统计过程控制

六西格玛与统计质量 · 下列为已发布内容,按星级、阅读量与更新时间排序

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过程能力 Cpk 与 Ppk——别再把两个指数混为一谈
摘要:审核问 Ppk,报告只写 Cpk;Cpk 1.67 量产却频繁超差——都是对 Cpk/Ppk 的误读。Cpk 用组内 σ 描述潜在能力,Ppk 用总体 σ 描述实际表现;子组划分、正态性、受控状态、抽样窗口任一条错了,指数就会"骗人"。本文给出定义对比、完整算例、PPAP 与量产监控场景、MSA 前置条件,以及"Cpk 高仍不良"的七类根因排查清单。
★★★☆☆ · 👁 378 · 2026/6/22
SPC 实战指南
SPC 实战指南:控制图应用、过程能力分析、判异准则、实施步骤,含汽车行业经典案例,适配 IATF16949 要求。
★★★☆☆ · 👁 277 · 2026/4/18
控制图判异八大准则详解——用对判异规则才能精准预警
控制图是统计过程控制(SPC)的核心工具,但很多质量人在使用中陷入一个误区:只看数据点是否超出控制界限(UCL/LCL),超出就报警,没超出就认为"一切正常"。
★★★☆☆ · 👁 210 · 2026/7/24
SPC数字化落地五步法——让控制图真正在产线跑起来
很多企业上了SPC软件、买了监控大屏,却迟迟看不到效果。原因通常不是工具不好,而是落地方法不对:有的想把全部工序一次性铺开,数据没打通,控制图成了摆设;有的只是把纸面描点换成电子描点,报警后照样没人响应。SPC数字化的本质不是"把控制图画到电脑上",而是建立一条"数据采集—实时监控—异常预警—快速处置"的闭环。把这个闭环拆成五步,每一步都扎扎实实做完,控制图才能真正在产线跑起来。
★★★☆☆ · 👁 139 · 2026/8/3
SPC数字化实践——从手工描点到智能监控的质量数据革命
在质量管理的发展历程中,统计过程控制(SPC)一直扮演着"质量预警系统"的核心角色。然而,传统SPC的实施长期面临一个尴尬的现实:大量企业在推行SPC时,止步于培训阶段——操作工被要求手工描点绘制控制图,品质部门每周收集纸质记录归档。这种"为SPC而SPC"的做法,既加重了一线负担,又无法真正发挥过
★★★☆☆ · 👁 121 · 2026/7/3
Cpk计算步骤详解——从现场数据采集到能力判定的实操指南
过程能力指数 Cpk(Process Capability Index)是质量管理中最常用的统计工具之一,它回答一个核心问题:当前生产过程能否稳定地满足规格要求?
★★★☆☆ · 👁 111 · 2026/7/28
控制图选用实战——选对图,过程监控就成功了一半
摘要:控制图画不出来是能力问题,画错却是方向问题。很多企业上了SPC,控制图却形同虚设——不是不会判异,而是从一开始就选错了图:计量数据用了计数图,小批量用了均值图,计点数据用了不合格品率图。本文从数据类型和子组结构出发,讲清Xbar-R、Xbar-S、I-MR与p、np、c、u七种常用控制图的选用逻辑,并给出五步选图法和一个完整示例,帮你把"选图"这个最容易被忽视的环节一次做对。
★★★☆☆ · 👁 75 · 2026/8/7
Cpk 只有 0.82,客户下了最后通牒?——某汽车零部件企业过程能力攻坚的案例剖析
某汽车零部件企业主营传动轴花键轴,年产量约一百二十万件,客户是两家国内主流主机厂。今年四月,客户年度供应商审核的末次会议上,审核组长展示了一张统计图:抽查该企业近三个月一百二十五件过程检验数据,计算关键特性"花键大径"的过程能力指数 Cpk,结果只有 0.82,远低于客户对关键特性 Cpk≥1.33 的要求。审核结论里多了一条严重不符合项,整改期限九十天,超期未关闭将启动供应商淘汰程序。
★★★☆☆ · 👁 53 · 2026/8/17

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