过程不稳定就算 Cpk?

kslam

我读了一篇文章 "产品质量年度回顾"。

作者在其Cpk和Ppk分析的结论是 :

"Ppk的计算过程囊括了统计过程所有的数据波动，包括随机因素（如检测误差）和特殊因素（如人为偏差）导致的波动，该数值真实的反映了过程能力水平，不论对于APR中的过程能力分析，还是对于后续过程和工艺改进方向确定，Ppk都应当是优先考虑使用的数据"。



过程不稳定就算Cpk?

看过控制图后, 我不同意这个结论。根据GB / T 3780.22-2016, 过程必须处于受控状态, 然后计算Cpk。上面的图显示过程处于不统计受控状态，却仍然计算出Cpk，这种情况相当普遍。为什么作者同时计算Cpk和Ppk?

作者认为 "如果Cpk与Ppk的数值相差不大（不论谁大谁小），说明生产过程中只受随机误差波动的影响；如果Cpk与Ppk相差较大，可以确认生产过程中除了随机误差波动的影响，批间还存在较大差异，在分析的过程中需进行必要的关注，如设备性能漂移/老化，操作者不同引起的技术差异、设备的调整、仪表的校准、原辅料的质量波动等因素均会导致批次间的差异，这些情况下用Ppk衡量过程能力比用Cpk衡量要具有统计学意义。"

换句话说, 如果Cpk和Ppk一致，说明过程稳定，否则差别越大说明越不稳定。

但我们必须从变异的来源进行分析 - 只有子组内变异，是统计控制过程；如果还有子组间变异，不是统计控制过程。Cpk是短期的数据而Ppk则是长期的数据。长期的过程总是不稳的，短期的过程总是稳定的。对于过程不受控的情况，Ppk对过程能力是没有意义的，因为它们不能够预测过程性能。

孙静博士在《接近零不合格过程的质量控制》一书中提出了自己对Pp和Ppk的观点。主流认流认同是过程必须是受控状态。

岁寒三友

稳不稳都应该计算然后评价是否稳定  ，

zysx01234

理想状态的受控有何意义

kslam

zysx01234 发表于 2018-1-24 13:37
理想状态的受控有何意义

首先解释你的理论, 不要做一个愚蠢的人

zysx01234

kslam 发表于 2018-1-24 13:41
首先解释你的理论, 不要做一个愚蠢的人

我就不说话了，下面把时间交还给楼主

kslam

岁寒三友 发表于 2018-1-24 13:36
稳不稳都应该计算然后评价是否稳定  ，

控制图显示它不稳定, 仍然需要计算？

kslam

zysx01234 发表于 2018-1-24 13:44
我就不说话了，下面把时间交还给楼主

你花了很多时间拉票, 阿Q精神的佼佼者

zysx01234

kslam 发表于 2018-1-24 13:52
你花了很多时间拉票, 阿Q精神的佼佼者

你有意见啊，想怎么的，来打我吧

kslam

zysx01234 发表于 2018-1-24 13:55
你有意见啊，想怎么的，来打我吧

这是阿Q典型的行为, 我同情你。

我更鼓励你学习, 充实..牛顿曾经说过：如果说我看得比别人更远些，那是因为我站在巨人的肩膀上。

syhorchid

学习一下

王小妞

个人认为CPK和过程是否稳定的状态混在一起，这是两个方面的评价

公子小德

长期的过程总是不稳的，短期的过程总是稳定的。  --这话听起来感觉不靠谱

kslam

王小妞 发表于 2018-1-24 15:23
个人认为CPK和过程是否稳定的状态混在一起，这是两个方面的评价

如果过程不受控,计算的Cpk是否可靠? 过程能力图显示 Cpk=2.04, 等于六西格玛 !

如果你计算PPM，计算值是多少？我的答案是0.0005PPM, 但是在控制上限之外还有一些点。这个矛盾告诉你什么？ 这个Cpk有意义的吗？

王小妞

kslam 发表于 2018-1-24 15:44
如果过程不受控,计算的Cpk是否可靠? 过程能力图显示 Cpk=2.04, 等于六西格玛 !

如果你计算PPM，计算值 ...

评价方式也不是尽善尽美的呀

kslam

公子小德 发表于 2018-1-24 15:33
长期的过程总是不稳的，短期的过程总是稳定的。  --这话听起来感觉不靠谱

相对而言，长期是指批内+批间, 短期是指批内。练习如何计算Cpk和Ppk, 你会知道两者的区别。

kslam

王小妞 发表于 2018-1-24 15:52
评价方式也不是尽善尽美的呀

意思是统计意义 !

kslam

许多Minitab用户有这种做法 : 垃圾进，垃圾出（Garbage in, Garbage out , GIGO）

瓶中沙

菜鸟看不懂。。。

yuansoul

zysx01234 发表于 2018-1-24 13:55
你有意见啊，想怎么的，来打我吧

她不想打你。只是 希望你 学 孔融。

kslam

kslam 发表于 2018-1-24 16:05
许多Minitab用户有这种做法 : 垃圾进，垃圾出（Garbage in, Garbage out , GIGO）

统计学方法在药学研发、生产与质量管理中的应用

代骏豪，郑强

(北京大学药物信息与工程研究中心，北京大学工学院工业工程与管理系，北京 100871)

同样注意，不仅应当报告Cpk的估计值，还应当报告估计的精确度。Cpk指标能够反应真实工艺能力的前提是，工艺处在统计学受控状态，且质量属性的单个观测值服从正态分布。

尽管一些计算机软件可以辅助生成控制图，报告工艺能力，但对工艺能力的解释应当谨慎[60]，确保满足指标的前提，并给出工艺能力的区间估计。例如，从一个稳定的工艺中，通过若干次取样得到总共20个观测值估计得到 =1.33，似乎工艺能力充足。构造其显著水平α=0.05下的置信区间0.88≤Cpk≤1.78。可以看出，基于20个观测的小样本得到 =1.33的结论并不可靠，几乎不能提供关于工艺能力真实水平的任何信息。

评价工艺能力是否充足没有统一的标准，应当根据具体工艺的质量风险和对工艺的理解程度，将工艺能力控制在与之适应的水平。

参阅: ASTM E2281 Cpk置信下限