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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
! ^( m( |' C$ W. N: v8 x& v连续抽检50个样本
2 N7 O' j" o9 r& a6 i% c* I需要分组嘛?: c, H# |5 F" c! b' P( R
难得就直接用STDEV把50个样本的西格玛算出来+ o3 w/ }. U: `. Y9 l" Y2 x# O# \5 _
,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?
/ Z" v7 [+ t& c$ K' S; S8 D7 r帮帮我谢谢大哥们! ^6 \( }9 @8 {" E9 C$ r* N
, w& E; k2 Z; `4 j/ |+ q
[ 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。5 e+ E9 r% U: w) |

+ \& J. i: z" @. A9 V1 |) ^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)。% }8 ?! B& E4 U: s
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。6 l) C! [5 }7 ^5 j. m. q1 b! n
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。
7 [& c* E$ r. q/ H- z3 o1 g9 `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
! w0 {* b& J3 h3 s# m) c6 U9 t首先应该搞清楚Cmk到底是什么。7 z0 Q/ f% z: y1 y9 S  ~% z% s
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。
! e9 w0 I5 D) M如果对基本概念都理解不清的话,还是别误导人家的好!

6 z# {6 {7 X8 ^) O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.gif( |/ e' K/ l  g/ g1 f0 c& I
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.

$ j( Y& E# C, @9 S9 K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
& z- D* b5 D$ ?  新机器验收时" z/ }" Q7 `  a4 {" z
  机器大修后* [9 }4 I; W/ O
  新产品试制时
. D) q3 S2 x  l% q: j  产品不合格追查原因时. F+ P% A! A3 `! I; W0 Y  M
  在机械厂应和模具结合在一起考虑
1 C: Q6 H. s6 A5 q! U- p7 O  Case study
: r/ v9 H; z) C: _/ g2 V  WHAT IS MOTOROLA’S 6σ
8 U) E7 i' c8 f6 }4 ~  c* H1 X" k% {0 ^  Normal Distribution-Gaussian Curve% [( d- M# \) [6 u
  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:
  z1 N) V4 [( a4 N  Case study) P$ f7 f1 {( g# k4 _2 s; b! Y: I
  Case study
' a( [8 S# q; n+ D" }  请计算出上表的X-s控制图的控制限?
( x' w6 B) ^) O2 ^4 r  请判定过程是否稳定?: l" {; O' K. p) L' }' b: t# W
  如果是不稳定该如何处理?
9 J" \; r5 L7 E( A8 o  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?
% w: o5 z/ P7 o7 w" K  B计算控制限
0 K% S3 V5 S7 L1 ^  Case study
( L* @3 h* Y, j* b  Case study
8 z/ j, M: I0 m+ _( [1 G& a( h. ]! M  不良和缺陷的说明
9 D! \" z  Z1 p' y  P控制图的制做流程
, ^8 m/ d$ y7 \5 h( V4 i  A1子组容量、频率、数量4 g' R7 L# p: U4 d
  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。
5 U9 p' B% r0 r0 o/ V' T6 i4 b  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
6 ^% P' O' v. w# ualiqq7 a( f- V1 V. L. H( Z  @8 _

6 w, Y) c# H5 Z  子组数量:要大于等于25组以上,才能判定其稳定性。
; O# W4 O, G& Z* J9 g% I+ K% m  A2计算每个子组内的不合格品率0 _0 g: x* N( t; f' f
  记录每个子组内的下列值( R5 V. t, V9 x8 t8 U. l) j7 h* B
  被检项目的数量─n
2 [2 F9 r2 n, [  发现的不合格项目的数量─np% z' i" l4 t6 |
  通过这些数据计算不合格品率
0 }% L" v" s8 w+ L5 }' J  A3选择控制图的坐标刻度
* @1 e3 g  s  ^+ [# L  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。
4 Y+ F" w* @2 z  A4将不合格品率描绘在控制图上! I+ k2 w) y0 U5 ]1 _" f
  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。
7 Q5 S2 G% x) P, A  U  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。
( T5 e  T' m! L% K' p( ^  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。
( u' |; S9 f( h6 ~( W  计算平均不合格率及控制限3 ~& ?1 P$ s& [$ W& G- B
  画线并标注
* X3 |& B1 v- g, Y8 J: S  均值用水平实线线:一般为黑色或蓝色实线。
2 G& {) E/ H$ @) B/ E0 p8 h  控制限用水平虚线:一般为红色虚线。. s8 f- H: o4 e" R& g: f8 c6 Z1 k% i
  尽量让样本数一致,如果样本数一直在变化则会如下图:
( G" M% B/ v4 Z. ]2 \$ a  分析数据点,找出不稳定的证据- v) m6 i& n6 Q0 Y/ i8 C! u, W
  点( I' Z2 h! j" l+ \
  线
; Y% u! z: p4 x' r1 R* {6 S  面6 @' M' G! a4 T8 X. ]2 G% o( U
  以上三种方式做判定。 aliqq
7 f$ v6 y( E2 Z$ x" }  寻找并纠正特殊原因0 C0 ]8 e* U1 N2 I7 S" s' Q
  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。! z. `- a8 L. {8 L, l
  控制图的实时性6 p/ H' k0 e8 [4 s7 h. H
  重新计算控制限2 D+ {: u4 D3 ?- f0 G. d2 s
  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。, V& t3 \; i* N& q! X
  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。4 R$ o: c* ~/ z5 z1 h8 j
  控制限运用说明
* `/ W% C' y& I) ?& I9 G  过程能力解释( v, G9 \9 D  W) G; X
  计算过程能力
: z0 R4 \# f( P  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。
% @' A' s1 H, M! X/ o  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。  _$ w. P, q4 H. D8 b- v
  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 - W4 c& I' J& a1 z9 }5 z, s0 Z9 M; f
  评价过程能力, @. C! f0 x  X! |
  改善过程能力
* k0 s' t. x5 L7 c  S" j6 N" m   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:
, x( M* {' j3 }; b1 ]1、过程不稳定,需要重新分析. r% j1 d' X3 E& E
2、影响过程的因素(人机料法环测)发生了变化
  T) F" o/ J9 B+ V$ Z: ?: E3、定期分析(一般为每年一次); x- `, |7 M: o/ b  }
  s; R. S' @& J; \
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。7 t* L% O& p# J
5 Y2 A4 a1 I5 z6 o- E2 [" `
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
9 N* X# l- j2 B& h; i4 g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:4 ~& b: A0 ]# d7 ^
1、过程不稳定,需要重新分析3 t  W9 R; X3 Q! }3 f, R
2、影响过程的因素(人机料法环测)发生了变化4 x3 |4 A2 c* S2 K4 @8 l
3、定期分析(一般为每年一次)
* h& T% J6 b( q7 V# [1 o9 D3 j. T. e  ~1 l' l  B( i- z; ~
...
- f7 M& f5 `: ~$ |7 U
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
. `8 @$ W5 A0 a- y5 S" y4 s( s9 Z+ h2 I* ]
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。

; P. J* l; ]$ a$ m; u3 M9 @5 X% t$ E4 c0 M
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”。
& U2 s% Z$ }  f7 d2 v; ?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。6 H4 d* m: b# G
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。
1 x7 I* X( A1 m# ~9 @  ^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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