Manufacturing hoạt động

Kiểm soát chất lượng bằng thống kê

Quality — Chất lượng

Đã chạy được. Mục này có công cụ tính toán thật trên nền tảng, không phải mô tả lộ trình.

Năng lực quá trình Cp / Cpk Năng lực so với dung sai và tỷ lệ phế phẩm dự kiến

Cp đo độ rộng của quá trình so với dung sai; Cpk đo thêm cả độ lệch tâm. Chênh lệch giữa hai con số cho biết nên thu hẹp phương sai hay chỉ cần căn giữa lại.

Cpk 1.250
Cp 1.389
Phế phẩm dự kiến 91 PPM
Độ lệch tâm 10.0%
Kết luận Tối thiểu (1.00–1.33)
① Tham số

Phân phối quá trình so với giới hạn dung sai

Trong dung saiNgoài dung sai — phế phẩm
Phân phối quá trình so với giới hạn dung sai3.7222.3480.9748-0.39889.449.47559.57149.803610.03610.26810.510.553

Đường đứt đúng tại LSL 9.5 và USL 10.5. Hai đoạn đuôi cộng lại là 91 PPM — nhỏ tới mức gần như không thấy trên hình, đó chính là lý do phải đọc con số chứ không chỉ nhìn.

Diễn giải nhanh

Cpk = 1.250 — tối thiểu

Cpk lấy phía DUNG SAI GẦN HƠN, nên nó phạt cả độ rộng lẫn độ lệch tâm. Cpk 1,33 tương đương biên an toàn 4σ tới giới hạn gần nhất.

Cp − Cpk = 0.139: chỉ cần căn giữa lại đã lên Cpk 1.389

Trung bình đang lệch 0.05 khỏi tâm dung sai. Căn giữa là chỉnh máy — rẻ và nhanh; thu hẹp phương sai là đổi thiết bị hoặc quy trình — đắt và lâu.

Phế phẩm dự kiến 91 PPM (0.009%)

Trên 11,024 sản phẩm mới có một cái ngoài dung sai, NẾU phân phối đúng chuẩn. Đuôi thực tế hầu như luôn béo hơn chuẩn, nên hãy coi đây là cận dưới lạc quan.

Giảm σ còn 80% (0.096) đưa Cpk lên 1.562

Cpk tỷ lệ nghịch với σ, nên mọi phần trăm phương sai cắt được đều đổi thẳng ra năng lực. Bảng ở dưới định giá đầy đủ mức đánh đổi này.

Khi nào con số này sai: Con số PPM giả định phân phối CHUẨN và quá trình đang trong kiểm soát. Nếu biểu đồ kiểm soát còn tín hiệu ngoài kiểm soát thì Cpk không có ý nghĩa — phải ổn định trước, đo năng lực sau.

Chi tiết

Phán quyết Tối thiểu (1.00–1.33)
Cp − Cpk 0.139 (0 nghĩa là đã căn giữa)
Cpu / Cpl 1.250 / 1.528
Sigma level 3.75σ

Phân phối quá trình so với giới hạn dung sai

Trong dung saiNgoài dung sai — phế phẩm
Phân phối quá trình so với giới hạn dung sai3.7222.3480.9748-0.39889.449.47559.57149.803610.03610.26810.510.553

Đường đứt đúng tại LSL 9.5 và USL 10.5. Hai đoạn đuôi cộng lại là 91 PPM — nhỏ tới mức gần như không thấy trên hình, đó chính là lý do phải đọc con số chứ không chỉ nhìn.

Cpk trên thang năng lực quá trình

Cpk trên thang năng lực quá trìnhchưa đạtchưa đạttối thiểutối thiểuđạt thông lệđạt thông lệrất tốtrất tốt1.25002

Các mốc 1,00 / 1,33 / 1,67 là quy ước ngành ô tô và điện tử, không phải định lý. Khách hàng của bạn có thể yêu cầu mốc khác trong hợp đồng.

Nếu thu hẹp được phương sai

Độ lệch chuẩnσCpCpkPPM dự kiến
100% σ hiện tại0.121.3891.25090.7
90% σ hiện tại0.1081.5431.38915.6
80% σ hiện tại0.0961.7361.5621.4
70% σ hiện tại0.0841.9841.7860.0
60% σ hiện tại0.0722.3152.0830.0
50% σ hiện tại0.062.7782.5000.0

Toàn bộ chỉ số

Phán quyết Tối thiểu (1.00–1.33)
Cp − Cpk 0.139 (0 nghĩa là đã căn giữa)
Cpu / Cpl 1.250 / 1.528
Sigma level 3.75σ

Công thức đang dùng

Cp = (USL−LSL)/6σ · Cpk = min[(USL−μ)/3σ, (μ−LSL)/3σ]

Đây là công thức thật mà mã nguồn chạy, không phải mô tả gần đúng. API tại /api/v1/tools/cpk gọi đúng hàm này, nên kết quả trên trang và qua API không thể lệch nhau.

Cách dùng

  1. Điền tham số ở cột trái. Mọi ô đã có sẵn giá trị ví dụ chạy được, nên bạn có thể bấm Tính ngay trước rồi sửa sau.
  2. Đọc thẻ số ở trên cùng, rồi mục Diễn giải nhanh để biết con số đó nói gì.
  3. Đọc dòng “Khi nào con số này sai” trước khi dùng kết quả để quyết định — đó là giả định vỡ đầu tiên.
Giới hạn chung. Công cụ này tính đúng công thức của nó trên dữ liệu bạn đưa vào. Nó không kiểm tra dữ liệu của bạn có phù hợp với giả định của phương pháp hay không — phần đó vẫn là việc của người dùng, và mục “sai ở đâu” bên dưới trang liệt kê các chỗ hỏng thường gặp.

Kiểm soát chất lượng bằng thống kê là gì

Kiểm soát chất lượng bằng thống kê xuất phát từ một quan sát đơn giản: mọi quá trình đều dao động, và việc cần làm là phân biệt dao động tự nhiên với dao động báo hiệu có gì đó hỏng. Can thiệp vào dao động tự nhiên làm quá trình tệ đi.

Làm thế nào

  1. Đo và dựng biểu đồ kiểm soát cho các đặc tính then chốt.
  2. Tính giới hạn kiểm soát từ chính dữ liệu quá trình, không từ dung sai thiết kế.
  3. Chỉ hành động khi có tín hiệu ngoài kiểm soát theo quy tắc rõ ràng.
  4. Đánh giá năng lực quá trình so với dung sai khách hàng.

Đo bằng chỉ số nào

Cp / Cpk năng lực quá trình; Cpk ≥ 1.33 là thông lệ
Tỷ lệ lỗi (PPM) số sản phẩm lỗi trên một triệu
Tỷ lệ báo động giả biểu đồ quá nhạy gây can thiệp thừa

Sai ở đâu

Phần quan trọng nhất của trang này. Một phương pháp được mô tả mà không nói chỗ nó hỏng là phiên bản quảng cáo của phương pháp đó.

! Nhầm giới hạn kiểm soát với giới hạn dung sai. Giới hạn kiểm soát nói quá trình đang làm gì; dung sai nói khách hàng cần gì.
! Điều chỉnh máy sau mỗi sản phẩm lệch — gọi là tampering, và nó làm tăng phương sai chứ không giảm.

Nội dung trong Quality

6 chủ đề con, mỗi chủ đề có trang riêng.

SPChoạt động

Kiểm soát quá trình bằng thống kê

AQLhoạt động

Lấy mẫu chấp nhận

Defect Detectionhoạt động

Phát hiện lỗi

Yield Predictionhoạt động

Dự báo tỷ lệ đạt

Root Causehoạt động

Truy nguyên nguyên nhân

AI Visionhoạt động

Thị giác máy

Mô hình định lượng dùng trong Manufacturing

Chưa có mô hình nào gắn riêng cho chủ đề này. Đây là những mô hình của cả ngành — liên quan ở cấp ngành, không phải cấp chủ đề.

Tất cả mô hình →
Monte Carlohoạt động

Lấy mẫu ngẫu nhiên để ước lượng phân phối kết quả.

XGBoostbeta

Gradient boosting trên cây, tối ưu hoá mạnh.

Support Vector Machinesắp có

Tìm siêu phẳng phân tách với biên lớn nhất.

CNNsắp có

Tích chập cho dữ liệu có cấu trúc không gian.

Câu hỏi thường gặp

Kiểm soát chất lượng bằng thống kê là gì?

Kiểm soát chất lượng bằng thống kê xuất phát từ một quan sát đơn giản: mọi quá trình đều dao động, và việc cần làm là phân biệt dao động tự nhiên với dao động báo hiệu có gì đó hỏng. Can thiệp vào dao động tự nhiên làm quá trình tệ đi.

Kiểm soát chất lượng bằng thống kê được làm như thế nào?

1. Đo và dựng biểu đồ kiểm soát cho các đặc tính then chốt. 2. Tính giới hạn kiểm soát từ chính dữ liệu quá trình, không từ dung sai thiết kế. 3. Chỉ hành động khi có tín hiệu ngoài kiểm soát theo quy tắc rõ ràng. 4. Đánh giá năng lực quá trình so với dung sai khách hàng.

Kiểm soát chất lượng bằng thống kê hay sai ở đâu?

Nhầm giới hạn kiểm soát với giới hạn dung sai. Giới hạn kiểm soát nói quá trình đang làm gì; dung sai nói khách hàng cần gì. Điều chỉnh máy sau mỗi sản phẩm lệch — gọi là tampering, và nó làm tăng phương sai chứ không giảm.

Đo kiểm soát chất lượng bằng thống kê bằng chỉ số nào?

Cp / Cpk — năng lực quá trình; Cpk ≥ 1.33 là thông lệ; Tỷ lệ lỗi (PPM) — số sản phẩm lỗi trên một triệu; Tỷ lệ báo động giả — biểu đồ quá nhạy gây can thiệp thừa.

Kiểm soát chất lượng bằng thống kê trên QuantHub đã dùng được chưa?

Chưa xây dựng. Mục này hiện là điều hướng và tài liệu tham chiếu; chúng tôi không gắn nhãn 'live' cho thứ chưa chạy.

Chủ đề khác trong Manufacturing

Toàn bộ Manufacturing
Overview Production Maintenance Inventory Energy Reports API Documentation