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[已解决] 关于CMK的问题

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发表于 2009-6-7 21:26:59 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自: 中国江苏苏州

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x
我们在做CMK抽样
6 ~# D0 U/ A5 ~& [7 I连续抽检50个样本( a$ m4 Y0 S# M, R# P5 n" W7 ]
需要分组嘛?7 ?( I: }. x0 b* F4 I
难得就直接用STDEV把50个样本的西格玛算出来3 c2 j3 d; F& O' Z5 g
,还有就是我厂的产品,机器生产出来有很多个尺寸,是不是只要测量其中的一个尺寸,总共得出50个尺寸就可以进行CMK的计算了?
# o2 J1 w$ Q, a& ^帮帮我谢谢大哥们  K, S2 _4 g0 y( h+ F  i

# u6 X. ?' v: d* v: ^[ 本帖最后由 YHHL 于 2009-6-8 17:38 编辑 ]
 楼主| 发表于 2009-6-8 14:35:32 | 显示全部楼层 来自: 中国江苏苏州
:ang: :ang:

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参与人数 1三维币 -5 收起 理由
YHHL -5 灌水

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发表于 2009-6-8 19:34:17 | 显示全部楼层 来自: 中国上海
使用任何数据,然后再套用公式,都可得出计算结果,问题是这样没有任何意义。
6 O( y/ Q& M( u/ _' P1 ?1 u+ s  _! A) h
首先,你的抽样有问题,没有考虑过如何抽样。一般情况下,每次连续抽4-5样本为一组,取20-30组数据(一般要求不少于100个数据)。
/ a3 d0 N6 f8 z2 C) E0 g& O. R其次,计算Cmk时不用STDEV,要用R/d2.

评分

参与人数 1三维币 +3 收起 理由
YHHL + 3 应助

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发表于 2009-8-17 15:05:33 | 显示全部楼层 来自: 中国江苏苏州
测CMK当然只能针对一个尺寸做CMK,举例,这台设备做跳动可能cmk比较高,但不代表圆度的CMK也一样好。
发表于 2009-8-17 20:50:32 | 显示全部楼层 来自: 中国山东聊城
没有搞清楚就乱回答,CMK不用分组,针对于特殊特性做。
发表于 2009-8-18 10:02:09 | 显示全部楼层 来自: 中国上海
首先应该搞清楚Cmk到底是什么。
- h2 H. _5 ~3 J如果真的理解了能力指数和性能指数的区别,就知道到底有没有乱说。
9 @5 |% Z* v9 t$ {9 E. |" r如果对基本概念都理解不清的话,还是别误导人家的好!
发表于 2009-8-19 20:53:20 | 显示全部楼层 来自: 中国山东聊城
原帖由 svw0936 于 2009-8-18 10:02 发表 http://www.3dportal.cn/discuz/images/common/back.gif
2 `8 b- K7 S- c- E0 z首先应该搞清楚Cmk到底是什么。
+ |1 F$ Z% ]1 r1 k: e3 A! U: {如果真的理解了能力指数和性能指数的区别,就知道到底有没有乱说。
* s# A0 ?: |* V" Q- g5 T& \: K如果对基本概念都理解不清的话,还是别误导人家的好!

1 S9 F% M+ `* {/ L提醒你一下,CMK是设备能力指数,不是什么能力指数和性能指数,你确实需要先理解基本概念。
发表于 2009-8-19 21:21:36 | 显示全部楼层 来自: 中国广东深圳
做CMK的原理同CPK的原理是大同小异,分组也是差不多的,正如楼上所说,最好为100组以上的数据,如果只是测量50个产品,就不能算是过程控制了,是初始过程分析.
发表于 2009-8-19 22:20:28 | 显示全部楼层 来自: 中国山东聊城
原帖由 hansenyi 于 2009-8-19 21:21 发表 http://www.3dportal.cn/discuz/images/common/back.gif4 n9 w4 W" U2 k- X0 }3 \
做CMK的原理同CPK的原理是大同小异,分组也是差不多的,正如楼上所说,最好为100组以上的数据,如果只是测量50个产品,就不能算是过程控制了,是初始过程分析.

8 e& k1 k- d$ t8 I8 T又一个基本概念不清楚者!
发表于 2009-8-20 09:35:05 | 显示全部楼层 来自: 中国台湾
何时应用Cmk指数( m' ]; y/ }3 A$ }
  新机器验收时7 ^$ l2 I% i4 h+ ~
  机器大修后
0 u& H6 q7 @4 q4 o- b  新产品试制时( `4 d- b* ?8 J/ Z# Z7 C/ j
  产品不合格追查原因时) Q( [* }! V7 Y2 e5 j: Q) k
  在机械厂应和模具结合在一起考虑8 `* T( M% y% S4 w' {- V) |& p1 v
  Case study
# J1 q7 n1 T4 m+ D( i$ f% K  WHAT IS MOTOROLA’S 6σ
8 s/ D. k1 C& I0 @) S, `  Normal Distribution-Gaussian Curve9 y1 P5 O1 E" q5 T) e2 K
  A收集数据:在计算各个子组的平均数和标准差其公式分别如下:
$ H( {& f  Q' A  i" \  Case study
. l; n( Q0 M9 p  Case study
- ~" A: @5 ?/ M0 X( h  请计算出上表的X-s控制图的控制限?6 f2 L, n, I- [1 O
  请判定过程是否稳定?
8 S- @' Q( u  K& b" ^6 q" W  如果是不稳定该如何处理?
5 m5 c8 }5 x/ h$ z3 [: H  如果制程假设已稳定,但想将抽样数自n=4调为n=5时,那么其新控制限为何?9 s0 `) W  S1 E( \( u" b4 K4 ]
  B计算控制限2 M8 V- I& a5 N  b  |8 ?1 r
  Case study# ~% M- f4 |+ H6 a+ d# P
  Case study( p" \, c( i: ?) p! A& z% W
  不良和缺陷的说明2 ^+ ^9 d) u& }( ]9 ^  F
  P控制图的制做流程0 B3 J. d* |- f; _
  A1子组容量、频率、数量+ i$ \* N" L  H. P4 B8 u# ?- ^. j
  子组容量:用于计数型数据的控制图一般要求较大的子组容量(例如50~200)以便检验出性能的变化,一般希望每组内能包括几个不合格品,但样本数如果太利也会有不利之处。" `$ e; A# u: H
  分组频率:应根据产品的周期确定分组的频率以便帮助分析和纠正发现的问题。时间隔短则反馈快,但也许与大的子组容量的要求矛盾
! }  a3 u# y, L) \/ ealiqq& F( m/ H/ v' ~

2 @7 q0 p  l; l6 E  子组数量:要大于等于25组以上,才能判定其稳定性。) a" _/ C) o9 ?$ n& }5 ?
  A2计算每个子组内的不合格品率" ^/ v" u) `! B6 P8 o
  记录每个子组内的下列值
* @- M4 i3 M' l0 _  \2 v* f  被检项目的数量─n# l( b1 N4 H9 l, h- K
  发现的不合格项目的数量─np( a; c/ [! N( w& ^' k
  通过这些数据计算不合格品率
- [+ L+ L; g) h; {6 M$ E  A3选择控制图的坐标刻度9 L- C" L! h/ O
  描绘数据点用的图应将不合格品率作为纵坐标,子组识别作为横坐标。纵坐标刻度应从0到初步研究数据读数中最大的不合格率值的1。5到2倍。# o  l6 z; h, z4 x6 ?, C
  A4将不合格品率描绘在控制图上
6 R# w& O6 Y0 [, }) d9 U0 J, [  描绘每个子组的p值,将这些点联成线通常有助于发现异常图形和趋势。
6 s8 @+ R: p5 L( G. @  当点描完后,粗览一遍看看它们是否合理,如果任意一点比别的高出或低出许多,检查计算是否正确。2 _. h3 d# R! j+ d: U. v
  记录过程的变化或者可能影响过程的异常状况,当这些情况被发现时,将它们记录在控制图的“备注”部份。
& M) j# @2 ^8 w2 v. `3 v0 r  计算平均不合格率及控制限8 ?( X& D+ [0 a1 B: O$ a1 U! F
  画线并标注
' `" }9 m2 b5 Q# s5 P  n: h0 p  均值用水平实线线:一般为黑色或蓝色实线。
0 n' n1 U; o, ^" E  控制限用水平虚线:一般为红色虚线。
. `# N0 L5 X$ K" z/ \- I' Z% o, ?  尽量让样本数一致,如果样本数一直在变化则会如下图:
, m( }0 n( D% ^" v  分析数据点,找出不稳定的证据
" N% L7 n5 u1 ?; {" S( Q1 z+ N  点2 F0 k  R6 d& Q1 f1 u7 r: x
  线" Y) j/ e& f. }+ n* K3 a$ D
  面
( Y: R9 M0 I8 Y) {; Q5 a$ s  d5 H  m  以上三种方式做判定。 aliqq 1 L+ z& G+ O2 }  E
  寻找并纠正特殊原因/ ~! C# @4 `: b9 o  x3 }
  当从数据中已发现了失控的情况时,则必须研究操作过程以便确定其原因。然纠正该原因并尽可能防止其再发生。由于特殊原因是通过控制图发现的,要求对操作进行分析,并且希望操作者或现场检验员有能力发现变差原因并纠正。可利用诸如排列图和因果分析图等解决定问题数据。
1 c' m0 ~6 h) K7 d: Y4 |* C2 A  控制图的实时性
& G7 r7 p: w# y# ?5 V  重新计算控制限, K: f9 y. f0 c( x2 W& T0 H
  当进行初始过程研究或对过程能力重新评价时,应重新计算试验控制限,以更排除某些控制时期的影响,这些时期中控制状态受到特殊原因的影响,但已被纠正。
6 p' V# }1 i0 S/ U  一旦历史数据表明一致性均在试验的控制限内,则可将控制限延伸到将来的时期。它们便变成了操作控制限,当将来的数据收集记录了后,就对照它来评价。5 I2 ], }, r% n7 h& p! z
  控制限运用说明
9 B1 z3 g+ Y- k% S  过程能力解释
+ E# k2 r' \3 H  计算过程能力4 Y( R. _; T0 `1 R& |
  对于p图,过程能是通过过程平均不合率来表,当所有点都受控后才计算该值。如需要,还可以用符合规范的比例(1-p)来表示。
! C4 @& J( X: e* l9 X; W  对于过程能力的初步估计值,应使用历史数据,但应剔除与特殊原因有关的数据点。# J  y7 t* u' @# j3 M, d, J
  当正式研究过程能力时,应使用新的数据,最好是25个或更多时期子组,且所有的点都受统计控制。这些连续的受控的时期子组的p值是该过程当前能的更好的估计值。 aliqq.cn % {% R, E& O' _4 @' z
  评价过程能力4 A2 `: t: ^3 }1 _
  改善过程能力4 D1 }8 F- M0 U) _3 p
   过程一旦表现出处于统计控制状态,该过程所保持的不合格平均水平即反应了该系统的变差原因─过程能力。在操作上诊断特殊原因(控制)变差问题的分析方法 不适于诊断影响系统的普通原因变差。必须对系统本身直接采取管理措施,否则过程能力不可能得到改进。
发表于 2009-8-20 16:08:08 | 显示全部楼层 来自: 中国上海
计算Cmk或者Cpk的过程就是初始能力分析过程的一个步骤而已。过程稳定了,没有必要再去计算,除非:
' r% ~( G. H4 ^6 D5 g( e1、过程不稳定,需要重新分析/ @3 T* u4 k. e0 {0 O& \3 S
2、影响过程的因素(人机料法环测)发生了变化
4 m7 x& f' T  h& T3、定期分析(一般为每年一次)
' X( p" ^" i- ]9 g3 ~% ~. i, L
- f6 W* Y, y. J+ V不管机器能力指数也好,还是过程能力也好,都是能力指数的一种。既然是能力指数,肯定是需要排除特殊原因的影响的,特殊原因的影响,就体现在子组间的变差大小,所以计算能力指数就必须排除子组间的变差。4 [" J/ ~& i+ K- R
* h+ T# y3 \- T3 {: Q
不分组的话,肯定是没有排除特殊原因的影响了,用总变差(子组内变差+子组间变差)得出来的指数,能称之为能力指数吗?能用来预测吗?
发表于 2009-8-20 20:50:59 | 显示全部楼层 来自: 中国山东聊城
原帖由 svw0936 于 2009-8-20 16:08 发表 http://www.3dportal.cn/discuz/images/common/back.gif
! M  h9 z- V5 a" R5 ]+ K  L计算Cmk或者Cpk的过程就是初始能力分析过程的一个步骤而已。过程稳定了,没有必要再去计算,除非:
- @. E" h4 T7 A3 k! x& c/ W4 B1、过程不稳定,需要重新分析
" o& t2 b/ g2 d- p2 `  x2、影响过程的因素(人机料法环测)发生了变化
* Y8 o. j5 S+ v+ {3、定期分析(一般为每年一次): L# h3 C! `4 B8 S
/ Z  Y$ v8 B4 M7 R7 S7 h5 S
...

% k" Z  {: {1 f! p! `/ B! {你完全没有搞懂CMK与CPK的区别,再给你解释一下,分组是为了衡量过程综合因素随时间变化的情况,不分组是为了衡量某个单一因素的影响大小。
发表于 2009-8-20 21:38:30 | 显示全部楼层 来自: 中国上海
原帖由 jhlafr 于 2009-8-20 20:50 发表 http://www.3dportal.cn/discuz/images/common/back.gif
. M& I! q5 M0 w
; L( K# `' M' c你完全没有搞懂CMK与CPK的区别,再给你解释一下,分组是为了衡量过程综合因素随时间变化的情况,不分组是为了衡量某个单一因素的影响大小。

7 \1 b* t: y3 D1 ^) r% Z
  Y- j; O" p- f7 W8 T) a3 s- I2 A9 g我孤陋寡闻了,头一次听说“分组是为了衡量过程综合因素随时间变化的情况,不分组是为了衡量某个单一因素的影响大小”。4 d6 w' y0 @: G6 L, ]6 h$ Z: ^
我只知道分组的目的,是为了比较子组内变差和子组间变差,以此来检验是否存在特殊原因,验证稳定性的。: S& P; d( W, s6 H" O
如果不分组的话,那前提只有一个,就是知道已经处于稳定状态了。( d9 Q) F+ q2 j# Y& o) A' @* x
如果能够证明已经处于稳定状态,换句话说,子组间变差为零。分不分组无所谓,得出来的结果都是一样的。
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