coarse6(UID:167285) 新手上路

你们应该事先和供应商沟通好，签订质量协议，规定好AQL值是多少，然后按协议办事就行了

2007-12-05 17:12

上面的代码如果通过拷贝的方法贴到VBA编辑器里时会产生许多乱码，所以建议斑竹还是老老实实地按照楼主贴出的下图一个字一个字打进去吧～～ [quote] !(http://bbs.6sq.net/attachment.php?aid=64131&no...

2007-12-11 22:02

化学方法：金属表面微蚀处理，有些电镀的厂家可以做到 物理方法：采用机械方法对表面进行磨刷处理 手工打磨的均匀性很难保证

2007-11-22 13:48

对，返修肯定会增加质量成本，所以关键还是应该在前面控制，作好预防措施

2007-11-22 14:11

我的意见：这是一个超几何分布，如果你要估计顾客发现不良的概率，前提是至少得知道这批产品实际的不良率和顾客的抽样数。例如一批产品总数量是1000个，不良率数为1％（就是990个合格品），顾客的抽样数是80个，那么顾客抽不到不良品的概率是： (990!/(910...

2007-11-22 15:01

1％是假设的不良率，如果不良率是5％，其它条件都一样，那么顾客抽到不良品的概率是： 1-(950!/(870![i]80!))/(1000!/(920![/i]80!))=0.986 基本上会死得很难看～～

2007-11-22 15:48

我的建议，如果你可以从公司财务了解到零件成本的话，在计算总报废率的时候可以把所有的报废零件转换成报废金额累加，再与总计投入生产的零部件总金额相比就可以得到了，这样也便于质量成本的计算。 总之，只有Money是普遍适用的真理！

2007-07-19 13:44

因为与研究过程稳定性的控制图相比，两者研究的对象和次序都不同： 1，对于GR&R的控制图，研究的对象是测量系统的灵敏度，即能不能有效的将一定的差异分辨出来；在次序上应该是控制图先有单点（均值），再描上控制限，最后判断控制限内是否能包括一半以上的单点（...

2007-07-19 14:16

我觉得这应该是由于假设的有效性决定的, 比如对于1 sample Z 试验, 我们的初始假设为: 均值u=2, 对立假设为: 均值u不等于2 在初始假设为真的条件下,由于总体的均值和sigma都已知,就可以得到总体的正态分布情况,从而计算出P-val...

2007-07-18 16:29

我觉得很多时候第二类错误是无法判定的，尤其是对于初始假设是均值等于某个常数或判断两个均值是否相等的假设检验，在Minitab中就可以看出来这一点，比如对于1 sample t检验，不管你的初始假设是u=0还是u>0或u<0，在Minitab中都把初...

2007-07-20 10:26

同意楼上的，测量的零件之间的差异不够大，简而言之，总变差是由GRR和零件变差构成，零件变差太小会造成GRR在总变差中的比重很大。。。。与测量设备的解析度无关！

2007-07-13 12:22

个人理解，MSA是要求测量系统处于稳定受控状态，这与生产过程是否稳定受控还是有区别的，SPC比较适用于后者。。。 另外，对于MSA来说，所取的被测零件需要覆盖整个公差区域，一般来说都不可能是受控的。。。 个人意见，仅供大家参考。

2007-07-13 13:49

我举个例子: 一个总体服从正态分布,总体均值为u,总体标准差为sigma, 从总体中取100个样本,记为 X1,X2,X3,....X100 其均值为Xbar, 则Xbar有95%的概率落在95%的置信区间内,而X1,X2,...X100与置信区间是没...

2007-07-18 16:44