聚合 SPC 控制图、CPK/PPK、MSA 与制造业质量改进实战文章,持续更新高价值方法论与落地案例,帮助企业更快完成质量数字化升级。
本文结合车间一线经验,将这八大准则的判定逻辑、底层原因及排查方案进行通俗化拆解,并总结出一套规范的异常处置流程。
总结:什么时候用 Shewhart,什么时候用 CUSUM? Shewhart 控制图(Xbar-R / I-MR):适合看大跳变(> 2σ ~ 3σ)、突发性异常、孤立的爆点。直观、好解释,产线接受度高。 CUSUM 控制图:适合看微...
过去我们算 Cpk,全凭经验或者盲猜,觉得看起来像正态分布就直接算。但实际上,新版SPC2026版SPC手册和国际标准ISO 2514-2早就明确规定了8种过程随时间变化的分布模型(比如渐变、周期性震荡、偏态等等)。有些复杂的数学算法,人类...
不同控制图建立的统计模型不同,适用于不同的数据类型、抽样方式和生产场景。如果控制图选择错误,可能出现以下问题:1、控制限计算不合理,频繁误报警;2、明明过程异常,却无法及时发现;3、CPK分析结果失真;4、SPC失去过程监控价值。 因此,...
传统 Cpk 依然是质量管理中最重要的统计指标之一。但随着制造过程越来越复杂,它已经不一定能够完整反映真实的制程能力。当数据之间存在时间相关性时,继续使用传统方法,很可能高估制程能力,甚至影响质量决策,这时就要选择适合当前制程的统计方法。