ものづくり(Monozukuri)非正規工程能力指数(Non-Normal Process Capability Index)>

非正規工程能力指数(Non-Normal Process Capability Index)とは、従来の方法で行われる工程能力評価は、ﾃﾞｰﾀが正規分布することを前提としている。しかし、本質的に非正規である工程があり、正規性の前提を利用することは、誤りのある評価と間違った結論に導く。このような場合、工程能力の評価は特別な技術を必要とする。これを理解して、最近更新されたAIAG(第二版、2005年7月)のSPCﾏﾆｭｱﾙは、このようなﾃﾞｰﾀを取り扱うために、非正規工程能力評価技術の使用を推奨している。

ｼﾝﾌｫﾆｰ社の非正規工程能力評価は、以下の技術を用いて、非正規工程能力を評価できる：
･ ﾎﾞｯｸｽ･ｺｯｸｽ変換
･ ｼﾞｮﾝｿﾝ変換
･ ﾋﾟｱｿﾝ曲線を用いたｸﾚﾒﾝﾂ法

ﾎﾞｯｸｽ･ｺｯｸｽ変換：
ﾎﾞｯｸｽ･ｺｯｸｽ変換は、非正規ﾃﾞｰﾀを変換するために用いられる。ﾎﾞｯｸｽ･ｺｯｸｽ変換は、ﾊﾟﾗﾒｰﾀ･ﾗﾑﾀﾞを使用する。非正規工程能力評価ｿﾌﾄは、自動的にﾗﾑﾀﾞの値を選び、最良の変換が行われ、ﾃﾞｰﾀは、出来るだけ正規性に近づくように変換される。工程能力評価は、変換されたﾃﾞｰﾀについて行われる。

ｼﾞｮﾝｿﾝ変換：
ｼﾞｮﾝｿﾝ変換は、内部で、幾つかの変換機能を評価し、ﾃﾞｰﾀを正規分布に変換する3つの分布族から一つを最適に選ぶ。これらの分布は、制限、対数正規、無制限 (SB、SL、SU)である。非正規工程能力評価ｿﾌﾄは、変換機能を選び、変換されたﾃﾞｰﾀが、正規性に最も近づく。工程能力評価は、変換されたﾃﾞｰﾀについて行われる。

ﾋﾟｱｿﾝ曲線を用いたｸﾚﾒﾝﾂ法：
ｸﾚﾒﾝﾂ法は、ﾃﾞｰﾀの歪みと尖度の評価に基づき能力指数を推定する。この方法は、ﾊﾟｰｾﾝﾀｲﾙに基づく性能指数を定義するために、工程分布のﾊﾟｰｾﾝﾀｲﾙ(百分順位)とﾒｼﾞｱﾝ(中央値)を推定する。ｸﾚﾒﾝﾂは、ﾊﾟｰｾﾝﾀｲﾙ分布族に基づき、ﾊﾟｰｾﾝﾀｲﾙを決定するこの方法を提案した。

Process capability evaluation done the traditional way, is based on an assumption that the data is Normally distributed. However, there are processes, which are inherently non-normal, and using assumptions of normality can lead to erroneous evaluation and wrong decisions. In such cases, the evaluation of Process Capability requires special techniques. Recognizing this, the recently updated SPC manual of AIAG (2nd Edition, July 2005) recommends the use of Non-normal process capability evaluation techniques to deal with such data.

Symphony’s Non-Normal Process Capability Evaluator, enables you evaluate non-normal process capability using:
･ Box-Cox power Transformation
･ Johnson Transformation system
･ Clements Method using Pearson Curves

Box-Cox Transformation:
The Box-Cox transformation is used for transforming non-normal data. The Box-Cox Transformation uses the parameter Lambda. Non-Normal Process Capability Evaluator automatically selects the value of lambda so that the best possible transformation is done and data transforms as closely as possible to normality. Process Capability evaluation is done on the transformed data.

Johnson Transformation:
Johnson transformation internally evaluates several transform functions and optimally selects one from three families of distributions, which transform the data into a normal distribution. These distributions are bounded, lognormal, and unbounded (SB, SL & SU). Non-Normal Process Capability Evaluator selects the transform function such that the transformed data comes closest to Normality. Process Capability evaluation is done on the transformed data.

Clement's Method using Pearson Curves:
Clements’ method estimates capability indices based on evaluation of the skewness and kurtosis of the data. The method estimates percentiles and medians of the process distribution to define percentile based performance indices. Clements (1989) proposed this method of determining percentiles based on Pearson family of distribution.

For further more information, please see the followings:
http://www.symphonytech.com/nnpc.htm
http://www.symphonytech.com/articles/proccap2.htm