Az alkalmazás parancsai, a munkalapazonosítók és a példaadatok értékei eredeti formájukban maradnak. A képernyőképek, diagramok és letölthető fájlok angol nyelvűek. A tudományos példák számai az eredeti angol jelölést használják: tizedesponttal és ezreselválasztó vesszővel. A weboldal egyéb számai magyar területi formázást követnek.
Példa: illesztőcsapok átmérői
Egy csapat 150 illesztőcsapot mér 30, óránként képzett ötös csoportban. A rajzi célérték 12.000 mm, a tűrésintervallum 11.950–12.050 mm. A folyamat stabilitása nem igazolt.
Az illesztőcsap-példa letöltése (CSV)Ez ugyanaz a példa, amely a Help részben szerepel. A diameter_mm az átmérőt tartalmazza mm-ben; a subgroup_id az öt csapból álló csoportokat azonosítja. A többi oszlop a gyűjtési sorrendet, az időt és a csoporton belüli helyet rögzíti.
1. Munkakörnyezet létrehozása
Az oldalsávon nyissa meg a Process control menüt, válassza a Capability & Performance lehetőséget, és nevezze el az elemzést. Válassza a New blank worksheet és a Create analysis lehetőséget.
2. Az adatok importálása
A Worksheet lapon válassza az Import lehetőséget. Válassza ki a letöltött fájlt, vagy illessze be a tartalmát. Az elválasztó legyen Comma, használja a Decimal dot lehetőséget, és jelölje be a First row contains column names beállítást. Tekintse meg az import előnézetét, majd válassza az Import into worksheet lehetőséget. Tartsa meg a sorokat a gyűjtési sorrendben.
3. A bemeneti oszlopok hozzárendelése
Az Inputs lapon a Study type alatt válassza a Process performance lehetőséget. A Data layout értéke legyen One measurement column, a Subgroups defined by értéke ID column. Rendelje a diameter_mm oszlopot a Measurement column 1, a subgroup_id oszlopot a Subgroup ID column mezőhöz, mindegyiket az oszlopválasztóból kiválasztva.
4. A modell és a specifikációk beállítása
A Distribution model alatt válassza a Normal, a Calculation method alatt a General geometric (.G) lehetőséget. A Lower specification limit (LSL) mezőbe írjon 11.950-et, az Upper specification limit (USL) mezőbe 12.050-et. Nyissa meg a Target (optional) részt, és a Target value mezőbe írjon 12.000-t. Mindhárom érték mm-ben értendő.
Nyissa meg a Plot options beállítást. A Histogram binning értéke legyen Automatic, a Histogram scale értéke Frequency. A Show fitted distribution maradjon bejelölve. A .G utótag a General geometric (.G) módszert jelöli, a teljesítménymutatók kiválasztott számítási módját; nem egy másik csapmérési adatsor.
5. Elemzés futtatása
Válassza a Run analysis lehetőséget, majd nyissa meg a Results lapot.
6. Az eredmények értelmezése
A vizsgálat megértése
Ez a futtatás a teljes folyamat teljesítményét írja le a megadott rajzi specifikációkhoz viszonyítva. A folyamat stabilitása nem igazolt, ezért az eredmények nem igazolják a folyamatképességet.
A csapok összehasonlítása a specifikációkkal
Mind a 150 csapátmérő 11.950–12.050 mm között van. Átlaguk 12.0124 mm: a 12.000 mm célérték felett és a felső tűréshatárhoz közelebb. A görbe az illesztett normális modell. A specifikációs vonalak az elfogadható csapátmérőket írják le; nem szabályozási határok.
150 csapátmérő mm-ben, tűréshatárokkal, célértékkel és illesztett normális görbével. Teljes méretű diagram megtekintése (új lapon nyílik meg) Az illesztett modell ellenőrzése
Hasonlítsa össze a pontokat a normális referenciaegyenessel, az ábra végeit is beleértve. Az alkalmazás nem értékelte automatikusan a modell megfelelőségét. Ez az ábra az időbeli stabilitást sem igazolhatja; külön vizsgáljon meg egy megfelelő szabályozókártyát.
A csapátmérők normális valószínűségi ábrája. Tekintse át az illeszkedést, az eloszlásfarkakat is beleértve. Teljes méretű diagram megtekintése (új lapon nyílik meg) A teljesítménymutatók értelmezése
A .G utótag a kiválasztott általános geometriai számítási módszert nevezi meg. A Pp.G az illesztett szóródást a tűrésmező szélességéhez viszonyítja. A Ppk.G az átlag határok közötti helyzetét is figyelembe veszi. Itt a Pp.G 1.391, a Ppk.G 1.046; a felső tűréshatár a korlátozó oldal.
A megfigyelt és a modellezett nemmegfelelőségek elkülönítése
A mintabeli csapok egyike sem esik a tűréshatárokon kívülre. A normális modell mégis körülbelül 854 nem megfelelő csapot becsül egymillió csapra, főként a felső tűréshatár felett. A PPM egymillió darabra jutó darabszámot jelent. 150 csapban nulla megfigyelt nemmegfelelőség nem jelent nulla hosszú távú nemmegfelelőségi arányt. A modellbecslés a modell megfelelőségétől függ.
A kivizsgálás tárgyának meghatározása
Vizsgálja meg, miért van az átlag a célérték felett, és mekkora tartalék marad a felső tűréshatárig. Ellenőrizze a folyamat stabilitását a gyűjtési sorrendben, és tekintse át a modellre vonatkozó korlátozásokat. A nulla megfigyelt nemmegfelelőséget külön közölje a modellbecsléstől; a számítások validálására vonatkozó állítások nem igazolnak folyamatstabilitást vagy modellmegfelelőséget.
További részletek: olvassa el az egyes eredményszakaszokat
A teljes eredménytáblázatok a Helphez hasonlóan hat értékes számjegyet használnak.
Folyamatteljesítmény-mutatók
A Pp.G 1.391, a Ppk.G 1.046. A kisebb felső oldali mutató jelzi, hogy a felső tűréshatár közelsége korlátozza a modellezett teljesítményt. Ezek a mutatók az adatkészlet teljes változékonyságát használják. Nem igazolnak statisztikai szabályozottságot, és nem garantálnak jövőbeli teljesítményt.
| Statisztika | Érték |
|---|---|
| Pp.G | 1.39063 |
| PpL.G · Alsó tűréshatár | 1.7357 |
| PpU.G · Felső tűréshatár | 1.04557 |
| Ppk.G | 1.04557 |
- Minden fő C- és P-mutató a teljes változékonyságot képviseli. A nevük a vizsgálati körülményeket azonosítja; nem helyettesítjük az alcsoporton belüli változékonysággal.
- Az általános geometriai mutatók a tűréshatárok távolságát az illesztett eloszlás mediánjához és 0.135. / 99.865. percentiliséhez viszonyítják. Normális modellnél a számítás az átlag ± 3 mintaszórás értéket használja.
- Ugyanannak az illesztett modellnek másik mutatószámítási módszere nem változtatja meg a becsült tűrésen kívüli valószínűségeket.
- A — nem elérhető eredményt jelöl; az ok mellette látható.
Megfigyelt és várható nemmegfelelőség
Ebben a mintában nem figyeltek meg tűréshatáron kívüli darabot. A normális modell mégis körülbelül 854 darabot becsül egymillióból a tűréshatárokon kívülre, szinte teljesen a felső határ felett. Ez a becslés az illesztett eloszlásfarkakat extrapolálja; nem megfigyelt hibaszám.
| Specifikációs oldal | Megfigyelt darabszám | Megfigyelt ppm | Várható ppm |
|---|---|---|---|
| LSL alatt | 0 | 0 | 0.0959132 |
| USL felett | 0 | 0 | 854.265 |
| Összesen | 0 | 0 | 854.361 |
- A Megfigyelt értékek a szigorúan a tűréshatárokon kívül eső méréseket számolja. A Várható értékek a kiválasztott illesztett eloszlást használja; nulla megfigyelt nemmegfelelőség nem igazol nulla jövőbeli kockázatot.
- A Nem alkalmazható azt jelenti, hogy azon az oldalon nem adtak meg tűréshatárt. A természetes határ nem tűréshatár.
Vizsgálat és modell
Ez normális modellű folyamatteljesítmény-vizsgálat az általános geometriai módszerrel és teljes változékonysággal. A számításvalidálási korlátozás a megvalósításra vonatkozik; nem tanúsítja ezen adatok stabilitását vagy megfelelőségét.
| Beállítás | Érték |
|---|---|
| Vizsgálat | Folyamatteljesítmény |
| Kiválasztott eloszlásmodell | Normal |
| Számítási módszer | Általános geometriai (.G) |
| A fő mutatók által jellemzett változékonyság | A teljes adatkészlet teljes változékonysága |
| Paraméterbecslő | A Distribution Fit Analysis által közölt illesztés |
| Helyzet (eredeti mértékegység) | 12.0124 |
| Skála (eredeti mértékegység) | 0.0119849 |
| A modell tartóhalmaza | Alsó végpont: nincs véges határ; felső végpont: nincs véges határ |
| Alsó tűréshatár | 11.95 |
| Felső tűréshatár | 12.05 |
| Fit | Elérhető |
| A modell forrása | Ehhez a folyamatképesség-futtatáshoz illesztve |
| Validálás | A folyamatképesség-számításokat a validációs adatkészlettel ellenőrizték. |
- Hivatkozás: AIAG–VDA SPC, 2026. februári Sárga kötet, 7. fejezet (§7.8.2).
- A kiválasztott eloszlásnak megfelelően kell leírnia a méréseket, különösen az eloszlásfarkakat. A hisztogram és az eloszlásábra segíti a vizuális ellenőrzést; ez a futtatás nem igazolja a modell megfelelőségét vagy a statisztikai stabilitást.
- Nincs automatikus elfogadási döntés vagy 1.5σ eltolás.
Mintastatisztikák
Ellenőrizze a 150 megfigyelést, az átlagot és a teljes szórást. A teljes változékonyság adja a fő folyamatteljesítmény-mutatók alapját. Az alcsoport-azonosítók nem teszik ezt igazoltan stabil folyamat képességvizsgálatává.
| Statisztika | Érték |
|---|---|
| Megfigyelések (n) | 150 |
| Átlag | 12.0124 |
| Szórás (teljes) | 0.0119849 |
Az egyenértékű normális Z részletei
Minden eloszlásfarok Z-értéke annak illesztett nemmegfelelőségi valószínűségét egyenértékű normális távolsággá alakítja. A Z.Bench az egyesített nemmegfelelőségi valószínűséget alakítja át; két eloszlásfaroknál nem egyszerűen a legkisebb mutató háromszorosa. Nincs 1.5σ eltolás. Ezek modellből származtatott értékek, nem időbeli stabilitásdiagnosztikák.
| Eloszlásfarok | Várható nemmegfelelőségi valószínűség | Egyenértékű normális Z |
|---|---|---|
| Alsó tűréshatár | 9.59132e-8 | 5.20709 |
| Felső tűréshatár | 0.000854265 | 3.13671 |
| Mindkét alkalmazható eloszlásfarok (Z.Bench) | 0.000854361 | 3.13668 |
- Az egyes oldalak Z-értékét a normális eloszlás felső oldali valószínűségi függvényének inverzével kapjuk az adott illesztett nemmegfelelőségi farokvalószínűségből. A Z-érték-módszerben az oldali mutató Z / 3.
- A Z.Bench az egyesített nemmegfelelőségi valószínűséget alakítja át. Két hozzájáruló eloszlásfaroknál nem a legkisebb képességmutató háromszorosa. Nincs 1.5σ eltolás.
Alcsoporton belüli diagnosztika
Az alcsoporton belüli szórást, a becslőt, a felhasználható csoportokat, a bevont/kizárt megfigyeléseket és az esetleges Cw/Cwk bejegyzéseket folyamatfejlesztési diagnosztikaként értelmezze. Stabilitás szükséges ahhoz, hogy az alcsoporton belüli változékonyságot a folyamat belső változékonyságának tekintsük. A fő mutatóktól való eltérés nem igazol stabilitást. Az eredeti alkalmazás ezt a diagnosztikai részt kihagyja a hivatalos jelentésekből; a Results lapon továbbra is elérhető.
Csak folyamatfejlesztéshez. Ezek a diagnosztikák kimaradnak a hivatalos jelentésekből (§7.8.2.5).
| Statisztika | Érték |
|---|---|
| Cw | 1.34141 |
| Cwk | 1.00856 |
| Szórás (alcsoportokon belül) | 0.0124248 |
| Becslő | R̄ / d₂ |
| Felhasználható alcsoportok | 30 |
| Az alcsoporton belüli becslésbe bevont megfigyelések | 150 |
| Az alcsoporton belüli becslésből kizárt megfigyelések | 0 |
- Az alcsoporton belüli változékonyság belső folyamatváltozékonyságként való értelmezéséhez statisztikai stabilitás szükséges. A fő és az alcsoporton belüli mutatók eltérése önmagában nem igazol stabilitást.
- Minden mérés megmarad a teljes adatkészlet számításaiban. Az egyelemű csoportokat és a hiányos, záró rögzített méretű csoportokat csak az alcsoporton belüli becslésből zárjuk ki; a teljes szórást soha nem helyettesítjük be.
7. Jelentés készítése
Őrizze meg a Capability & performance histogram, Normal probability plot, Study and model, Sample statistics, Process performance indices, Observed and expected nonconformance és Equivalent normal Z details eredményeket. Tartsa meg a modellre vonatkozó korlátozásokat. Jelezze, hogy a stabilitás nem igazolt, és különítse el a nulla megfigyelt nemmegfelelőséget a modell eloszlásfarkainak becslésétől.
Válassza az Add to report lehetőséget a befejezett futtatásban. Nyissa meg a Choose individual items and advanced options panelt a táblázatok és diagramok kiválasztásához, majd válassza az Add to draft lehetőséget. A rejtett elemek megmaradnak a mentett elemzésben.
Nevezze el a jelentést, és adja meg a vizsgálat célját és saját értelmezését. Válassza a Save lehetőséget, tekintse meg a Preview nézetet, majd használja az Export → Download HTML lehetőséget. Az alábbi példa a teljes kiválasztott tartalmat tartalmazza, a képernyőn egyszerre látható részen túli eredményekkel együtt.