过程能力Cpk=1.33,假设过程符合正态分布,其相当于几西格玛水平()
3Sigma水平
4Sigma水平
5Sigma水平
6Sigma水平
过程能力达到6Sigma水平,则意味着抽样检查中没有超规格的产品,对吗()
如果一组数据计算出的Cp=3,但Cpk=1,其原因是数据()
样本中心与目标差异小,过程变异大
样本中心与目标差异小,过程变异小
样本中心与目标差异大,过程变异大
样本中心与目标差异大,过程变异小
SPC能够应用来对非正态分布的数据进行管控吗? 为什么?
不可以,SPC要求生产过程从始至终要符合正态分布
可以,实际量产过程不可能从始至终符合正态分布
视具体情况,通常初始过程研究时要求数据正态分布,但某些过程如破坏性检验,无论初始过程研究还是量产中数据通常呈现非正态分布特性
连续9点在中心线同一侧判异和连续6点连续上升或下降判异准则是基于小概率事件的理论法则,在实践中适用于过程发生了什么样的变化而触发预警?
用于过程稳定可控时发生趋势性变化预警
用于过程稳定可控时偏离中心预警
无需过程稳定,只是对趋势性变化预警
无需过程稳定,只是对偏离中心预警
均值极差法抽样时,为什么通常会选择4或5个样品进行检查?威讯在实际应用过程中是如何进行抽样的,抽样方法合理吗,以下正确的是?
抽样数量少,控制图探测异常的敏感度较低
抽样数量多,经济性下降
威讯封装参数大多采用均值极差图管控,抽样子组大多采自同一时间同一批次样品,相对合理
威讯封装参数大多采用均值极差图管控,抽样子组大多采自同一时间同一批次样品,属人为降低极差,有优化空间
工程师在SPC控制设定时是如何进行控制限的设定?为什么?
根据理论方法计算控制限,适用于实际生产
理论计算控制限方法往往无法适应实际生产,均值极差图控制限过窄主要是由于抽样方法问题导致
理论计算控制限方法往往无法适应实际生产,单值移动极差图控制限主要是由于不可控的过程不稳定导致
理论计算控制限方法往往无法适应实际生产,破坏性参数控制限主要是由于不可控的过程不稳定导致
为什么生产在发生报警时很多情况下无法找到根本原因?是误报警吗?还是其它原因?
是真实预警
存在真实报警,限制于现有分析条件,无法深入展开分析
存在误报警,与既定中心线有关
存在误报警,与规则设定合理性有关
存在误报警,但无超控制限的误报警