统计制程管制
【SPC(统计制程管制,Statistical Process Control】是现代化工业必备的品质知识之一,不管你在学校学的是什么,只要你的工作跟工业脱不了关系,你就应该了解它。
统计制程是利用实际数据及统计的手法,用科学的角度来帮助生产线找出(归纳)产品的品质问题出在哪里,使用得当,而且还可以预测产品的品质轨迹,将可能偏移轨道的品质重新拉回以维持正常的水准,更甚者,在设计时就可以用来评估可能产品品质风险状况。
所以统计制程如果运用得好,就可以提昇并维持产品的品质在一定的程度以上,如此一来也可以达到降低成本的功效,因为报废减少了。
下面的资料虽然还没有完整,但大部分已经够用了,日后188金宝搏苹果下载 有机会的话再慢慢补起来。
何谓制程能力:
关于统计制程管制(SPC):
- 为何要执行Cpk?
- 制程能力介绍─制程能力的三种表示法
- 制程能力介绍 ─ Cp之制程能力解释
- 制程能力介绍 ─ Ck之制程能力解释
- 制程能力介绍 ─ Cpk之制程能力解释
- 制程能力介绍 ─ 制程能力的评估与改善对策
- Cpk要求管控1.33的数字是怎么来的呢?
- 为什么统计的样本标准差计算要除(n-1)而母体标准差则除n?
常态分佈与标准差:
统计工具:
- 柏拉图分析 (Pareto Chart)介绍
- 特性要因分析图(Cause & effect Analysis)介绍
- 运用实验设计法寻找SMT锡膏印刷厚度的管控条件
- 品管七大工具-层别法的介绍与使用
- 品管七大工具-直方图(Histogram)介绍
- 品管七大工具-直方图之次数分佈图表结果判读
- 品管七大工具-管制图(control chart)介绍
- 品管七大工具-管制图绘制及建立的步骤与方法
- 管制图样本点分佈之研读及不良判别方法与注意事项
- 管制图的制程在控时的特徵及利益与好处
- 统计制程中的「机遇变异」与「非机遇变异」原因
- 到底管制图中CPK与PPK意义上的有何不同?如何计算?
- 管制图Cpk、Cp与Ppk、Pp的计算实例演练
- 抽样检验 (Sampling Plan)
- 检定与推定 (Test Presumption)
- 相关与迴归分析
- 抽样方法
- 实验计画
- 介绍【Gage R&R】的重复性(Repeatability)与再现性(Reproducibility)
运用Excel工具来帮助统计制程管理:
其他SPC相关:
访客留言内容(Comments)
// Begin Comments & Trackbacks ?>首先要先看您所谓的出货检验是在最终端产品验证
还是制程上品质验证
如果是制程上验证 需根据实验数据
可利用管制图及QC手法作解决
如果是最终端验证 其实只要达到客户要求即可
(附上出货报告与产品符合证书)
实务上要看您的出货验证选项 外观、尺寸、产品特性
基本上会根据 目视化、NO-GO检查、仪器设备分析
———————————————————————
比较认真工作的人会做检验数量与符合出货标准数量
的统计报告做附加说明
请较188金宝搏苹果下载
:
要针对某产品每一次生产的直通率作管制线,每是lot量接近有时落差大,我用p-chart可以吗?但这好像是抽样在用的?所以我的sample size是每张lot的总量那我该用什么来做管制图呢?谢谢
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