spc實戰(zhàn)培訓(xùn)教材-資料下載頁
2025-02-19 11:58本頁面
【正文】 ? 單邊規(guī)范 —下限（ LSL） Cpk=Cpl=——— Cpk的定義：單邊規(guī)范 USLμ 3σ μLSL 3σ USL μ μ LSL 86 ? 如果測量數(shù)據(jù)的分布中心落在目標(biāo)上（平均值 =目標(biāo)），則Cpk=Cp。不然， Cpk＜ Cp。 ? 在摩托羅拉，某一過程要達到 6σ質(zhì)量水平，須有 Cp＞ Cpk＞。 評估過程能力 能力指數(shù) Cpk=Cp USL μ LSL 目標(biāo) Cpk＜ Cp USL LSL 目標(biāo) Cpk＜ ＜ Cp USL LSL 目標(biāo) μ μ 87 能力指數(shù)方面的常見錯誤 ? 根據(jù)不穩(wěn)定的過程計算指數(shù)。 ? 在分布不正態(tài)的情況下計算標(biāo)準指數(shù)。 ? 用來計算各指數(shù)的規(guī)范不具有意義。 ? 利用過小的樣本量或過短的時間來計算 σ。雖然 30是可以的，但最好至少是 50。 ? 在單個的測量數(shù)據(jù)非獨立（有關(guān)聯(lián)性）的情況下計算指數(shù)。 88 步驟 4：針對過程改進提出建議 ? 必須在完成過程能力研究之后提出改進建議。 ? 完成步驟 1之后，如果該過程不穩(wěn)定，過程急需改進。如果過程不穩(wěn)定，則對能力指數(shù)的詮釋會嚴重失準。 ? 完成步驟 2之后，如果數(shù)據(jù) Y的分布不正態(tài)，則必須采用標(biāo)準能力指數(shù)計算法以外的方法。具體來說，對數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化的方法（如 Log Y或 sqrt（ Y））可以使數(shù)據(jù)“正態(tài)化”。 ? 完成步驟 3之后，如果過程能力不足，則必須采取措施，對過程中心進行定位，同時降低變異。 89 Minitab活動：正態(tài)數(shù)據(jù)過程能力分析 案例： CYCLE_TIME 90 Minitab活動：正態(tài)數(shù)據(jù)過程能力分析 ? 這是穩(wěn)定的過程，數(shù)據(jù)是穩(wěn)定的。 ? 不能計算 Cp因為它只限于擁有兩個規(guī)范限（上和下限）的過程。 ? Cpk=，表示過程沒有能力。 ? 西格瑪水平可以從公式中估計： 3Cpk+ 標(biāo)準 Z+ ? 過程改進需要：（ 1） 移動平均值 和 （ 2） 減少變異 所有數(shù)據(jù)點都在 UCL和 LCL內(nèi)， 個自的測量點都 在控制中。過程 是穩(wěn)定的。 負值，說明均值 線超出上下控制 限 P值 ＞ ，數(shù) 據(jù)是正態(tài)分布。 單一規(guī)范限，不 能計算 Pp。 Ppk=，西 格瑪水平是 （本軟件 Ppk就 是 Cpk ） 91 Minitab活動：非正態(tài)數(shù)據(jù)過程能力分析 1 案例： D:\Six Sigma\BookData\SPC_BoxCox變換 步驟 1：經(jīng)過正態(tài)檢驗， P值＜ ，確認數(shù)據(jù)非正態(tài)。 92 Minitab活動：非正態(tài)數(shù)據(jù)過程能力分析 1 步驟 2：經(jīng)過 BoxCox變化，得到Lambda（ λ）的取整值為 。 93 Minitab活動：非正態(tài)數(shù)據(jù)過程能力分析 1 步驟 3：當(dāng) λ=0，按 y*=lny公式計算；當(dāng) λ≠0，按 y*=yλ公式計算。 94 Minitab活動：非正態(tài)數(shù)據(jù)過程能力分析 1 步驟 4：經(jīng)過再次正態(tài)檢驗， P值＞，確認數(shù)據(jù)已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)檎龖B(tài)。 95 Minitab活動：非正態(tài)數(shù)據(jù)過程能力分析 1 步驟 5： Ppk=，西格瑪水平是 （本軟件 Ppk就是 Cpk ） 96 Minitab活動：非正態(tài)數(shù)據(jù)過程能力分析 2 數(shù)據(jù)不必轉(zhuǎn)化的分析方法： Ppk=，西格瑪水平是 （本軟件 Ppk就是 Cpk ） 97 98 附：計量型非正態(tài)工程能力分析 （知道分布類型時） 比如：數(shù)據(jù)的分布為 Weibull分布。 步驟 1：在 MINITAB中輸入數(shù)據(jù) 步驟 2：正態(tài)性檢驗（確認 P值 ＜ 時）。 步驟 3：能力分析（選擇：統(tǒng)計 \質(zhì)量工具 \能力分析 \非正態(tài)），選擇 Weibull分布類型。如下圖 步驟 4：解讀整體的 PPK和 PPM值。 99 附：計量型非正態(tài)工程能力分析 （不知道分布類型時） 比如：數(shù)據(jù)的分布并不知道。 步驟 1：在 MINITAB中輸入數(shù)據(jù) 步驟 2：正態(tài)性檢驗（確認 P值 ＜ 時）。 步驟 3：分布的適合度測試（選擇：統(tǒng)計 \質(zhì)量工具 \個體分布標(biāo)識），選擇 使用所有分布和變換 。如左下圖 步驟 4：通過分布測試的 P值來判斷數(shù)據(jù)是屬于哪一種分布。 選擇 P值最大值 （ P值一樣時，選 AD值最小的那個），所以數(shù)據(jù)呈： 3參數(shù)Weibull分布 100 附：計量型非正態(tài)工程能力分析 （不知道分布類型時） 步驟 5：工程能力分析（選擇：統(tǒng)計 \質(zhì)量工具 \能力分析 \非正態(tài)），選擇 3參數(shù) Weibull。如左下圖 步驟 6：工程能力 PPK和 PPM值。 實際數(shù)據(jù)的直方圖與曲線的理論形 3參數(shù) Weibull分布曲線之間沒有嚴重的差別，所以數(shù)據(jù)呈 3參數(shù) Weibull分布 101
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