1、SPC判異準則

在SPC第二版第二章第B節說明了如下內容:

8項判異總則僅用於正態分布

克萊斯勒 福特1999年統計數據,僅有2%的過程特性值滿足正態分布,也有說20%,總之很少。8項原則不一定都用,都用了也不一定就好;不同的過程,可能還有這八項之外的適宜原則;所以結合自己的過程適當應用。極差圖、均值圖都要判異!

Minitab的判異總則

  • 極差圖帶給我們的信息:
    • 是否有超出控制限的異常點,可以刪除15%的點
    • 看層次,檢驗量具解析度
    • 看趨勢,連續上升?連續下降?在一邊?
  • 均值圖出現的問題較多,按具體過程選擇合適的準則!一開始不必太多,隨著持續改進,會對過程越來越了解,也就可能悟出了需要的準則
  • 為了避免後期控制圖出現太多的問題,做好前期策劃、預防工作,按步實施:
    • 通過CP選擇過程特性
    • 產品特性可測量Cg、Cgk、GRR 測量能力
    • 產品可行性Cm、Cmk 設備能力
    • 產品可製造性Pp、Ppk、Cp、Cpk 過程能力
    • 產品可控制性 控制圖、控制限

2、關於過程測量指數的問題

極差、標準差、方差、Cp、Cpk、Pp、Ppk的關係:

  • SPC研究的統計量主要兩方面:
    • 位置:均值、中位數
    • 離散:極差、方差、標準差
    • 極差圖體現離散,均值圖體現位置
  • 均值極差圖中提及兩個變差:
    • 組內變差——極差、總體變差——標準差
    • Cp、Cpk體現組內能力,分母除的是組內變差
    • Pp、Ppk體現組內加組間能力,分母除的是總變差
  • 過程能力與過程性能
    • Cp、Pp體現離散,公差與6Sigma的比較,值越大說明分布越集中,精確度越高

Cpk、Ppk體現位置,單邊比較取其小。

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