如果沒有適合我的資料的分配，我該如何進行製程能力分析?
非參數製程能力分析
此巨集使用 D. W. McCormack Jr.、Ian R. Harris、Arnon M. Hurwitz 和 Patrick D. Spagon (2000) 編寫的參考文章“Capability Indices for Non-Normal Data” (非常態資料的能力指數) 中介紹的經驗百分位數方法計算能力指數 (Cnpk)。這篇文章出自《Quality Engineering》(品質工程) 第 12 卷第 4 期的第 489 到 495 頁。此外，還提供了其他非參數能力分析方法。此處僅顯示了經驗百分位數方法。
通常，您僅在資料不服從常態分佈或在 Minitab 的製程能力分析中所使用的其他分佈時才使用此方法。此巨集的作者強烈建議您使用 Stat > Quality Tools > Individual Distribution Identification 來確定您的資料是否服從所列的任何分佈。這些分佈是常態、對數常態、3 參數對數常態、指數、2 參數指數、Weibull、3 參數 Weibull、最大極值、最小極值、Gamma、3 參數 Gamma、Logistic、對數 Logistic 和 3 參數對數 Logistic 分佈。
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LSL K
用於指定規格下限。
USL K
用於指定規格上限。
假設您的資料在 C2 中，並且規格下限 (LSL) 為 12，規格上限 (USL) 為 16。要執行此巨集，請選擇 Edit > Command Line Editor，然後輸入：
%ECAPA C2; LSL 12; USL 16. 按一下 Submit Commands。
