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- University
- Politecnico di Milano
- Degree programme
- Mechanical Engineering
- Subject
- Gestione Industriale delle Qualità con Elementi di Statistica
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Capacit
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Gestione Industriale delle Qualità con Elementi di StatisticaBy topic
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Capacità Dispersione Breve Termine Dispersione Lungo Termine 𝜎 = 𝑅̅ 𝑑2(𝑛) 𝜎 = 1 𝑐4(𝑛 ∙ 𝑚) ∙ 𝑆 = 1 𝑐4(𝑛 ∙ 𝑚) ∙ √∑(𝑥𝑖 − 𝑥̅)2 𝑛 − 1 𝐶𝑜𝑛 𝑆 = 𝐷𝐸𝑉. 𝑆𝑇. 𝐶(𝐷𝑎𝑡𝑖) 𝜎 = 𝑀𝑅̅̅̅̅̅ 𝑑2(2) 𝜎 = 𝑆̅ 𝑐4(𝑛) 𝐼𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝑑𝑖 𝑐𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑡à 𝑝𝑜𝑡𝑒𝑛𝑧𝑖𝑎𝑙𝑒 𝑑𝑒𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑜 → 𝑃𝐶𝑅 = 𝐿𝑆𝑆− 𝐿𝑆𝐼 6𝜎 𝑃𝐶𝑅𝑆 = 𝐿𝑆𝑆−𝜇 3𝜎 𝑃𝐶𝑅𝐼 = 𝜇−𝐿𝑆𝐼 3𝜎 𝑃𝐶𝑅 = 𝑃𝐶𝑅𝑆−𝑃𝐶𝑅𝐼 2 𝐼𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝑑𝑖 𝑐𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑡à 𝑟𝑒𝑎𝑙𝑒 𝑑𝑒𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑜 → 𝑃𝐶𝑅𝐾 = min(𝑃𝐶𝑅𝐼, 𝑃𝐶𝑅𝑆) 𝜇 = 𝐿𝑆𝐼+ 𝐿𝑆𝑆 2 𝑆𝑒 𝑖𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑜 è 𝑐𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑡𝑜 𝑠𝑖 ℎ𝑎 𝑐ℎ𝑒 → 𝑃𝐶𝑅𝑆 = 𝑃𝐶𝑅𝐼 = 𝑃𝐶𝑅 𝑃𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑧𝑖𝑜𝑛𝑒 𝑎𝑡𝑡𝑒𝑠𝑎 𝑑𝑖 𝑛𝑜𝑛 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑖 (𝐷𝑖𝑓𝑒𝑡𝑡𝑜𝑠𝑖𝑡à) → 𝛾 = 2 − Ф(3𝑃𝐶𝑅𝑆) − Ф(3𝑃𝐶𝑅𝐼) 𝑃𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑧𝑖𝑜𝑛𝑒 𝑎𝑡𝑡𝑒𝑠𝑎 𝑑𝑖 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑖 (𝐴𝑐𝑐𝑒𝑡𝑡𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡à) → 1 − 𝛾 = Ф(3𝑃𝐶𝑅𝑆) + Ф(3𝑃𝐶𝑅𝐼) − 1 Ф → 𝑆𝑢 𝐸𝑥𝑐𝑒𝑙: 𝐷𝐼𝑆𝑇𝑅𝐼𝐵. 𝑁𝑂𝑅𝑀. 𝑆𝑇. 𝑁(𝑍; 𝐶𝑢𝑚𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎) 𝑄𝑢𝑎𝑛𝑑𝑜 𝑐𝑎𝑚𝑏𝑖𝑎 𝑙𝑎 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑧𝑎 𝑛𝑜𝑛 è 𝑝𝑖ù 𝑠𝑢𝑓𝑓𝑖𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒𝑓𝑖𝑛𝑖𝑟𝑒 𝑖𝑙 𝑃𝐶𝑅𝐾 𝑚𝑎 𝑏𝑖𝑠𝑜𝑔𝑛𝑎 𝑑𝑒𝑓𝑖𝑛𝑖𝑟𝑒 𝑖𝑙 𝑃𝐶𝑅𝑘𝑚 𝑇 = 1 2 ∙ (𝐿𝑆𝑆+ 𝐿𝑆𝐼) 𝜏2 = 𝐸[(𝑥 − 𝑇)2] = 𝜎2 + (𝜇 − 𝑇)2 𝑃𝐶𝑅𝑘𝑚 = 𝐿𝑆𝑆− 𝐿𝑆𝐼 6𝜏 𝐶𝑜𝑛 ξ = 𝜇 − 𝑇 𝜎 → 𝑃𝐶𝑅𝑘𝑚 = 𝑃𝐶𝑅 √1 + ξ2 N.B. Su MiniTab non è disponibile PCRkm. Bisogna ricordarsi di utilizzare il comando “unblasting constants”.
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