Индексы возможностей процесса
S = capability(data,specs)
S = capability(data,specs) оценивает индексы возможностей для измерений в data учитывая спецификации 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 спецификаций, или (если data является матрицей) матрица с двумя строками с одинаковым числом столбцов, как data. Если нижняя граница отсутствует, используйте -Inf как первый элемент specs. Если верхней границы нет, используйте Inf как второй элемент specs.
Область выхода S - структура со следующими полями:
mu - Среднее значение выборки
sigma - Выборка стандартного отклонения
P - Предполагаемая вероятность нахождения в пределах
Pl - Предполагаемая вероятность нахождения ниже L
Pu - Предполагаемая вероятность нахождения 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 нормального населения с постоянным средним и отклонением.
Индексы делят «ширину спецификации» (между пределами спецификации) на «ширину процесса» (между пределами управления). Более высокие коэффициенты указывают на процесс с меньшим количеством измерений вне спецификации.
Симулируйте выборку 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 ширина процесса.
capaplot(data,[2.99 3.01]);
grid on
[1] Монтгомери, Д. Введение в статистический контроль качества. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 1991, pp. 369-374.