Stevenli

Stevenli(UID:2189) 初级会员

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当样本量足够大也基本覆盖了你生产过程中的各种变差时,建议直接计算直出σ即可。  

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好资料,大家共同学习和进步!

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如果大家平时本身就做质量的话,也参加过一些公司培训的话,一般都可以过的。我本人本来雄心勃勃想把整本红宝书看完,可以只看了前三章就直接上考场了。结果只比及格线高几分涉险过关。 在这里鼓励这些积极备考的小伙伴们们。祝你们成功!

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当样本量足够大也基本覆盖了你生产过程中的各种变差时,建议直接计算直出σ即可。  

2022-07-10 10:52

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Good file, thank you.

2018-06-17 10:44

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好资料,大家共同学习和进步!

2017-04-03 09:31

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如果大家平时本身就做质量的话,也参加过一些公司培训的话,一般都可以过的。我本人本来雄心勃勃想把整本红宝书看完,可以只看了前三章就直接上考场了。结果只比及格线高几分涉险过关。 在这里鼓励这些积极备考的小伙伴们们。祝你们成功!

2013-10-14 09:12

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最小十几um,最大要60um,貌似你的过程本身就很不稳定。所以和电镀供应商沟通是很有必要的。 看到上面这么多讨论如何完成此条件下的MSA,感到很有兴致。有同学说完成了偏倚分析就不用再做MSA,个人不认可这种做法。回头看看GRR是一个测量系统,不是单纯的膜厚测...

2013-09-30 13:54

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我的理解:如果异因一直存在但是不会导致你的产品质量出现很大的波动,你可以简单的把它识别为系统原因。反过来如果该异因偶尔会导致你的产品波动较大甚至失控,那么在控制图上就可以看出来。举个简单的例子:某台机加工设备的跳动比其它同类设备大,但是呢这个大的跳动比较稳定,...

2013-04-09 11:27

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也有一种可能是产品质量较为稳定,而你测量的仪器精度还不足以识别过程的变差。也就是说你用更高一级的仪器,例如精确到三位数的仪器来测量的话,数据也可能就成正态分布了。 但从产品的实测分布来看,相对于公差的范围是非常好,所以PPK应该很高的。

2013-01-06 13:34

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目前这种情况,你就直接按照正态分布计算Cpk那个指令来计算就可以啦。只是作为一种参考吧。

2013-01-06 16:25

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大多数情况是供应商只从连续生产的过程中抽了30件来测,并没有涵盖过程的变差。同时测量的数据不准例如精度达不到要求全都估读成一样的数据了。

2012-12-21 16:42

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个人认为客户的提法也没错啊,可以比较相关性并回归一下。理想的是一条成45度的直线回归结果。 当然简单从统计上用假设检验的配对t可以直接看出二者之间是否有差异性。

2012-12-19 10:19

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产品特性或者自然界的规律注定很多分布并非按照正态分布的。只是需要数据确认符合某种分布后,按照相应的分布来计算诸如Cpk,运用SPC等即可啊。

2012-12-19 10:24

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过关不难,我只看了100页不到就决定直接裸考,然后只有85分。涉险过关。所以你只要看看书应该可以很容易的。当然很多东西我平时都用的,所以才有一点底气。

2012-12-17 14:06

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[list=1] [*]精确度是指测量值的离散程度。典型的例子就是每次测量都很集中(或一致)但是离标准值/真值相差很远。这种情况叫做很精确但不是很准确。 [/*] [*]在上述的例子中若是设备本身的原因,可以校准来纠正。但也可能是人的习惯问题,所以此时不光是靠...

2012-11-19 10:39

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建议都用,因为他们反映的指标或者对MSA系统的判定是从不同角度出发的。

2012-10-23 11:48

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不知道你所谓的标准公式是那个,Excel里算均值为:14.72, 标准差为:0.55, 而PPK自然就是=(14.72-12)/3*0.55=1.65哦。

2012-10-12 16:40

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你的数据哪一个是输出结果?你是怎么想到说三个区间段的温度有交互作用的呢?

2012-10-12 16:46

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另外一种做法是根据产品的不合格率或者PPM来倒推Cpk值的。

2012-10-10 12:39

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我的上述举例是以A和B两个检验员来做说明的。

2012-09-29 11:20

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首先你得理解Kappa是如何计算的。如上图所示:Pe变成1了,所以Kappa的分子为0.你就无法计算Kappa值了。 所以为什么一定要选一些不合格的产品让大家都能识别出来才算你的系统是合格的。

2012-09-29 11:18

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从图上来看肯定是有线性问题,但是可以看出在不同的量程,偏倚的均值都在0.2左右。所以这个线性问题主要是有量具的偏倚导致的。你应该先解决便倚问题,然后线性问题基本上应该没有了。

2012-09-07 13:37

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标准序 运行序 点类型 区组 S (%) Materials (%) 测试结果 1 1 1 1 0.06 40 9 2 1 1 0.10 60 2 3 1 1 0.06 50 8 4 1 1 0.10 50 3 5 1 1 0.06 60 ...

2012-08-24 16:16

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本帖最后由 Stevenli 于 2012-8-24 16:14 编辑 典型的2因子,3实验水平。可以用田口方法或者传统的全因子实验方案。在Mintab里创建实验计划,收集数据做分析即可。

2012-08-24 16:05

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比如说你放5列数据,每列25个数据。Minitab系统就默认为你是子组数为5。表示这5个数据是同一时间点上来的。

2012-08-24 15:57

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也就是你不能把A的测量结果放在B头上,或者把A第一次测量的1号零件换成第二次的测量记录,当然更不能写成2号或者其它零件的结果了。

2012-06-20 13:36

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[attach]111520[/attach]95%的置信区间是有斜率的,这个提法本身值得说明一下。因为它应该不是一条直线,所以要看数据的分布来定。我自己设了一些数据,画了一个图如下所示。你可以看出偏倚=0线和置信区间的线是不相交的,至少是在我们这个讨论范围0...

2012-03-25 14:42

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