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文档简介
目的了解过程能力评价的概况掌握计数型数据过程能力评价指标掌握计量型数据过程能力评价指标目的了解过程能力评价的概况计量型数据数据的种类-还记得吗?计数型数据计量型数据数据的种类-还记得吗?计数型数据从
10,000米高空看过程能力你有何种数据?计量型数据计数型数据在过程中收集数据在过程中收集数据使用Minitab分析数据使用Excel/Minitab分析数据能力指数Cp,Cpk,Pp,Ppk或%等能力指数%,DPPM,DPU,DPMO,Sigmalevel从10,000米高空看过程能力你有何种数据?计量型数据计计数型数据寻找计量型数据太困难了!计数型数据寻找计量型数据Defective&Defect什么是缺陷品—defective?至少含有一个缺陷的产品什么是缺陷—defect?过程的输出不符合所定义的规格(长度、颜色、光泽,外观等)的不符合点.Defective&Defect什么是缺陷品—defec多少个Defective?多少个Defect?A公司B公司Defective&Defect多少个Defective?多少个Defect?A公司DPPM(DefectivePartsPerMillion)--每百万产品中的缺陷品数DPU单位产品缺陷数—DefectsPerUnit计数型过程能力衡量指标–DPPM&DPUDPPM(DefectivePartsPerMilliDPPM与DPU不良不良不良不良良品缺陷(Defect)DPPM=?
DPU=?A过程B过程C过程D过程单位(Unit)DPPM与DPU不良不良不良不良良品缺陷(Defect)DP不良不良不良不良良品缺陷(Defect)A过程B过程C过程D过程单位(Unit)DPPM=?
DPU=?DPPM与DPU不良不良不良不良良品缺陷(Defect)A过程B过程CDPU(DefectsPerUnit)--单位产品缺陷数DPMO(DefectPerMillionOpportunities)-
每百万次缺陷机会中的缺陷数计数型过程能力衡量指标–DPU&DPMODPU(DefectsPerUnit)--单位产品缺陷DPPM与DPU与DPMO董事长指责B公司的总经理没有管理能力,请对两个公司的质量进行比较,评价董事长是否做出了公平的论断.他们的DPPM,DPU,DPMO各为多少?A公司B公司DPPM与DPU与DPMO董事长指责B公司的总经理没有管理能
共8个焊点DPU与DPMO的计算例题【例】已知某电路板共8个焊点。现抽取1000块该型单板,经过测试发现焊点的总缺陷数为50个。则:DPU和DPMO等于?DPU与DPMO的计算例题【例】已知某电路板共8个焊点。现抽DPU与DPMO的计算练习每张表格共100个数据【例】试计算如下数据报表的缺陷率:已知某类报表每张共100个数据点,只对其中的右边4列数据即40个数据进行评价。现抽取100张该类报表,经过检查发现右边4列数据的总缺陷数为30个。则DPU和DPMO等于?DPU与DPMO的计算练习每张表格共100个数据【例】试计算西格玛
水平表能力工具–计数型数据西格玛水平表能力工具–计数型数据能力工具–计数型数据打开文件:“18_M_过程能力分析CapabilityAnalysis-计数型数据过程能力计算表v01.Exl”能力工具–计数型数据打开文件:“18_M_过程能力分析Cap计数型练习:制造业#1不良发动机这间工厂刚完成制作1291个发动机。其中有104个被检验为不良发动机#2不良的接管装配在三月份,12,412个TypeA的接管被装配在发动机內。每个接管有两个被错误连接的机会(接管两端各一个机会)。在此装配过程中,发现有203个不良的连接#3不良发动机这个工厂刚制造完成
1472个发动机,(每个发动机有723个零件),其中有312个不良零件计数型练习:制造业#1不良发动机计量型数据计量型数据等于..力量!!计量型数据计量型数据等于..了解计量型数据过程能力LSL(下限)USL(上限)缺陷如何减少不良/缺陷?了解计量型数据过程能力LSL(下限)USL(上限)缺陷如何减了解计量型数据过程能力LSL(下限)USL(上限)缺陷Variation目标了解计量型数据过程能力LSL(下限)USL(上限)缺陷Var你需决定用那一个飞行员飞行?飞行员A还是飞行员B?飞行员A在跑道边界内连续降落了10次(达到了标准)。飞行员B也在跑道边界内连续降落了10次。A6A1A10A8A4A7A3A5A9A2B6B1B10B8B4B7B3B5B9B2竞争的质量你需决定用那一个飞行员飞行?飞行员A还是飞行员B?A6过程能力构成因素过程的声音过程能力构成因素过程的声音过程能力构成因素客户的声音LSL(下限)USL(上限)过程能力构成因素客户的声音LSL(下限)USL(上限)过程能力构成因素客户的声音过程的声音USLLSL问题:通常我们希望Cp越大越好还是越小越好?过程能力构成因素客户的声音过程的声音USLLSL问题:通常我LSLUSL6σUSL-LSLCp≒1.33(8/6)LSLUSL6σUSL-LSLCp≒1.33(8/6)
虽然两个分布中心不一样,
Cp都为1.33,但对于这个工程的分布是在中心还是不在中心我们不知道。Cp的不足LSLUSL6σUSL-LSLCp≒1.33(8/6Step1:居中–
把过程置于目标上Step2:离散度–
减少变异过程能力
–
改进策略405060708090100LSLUSLStep1:居中–把过程置于目标上Step2:离散Cpk:当分布不是处在两侧规格的中心位置时,Cpk更能表现过程的能力.Cpu=USLm3
-Cpl=mLSL3
-Cpu和Cpl两个比较后选择小的即为Cpk过程能力指数
-CpkCpk=min{Cpu,Cpl}Cpk:当分布不是处在两侧规格的中心位置时,Cpk更能表现过=Min()=Min()6s3s6s3s
,=Min()USLLSL6s6s=8s6s=12s6s=12s6s=3s3s3s3s
,4s3s=Min()4s3s
,4.5s3s
,分别计算以下四种情况下的Cp与Cpk7.5s3s=Min()=Min(测量误差对过程能力指数的影响
Cp我们知道因此:其中问题:测量系统的误差增加时,对Cp有什么影响?
测量误差对过程能力指数的影响Cp其中问题:测量系统的误差增哪一个更需要关注-测量系统还是过程改善?过程 %测量系统变异比 Cp观察值
我们先做那项工作? 1 10% 0.5 2 40% 1.0 3 60% 1.5 4 70% 5.5 过程测量系统*问题:过程4中:如果改善%R&R实际上有必要吗?
测量系统*测量系统%测量系统变异比与过程能力
哪一个更需要关注-过程 %测量系统变异比 Cp问题...Cp
与
Cpk
值可能相等吗?Cpl与
Cpu值可能相等吗?Cpk
有负值吗?何为有争议但简单的方法来增加
Cp
值?问题...Cp与Cpk值可能相等吗?案例:过程能力的Minitab分析352515值测量Sample123LSLUSL【例】在某化学产品三个连续的批次中进行抽样。测量指标为粘度。由于批次大小及抽样程序,所以抽样数目是随着批次而变化的。粘度规格界限为15到35。这些结果如下:取样批次批次测量值112114115116222223224225226332334335请通过Minitab计算Cpk与Ppk打开文件:“18_M_过程能力分析CapabilityAnalysis-过程能力分析v01”工作表:“计量型数据过程能力分析.Mtw”案例:过程能力的Minitab分析352515值测量Samp案例:过程能力的Minitab分析注:对属于计量型数据的因变量Y,在进行过程能力分析前确保其分布的正态性是非常必要的!案例:过程能力的Minitab分析注:对属于计量型数据的因变案例:过程能力的Minitab分析案例:过程能力的Minitab分析短期变异与长期变异
包括移动和漂移的总变异(Pp&Ppk)只包含随机和短期的变异(Cp&Cpk)短期变异与长期变异包括移动和漂移的总变异(Pp&Ppk动态的过程LSLShort-TermCapability长期过程能力短期过程能力USL动态的过程LSLShort-TermCapability长收集短期和长期数据:通常在近似的条件下收集到的数据视为短期数据在长期的条件下收集到的数据视为长期数据LSLUSL组间变异组内变异Time2Time3Time4Time1Time5TimeOutput整体变异短期变异和长期变异收集短期和长期数据:LSLUSL组间变异组内变异Time2只存在偶然原因的影响通过狭窄的范围收集从属于一批的原材料用一个机器以一名操作者为对象不但存在偶然原因,也存在异常原因通过广泛的范围收集在多批原材料用多个机器以多数操作者为对象短期数据长期数据短期数据与长期数据只是相对的!短期变异和长期变异只存在偶然原因的影响不但存在偶然原因,也存在异常原因短期
LSL平均
USLTime1Time2Time3Time4短期过程能力长期过程能力长期过程能力(LongTerm)短期过程能力(ShortTerm)(Cp,Cpk,)(Pp,Ppk,)短期变异和长期变异LSL平均合理的子群12354366259:3010:30子组1子组2我们把近似相同的条件下收集到的数据当成短期数据;包含更多变异来源的数据当成长期数据。合理的子群12354366259:3010:30子组1子组2过程潜在ProcessPotential过程实际ProcessActualCP
代表“极限目标”!Cp PPCpk PPK长期整体标准差不受控短期共有标准差受控和公差与标准差有关和公差与平均值,标准差有关过程性能指数过程潜在过程实际CP代表Cp PP长期整体标准差短预估短期与长期表现短期能力指数长期能力指数预估短期与长期表现短期能力指数长期能力指数练习:过程能力的Minitab分析【例】在某汽车零件25个连续的批次中进行抽样。测量指标为长度。每批次样本大小为5个,规格界限为72到88cm。请计算Cpk与Ppk。打开文件:“18_M_过程能力分析CapabilityAnalysis-过程能力分析
v01”工作表:“计量型数据过程能力分析.Mtw”练习:过程能力的Minitab分析【例】在某汽车零件25个连过程能力等级评定表范围等级判断措施CP≥1.67特级过程能力过剩为提高产品质量,对关键或主要项目再次缩小公差范围;或为提高效率、降低成本而放宽波动幅度,降低设备精度等级等。1.67>
CP≥1.331级过程能力充分当不是关键或主要项目时,放宽波动幅度;降低对原材料的要求;简化质量检验,采用抽样检验或减少检验频次。1.33>
CP≥12级过程能力尚可必须用控制图或其他方法对工序进行控制和监督,以便及时发现异常波动;对产品按正常规定进行检验。1>
CP≥0.673级过程能力不足分析离散程度大的原因,制定措施加以改进,在不影响产品质量的情况下,放宽公差范围,加强质量检验,全数检验或增加检验频次。0.67>
CP4级过程能力严重不足一般应停止继续加工,找出原因,改进工艺,提高CP值,否则全数检验,挑出不合格品。过程能力等级评定表范围等级判断措施CP≥1.67特级过程练习:过程能力的Minitab分析:另一种方法练习:过程能力的Minitab分析:另一种方法练习:过程能力的Minitab分析看流程是否稳定看数据是否正态流程稳定,数据正态,才看这里数据练习:过程能力的Minitab分析看流程是否稳定看数据是否正通过4月16日至5月13日数据进行Cpk
统计分析如下:结论:Cpk=0.23<1,表示操作稳定性,锅炉运行波动大,蒸汽保障能力低案例:6#锅炉炉膛温度过程能力分析通过4月16日至5月13日数据进行Cpk统计分析如下:结论警告!!!过程能力研究中所作假设
1. 测量系统合格
2. 数据来自稳定受控的过程
否则得先要消除特殊原因导致的变异3. 正态分布
否则,进行数据变换或其他非正态数据的处理办法(黑带中的主题)
如果不满足条款#1、#2和#3,结果将有误导
警告!!!过程能力研究中所作假设
结论:从左图可以看出COD值基本上处于可控状态。
数据来源:2007年6月到08年3月分析数据案例:COD值的过程能力分析第一步:利用控制图判断数据的稳定性结论:数据来源:2007年6月到08年3月分析数据案例:结论:从左图可以看出COD值为正态分布数据来源:2007年6月到08年3月分析数据案例:COD值的过程能力分析第二步:判断数据的正态性结论:数据来源:2007年6月到08年3月分析数据案例:CO
结论:从左图的分析数据可以看出有59%的COD值超过上限值。数据来源:2007年6月到08年3月分析数据总结论:从流程能力分析中可以看出目前COD的过程能力不能满足客户的要求。案例:COD值的过程能力分析第三步:计算过程能力指数结论:数据来源:2007年6月到08年3月分析数据过程能力概要表很多情况下你会对不止一个的关键输出或关键输入变量的过程能力感兴趣。
用过程能力概要表对感兴趣的变量进行跟踪。这个表可在Excel电子数据表中找到:
Outputs.xls
。范例这个例子显示第一个KPOV缺少过程能力数据,第二个KPOV缺少好的过程能力,第三个KPOV缺少测量系统的评价。
过程能力概要表很多情况下你会对不止一个的关键输出或关键输入案例:提高脱高塔DMC一次产出率案例:提高脱高塔DMC一次产出率关于输出变量的提问
测量系统适当吗?
对于关键过程输出变量:
最好是正态分布,越大越好?越小越好?
还是目标值居中?关心的是
过程居中
过程变异两个都是?关于输出变量的提问测量系统适当吗?关于输出变量的提问过程变量的基线是什么?
平均值标准差现在输出受统计控制吗?
输出受时间影响吗?这里有你所关心的多重响应吗?
哪个优先?
关于输出变量的提问过程变量的基线是什么?给BB
的提示经常执行过程能力研究
将过程能力分析视为你过程的温度计若你的过程不可控且不是正态分布,别相信过程能力指标若你的过程不可控且不是正态分布,你可借助基本统计图表来分析过程____________________________________________________________________________给BB的提示经常执行过程能力研究要点回顾了解过程能力评价的概况:分为计数型和计量型数据掌握计数型数据过程能力评价指标计数型数据可以使用%
DPPM,DPU,DPMO西格玛水平等指标衡量掌握计量型数据过程能力评价指标计量型数据可以使用Cp,Cpk,Pp,Ppk等指标计量型数据要求数据正态以及数据稳定可以对Y做过程能力分析,也可以针对X进行过程能力分析做过程能力分析前一定要保证测量系统稳定可靠要点回顾了解过程能力评价的概况:分为计数型和计量型数据目的了解过程能力评价的概况掌握计数型数据过程能力评价指标掌握计量型数据过程能力评价指标目的了解过程能力评价的概况计量型数据数据的种类-还记得吗?计数型数据计量型数据数据的种类-还记得吗?计数型数据从
10,000米高空看过程能力你有何种数据?计量型数据计数型数据在过程中收集数据在过程中收集数据使用Minitab分析数据使用Excel/Minitab分析数据能力指数Cp,Cpk,Pp,Ppk或%等能力指数%,DPPM,DPU,DPMO,Sigmalevel从10,000米高空看过程能力你有何种数据?计量型数据计计数型数据寻找计量型数据太困难了!计数型数据寻找计量型数据Defective&Defect什么是缺陷品—defective?至少含有一个缺陷的产品什么是缺陷—defect?过程的输出不符合所定义的规格(长度、颜色、光泽,外观等)的不符合点.Defective&Defect什么是缺陷品—defec多少个Defective?多少个Defect?A公司B公司Defective&Defect多少个Defective?多少个Defect?A公司DPPM(DefectivePartsPerMillion)--每百万产品中的缺陷品数DPU单位产品缺陷数—DefectsPerUnit计数型过程能力衡量指标–DPPM&DPUDPPM(DefectivePartsPerMilliDPPM与DPU不良不良不良不良良品缺陷(Defect)DPPM=?
DPU=?A过程B过程C过程D过程单位(Unit)DPPM与DPU不良不良不良不良良品缺陷(Defect)DP不良不良不良不良良品缺陷(Defect)A过程B过程C过程D过程单位(Unit)DPPM=?
DPU=?DPPM与DPU不良不良不良不良良品缺陷(Defect)A过程B过程CDPU(DefectsPerUnit)--单位产品缺陷数DPMO(DefectPerMillionOpportunities)-
每百万次缺陷机会中的缺陷数计数型过程能力衡量指标–DPU&DPMODPU(DefectsPerUnit)--单位产品缺陷DPPM与DPU与DPMO董事长指责B公司的总经理没有管理能力,请对两个公司的质量进行比较,评价董事长是否做出了公平的论断.他们的DPPM,DPU,DPMO各为多少?A公司B公司DPPM与DPU与DPMO董事长指责B公司的总经理没有管理能
共8个焊点DPU与DPMO的计算例题【例】已知某电路板共8个焊点。现抽取1000块该型单板,经过测试发现焊点的总缺陷数为50个。则:DPU和DPMO等于?DPU与DPMO的计算例题【例】已知某电路板共8个焊点。现抽DPU与DPMO的计算练习每张表格共100个数据【例】试计算如下数据报表的缺陷率:已知某类报表每张共100个数据点,只对其中的右边4列数据即40个数据进行评价。现抽取100张该类报表,经过检查发现右边4列数据的总缺陷数为30个。则DPU和DPMO等于?DPU与DPMO的计算练习每张表格共100个数据【例】试计算西格玛
水平表能力工具–计数型数据西格玛水平表能力工具–计数型数据能力工具–计数型数据打开文件:“18_M_过程能力分析CapabilityAnalysis-计数型数据过程能力计算表v01.Exl”能力工具–计数型数据打开文件:“18_M_过程能力分析Cap计数型练习:制造业#1不良发动机这间工厂刚完成制作1291个发动机。其中有104个被检验为不良发动机#2不良的接管装配在三月份,12,412个TypeA的接管被装配在发动机內。每个接管有两个被错误连接的机会(接管两端各一个机会)。在此装配过程中,发现有203个不良的连接#3不良发动机这个工厂刚制造完成
1472个发动机,(每个发动机有723个零件),其中有312个不良零件计数型练习:制造业#1不良发动机计量型数据计量型数据等于..力量!!计量型数据计量型数据等于..了解计量型数据过程能力LSL(下限)USL(上限)缺陷如何减少不良/缺陷?了解计量型数据过程能力LSL(下限)USL(上限)缺陷如何减了解计量型数据过程能力LSL(下限)USL(上限)缺陷Variation目标了解计量型数据过程能力LSL(下限)USL(上限)缺陷Var你需决定用那一个飞行员飞行?飞行员A还是飞行员B?飞行员A在跑道边界内连续降落了10次(达到了标准)。飞行员B也在跑道边界内连续降落了10次。A6A1A10A8A4A7A3A5A9A2B6B1B10B8B4B7B3B5B9B2竞争的质量你需决定用那一个飞行员飞行?飞行员A还是飞行员B?A6过程能力构成因素过程的声音过程能力构成因素过程的声音过程能力构成因素客户的声音LSL(下限)USL(上限)过程能力构成因素客户的声音LSL(下限)USL(上限)过程能力构成因素客户的声音过程的声音USLLSL问题:通常我们希望Cp越大越好还是越小越好?过程能力构成因素客户的声音过程的声音USLLSL问题:通常我LSLUSL6σUSL-LSLCp≒1.33(8/6)LSLUSL6σUSL-LSLCp≒1.33(8/6)
虽然两个分布中心不一样,
Cp都为1.33,但对于这个工程的分布是在中心还是不在中心我们不知道。Cp的不足LSLUSL6σUSL-LSLCp≒1.33(8/6Step1:居中–
把过程置于目标上Step2:离散度–
减少变异过程能力
–
改进策略405060708090100LSLUSLStep1:居中–把过程置于目标上Step2:离散Cpk:当分布不是处在两侧规格的中心位置时,Cpk更能表现过程的能力.Cpu=USLm3
-Cpl=mLSL3
-Cpu和Cpl两个比较后选择小的即为Cpk过程能力指数
-CpkCpk=min{Cpu,Cpl}Cpk:当分布不是处在两侧规格的中心位置时,Cpk更能表现过=Min()=Min()6s3s6s3s
,=Min()USLLSL6s6s=8s6s=12s6s=12s6s=3s3s3s3s
,4s3s=Min()4s3s
,4.5s3s
,分别计算以下四种情况下的Cp与Cpk7.5s3s=Min()=Min(测量误差对过程能力指数的影响
Cp我们知道因此:其中问题:测量系统的误差增加时,对Cp有什么影响?
测量误差对过程能力指数的影响Cp其中问题:测量系统的误差增哪一个更需要关注-测量系统还是过程改善?过程 %测量系统变异比 Cp观察值
我们先做那项工作? 1 10% 0.5 2 40% 1.0 3 60% 1.5 4 70% 5.5 过程测量系统*问题:过程4中:如果改善%R&R实际上有必要吗?
测量系统*测量系统%测量系统变异比与过程能力
哪一个更需要关注-过程 %测量系统变异比 Cp问题...Cp
与
Cpk
值可能相等吗?Cpl与
Cpu值可能相等吗?Cpk
有负值吗?何为有争议但简单的方法来增加
Cp
值?问题...Cp与Cpk值可能相等吗?案例:过程能力的Minitab分析352515值测量Sample123LSLUSL【例】在某化学产品三个连续的批次中进行抽样。测量指标为粘度。由于批次大小及抽样程序,所以抽样数目是随着批次而变化的。粘度规格界限为15到35。这些结果如下:取样批次批次测量值112114115116222223224225226332334335请通过Minitab计算Cpk与Ppk打开文件:“18_M_过程能力分析CapabilityAnalysis-过程能力分析v01”工作表:“计量型数据过程能力分析.Mtw”案例:过程能力的Minitab分析352515值测量Samp案例:过程能力的Minitab分析注:对属于计量型数据的因变量Y,在进行过程能力分析前确保其分布的正态性是非常必要的!案例:过程能力的Minitab分析注:对属于计量型数据的因变案例:过程能力的Minitab分析案例:过程能力的Minitab分析短期变异与长期变异
包括移动和漂移的总变异(Pp&Ppk)只包含随机和短期的变异(Cp&Cpk)短期变异与长期变异包括移动和漂移的总变异(Pp&Ppk动态的过程LSLShort-TermCapability长期过程能力短期过程能力USL动态的过程LSLShort-TermCapability长收集短期和长期数据:通常在近似的条件下收集到的数据视为短期数据在长期的条件下收集到的数据视为长期数据LSLUSL组间变异组内变异Time2Time3Time4Time1Time5TimeOutput整体变异短期变异和长期变异收集短期和长期数据:LSLUSL组间变异组内变异Time2只存在偶然原因的影响通过狭窄的范围收集从属于一批的原材料用一个机器以一名操作者为对象不但存在偶然原因,也存在异常原因通过广泛的范围收集在多批原材料用多个机器以多数操作者为对象短期数据长期数据短期数据与长期数据只是相对的!短期变异和长期变异只存在偶然原因的影响不但存在偶然原因,也存在异常原因短期
LSL平均
USLTime1Time2Time3Time4短期过程能力长期过程能力长期过程能力(LongTerm)短期过程能力(ShortTerm)(Cp,Cpk,)(Pp,Ppk,)短期变异和长期变异LSL平均合理的子群12354366259:3010:30子组1子组2我们把近似相同的条件下收集到的数据当成短期数据;包含更多变异来源的数据当成长期数据。合理的子群12354366259:3010:30子组1子组2过程潜在ProcessPotential过程实际ProcessActualCP
代表“极限目标”!Cp PPCpk PPK长期整体标准差不受控短期共有标准差受控和公差与标准差有关和公差与平均值,标准差有关过程性能指数过程潜在过程实际CP代表Cp PP长期整体标准差短预估短期与长期表现短期能力指数长期能力指数预估短期与长期表现短期能力指数长期能力指数练习:过程能力的Minitab分析【例】在某汽车零件25个连续的批次中进行抽样。测量指标为长度。每批次样本大小为5个,规格界限为72到88cm。请计算Cpk与Ppk。打开文件:“18_M_过程能力分析CapabilityAnalysis-过程能力分析
v01”工作表:“计量型数据过程能力分析.Mtw”练习:过程能力的Minitab分析【例】在某汽车零件25个连过程能力等级评定表范围等级判断措施CP≥1.67特级过程能力过剩为提高产品质量,对关键或主要项目再次缩小公差范围;或为提高效率、降低成本而放宽波动幅度,降低设备精度等级等。1.67>
CP≥1.331级过程能力充分当不是关键或主要项目时,放宽波动幅度;降低对原材料的要求;简化质量检验,采用抽样检验或减少检验频次。1.33>
CP≥12级过程能力尚可必须用控制图或其他方法对工序进行控制和监督,以便及时发现异常波动;对产品按正常规定进行检验。1>
CP≥0.673级过程能力不足分析离散程度大的原因,制定措施加以改进,在不影响产品质量的情况下,放宽公差范围,加强质量检验,全数检验或增加检验频次。0.67>
CP4级过程能力严重不足一般应停止继续加工,找出原因,改进工艺,提高CP值,否则全数检验,挑出不合格品。过程能力等级评定表范围等级判断措施CP≥1.67特级过程练习:过程能力的Minitab分析:另一种方法练习:过程能力的Minitab分析:另一种方法练习:过程能力的Minitab分析看流程是否稳定看数据是否正态流程稳定,数据正态,才看这里数据练习:过程能力的Minitab分析看流程是否稳定看数据是否正通过4月16日至5月13日数据进行Cpk
统计分析如下:结论:Cpk=0.23<1,表示操作稳定性,锅炉运行波动大,蒸汽保障能力低案例:6#锅炉炉膛温度过程能力分析通过4月16日至5月13日数据进行Cpk统计分析如下:结论警告!!!过程能力研究中所作假设
1. 测量系统合格
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