Показатели технологических возможностей
S = capability(data,specs)
S = capability(data,specs) оценивает показатели способности для измерений в data с учетом спецификаций в specs. data может быть либо вектором, либо матрицей измерений. Если data является матрицей, индексы вычисляются для столбцов. specs может быть либо двухэлементным вектором вида [L,U] содержащие нижний и верхний пределы спецификации, или (если data является матрицей) двухстрочная матрица с тем же количеством столбцов, что и data. Если нижняя граница отсутствует, используйте -Inf в качестве первого элемента specs. Если верхняя граница отсутствует, используйте Inf в качестве второго элемента specs.
Продукция S - структура со следующими полями:
mu - Среднее значение выборки
sigma - Стандартное отклонение образца
P - Расчетная вероятность нахождения в пределах
Pl - Предполагаемая вероятность быть ниже L
Pu - Оценочная вероятность оказаться выше U
Cp — (U-L)/(6*sigma)
Cpl — (mu-L)./(3.*sigma)
Cpu — (U-mu)./(3.*sigma)
Cpk — min(Cpl,Cpu)
Индексы вычисляются в предположении, что значения данных являются независимыми выборками из нормальной совокупности с постоянным средним и дисперсией.
Индексы делят «ширину спецификации» (между пределами спецификации) на «ширину процесса» (между контрольными пределами). Более высокие отношения указывают на процесс с меньшим количеством измерений вне спецификации.
Смоделировать образец из процесса со средним значением 3 и стандартным отклонением 0,005.
rng default; % for reproducibility data = normrnd(3,0.005,100,1);
Вычислите индексы возможностей, если процесс имеет верхний предел спецификации 3,01 и нижний предел спецификации 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
Визуализация спецификации и ширины процесса.
capaplot(data,[2.99 3.01]);
grid on
[1] Монтгомери, D. Введение в статистический контроль качества. Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, 1991, стр. 369-374.