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发表于 2009-6-16 20:24:32
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来自： LAN
老兄你的问题好多啊！
( n& a* E# J ~4 |做SPC时候一般要求是正态，因为，我们采用了正态的模型。（我们的风险是用正态分布估计，我们的判异准则也基本上是基于正态分布然后提出的）。) w& ^* t7 a3 u
但也并不是不成正态分布就做了没意义，虽然我们碰到的绝大部分随机现象都服从正态分布，但是也有一些现象服从其他分布，此时我们有两种方法：将非正态的数据转换为正态分布，然后用正态分布去计算和监控制程。采用其相近的分布的数学模型，比如weibull。另外更具中央极限定理，如果你样本数取得比较大的话，其平均值会服从正态分布。但是如果数据偏态太严重会需要很大样本量的。比如卡方分布，好像要到15左右，样本量太大了。( M( a1 g2 m+ x
数据分布是否服从正态分布可以用正态检验，MINITAB等统计软件可以帮助我们。: d* g, L3 U- K$ H9 p/ v7 \" _% @
计算CPK前要先看制程稳定不稳定。这样才有意义，才能用现在的数据去估计将来。
1 ?, G- L0 x: E7 H工件尺寸比较多，肯定有大于1.33，和小于1.33的，这时我们需要对<1.33的尺寸进行分析改善，提高制程能力。# U9 B: F% b2 V
至于具体怎么弄就要更具你的具体情况了！
; W7 D5 g3 N+ \, ?5 H2 e, A个人觉得用SPC一般是一些关键的品质特性，且一般大于1.33后再用，否则你即使受控一样有好多尺寸不合格。
) j6 g g3 I+ |1 rSPC是主要是一个监控工具，其是为了帮我们看制程是否稳定受控，制程是否有变化，以提前给我们警戒。其不能取代我们的技术方面努力，因为只有用技术才能提高制程本身能力。
# a ~4 M0 Z9 v0 E' q+ @/ [& q, m当制程能力还不够，制程还不稳定的时候去用SPC，用SPC其实就是一种侥幸的心理，希望让SPC来告诉我们该调整制程了，其实也没什么错误，用SPC来推动改善也是一样。只是觉得我们的制程本来就不够好，需要改善是事实，并不需要SPC来报警，如果SPC管用的话会老是报警，如果SPC不够好的话，其不报警，但事实上会产生不良品的。
6 `+ q5 S& X( J r& a- Q# R- ESPC手册里有说SPC这个工具不是让我们关注在产品端，而真正的了解制程才是关键！
) Y4 C1 |- [$ u v" a哇，敲了这么多字，好累！ |
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