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对于产品特性值的全数检查,规格非常的宽松,但实际的结果大部分数据(99.9%)都处于中心周围,但个别数据(0.1%)偏离中心,虽然也在合格范围之内,但是有可能是异常品,所以我准备对规格线进行变更,由于要是变更的话,必须需要强有力的证明才能够说服上司,所以说我想请教各位大师,如何分析才能够有力的说服上司呢?为了使大师们更好的帮助我,我下面说的将更具体点
比如:现在特性规格是50+10-10(40~60),大部分数据(99.9%)是45~52,但是有0.1%的数据是41,那么我想将规格变严,将如何去分析好呢?
下面是我自己的考虑,请大师们给与指导
1.随机抽取30批数据,每批抽取5个,进行正态性检验
2.满足正态性,进行1t分配(标准差未知),将置信区间即可能的接近100%,得到的置信区间将作为变更的规格。
3.再随机抽取30批数据,每批抽取5个,依据变更后的规格,计算出CPK及ppm等相关数据,预测如果规格变更后将会出现的不良率。
Cpk计算中的数据收集问题
在计算CPK的过程中,关于数据收集,我有两个问题,请大侠指点一二:
1.是否应当是连续加工的产品数据,例如每天生产2000件产品,需要连续测量100件,用此数据来计算CPK;或者每天抽检4片,一个月收集100个数据,然后计算CPK?
2.CPK的分析应当是多久时间进行一次?每天?每个星期或者每个月?为什么?
一般情况下是采取每天抽检,是一个连续的工作,如果你的数据是连续的就可以计算每天的每个月的,都可以的,数据比较多时比较能表现生产的实际能力状况
注意数据一般要大于30组才计算cpk,不然就没有计算的价值。
我的做法是每天看违法RULE的点,请相关的人分析原因进行备注,每周看cpk,如果较低,组织人员进行改善,
1.采取抽检的方式收集数据;
2.每周计算CPK.
一.但我现在的问题是,如果采取连续测量产品的方式与抽检的方式收集数据的结果是不同的.前者CPK1.33,后者CPK1.33.我应该采用哪组数据呢?
二.如您所说,每周计算CPK,会不会可能出现本周CPK特大,例如超过2.0,而上周较小,例如刚好1.33的情况?若客户过来审核,不会提出疑问吗?或者您的CPK一直比较稳定,比如一直在1.60附近波动,没有出现此问题?
所谓cpk是统计学的实际应用,即根据统计学规律,我们就可以经由小批量的数据,来分析、预测实际的大批量的数据分布情况。
既然是根据统计学规律,那你的数据对象必须满足以下条件。
1。过程必须受控
即产生数据的整个过程必须是稳定的,以保证结果符合常规统计规律。
否则无效。
2。取样必须连续
如果随机取样,或按一定规律取样,是不能运用cpk结果的。
3。广义的过程受控
应该保证人、机、料、法、测的5M也都稳定受控。
否则,今天的cpk就和明天的cpk没有关系。
保持cpk稳定的关键,当然就在于保持相关条件的充分受控上了。
当然,如果你做了改善的5M变更,使得cpk稳定地提高,这样的改变是受欢迎的。但是,这样的结果,除了试作或量产初期阶段,在稳定的量产过程中是不多见的。
LZ首先需要搞清楚一个问题,自己到底想要做什么;是要研究短期工程能力?还是长期工程能力;很多人经常会把CPK与PPK的概念混淆;
如果是初试工程能力研究,建议你计算CPK;也就是短期工程能力研究;反之长期,计算PPK;
在过程的初期研究中,data应该仅代表单一刀具、冲头、模槽(型腔)等生产出的零件(即一个单一的过程流)。这样做的目的是使产品在很短的时间间隔内及非常相似的生产条件下生产出来;
长期工程能力研究可按照每天收集一定的data,(前提是工程能力稳定),采用Xbar图进行工程控制分析;转载请注明出自六西格玛品质论坛/,本贴地址:/viewthread.php?tid=124076
们的生产有如此大的波动?
是初次建立SPC的吗?
如果波动如此大,建议组织人员,进行小组改善,首先要分析波动的原因来自那里,进行改善
连续的都1.33,那就证明你的组间都不能稳定,那谈何CPK,例如Xbar-R图,如果R已经’超出UCL,那就不要看Xbar,根本没有意义的
另外,抽检注意随机性,就你说的状况,我考虑可能人员抽检不随机,或者选取的管制图不合适,要仔细分析一下!转载请注明出自六西格玛品质论坛/,本贴地址:/viewthread.php?tid=124076
没错.是初次建立SPC.
另外,抽检注意随机性,就你说的状况,我考虑可能人员抽检不随机,或者选取的管制图不合适,要仔细分析一下!这句话与香川的似有矛盾2。取样必须连续连续.如果随机取样,或按一定规律取样,是不能运用cpk结果的.
你说的我不太认同,我认为是在非受控状态下计算PPK,在受控状态下计算CPK,而不是短期和长期的问题。
PPK是过
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