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请教Minitab CPK图形判定方法

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发表于 2020-4-16 20:58:16 | 显示全部楼层 |阅读模式
我有一个问题想请教下各位,我们目前有一款产品直径尺寸是Φ8.2±0.1,此尺寸要求用针规计算CPK,我们选用的针规间隔为0.005mm针规测的,数量125件,现在用Minitab软件计算的,现CPK为2.82,满足客户大于1.67的要求,但是P值小于0.05,且能力直方图形不是很正态(见下图示)。现在我们的客户要求我们使用0.001间隔的针规去检测来满足P值大于0.05,我们的理解是按照量具十分之一的原则选用了0.005针规是满足客户要求,且CPK值大于客户要求,那么不需要按照0.001间隔的来买,因为这样成本太高,且买回来后实际不会使用,只是为了CPK验证有点品质过剩。这样解释客户还是不接受, 请问客户的要求合理吗?有标准中规定CPK大于1.67后还需保证P值大于0.05吗?谢谢!

请教Minitab CPK图形判定方法

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发表于 2020-4-17 11:34:50 | 显示全部楼层
1、首先,既然是客户,要求也不犯法,那么当然合理,毋庸置疑!
2、P值大于0.05,这个是分析正态分布的常用判定标准,值可以变动的,风险不同罢了,但通常要符合顾客要求,你懂了吧。3、针规,通常是“计数型”量具,如:0.1mm的针规,能通过就是内径大于0.1mm,不能通过就是内径小于0.1mm,一般不能作为“计量性”使用,尽管间隔足够小时,精度也很高;考虑使用影像仪吧,可以考虑委外测试。
4、十分之一的原则是量具选择的参考依据,并不是判定是否适用的原则,应当做MSA分析,来确定测量系统的能力。你看数据,控制限范围(上-下)约为:0.01,你的量规精度为:0.005,做产品验收时,精度和规格公差比较,满足1/10原则,但做过程能力分析时,精度需要和控制限范围比较,都不到1/2,你认为还行吗?显然,测量仪器不行的。0.001的针规也许可以。
5、CP、CPK、PP、PPK所代表的含义,这个去工具上学习吧。
6、怎么判定SPC分析结果是否合格?(不叫CPK图哦)
     1、P值合格,按客户要求来,一般默认为0.05;
     2、测量系统分析结果合格;(这个判定看工具书)
     3、CPK≧1.33(已经量产,认为生产属于受控);PPK≧1.67(试生产时,不确定生产是否受控,量产可能更差,所以要求就高了一个西格玛水平)要求来自于PPAP工具书。
     4、CP与CPK,PP与PPK,比较相近,通常认为差0.33(差了1个西格玛)就比较大了,即规格均值与实际均值差距不大,你这数据,均值中心差太远了,需要改!
     5、过程受控,看控制图,也就是均值图和极差图,不能超控制限,连续7点上升、下降或同边都不可以,中间1/3的区域包含2/3的点;满意这3个条件,控制就是受控的。

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首先,非常感谢各位大佬,很受益 希望论坛里多一些这样的实操过程遇到的问题,进而引发讨论,这样理解起来也不枯燥,学习也好吸收  发表于 2020-4-24 19:06
收到您的讲解,非常感谢!  发表于 2020-4-17 17:04
专业制造各种传感器哦,专业的。

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发表于 2020-4-17 09:21:49 | 显示全部楼层
过程受控才能计算cpk,计量型过程受控就是要过程数据呈正态分布,你的p<0.05说明不是正态,所以cpk没有意义。所以你客户的要求是非常合理的。

再看你Xbar数据,UCL-LCL≈0.011,仪器分辨率0.005,相当于你只有3个读数。你理解错了1/10比例的含义,它是过程变差的1/10,而不是公差的1/10,所以你的仪器分辨率确实是不够的。

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收到您的讲解,非常感谢!  发表于 2020-4-17 17:04

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发表于 2020-4-16 22:07:00 | 显示全部楼层
我的理解,如下
1. 你的数据不符合正态分布,所以Cpk的确是没有意义的,建议先做数据分布分析;
2. 如果不符合正态分布,的确可能因为分辨率不足,可能需要进行数据转换,也有可能是因为有其他干扰因素;
3. 稳定性分析,其实可以用秩检验,不应该要用Cpk来实现。

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发表于 2020-4-17 00:37:15 | 显示全部楼层
请出示原数据。

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发表于 2020-4-17 08:00:19 | 显示全部楼层
同意二楼的

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发表于 2020-4-17 08:14:42 | 显示全部楼层
我们在获得数据的时候,首先需要检验数据的正态性,如果数据不服从正态分布是不可以计算CPK的,这个时候需要分析数据为什么不正态。在你的案例中,可以看到极差图只有四种数据点,说明你的量具分辨率不够(这一点从你的正态概率图也可以看得出来),需要改善量具的分辨率。当数据符合正态性以后,我们还需要画控制图,看一下过程是否受控。只有在过程受控的前提下我们才可以计算CPK。总结一下,首先数据必须符合正态性,再者过程受控,这个时候计算出来的CPK才是可靠的。切忌一拿到数据以后直接计算CPK。

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发表于 2020-4-17 08:16:28 | 显示全部楼层
虽然没看到原始数据,但是通过你描述的公差全距、量具精度以及六合图来看,你的数据过于集中在某个数值了,导致数据不符合正态分布,先查看一下你的数据抽样原则是不是符合要求的,再就是有没有异常影响或者变异点,如果上述都正常,那就只有采用精度更好的仪器了,让太集中的某个数据分散开。

或者就只有数据优化了,按照现在的CPK值和均值,minitab拟合125个符合正态的数据--此方法慎重

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发表于 2020-4-17 08:25:29 | 显示全部楼层
謝謝分享....

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