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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！5 L4 z' r0 s% p. v' R3 @) x4 h- H- f- w& X
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）。
( ~# D$ ]- E! z) h" U. l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。- ^2 q0 X# D6 |& X+ c
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。2 L: C/ ?' o, w; \. a: g, Z9 {
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。/ u1 t7 ?, Z* N. M! G2 z
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。
& t* e. @; X2 M; x4 V2 q至于具体怎么弄就要更具你的具体情况了！
# j" M% e% I# z' c7 |* g$ K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。
* {) S$ U4 | lSPC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。3 i$ J6 D: b2 I1 ~5 A4 [" p! Q
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。
( t% A. j9 v4 k0 ^/ G% [. S7 _SPC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！
- L. K# R: Z5 q1 t0 }% M) Y哇，敲了这么多字，好累！ |
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