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过程能力指数权威发布_过程能力指数cpk1.33(2024年12月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

过程能力指数

六西格玛绿带题库大家好，今天我们来聊聊六西格玛绿带考试中的一个经典题目。这个题目其实挺有意思的，涉及到过程能力分析的几个关键步骤。先别急，咱们一步步来。题目回顾 𐟓 题目是这样的：某工程师在分析过程能力时，采取了以下五个步骤，请选择正确的次序。选择质量特性指标CTQ 计算过程能力指数用正确的控制图分析过程是否稳定确保测量系统是否稳定并满足要求MSA 检查数据是否符合正态分布选项分析 𐟔 A. 1,4,5,3,2 B. 4,1,5,2,3 C. 1,5,3,2,4 D. 1,4,3,5,2 首先，这不是中质协六西格玛绿带或黑带的考试题目，而是质量经理考试的一个样题。不过，这些内容确实属于六西格玛绿带或黑带的知识范畴，所以也可以用来备考。步骤解析 𐟛 ️ 确定质量特性指标CTQ（选择质量特性指标CTQ）这是第一步，得先知道你要分析的是哪个质量特性指标。比如，你是要测量产品的尺寸还是粗糙度？确保测量系统稳定并满足要求MSA（确保测量系统是否稳定并满足要求MSA）这一步很重要，因为不同的质量特性可能需要不同的测量系统。比如，游标卡尺和粗糙度检测仪就是两种不同的测量工具。检查数据是否符合正态分布（检查数据是否符合正态分布）这一步是为了确保数据的正态性，因为控制图的基础理论是正态分布。只有数据服从正态分布，才能使用控制图的判异原则。用正确的控制图分析过程是否稳定（用正确的控制图分析过程是否稳定）这一步是关键，通过控制图来判断过程是否受控。如果过程不受控，那就得找出问题所在。计算过程能力指数（计算过程能力指数）最后一步是计算过程能力指数，这是对整个过程能力的一个量化评估。正确答案 𐟏† 所以，正确的顺序应该是：1）选择质量特性指标CTQ，4）确保测量系统是否稳定并满足要求MSA，5）检查数据是否符合正态分布，3）用正确的控制图分析过程是否稳定，2）计算过程能力指数。小结 𐟓 这道题不仅考察了六西格玛测量阶段的过程能力分析，还涉及到了控制阶段的控制图和控制规则。我们在做这类题目时，一定要把各个章节的知识点串起来，回想自己的实际工作是怎么做的，是否符合要求。刷题和做题目的本质不是记答案或背答案，而是通过题目去理解和巩固知识点，达到“向题目要知识”的状态。希望这篇文章能帮到大家，祝大家考试顺利！𐟒ꀀ

终于拿到心仪的六西格玛口袋书啦！𐟓– 上周参加的活动奖品终于到手了，真是小巧玲珑，口袋书果然名不虚传，直接塞进兜里就行啦！𐟎 GRR指标详解𐟓Š 这本书里详细介绍了GRR指标，也就是研究变异百分比（P/TV）。这个指标主要是用来评价测量系统识别过程波动的能力，区别于波动大。具体来说，它包括重复性和再现性两个方面。比如，一个部件的测量结果可能会因为测量系统的不稳定而有所波动，GRR指标就能帮你量化这种波动的大小。 CP和PP的区别𐟓ˆ 书中还讲解了Cpk（过程能力指数）和Ppk（过程绩效指数）的区别。简单来说，Cpk是短期内的能力指数，而Ppk是长期内的绩效指数。两者虽然名字相似，但含义和计算方法却大相径庭。如果短期能力指数和长期能力指数相差不大，说明过程只受随机波动的影响；如果短期能力指数远大于长期能力指数，那可能是组间差异的影响较大。双样本均值检验与配对检验𐟔 书中还介绍了双样本均值检验和配对检验的主要区别。双样本均值检验适用于比较两个独立样本的均值差异，而配对检验则适用于比较同一组个体在不同条件下的差异。两者的假设条件和计算方法也有所不同，具体应用时需要根据实际情况选择合适的方法。 DOE到底怎么学？𐟓š 最后，书中还预告了一场直播公开课，讲解DOE（实验设计）的学习方法和应用场景。直播时间定在9月13日晚20:00，感兴趣的朋友可以关注一下，厚惠予你哦！总之，这本书真的是干货满满，适合那些对六西格玛管理感兴趣的小伙伴们。希望你们也能通过这本书学到更多知识，提升自己的能力！𐟌Ÿ

「大连石化」「大石化快讯」第五联合车间紧密围绕“强化质量风险防范助力高质量发展”质量月活动主题，各装置利用线上线下培训、班前班后会喊话、质量工作交流等形式，积极开展宣传教育活动，不断提高员工质量意识。车间H39S-2、H39S-3牌号聚丙烯产品目前已列入集团公司品牌工程产品，为呵护品牌成长，保持市场美誉度，两套聚丙烯装置通过收窄指标、提高设备可靠性、应用质量管理工具等一系列措施，力争产品关键指标过程能力指数（Cpk）全部达到2.0。经过车间各级人员的共同努力，今年前9个月，各牌号聚丙烯产品质量保持稳定，出厂产品全部满足标准要求。

Cpk、Sigma和PPM换算关系详解过程能力指数（Cp和Cpk）是衡量过程在稳定状态下能否达到可接受标准的指标。Cpk越高，产品的不良率越低。以下是它们之间的换算关系： Cpk与Sigma水平的关系 𐟓Š 在不考虑偏移的情况下： Cpk=1.33 对应 4水平，其PPM（百万分率）为63.3。 Cpk=1.67 对应 5水平，其PPM为0.570。 Cpk=2.0 对应 6水平，其PPM为0.0020。 CPK是过程能力，西格玛水平是管理水平，PPM是管理结果。 Sigma水平与正态分布 𐟓‘ 正态分布是一种常见的概率分布，当0，1时，正态分布成为标准正态分布。对其积分，也就是求面积，所得值为1（每个质量人追求的100.00%合格）。西格玛水平 𐟓ˆ 西格玛水平Sigma Level是过程能力的一种衡量指标，将过程分布的平均值、标准偏差与质量特性的目标值、规格线结合起来。西格玛水平越高，过程满足质量要求的能力就越强。 Cpk与西格玛水平的关系 𐟓Š Cp适用于统计稳定过程，是过程在受控状态下的实际加工能力，不考虑过程的偏移，是过程固有变差（仅由于普通原因产生的变差）的6Œƒ围。 Ca代表制造平均值偏离规格中心值之程度。若其值越小，表示平均值越接近规格中心值，亦即质量越接近规格要求之水平。当过程无偏移时，Cpk=Cp。由计算可知，西格玛水平=3Cpk（无偏移情况下）。 Cpk与PPM的关系 𐟓Š 不良率为超过上规格线USL部分的面积，以及超过下规格线LSL部分的面积的总和。即：P=P1 + P3。引入正态分布的面积函数，标准正态分布函数F（x）。该函数通过输入值x，可以得到相应的（-∞，x）的面积，即概率面积。至此，我们得到了Cpk和不良率（PPM）的初步关系： 6𐴥𙳤𘎐PM 𐟌Ÿ 实际上，过程输出质量特性的分布中心与规格中心重合的可能性很小，过程输出的均值出现漂移是正常的。一般考虑将上述正态分布的中心向左或向右偏移1.5，此时一侧的缺陷为3.4ppm，另一侧因数量级极小可忽略不计，即PPM为3.4。通过这些换算关系，我们可以更好地理解和应用Cpk、Sigma和PPM这些质量指标。