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六西格玛实际应用中出现了几个小问题。。。请答疑

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发表于 2018-4-9 10:55:39 | 显示全部楼层 |阅读模式
问题如下:
            前提纲要:在做过程能力分析时,本应是连续数据连续抽样(子组为5, 25组以上),先做控制图,再进行过程能力分析。事实上我们这边每天会产生几万个数据,没有人员以及时间去进行连续抽样,但是我有所有的数据,储存于系统中,领导要求我对该性能每日做过程分析(需要有CPK)。
            1.我从系统中导入当日数据(2万以上),通过软件对其进行抽样随机生成500PCS(此过程是否会出现问题?每次随机生成数有些许差异,以何为准?)这个时候是否没必要做控制图,因为压根未进行连续抽样?我只是随机生成了500个数据,我难道可以自认为 子组为5,抽样100组么?
            2.对这500个数据进行分析,发现并不服从正态分布,对其进行个体分布标识转化,有两种情况,(1)可以转化,我们回归正态分析,那么此时子组如何填,1还是别的数字?得出的数据有多大可信度?(2)不服从14种转化,那么此时怎么办?
            3.因为我其实有全部数据,是否我可以直接公式计算CPK,这个时候得到的是CPK还是PPK


            希望能得到满意的解释 谢谢!
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发表于 2018-4-10 15:51:40 | 显示全部楼层
好久没回答问题了,回答一下,比较啰嗦
1.过程稳定吗?不稳定的话也别做啥CPK分析了
2.CPK一定要有抽样的概念,也就是组间变异和组内变异。子组大小为1的,没有CPK,只有PPK
3.不是正态的时候,转换的子组大小与抽样大小一致。只要能转换,都是可信的,默认95%
4.如果转换不了,可以取千分之5位数和千分之995位数的差值当做cpk计算公式里面的分母,同样可以得到cpk值
5.一般按照中心极限定理,抽样组数超过32,其均值分布基本都应该是正态,如果制程数据,的确不是,先分析下制程是否有异常

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发表于 2018-4-10 16:00:26 | 显示全部楼层
再啰嗦一句:
1.你领导的想法是错的,哪有天天起来做CPK分析的,难度你们的制程天天改?
2.CPK看的是组间变异,其结果与抽样的顺序和数据的排序有巨大的关系,像你这么搞出来的东西,可以说啥也不算,既不是CPK,也不是PPK
3.具体做法可以参考下蓝宝书或者论坛里搜搜资料,别连定义都没搞清,只知道个公式,就硬往上凑,其实得到的结果,没啥参考意义

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发表于 2018-4-12 14:30:10 | 显示全部楼层
8楼说的很清楚了。补充一下
1.过程稳定吗?不稳定的话也别做啥CPK分析了——不稳定的话直接做PPK就可以了。
4.如果转换不了,可以取千分之5位数和千分之995位数的差值当做cpk计算公式里面的分母,同样可以得到cpk值——这个就是所谓的非参数计算法

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 楼主| 发表于 2018-4-9 10:58:36 | 显示全部楼层
无用的回答就不要回复了

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发表于 2018-4-9 21:13:48 | 显示全部楼层
1、暂时没有必要针对一天的数据做一张控制图,分析过程能力即可
2、A:子组就是1; B:14种转化都不符合,那就是很奇怪的了,超过范围,无法预测
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