spc_capability — SPC capability op

• 데이터 종류: signal → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.spc_capability(signal, lsl, usl, sigma=None)(구현을 직접 호출하려면 import spc; spc.spc_capability(signal, lsl, usl, sigma=None), 원장에서 가져오려면 opsspc.get("spc_capability"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

Process capability indices Cp and Cpk from measurements and spec limits.

`signal is a 1-D series of individual measurements; lsl / usl` are the

lower / upper specification limits (`lsl < usl). With the sample mean mu`

and standard deviation `sigma (sample std, ddof=1`, unless one is passed

in explicitly)::

Cp = (USL - LSL) / (6 sigma)

Cpk = min(USL - mu, mu - LSL) / (3 sigma)

Returns a dict with `mean / std / cp / cpk` and the echoed spec

limits and midpoint. `Cpk <= Cp` always, with equality exactly when the

process is centred (`mu` at the spec midpoint) — pinned in the tests.

Raises `ValueError`: a non-1-D / empty *signal*, fewer than two points

(no spread to estimate), `lsl >= usl`, non-finite limits, or a non-positive

standard deviation (a constant series has no capability to report).

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_spc — py -3.11 examples/poc_spc.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(capability)

—

*Provenance: spc.py — SPC 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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