形位等单向公差如何计算其过程性能能力
各位老师们好!
由于工厂里的机械加工的许多形位公差是单向公差,如同轴度,表面粗糙度,圆度;垂直度等等,我们在以前计算其过程性能能力指数时用PPK=(单边上限公差-均值)/3σ,用Minitab也是用:统计→ 质量工具 → Capability Siapack → 正态分布。
而现在有顾客说:以上单向公差不属于正态公布,而应该用Minitab软件里使用的是Lognormal Distribution或者Weibull Distribution对数据的分析结果更加准确。Minitab里面有个功能是评估一组数据更适合使用哪种分布进行分析,Minitab基于这组数据对每一种分布模型进行评估,AD越小,这种分布越适合分析这组数据,P-value有个门槛值,不同的模型这个门槛值不一样,但如果小于这个门槛值,那么这组数据就不适合使用该分布。
而我认为:1、在Minitab软件里检验正态分布 的P值要大于0.05就认为是正态分布。
老师们请给予释疑。谢谢!
由于工厂里的机械加工的许多形位公差是单向公差,如同轴度,表面粗糙度,圆度;垂直度等等,我们在以前计算其过程性能能力指数时用PPK=(单边上限公差-均值)/3σ,用Minitab也是用:统计→ 质量工具 → Capability Siapack → 正态分布。
而现在有顾客说:以上单向公差不属于正态公布,而应该用Minitab软件里使用的是Lognormal Distribution或者Weibull Distribution对数据的分析结果更加准确。Minitab里面有个功能是评估一组数据更适合使用哪种分布进行分析,Minitab基于这组数据对每一种分布模型进行评估,AD越小,这种分布越适合分析这组数据,P-value有个门槛值,不同的模型这个门槛值不一样,但如果小于这个门槛值,那么这组数据就不适合使用该分布。
而我认为:1、在Minitab软件里检验正态分布 的P值要大于0.05就认为是正态分布。
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billguo (威望:69) - 管理无处不在
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在分析之前,需要先验证样本数据是否服从正态分布。minitab有相关的正态检验功能。如下图。
若样本数据就是非正态(非测量或采集等原因造成),可将非正态数据转换为正态数据,再进行过程能力分析。常见Box-Cox,Johnson方法。