1.
[ヘルプ]>[サンプルデータライブラリ]を選択し、「Variability Data」フォルダにある「Wafer.jmp」を開きます。
3.
「Y」[Y, 応答変数]の役割を割り当てます。
4.
「ウエハー」[部品, 標本ID]の役割を割り当てます。
5.
「測定者」[X, グループ変数]の役割を割り当てます。
「分析方法」[EMP]に、「ばらつき図の種類」[範囲]に、「モデルの種類」「交差」に設定されていることを確認してください。
6.
[OK]をクリックします。
図6.8 平均図と範囲図
図6.9 平行性図
図6.10 繰り返し誤差の比較
図6.11 バイアスの比較
図6.12 EMP分析
図6.13 変化検出プロファイル
部品の標準偏差の2倍だけ平均がシフトしたときの変化を10個以下のサブグループによって検出できる確率を調べてみましょう。「部品平均の変化」の値2.1701をクリックして、4.34(2.17の2倍)に変更します。部品の標準偏差の2倍だけ平均がシフトしたとき、それを検出できる確率は56.9%です。
次に、部品の標準偏差の2倍だけのシフトを検出する確率が、バイアスを排除することでどのように変化するかを見てみましょう。「バイアス要因の標準偏差」の値を1.1256から0に変更してください。変化を検出する確率は67.8%に高まります。
サブグループの標本サイズを増やした場合の効果も調べることができます。サブグループの標本サイズを1より大きくした場合、管理図はXBar管理図になります。「バイアス要因の標準偏差」の値を1.1256に戻し、1つ目のテストだけが選択されている状態に戻してください。そして、プロファイルの「サブグループのサイズ」を4に設定してください。部品の標準偏差の2倍だけ平均がシフトしたとき、そのシフトをこの設定で検出する確率は98.5%となります。
図6.14 測定の有効桁数