正态性的问题,求教
客户让我做,一组数据的CPK,前提是MSA良好的情况下,抽样50件,做之前做了一下,正态性分析,p值小于要求0.05,(所有的样本尺寸都在公差范围内)然后,听说看正态性的柱状图,可以把异常值踢出,那我就有疑问,我感觉这个是做假!那我做CPK的时候,是不是要把踢除出去的那组数据来做CPK,如果是正常的不是异常的特殊原因造成的变差,是不是也要踢出??
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Cpk是看过程的技术能力的,评价的是制程满足SPEC要求的能力,理想做法是在看Cpk之前让制程处于统计稳定状态,也就是你说的这组数据要服从正态分布。如果理论上应为正态分布,而实际不服从正态分布,说明制程没有处于统计稳态,这时候不是简单的去除异常点,最好做法是先优化制程,使其回到统计稳态,再来算Cpk。有时候,出于经济性考虑,如果Cpk的值已经足够大,例如大于1.67(或者客户要求),而使制程稳定需要付出的代价很高,可以不必强行回到统计稳态。例如:小批量定制化生产时,如果制程不稳定是由模具引起,需要统计稳定就必须重新开模,而老模具也能满足SPEC要求,这时不必强行回到统计稳态,毕竟开模费用太高。严格意义上讲,这时候的技术能力不叫Cpk,而叫Ppk。
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qaz13240 • 2017-09-06 18:18
SPEC是什么
zhangxr3 • 2017-09-06 18:19
@qaz13240: specification, 规格
qaz13240 • 2017-09-06 18:25
@zhangxr3:嗯,谢谢,是不是正态性好,CPK不一定好,正态性不好,CPK不一定不好,两者是两个独立的,如果CPK不好的情况下,改怎么分析,
zhangxr3 • 2017-09-06 19:14
@qaz13240: Cpk与SPEC和sigma相关,与正态性与否无关,Cpk不好,通常sigma太大,需要优化制程。