大批量零件尺寸檢測(cè)數(shù)據(jù)分析，一般采取何種工具與方法？

tpseagle

各位好。在大批次零件尺寸檢驗(yàn)中，分批次抽樣檢測(cè)是否符合圖紙公差要求。在品控管理中，需要對(duì)所得到的抽樣數(shù)據(jù)分析進(jìn)而得到產(chǎn)品尺寸可信度。

( p. a  [4 j) s8 P: h我的理解是抽樣檢測(cè)得到的數(shù)據(jù)（樣本夠多）下符合正態(tài)分布，通過計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差與平均值，結(jié)合正態(tài)分布曲線得到產(chǎn)品置信度區(qū)間得到產(chǎn)品質(zhì)量可信度。
0 I9 s( b9 `/ ]5 K# ~
& P1 a! ~' K2 ~想請(qǐng)問下各位，在產(chǎn)品數(shù)據(jù)處理中，一般采取何種工具與方法？謝謝。
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wdennisw

mintab

千里馬好

就看是什么設(shè)備加工的，設(shè)備不同，方法也不同

tpseagle

謝謝上面兩位同志。第一位使用matlab,關(guān)鍵是數(shù)據(jù)處理的方法是什么。
第二位。看什么設(shè)備加工的。我這邊做過一個(gè)塑膠產(chǎn)品，100X60X30的，請(qǐng)大俠再繼續(xù)說說

tpseagle

千里馬好 發(fā)表于 2015-1-16 15:42
" B1 _0 C5 [( o8 i  b* B9 g: }就看是什么設(shè)備加工的，設(shè)備不同，方法也不同

千里馬，請(qǐng)來說說~謝謝
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tpseagle

wdennisw 發(fā)表于 2015-1-16 15:18
4 k0 _$ n1 g4 L7 n9 Zmintab

$ i# K- U* c$ d7 c( \5 I搜了下，確實(shí)有mintab，不是matlab，孤陋寡聞了~
# r; L' J5 \0 M4 R

tpseagle

木人點(diǎn)評(píng)，小小感懷下~
: W( h5 u8 ~1 M$ C1 K  W記號(hào)：此時(shí)一般使用CPK指數(shù)(complex process capability index/制造過程指數(shù))表示，常用的CPK網(wǎng)上有很多，原理與我之前提到的正態(tài)分布相符。CPK指數(shù)取1.33-1.67為佳，過高代表可以降低工藝要求，例如降低公差及粗糙度。低于1時(shí)應(yīng)該更改相關(guān)工藝。
CPK軟件可能應(yīng)用到了模式識(shí)別中的數(shù)組分組，個(gè)別情況下我認(rèn)為可以剔除明顯測(cè)量誤差數(shù)據(jù)，提高產(chǎn)品質(zhì)量可信度。

平200901

期待解疑。。。。

seekfor

1、量具的MSA（GR&R，NDC，KAPPA，CGK等)OK后，設(shè)備驗(yàn)收階段CMK-PPK（小批量）-CPK（量產(chǎn)）；
7 T; s' S+ F( W" }. A5 w9 t2、抽樣計(jì)劃看產(chǎn)品過程決定了；計(jì)算手算，EXCEL，其他軟件（minitab,JMP,SPSS等）都可以；推薦軟件計(jì)算，可驗(yàn)證數(shù)據(jù)是否正態(tài)分布，也可進(jìn)行數(shù)據(jù)相關(guān)轉(zhuǎn)換；
3、數(shù)據(jù)為什么要分組可以去看看中心極限定理；分組后可以區(qū)分組內(nèi)變差和組間變差，以便對(duì)過程進(jìn)行分析；

鰻魚雞湯飯

片面一點(diǎn)的建議，可以學(xué)習(xí)一下因子分析法，用來做加工數(shù)據(jù)分析很不錯(cuò)。
" b$ _$ C( S! x" I/ a0 I可以看一下《漫畫統(tǒng)計(jì)學(xué)之因子分析》這本書，呵呵！