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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
' i2 F  ]  r; i7 v) g' k) d  M- b连续抽检50个样本0 [$ _% G) S& Z9 U, O
需要分组嘛?3 S# L. z2 J6 o' }0 |3 z9 P# `
难得就直接用STDEV把50个样本的西格玛算出来6 ^- p# b- d( L3 ~' d0 D- T
,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?) m1 Z1 o% t$ I5 v
帮帮我谢谢大哥们, i  w+ b  W6 p+ Y: I  H. c$ T7 I& x

1 C  J8 t3 W) P( E& ^[ 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。: O% e" l4 ]  `- M$ w' s5 `. y

* u. X8 {. B" H$ f5 M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)。
; k0 e9 H, C- B8 o1 [/ x  G# r+ i, f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。* v. w) _% r* d/ 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。! ~; r2 K; j( a5 }! h* `; 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.gif1 @$ H6 s. y' c$ c& A
首先应该搞清楚Cmk到底是什么。
6 ?" @& v+ i8 V, l4 }/ N% E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 u( \7 P1 h, v7 v
如果对基本概念都理解不清的话,还是别误导人家的好!

1 d3 Q3 e6 I6 z& c- d! L! B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
7 a* F. V# w. c: P+ x2 X% \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.

  m* j1 B/ r0 I' |) T# d3 b% g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
. j+ M( \7 D; X2 K" {* N) m  新机器验收时- U+ y& l3 d7 b, @
  机器大修后
" X. ?& s; j4 `- z; J  新产品试制时& ~" G: b  n: t
  产品不合格追查原因时) N( P8 {; l; w: U0 Y1 \3 I4 d
  在机械厂应和模具结合在一起考虑$ ]$ H* i5 F0 Y& [
  Case study' e: V0 R' Z, R3 {8 I
  WHAT IS MOTOROLA’S 6σ$ a- j. R2 D5 ~5 ]" S) g; K
  Normal Distribution-Gaussian Curve$ {, s6 w* H' y, D+ X) R- r( K3 @
  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:) P; E4 J3 q! Q+ z  V
  Case study6 d4 W, M. S) L, j6 {# s, u
  Case study
7 m- h8 K" g, H3 X  请计算出上表的X-s控制图的控制限?  c7 i4 T! ]' b: Q
  请判定过程是否稳定?
# t9 T3 b3 k' E  如果是不稳定该如何处理?
0 |0 \" E  J2 M2 X/ t) V, v  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  s" k2 F0 o: m6 t( Y9 Z1 `
  B计算控制限; W* a" _, `- q. B8 q) b
  Case study
2 j# p1 M& o4 ?- F/ l- `/ {3 ]  Case study
# v0 t+ P0 s" f  不良和缺陷的说明, j, X; i: O( r
  P控制图的制做流程
3 x  T! ]& w. s: ~  A1子组容量、频率、数量
& ^7 U) j! Y7 A$ G7 ^. L  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。- C  d0 h% j4 G0 h5 Z7 ]2 v
  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 - L; g; q4 P5 Z, J* w; K' f
aliqq  B+ e2 W; ~7 B, @0 a

8 D* V0 i4 y; w) z. g  子组数量:要大于等于25组以上,才能判定其稳定性。
8 B" v. b# z2 p9 Y6 e  A2计算每个子组内的不合格品率/ M+ N0 @. ]) x" V; y. D- P) ?
  记录每个子组内的下列值
0 @1 t4 h( E, c3 \7 k% q9 i  被检项目的数量─n
, @5 U2 w4 F" Q! }- k  发现的不合格项目的数量─np
" w/ {, o: M9 a) K  通过这些数据计算不合格品率0 D8 G2 a" K0 R) \7 x
  A3选择控制图的坐标刻度6 H$ {/ ^' m  F+ _1 Y
  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。: Q1 ?, \7 ?' z6 L1 x9 ^
  A4将不合格品率描绘在控制图上; P$ H# y; M1 ?: x& A; _; c
  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。& f6 a0 @# }$ x2 ?; J4 |
  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。
# ^% i  p/ Y+ V: `/ W4 |  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。1 e- x6 w5 m: f# Q6 ~; ?
  计算平均不合格率及控制限
: a! l; Y' {5 I' p! @  画线并标注
6 ?: S# E  G% C  均值用水平实线线:一般为黑色或蓝色实线。. ?% E3 o- g+ B2 J
  控制限用水平虚线:一般为红色虚线。5 @+ @1 h6 u. X
  尽量让样本数一致,如果样本数一直在变化则会如下图:
0 j' g; y" N; e1 I; C) q  分析数据点,找出不稳定的证据- ~2 J, F  P" N3 c, S
  点5 f# v* T3 ?/ L0 B* ]) L
  线
( N6 e0 ?/ Y0 m- t' `0 T, @  |  面
& A1 C: ^7 Z% ?3 o, J  以上三种方式做判定。 aliqq
$ Y4 O( [! v; k) {7 \  寻找并纠正特殊原因
1 x1 P: [+ e2 Z/ E- t* A  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。  M. m; @, y  h! `6 |* \; w! D
  控制图的实时性
$ g$ l; B+ r7 c  重新计算控制限2 V0 c: @, F- \  W( y& L$ [: m
  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。, c4 j3 G& j9 F0 @
  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。
2 d  D% K6 S* Q) c2 g- x  控制限运用说明/ v$ y8 U  r* U& c  Z# n
  过程能力解释
, y9 C! @+ r7 y( ^+ s0 E) m' E  计算过程能力/ h7 Y' r% N" X( 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。
. n1 f6 o# k: A% ?3 j5 F+ g" H  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。/ p: [7 ~$ Z: p$ O4 @
  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   ^$ ?, y# f" b5 L" D7 z1 q
  评价过程能力
( x  `) ?! `9 E4 O  改善过程能力! h( v4 v, S! s# e) r6 G
   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:) s  E% Z+ f! A8 H( v
1、过程不稳定,需要重新分析3 K5 z1 r2 E+ z# s" ~
2、影响过程的因素(人机料法环测)发生了变化
0 u5 W# u, w! ]4 _4 {9 Y/ \3、定期分析(一般为每年一次)8 x# g; O$ O/ F- `! u  g. s0 i' _4 z0 y

0 @: |! o# [5 ?( M+ ]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 X/ X9 ~/ M! ?0 L& X
+ z$ _+ K; @) m$ u6 o" U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.gif7 u' {+ ~1 Q+ e& o1 s; W( I2 \; q. e
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 L9 x. l+ p$ Q% B0 U/ c1、过程不稳定,需要重新分析
3 y! l8 @$ I& \5 l- K2、影响过程的因素(人机料法环测)发生了变化9 Z. k# t$ ?# ~; z
3、定期分析(一般为每年一次)
/ |, A: j2 @! H4 Z4 {+ G7 Y1 V  ^* z! V- K$ Z  k
...

+ y9 i% c) Q  m' k' @# C1 g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
( [$ w, m0 V. |' o$ s3 e1 b/ A9 |3 M; l$ w5 \9 J
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。

2 Q9 Z# |' \+ a  i  Z8 l
/ ^; x7 ^1 B1 j  f. G- d; _: A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”。
# `9 j% q$ J1 S! g8 f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。) y# i; i0 B4 @$ K
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。
" k/ n6 I5 Z, _' s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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