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工程変化と検出力の関係をOC曲線で表現できる

管理図

「管理工程が変化した場合の検出力の影響がわからない」、などと困っていませんか?

こういう期待に答えます。

本記事のテーマ

工程変化と検出力の関係をOC曲線で表現できる
  • ①管理図の管理限界を正規分布で考える
  • ②工程平均がずれた場合の検出力の影響
  • ③管理限界が狭まった場合の検出力の影響
●管理図の管理限界を正規分布から計算
●検出力を正規分布から計算
●工程変化と検出力の関係をOC曲線で表現する
に慣れてください。
●管理図は管理図!
正規分布、検定、OC曲線は別の単元で関係ない!
とせず、応用力を身に着けていきましょう。
教科書やサイトの内容をそのまま暗記せず、自分で考えてみよう。疑問がわけば、新発見につながる!

記事の信頼性

記事を書いている私は、管理図の係数表、群内変動・群間変動の解き方に疑問が残りました。そこで、管理図の理論を研究しました。その成果をブログで解説します。

●Youtube動画でも解説しています。ご確認ください。

①管理図の管理限界を正規分布で考える

管理図はあまり、確率分布関数との関係がないように思えますが、正規分布で考える習慣をつけましょう。

管理限界は平均±3σでUCL,LCLをそれぞれ定義していますね。

検出力

管理限界に入る確率を検出力として、本記事で解説します。

②工程平均がずれた場合の検出力の影響

工程平均のずれと検出力の関係

正規分布と分散は同じであるが、平均がずれた場合、検出力はどう低下するかについて、正規分布を使って調べてみましょう。

工程平均がずれるほど、検出力も低下するのは明らかですが、その変化がOC曲線によく似ています。

検出力の計算

工程平均のずれと、検出力について計算しましょう。

平均 0
標準偏差 1
x 3
Δu 検出力
0 0.998
0.1 0.998
0.2 0.997
・・・ ・・・
3 0.5
・・・ ・・・
6 0.001

検出力の計算式は、Excelで
検出力=NORM.DIST(3-Δμ,平均=0,標準偏差=1,TRUE)
としました。

ここで、
●「3-Δμ」の「3」は「管理限界3σの3」と工程平均のずれ「Δμ」の差です。
●また、正規分布は平均0、標準偏差1と仮定
●「True」として累積分布関数として計算
と仮定しています。

検出力曲線(OC曲線)

結果をグラフにするとOC曲線のような曲線が描けます。

管理図OC曲線

ここで、横軸のΔμに注目します。値が0~6までしかありません。
●(A)Δμ=0の時は、ずれは無いという意味。
●(B)Δμ=3の時は、3σずれたという意味。
●(C)Δμ=6の時は、6σずれたという意味。
それぞれの場合の位置と検出力の関係を図で示します。

検出力

工程平均のずれと検出力の関係が可視化され、すぐ理解できますね。

管理限界が狭まった場合の検出力の影響

変動分散

\(\bar{X}\)管理図の変動分散の式でよく、
\(σ_{\bar{X}}^2\)=\(σ_b^2\)+\(\frac{σ_w^2}{n}\)
とあります。

群内変動\(\frac{σ_w^2}{n}\)がnの値が変化することによる、
検出力の影響を調べてみましょう。

イメージ図を描きます。

管理限界

工程平均のずれと検出力の関係

正規分布の面積が狭まるので、計算は簡単ですね。

計算結果をまとめます。

平均 0
標準偏差 1
x 3
n 検出力
1 0.997
2 0.966
3 0.917
4 0.866
99 0.237
100 0.236

検出力の計算式は、Excelで
検出力=2*NORM.DIST(3/√n,平均=0,標準偏差=1,累積分布関数)-1
としました。

ここで、
●「3/√n」の「3」は「管理限界3σの3」で、サンプル数nの平方根で管理限界区間を狭くしています。
●また、正規分布は平均0、標準偏差1と仮定
●「True」として累積分布関数として計算
と仮定しています。

n⇒∞にすると、管理限界幅⇒0なので、検出力1-β⇒0となる検出力曲線が得られます。

検出力曲線(OC曲線)

結果をグラフにするとOC曲線のような曲線が描けます。

検出力

n⇒∞にすると、管理限界幅⇒0なので、検出力1-β⇒0となる検出力曲線が得られます。

●管理図の管理限界を正規分布から計算
●検出力を正規分布から計算
●工程変化と検出力の関係をOC曲線で表現する
に慣れてください。

まとめ

工程変化と検出力の関係をOC曲線で表現できることを解説しました。

  • ①管理図の管理限界を正規分布で考える
  • ②工程平均がずれた場合の検出力の影響
  • ③管理限界が狭まった場合の検出力の影響


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