如此的制程却...
众所周知:
3.4 ppm====> 6 sigma 水平
233 ppm====> 5 sigma 水平
某产品数据如下:
ppm. def.
19 139
35 168
24 117
29 142
30 145
22 108
38 276
35 168
17 81
22 100
16 79
20 145
36 173
34 164
29 140
10 48
11 82
20 146
25 144
24 142
17 89
29 197
28 136
22 107
26 128
21 110
29 213
31 163
31 180
29 169
20 133
84 73
21 160
29 25
18 94
11 79
13 83
25 11
19 141
17 125
22 106
24 115
20 134
131 696
19 123
9 64
7 46
9 58
8 40
2 8
15 94
21 135
17 101
8 39
6 30
13 57
7 5
12 59
17 81
3 16
12 72
14 86
22 68
6 27
14 68
24 114
19 92
15 66
9 26
8 40
23 82
17 82
8 37
如此看来,其sigma 水平应在5~6之间
请告诉我,为什么它的控制图却显示出如此烂的制程?
c chart:
3.4 ppm====> 6 sigma 水平
233 ppm====> 5 sigma 水平
某产品数据如下:
ppm. def.
19 139
35 168
24 117
29 142
30 145
22 108
38 276
35 168
17 81
22 100
16 79
20 145
36 173
34 164
29 140
10 48
11 82
20 146
25 144
24 142
17 89
29 197
28 136
22 107
26 128
21 110
29 213
31 163
31 180
29 169
20 133
84 73
21 160
29 25
18 94
11 79
13 83
25 11
19 141
17 125
22 106
24 115
20 134
131 696
19 123
9 64
7 46
9 58
8 40
2 8
15 94
21 135
17 101
8 39
6 30
13 57
7 5
12 59
17 81
3 16
12 72
14 86
22 68
6 27
14 68
24 114
19 92
15 66
9 26
8 40
23 82
17 82
8 37
如此看来,其sigma 水平应在5~6之间
请告诉我,为什么它的控制图却显示出如此烂的制程?
c chart:
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38 个回复
phlpanda (威望:22) (上海 上海) 其它行业 经理 - 专长：脸长。。。
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工程能力的问题你已经自己弄明白了，现在就是控制图中出格的点。
1。你可以选择抽检而不是全检，像O大师说的，你1000个样本，控制线99%，必然会出现个把出格的点阿，所以合理的缩小你的样本量是个好办法
2。你也可以尝试风哥说的比例的缩小分子分母的办法，再做一个看看，道理都是一样的
工具就是工具，关键是从中发现问题，现在老板要看，那就给他看啊。。。不明白有什么不能劝服自己的？。。。感觉我们上面说的都白说了。。。。呵呵