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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# z& I4 Z$ L# k) j. M( A/ |
连续抽检50个样本
( v0 g, Q" s& h5 e* N/ {需要分组嘛?0 {# F1 A8 n- A
难得就直接用STDEV把50个样本的西格玛算出来5 K7 r( ?+ d2 S9 l# e4 b% @
,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?$ ?4 s/ V: h( u0 x
帮帮我谢谢大哥们
' h6 g* g* C% E8 U* O1 U
2 z" D, c3 F% O! n/ L[ 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。3 @2 g/ S3 s* f! O8 \4 ?

# |, s/ d$ d: e3 q' e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)。
5 E- K3 R  B; h) V  N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。
9 b8 z! |; f0 \- C8 K0 Q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。
: S8 M4 g; z5 K# h2 J& Y* h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 K2 Z1 Y4 i2 X; t$ S3 G% M首先应该搞清楚Cmk到底是什么。3 j* ~' s( k$ G  X- R
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。; V" x* j% G4 I) _/ p9 {: u; ], f
如果对基本概念都理解不清的话,还是别误导人家的好!
( t. Y. i, D2 X5 s4 @) F: q/ @" |
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
* D, j4 d8 x6 V/ U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.

, q/ x4 j1 o% ~  E3 l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
3 I* ]  n, y2 a5 C) |; s  v  新机器验收时
) q6 E' @3 H9 T$ z" D  机器大修后; v. p, [- z5 w2 {) O5 q
  新产品试制时
8 O( }( F+ i: s+ V5 o  产品不合格追查原因时
. }5 N" V2 Z% ]! p  在机械厂应和模具结合在一起考虑$ j: ?* ]" L# x7 ?; N4 m
  Case study/ }  Y1 {8 K/ J1 c1 }: w% _4 G) t
  WHAT IS MOTOROLA’S 6σ
' i. d0 o2 r& `1 f! V" f4 }- G' m  Normal Distribution-Gaussian Curve8 R9 t8 J* V6 C# B6 P$ d
  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:+ {% w8 ~- Z% H/ {: {4 X
  Case study
/ F* @2 o7 B. |& a: n  Case study
+ W6 b, _# Y* O" Q0 R  请计算出上表的X-s控制图的控制限?
+ T6 X( l% N. P6 H  请判定过程是否稳定?# F5 g; V5 q- l* X
  如果是不稳定该如何处理?
& X. L  o! i/ e, |. i' v- i8 Z  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?
' F* x4 y( v0 r4 _( w: q' e  B计算控制限  _; p: D% |+ |  B2 Z- \
  Case study6 b1 l, C8 b; b
  Case study
( h7 Y5 d" l  [4 l/ {  不良和缺陷的说明/ V: g7 l" R0 A! Y9 j  b4 l
  P控制图的制做流程
) U9 K# b% h4 q2 m4 W3 C* ]6 P+ V  A1子组容量、频率、数量+ H1 H1 b  J9 B7 C
  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。1 l, l$ M! b* Z3 P6 P
  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 0 O! n6 o; ?2 X: N
aliqq
4 M5 y% }% o3 u5 \$ p% v1 x
9 t4 s/ @6 y) l+ f  子组数量:要大于等于25组以上,才能判定其稳定性。8 s4 ]: f( d; v% @" |) o
  A2计算每个子组内的不合格品率/ m5 d( l9 q  V5 ~: \* n/ b& s
  记录每个子组内的下列值' P9 e4 \, z5 n/ c
  被检项目的数量─n8 ?! W. J. A. u. _, q8 `; T1 h
  发现的不合格项目的数量─np7 M/ L# a$ q6 _
  通过这些数据计算不合格品率
0 E/ `2 e3 S/ V& `2 t% n  A3选择控制图的坐标刻度1 ^- S- o0 g; T4 c8 f9 b% h
  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。
- M! V( E  `- |7 d0 X1 V  ?! e  A4将不合格品率描绘在控制图上$ r7 M: h. a3 j5 l& i1 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 Z9 {( N; ^/ D+ |$ ]  k, k, x8 ^
  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。/ D! [0 }9 R2 N9 k! o9 T
  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。# e# r9 y9 c; i9 Y
  计算平均不合格率及控制限! y% X9 H" e; {% X7 K
  画线并标注
; U% M. C5 l* J1 j& P$ Q  均值用水平实线线:一般为黑色或蓝色实线。
, I& A$ \- g1 a# [7 b% {/ k( r  控制限用水平虚线:一般为红色虚线。4 R& p! J& G, u4 D
  尽量让样本数一致,如果样本数一直在变化则会如下图:
3 s. Q" ~7 {5 N5 D  分析数据点,找出不稳定的证据
7 j3 Q6 ?; Q" o1 M6 l5 P2 ]  点
/ B! P7 l9 O- p2 W3 T1 m* r  线
/ Z. w# B* I+ Z1 r5 L. n& s  面
& a6 ~/ A( {# e9 f  以上三种方式做判定。 aliqq 6 }& s7 b& L. m& q
  寻找并纠正特殊原因
/ _! B. I, f: r7 C2 S  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。
# y! ]% D7 T- H6 K4 s0 G  控制图的实时性
$ q5 n% D  e' }% ^/ X  重新计算控制限
$ @# T2 W% Z: D  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。
$ V9 F( Q" T9 ]$ N  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 i/ `! X* r6 K3 s; h" [
  控制限运用说明
( g, M) J9 P3 }6 a  过程能力解释
, Z6 t9 G. z9 I+ [% s1 S  计算过程能力" l9 I+ Z% P6 D( m. W9 F4 B
  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。
6 O0 b/ a# T/ p/ G  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。
, t& z6 ~" e3 k3 u, B) H4 h  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
% a  t: R1 |3 n7 g/ S. `: F+ L, v  评价过程能力
8 J, ~8 P+ y, z* G3 P% O  改善过程能力
) s& f" [. \" X4 W, j4 ?   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:7 ?/ u2 L& z% W4 D: J1 ?: J" I
1、过程不稳定,需要重新分析. [$ W, d4 Q# ?7 [) i0 n( R' _
2、影响过程的因素(人机料法环测)发生了变化
# k3 v2 B7 d$ h5 c3、定期分析(一般为每年一次)
  q; _3 g, ]: P$ e, J$ k: l2 |, L& B9 E% g/ o5 b
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。
2 O% ~6 A! ^3 [% B' V9 A5 X8 w/ H1 K% ~
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, o; h0 T( y* X- T/ J1 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:
5 s, v, E* C8 @% Y; K5 G1、过程不稳定,需要重新分析& w3 v% Q3 s; J% k' r% S
2、影响过程的因素(人机料法环测)发生了变化5 K& E3 w3 ]# {! D" ^1 W  l
3、定期分析(一般为每年一次)* P& E/ q, ~: I0 J
6 H6 M2 S$ u* }0 z0 G/ A
...

) W( h; M( O: L/ N2 o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
, H' w& E, l9 f
. l( b7 e- ?* L6 x! V. f3 }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 o8 w6 ~* P) y% u! V) ]1 F

. l# _3 D" {/ D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”。; \; `% H9 }, o/ c6 g
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。
) f5 n( s+ U4 l) W; x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。: q9 K% v$ y( H3 p
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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