常规控制子组抽样问题

sunnyjiang

•生产的产品名为ACCXX ，生产的线别分别在L1和L2,所以要按照线体分开建立抽样数据，不能混在一起做控制图。

•如果7点是开班，考虑机器30分钟不稳定，我们考虑在7:30-11:00需要抽样5组数据：

•7:30-8:00 没有换料，那么连续抽样5个作为一个子组---A1

•8:00-9:00 在8:30分有换料，换料后立即连续抽样3个，在8；50分机器有报警，处理后连续抽样2个，这就构

成5个为一组---A2

•9:00-10:00 在9：10分机器有报警，处理后连续抽样1个，在9：20分机器有报警，处理后连续抽样1个，在

9：30分机器有报警，处理后连续抽样1个，在9：40分机器有报警，处理后连续抽样2个，这就构成5个为

一组---A3

•10: 00-10:30 有换料，换料后立即连续抽样5个作为一个子组---A4

•10: 30-11:00 有报警一次，处理后立即连续抽样5个作为一个子组---A5

上面的A1-A5 组成25组里面的5组做控制图，这样的抽样方法哪些有问题？请高手指点

kamire

sunnyjiang 发表于 2023-4-28 10:30
“过程稳定再做SPC“---这句话是说：
1.于统计控制状态的过程是指特征值测量分布的参数几乎保持不变，或 ...

SPC-在这里我指的就是控制图，SPC的控制限计算，CPK的计算都是有前提的，那就是过程处于统计稳态。这原因是因为你在做SPC的时候，采取的方式是抽样，用样品的计算结果来估计总体的过程标准差，也就是总体的过程能力，在过程稳定的情况下，我们才可以假设你抽取的样品代表了过程的真实状态，才能用于计算。你可以想象，假定一个过程不稳定，早上8点的时候产品值是1，到了10点产品值变成10，到了12点产品值又变成1，如果你只在8点和12点分别抽样，你会发现过程很稳定，但这不是真实的情况。因为在过程不稳定的情况下，你完全不能预估过程在多长的时间间隔内会有失效，如果你增加了很多抽样，这又急剧增加了成本，失去了做SPC的意义--SPC就是用抽样来预测趋势，来降低成本。到最后的结果就是为了保证安全，采取全检的方式来代替控制图----当然随着自动化提高，检验成本降低，这也是目前常见的方式。
受控是不是正态分布？受控肯定是正态分布，正态分布的前提下你才能去谈受控，但是你研究的对象，实际并不一定是正态分布，这就需要用统计知识--中央极限定理--来解释控制图。所以我们做的是均值控制图而不是单值控制图。如果某个特性，比如冲压模具决定的某个尺寸，随着模具的磨损，这个尺寸就一定不是正态分布的，那么你就不应该用SPC来做过程控制，你可以考虑用其他的办法例如工装全检来做控制。
I-MR图是用在取样困难通常是破坏性取样的情况下的，控制图的前提是过程稳态，如果过程不稳定，同样你也不要去做I-MR.

初始状态简单判定稳定的前提是大量抽样，覆盖全生产状态的抽样下，没有超差，样品的ppk足够高，同时运用你的逻辑判断。
机器都不停在停机报警了，怎么还敢说是稳态。

kamire

sunnyjiang 发表于 2023-4-26 11:35
精辟啊！
你就不要看时间段，看看 上面的抽样方法哪个是错的？

你还没明白吗？
你目前的抽样，没有所谓的对错，你甚至可以把这25个样品混在一起，从里面闭着眼睛抽5个作为一个子组，子组的编号就是x年x日上午数据。因为我们都是在讨论风险而不是一个已经发生的事实，比如你的A2组，换料后3个，报警处理后又是2个，我不知道你们机器报警处理了什么异常，而这个异常对你测试的这个产品特性--注意是特性而不是整个产品---产生了多大影响。我也不知道你们换料，这个原材料对于这个特性有多大的影响，我甚至不知道你们如果换作业员，对这个特性影响有多大，而换作业员你这里根本没提到。
在你整个分组逻辑都是混乱不清的前提下，你非要我说你这里哪个分组方式更糟糕，那我只能说
1.我建议你整个分组的逻辑要重新考虑，首先要过程稳定再做SPC
2.分组的依据要参考你们的产品特点和监控的特性
3.从你目前的分组来看，出于常识，A2和A3不是很妥当

kamire

我说的是我常用的方式，如果你参考ISO22514,那么它的定义如下

稳定过程
处于统计控制状态的过程
<常数均值>过程（3.1.2）仅受随机原因（3.1.19）影响
条目注1：控制中的生产是指过程处于控制中的生产。
条目注2：一个稳定的过程通常会表现得好像该过程中的样本在任何时候都是
来自同一人群的简单随机样本。
条目注3：这种状态并不意味着随机变化是大是小，在内部还是外部
规范，而是使用统计技术来预测变化。

实际生产环境下，很多事情是互为因果的
----你看到了机器很多异常，你判断生产并不受控

又例如

----你没有观察到异常，你开始运用控制图，从控制图抽样数据中看到了超规格线，或者看到cpk非常差
反过来又验证不是稳态，那么可以说控制图的结果是无意义的，你暂停参考控制图的结果
这种时候就不去纠结先有鸡还是先有蛋，因为状况是动态变化的

kamire

在7点半到11点这么短的时间内就抽了5组，你们对你们的过程就这么没有信心？

那还不如等过程稳定了再玩SPC

sunnyjiang

kamire 发表于 2023-4-26 10:46
在7点半到11点这么短的时间内就抽了5组，你们对你们的过程就这么没有信心？

那还不如等过程稳定了再玩SPC ...

这个不是重点重点是考虑抽样方法是否满足合理子组

kamire

sunnyjiang 发表于 2023-4-26 11:10
这个不是重点重点是考虑抽样方法是否满足合理子组

重点是你们现在的过程看起来就不稳定，连玩SPC的基础都没有。
没有基础怎么谈得上再讨论抽样是不是合理。

合理的抽样子组是要尽量将"看得见的“过程的”可能的变异点”隔离在组与组之间，组内的产品假设有尽量少的变异。在过程不稳定的情况下，风险大大增加，SPC的统计理论基础都不存在了，你怎么还讨论建立在统计理论基础上的分组抽样？

sunnyjiang

kamire 发表于 2023-4-26 11:21
重点是你们现在的过程看起来就不稳定，连玩SPC的基础都没有。
没有基础怎么谈得上再讨论抽样是不是合理。 ...

精辟啊！
你就不要看时间段，看看 上面的抽样方法哪个是错的？

T天天

感谢分享

sunnyjiang

kamire 发表于 2023-4-26 13:55
你还没明白吗？
你目前的抽样，没有所谓的对错，你甚至可以把这25个样品混在一起，从里面闭着眼睛抽5个作 ...

感谢！
A2和A3不是很妥当是确定的答案。

tingyu

haiuanzhou123

感谢分享