A Cp, Cpk, szórás folyamatok validálása

Ha az előállított mennyiség elég nagy, akkor hasznos lehet a gyártók számára

Ezek az érvényesítések felhasználják matematikai eszközök hogy meg kell érteni a helyes használatukat.

Megjegyzés: a témára az ISO/TC 69/SC 4 szabványsorozat vonatkozik

  • Statisztikai módszerek alkalmazása a termék- és folyamatmenedzsmentben
  • Link

2-es típusú

A gyártás érvényesítése előtt szükséges meghatározzák a gyártott eszközökre vonatkozó követelményeket: ezek a követelmények mennyiségi, kapcsolódnak kritikus fizikai jellemzők termék (például: hossz, átmérő, arány stb.)

  • A névleges érték (a várható érték): X
  • A nagy tolerancia: USL

Így a tűréshatáron kívül eső részek nem lesznek megfelelőek. .

Számos gyártott eszköz esetében a mérhető jellemző az a függvényében változik normális eloszlás: a mértékek eloszlása ​​(az egyes értéktartományok darabszáma) a gauss görbe:

Ebben a példában az 50 mérést az értékek eloszlásának hisztogramjának ábrázolására használjuk, a zöld háttér az értékeket takarja megfelelõ, intézkedéseket NC

Minél tovább van az NC zóna (piros) a görbétől, annál valószínűbb, hogy a termék megfelel

  • a görbe elegendő keskeny, annak érdekében, hogy ne lépje túl a tűrési zónát, a termelés akkor képes.
  • a görbe elegendő középre a névérték körül, hogy ne menjünk ki a megfelelési zónán kívülre, a termelés akkor megismételhető.

A középpont és a görbe szélessége függ a beállítások a termelési eszköz és annak lehetséges sodródik.

Egy tételhez nem gyártott alkatrészeket és méréseket x társítva, kiszámoljuk:

  • az átlagérték µ: Σ (mér)/n
  • a szórás σ: √ (Σ ((x - µ) ²)/n)

Az átlagérték könnyen érthető (az összes mérés "közepén" van), a szórás kevésbé intuitív: azt mutatja, hogy a mérések hogyan "mennek az egész helyre".

A matematikai eszköz most hasznosnak bizonyul: ha az átlagértéket és a szórást azonosítottuk, meg lehet tudni, hogy egy pont egy adott értéktartományban van-e. .

Az a valószínűség, hogy egy érték az átlagérték körüli intervallumban van, az ezt az intervallumot alkotó szórások számának függvénye: