capability

Индексы возможности процесса

Синтаксис

S = capability(data,specs)

Описание

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)

  • Cpkmin(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.

Примеры

свернуть все

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

Ссылки

[1] Монтгомери, D. Введение в Статистический Контроль качества. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, 1991, стр 369–374.

Смотрите также

|

Представленный в R2006b
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте