SixSigma

CPK

Berechnet den Kurzzeit-CPK-Wert für normalverteilte Daten.

Collection CPK(Collection mean, Collection stddev, Collection LSL, Collection USL, Collection st/lt=nothing, Collection dist=nothing, Collection failures=nothing, Collection samples=nothing, Collection param1=nothing, Collection param2=nothing, Collection param3=nothing, Collection st/lt=nothing, Collection st/lt=nothing, Collection st/lt=nothing, st/lt)

  • mean: ist der Mittelwert der normalverteilten Daten.
  • stddev: ist die Standardabweichung der normalverteilten Daten.
  • LSL: ist die untere Spezifikationsgrenze.
  • USL: ist die obere Spezifikationsgrenze.
  • st/lt: gibt an, ob die Daten als Langzeit (1.0) oder Kurzzeit (1.3) anzusehen sind. Der Wert ist das Verhältnis der Langzeit und Kurzzeit-Standardabweichungen: s_lt= 1.3*s_st
  • dist: Beschreibt die Art der Verteilung. Kann leer bleiben, wenn keine Verteilung angegeben wird. Die Normalverteilung wird mit dem Wert 1 gekennzeichnet.
  • failures: ist die Anzahl der Defekte. Kann für eine gegebene Verteilung leer bleiben, muß bei nicht gegebener Verteilung > 4 sein.
  • samples: ist die Anzahl der Versuche. Kann für eine gegebenen Verteilung leer bleiben.
  • param1: ist der erste Parameter der Verteilung (Mittelwert oder Form)
  • param2: ist der zweite Parameter der Verteilung (z.B. Standardabweichung)
  • param3: ist der dritte Parameter der Verteilung, wenn benötigt.
  • st/lt: gibt an, ob die Daten als Langzeit (1.0) oder Kurzzeit (1.3) anzusehen sind. Der Wert ist das Verhältnis der Langzeit und Kurzzeit-Standardabweichungen: s_lt= 1.3*s_st
  • st/lt: gibt an, ob die Daten als Langzeit (1.0) oder Kurzzeit (1.3) anzusehen sind. Der Wert ist das Verhältnis der Langzeit und Kurzzeit-Standardabweichungen: s_lt= 1.3*s_st
  • st/lt: gibt an, ob die Daten als Langzeit (1.0) oder Kurzzeit (1.3) anzusehen sind. Der Wert ist das Verhältnis der Langzeit und Kurzzeit-Standardabweichungen: s_lt= 1.3*s_st
  • st/lt:

ispoefactor

Prüft, ob ein bestimmter Faktor in der Übertragungsfunktion einer Zeile vorkommt.

Collection ispoefactor(Collection ctqmean, Collection factors, Object selected=nothing, Object factor=nothing)

  • ctqmean: Ein Vektor mit Mittelwerten
  • factors: Ein Vektor mit Faktoren der Übertragungsfunktionen
  • selected: Eine bestimmte Zeile (CTQ)
  • factor: Ein bestimmter Faktor.

pk

Berechnet den PK Wert (Process Capability) für normalverteilte Daten.

Collection pk(Collection mean, Collection stddev, Collection LSL, Collection USL)

  • mean: ist der Mittelwert der normalverteilten Daten.
  • stddev: ist die Standardabweichung der normalverteilten Daten.
  • LSL: ist die untere Spezifikationsgrenze.
  • USL: ist die obere Spezifikationsgrenze.

poe

Berechnet die Propagation Of Errors (POE) für gegebene Mittelwerte, die durch Übertragungsfunktionen berechnet wurden.

Collection poe(Collection ctqmean, Collection facmean, Collection facstdd)

  • ctqmean: Die Mittelwerte mit Übertragungsfunktionen
  • facmean: Die Faktoren, die von den Übertragungsfunktionen benutzt werden
  • facstdd: Die Standardabweichung der Faktoren.

poesensitivity

Berechnet die Sensitivität der POE für gegebene aus Übertragungsfunktionen berechnete Mittelwerte.

Collection poesensitivity(Collection ctqmean, Collection poe, Collection facmean, Collection facstdd)

  • ctqmean: Die berechneten Mittelwerte
  • poe: Das Ergebnis einer POE Berechnung
  • facmean: Die Faktoren, die von den Übertragungsfunktionen benutzt werden
  • facstdd: Die Standardabweichung der Faktoren

ppk

Berechnet den Langzeit-PPK-Wert (Process Performance) für normalverteilte Daten.

Collection ppk(Collection mean, Collection stddev, Collection LSL, Collection USL, Collection st/lt, Collection st/lt, Collection st/lt)

  • mean: ist der Mittelwert der normalverteilten Daten.
  • stddev: ist die Standardabweichung der normalverteilten Daten.
  • LSL: ist die untere Spezifikationsgrenze.
  • USL: ist die obere Spezifikationsgrenze.
  • st/lt: gibt an, ob die Daten als Langzeit (1.0) oder Kurzzeit (1.3) anzusehen sind. Der Wert ist das Verhältnis der Langzeit und Kurzzeit-Standardabweichungen: s_lt= 1.3*s_st
  • st/lt: gibt an, ob die Daten als Langzeit (1.0) oder Kurzzeit (1.3) anzusehen sind. Der Wert ist das Verhältnis der Langzeit und Kurzzeit-Standardabweichungen: s_lt= 1.3*s_st
  • st/lt: gibt an, ob die Daten als Langzeit (1.0) oder Kurzzeit (1.3) anzusehen sind. Der Wert ist das Verhältnis der Langzeit und Kurzzeit-Standardabweichungen: s_lt= 1.3*s_st

processsigma

Berechnet das Kurzzeit-Process Sigma für einen gegebenen DPMO Wert. Es wird ein Sigma-Shift von 1.5 durchgeführt.

Collection processsigma(Collection DPMO, Collection SHIFT=nothing, Collection ZLSL=nothing, Collection ZUSL=nothing)

  • DPMO: sind die "Defekte pro einer Million Möglichkeiten" (DPMO)
  • SHIFT: Ist der optionale sigma-shift. Standardwert 1,5
  • ZLSL: Ist der z-Wert der unteren Spezifikationsgrenze
  • ZUSL: Ist der z-Wert der oberen Spezifikationsgrenze

rty

Füllt einen Vektor auf, in dem die Vorgängerwerte aufmultipliziert werden. (f(i)=f(i-1)*x)

Collection rty(Object value, Object start, Object sort=nothing, boolean asc=false, Object value, Object start, Object sort=nothing, boolean asc=false)

  • value: is the scalar or vector with the input values
  • start: is the initial value
  • sort: defines a sort order
  • asc: true: sort ascending, false: sort descending
  • value: is the scalar or vector with the input values
  • start: is the initial value
  • sort: defines a sort order
  • asc: true: sort ascending, false: sort descending

sigmagap

Berechnet den Abstand zwischen dem angestrebten Process Sigma Wert und dem tatsächlich gemessenen oder geschätzten.

Collection sigmagap(Collection ProcessSigma, Collection SigmaRisk, Collection TargetSigma)

  • ProcessSigma: ist der gemessene oder geschätzte Process-Sigma-Wert.
  • SigmaRisk: ist der erforderliche Sicherheitsabstand.
  • TargetSigma: ist der Process Sigma Zielwert.

targetstddev

Berechnet die Ziel-Standardabweichung

Collection targetstddev(Collection Target, Collection LSL, Collection USL, Collection ProcessSigma)

  • Target: ist der Zielwert
  • LSL: ist die untere Spezifikationsgrenze
  • USL: ist die obere Spezifikationsgrenze
  • ProcessSigma: ist der angestrebte Prozess-Sigma Wert

transferfunction

Bereitet eine Spalte zur Benutzung von Übertragungsfunktionen vor

Collection transferfunction(Collection factors)

  • factors: Ein Vektor von Faktoren für die Übertragungsfunktionen.

zsl

Gibt den Z-Wert für eine Spezifikationsgrenze (obere oder untere) zurück. Die Funktion erwartet normalverteilte Daten, die durch Mittelwert und Standardabweichung beschrieben sind.

Collection zsl(Collection mean, Collection stddev, Collection limit, Collection st/lt, Collection st/lt, Collection st/lt)

  • mean: ist der Mittelwert der normalverteilten Daten.
  • stddev: ist die Standardabweichung der normalverteilten Daten.
  • limit: ist die Spezifikationsgrenze für die der Z-Wert berechnet werden soll. (geben Sie USL an um Z-USL zu berechnen und LSL, um Z-LSL zu berechnen)
  • st/lt: gibt an, ob die Daten als Langzeit (1.0) oder Kurzzeit (1.3) anzusehen sind. Der Wert ist das Verhältnis der Langzeit und Kurzzeit-Standardabweichungen: s_lt= 1.3*s_st
  • st/lt: gibt an, ob die Daten als Langzeit (1.0) oder Kurzzeit (1.3) anzusehen sind. Der Wert ist das Verhältnis der Langzeit und Kurzzeit-Standardabweichungen: s_lt= 1.3*s_st
  • st/lt: gibt an, ob die Daten als Langzeit (1.0) oder Kurzzeit (1.3) anzusehen sind. Der Wert ist das Verhältnis der Langzeit und Kurzzeit-Standardabweichungen: s_lt= 1.3*s_st

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