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关于中质协六西格玛黑带考试的通过率，以前好像有回答过这个事。这几天，有许多已经报名参加2022年中质协六西格玛黑带与绿带考试的小伙伴，又反复的问这个问题，今天做一个统一的回复吧。其实，不管是中质协六西 格玛黑带考试，还是绿带考试，都没有通过率一说，只有及格分数。比如，像六西格玛绿带考试，满分100分，及格分数是60分；像六西格玛黑带考试，及格分数是80分。现在好像看不到具体的分数了，像黑带成绩，统一 以79和80来代表，79代表不及格，80分代表及格，难道也是学中小学的考试成绩，防止大家攀比吗？只要达到了及格分数，就表示通过了考试，会发一个考试成绩合格证明。不过纸质版的考试合格证明取消了，从202...
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3140浏览 0评论 自习人丁磊 2022-07-08 09:44
今天讨论的kappa，并不是那个熟悉的背靠背运动品牌，而是kappa系数或kappa值，主要应用于离散型数据的一致性检验，记住哟，前提是离散型数据。通常，kappa值在（-1，+1）范围内，但只有ka ppa值＞0，才具有分析的意义。因为如果kappa≤1，则说明这个结果是由“机遇、偶然”导致的，怎么理解这句话呢？比如，我们找一张高等数学的试卷，全部是选择题，把这些题目交给3个幼儿园的学生去做，把这 3个学生分开，独立的做题。结果是显然的，这些幼儿园的学生肯定是不会做高等数学的试卷的，但会选择啊，而且有些题目的选择结果可能是一样的。通俗点说，这样的结果是瞎蒙的，也就是上面说的“机遇、偶然”导致的，...
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2931浏览 0评论 自习人丁磊 2022-07-10 12:22
这是书上的一个例子，分析的是三种不同的仪器在测量实验中对原材料的消耗量，比较彼此之间有无差异。经过方差分析之后，我们会得到如下图的一个结果，这个图怎么看呢？我们先把这个图分成两个部分，标识1的是方差结 果，标识2的是置信区间。方差分析比较的多个均值之间是否有显著性差异，这个“多个”一般是至少3个或3个以上。在第1部分，Source是资源、因子，比较的是三种仪器，仪器肯定是因子，和因子一起的还有随机误 差Error。DF是自由度，三种仪器，其自由度是2。第一种仪器进行了8次试验，其自由度是7；同样，第二种与第三种仪器的自由度分别是3与3，因此随机误差的自由度是7+3+3=13，因子的总自由度是两者相...
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2508浏览 0评论 自习人丁磊 2022-07-10 17:47
在进行测量系统MSA分析时，通常采用minitab里面的量具研究，输出结果就是下面这个图：
输出结果共分两部分内容，一个是方差分量，一个是量具研究。按照惯性思维，判定一个测量系统是否合格，我们只需要看第二部分的内容：合计量具R&R的值大小就行了。对于怎么样判定， 我们同样背的滚瓜烂熟，＜10%是合格的，在10%与30%之间，勉强是合格的，＞30%是不合格的。说实在的，是不是比你的结婚纪念日记的还清楚？当然，对于上面这个图，合计量具R&R的值是23.71%，勉强...
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4534浏览 0评论 自习人丁磊 2022-07-11 22:15
其实，测量系统分析MSA有5个指标：NDC、偏移、线性、稳定性、重复性与再现性。有人可能会说，你上面明明列出了6个指标，为啥说是5个呢？这是因为我们通常把重复性与再现性放在一起做，也就是常提及、一起统 称为GR&R，这是也是平时做的最多的一个指标，以至于许多人误以为测量系统分析msa只有GR&R或只做GR&R，其实这是不对的。有个前提啊，今天讨论的是计量型数据。当我们用minitab工具分析GR&R 的时候，测量系统的分辨力NDC也会计算出来，但这也是许多小伙伴最容易忽视的一点。当分析结果出来，相信许多人第一眼瞄上的是“合计量具GR&R”，然后默背“＜10%是合格的，＞10%不合格，10%-30%...
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2847浏览 0评论 自习人丁磊 2022-07-13 07:17
有这样一道六西格玛考试题目:某项目团队想要比较两个供应商(A和B) 提供的某种零件的平均强度是否相同，供应商A提供的批次批量为30000件，供应商B提供的批次批量为10000件。考虑到是破坏性测试，检 测周期和成本都比较高，目前检测实验室只可以允许做40个样本的测试，假定两个供应商的强度数据均服从正态分布。
关于如何抽样的问题,团队形成了以下意见，你认为哪些意见是错误的?
A.从供应商A 和B提供的批次中各随机抽取20件
B.按照批量比例抽样,从供应商A提供的批次中随机抽取30件，从供应商B提供的批次中随机抽取10件 C.按照批量比例抽样，从供应商A提供的批次中随...
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2375浏览 0评论 自习人丁磊 2022-07-14 19:38
对于控制图，书上有这样一段描述:即使过程时候处于受控状态，由于偶然原因也可能有某些点落在控制限之外，如果判断为异常，那么这个判断是错误的，其发生概率为α。在3σ方式下，α=0.27%，如下图示。对于这 样一段话，用大白话解读: 有一些点，超出了控制上、下限，但是呢，我们又不能把这些点看成是异常的，更不能因为这些超出上、下限的点就判定过程不受控，因为这些点是偶发的，是亲生的，即使犯了点错，也 不影响大局，应该把这些点剔除，再去判定过程是否受控。如果因为这些点就判定过程不受控，是错误的做法。因此，我们知道了，因为偶然或偶发因素造成的超出控制限的点才能予以剔除。那么，问题来了，什么样的点是偶然...
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3116浏览 1评论 自习人丁磊 2022-07-14 23:24
先随意生成一组数据，共40个，把这些数据看成是从生产过程中间隔一定的时间之后，随意取样测量出来的。事先，我们并不知道过程是否受控，也不知道这些数据是否符合正态分布。我们都知道过程能力分析的前提条件是过 程受控或数据正态，不然，进行过程能力分析是没有任何意义的。第一步，我们先对这些数据进行正态性检验，结果如下：
P值＜0.005，说明这些数据并不服从正态分布，按照过程能力指数cpk计算的前提条件，并不能进行过程能力分析。但，现在是科技时代，有非常强大的工具可以帮助我们，比如minitab，就可以点击一...
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4702浏览 0评论 自习人丁磊 2022-07-15 10:04
刚才看技术协议，关于视觉检测系统CCD，有这样一个要求:“视觉检测漏判率=0，视觉检测误判率≤0.5%”。CCD是一个高清相机，用来检查极片表面的压痕、脏污、留白、开裂、漏箔等缺陷，在锂电池生产过程中 ，是非常重要的一个检测工具。初看到“视觉检测漏判率=0，视觉检测误判率≤0.5%”的要求，脑海里首先想到的第一类错误α与第二类错误β，心想哪有第二类错误是0的道理，随口吐槽一句:“妹的！竟然要求这么高 ”。其实呢，心情平静下来之后，才发现原来是自己想多了，这妥妥的就是一个离散型数据的测量系统分析，分析一致性就可以了。怎么来实现呢？1.先确定10个左右的样品，比如合格的4个，NG的4个，比较难区分合格...
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5341浏览 1评论 自习人丁磊 2022-07-15 16:26
今天，有小伙伴发微信询问：双样本t检验与配对检验在使用上有什么区别？怎么分辨是该使用双样本t检验，还是配对检验？双样本t检验是比较两个均值之间、均值与一个已知均值之间有无显著性差异，当样本容量较小，一 般30个以下，总体方差未知的情况下采用双样本t检验。实质上，双样本t检验是均值之间互相比较。配对检验，其实也是t检验，只不过每一个样本之间有很大的差异，这种差异又不是由于测量误差造成的，就是样本之间的 差异很大。实质上，配对检验是样本之差的均值与0的比较。可能这样说还是很费解、很绕，我们来举一个例子，一个通俗易懂的例子。比如奶粉，某一个品牌的奶粉，管它什么品牌呢。假如，我们想知道白班与夜班两个生产班...
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4796浏览 0评论 自习人丁磊 2022-07-17 18:09
在对过程能力分析前，都知道前提条件是过程受控，但有的地方又注明要求抽样数据是正态的，许多小伙伴，包括我，也有点糊涂了，试问：1.过程受控，数据一定是正态的吗？2.数据是正态性的，过程一定受控吗？我们先 搞清楚两者的含义，过程受控算是一个宏观上的概念，过程受控的本质是此过程只受到普通因素的影响，而不受到异常因素影响，这样的过程才是处于统计受控状态的。那数据正态性分布是指对样本数据进行正态性检验，在统计 学上观察样本数据是否呈现正态分布状态。因此，过程受控重点在于影响过程是否有异常因素，正态性重点在于从过程中抽取样本的数据分布的状态，两者并没有什么必然的联系，甚至过程的范围大于数据分布，毕竟过程的输出...
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2706浏览 0评论 自习人丁磊 2022-08-02 11:36
某六西格玛团队在对某关键测量设备进行重复性和再现性分析时发现，R&R%=40%，P/T%=50%,假定被测样本的选取是随机的，样本波动能代表实际生产过程的波动，据此可以推断：A．测量系统能力不足B．测 量系统能力充分C．过程能力不足，估计过程能力指数Cp小于1.0D．过程能力充分，估计过程能力指数Cp大于1.0有这样一道六西格玛考试题目，题干描述的都是测量系统分析相关的内容，根据R&R%=40%可以 判定测量系统能力是不足的，选项A是正确的。但CD答案是过程能力的内容，能判断出来吗？过程能力和测量系统之间有相关的联系吗？我们根据题干的信息推导一下：R&R%=σms/σT=0.4 → σT...
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2131浏览 0评论 自习人丁磊 2022-08-26 17:08
前几天，参加一个面试，中途聊了一个自己参与解决的案例，面试官倒也没说什么，但坐在旁边的领导来了一句：你们平时怎么处理客诉？我回复：接到客户反馈之后，会按照8D方法处理。面试官说：那你按照8D思路把刚才 那个案例从头到尾说一下。有点慌，竟然一下子忘记了8D步骤，说的稀里糊涂，还没说明白，真是丢人，究其原因还是对8D不熟悉，只会照搬着用，而没有记住和理解每一个步骤，当然面试是失败的。痛定思痛，人不能在一 个坑里跌倒两次，决定要把8D记住。D1：成立小组这个过程相对简单，说白了就是找一些和问题相关的成员，组成一个小组，大家一起商议、讨论。D2：描述问题一个好的问题描述相当于解决了一半的问题，这里通常使用...
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1859浏览 1评论 wuujun 2022-08-27 10:58
说起测量系统，都知道不仅仅是指量具，而是参与到测量活动里影响测量的一切因素，比如人员、设备、环境、零件等。而且，都知道测量系统有几个衡量指标，比如偏倚、稳定性、线性，还有最常见的重复性与再现性，即R& R。重复性与再现性R&R的判定指标再熟悉不过，毕竟每天或者每次做msa时都会用到，什么≤10%可接受，＞30%不可接受，这之间的可以有条件接受，这个数值是由重复性与再现性和过程总波动的比值求出来的。那 偏倚、稳定性、线性的判定标准呢？有的书上说是与过程总波动的比值，这个比值＜10%算是可以接受的。如果以此为标准，那么小弟有一个疑问。比如偏倚，偏倚值与过程总波动的比值＜10%线性呢？也是线性值与过程总...
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2216浏览 0评论 自习人丁磊 2022-08-29 21:56
故障树是一种特殊的倒立树状的逻辑因果关系图。故障树分析（Fault Tree Analysis, FTA)是以一个不希望发生的产品故障事件或灾害性危险事件即顶事件作为分析的对象，通过由上向下 的严格按层次的故障因果逻辑分析，逐层找出故障事件的必要而充分的直接原因。当我们碰到一个技术问题,探究其根源的方法可能有很多,故障树分析法(Fault Tree Analysis,简称FTA)就是其中之 一，其实不仅是技术问题，甚至是生活中的很多问题，都可以用FTA思路。这个ppt共计89页，全面阐述了FTA的基本知识、形式以及解决问题的思路，并配以常见的案例，是学习FTA不可多得的资料。...
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2387浏览 0评论 自习人丁磊 2022-09-09 22:33
IPQC一般指制程控制，别名过程质量控制、制程质量控制，其岗位职责大致有以下几点：1.产品质量控制2.快速.准确地反应制程中出现的品质问题.预防品质问题的发生3.巡检、核对《IPQC记录表》所有项目， 确保产线品质的稳定性4.工装设备的稽核、点检确认，确保工装治具的有效运行5.依据公司品质异常处理标准及时提报、跟进、反馈、效果验证，为品质预防提供有效保证6.针对产线不合理调配或操作方式提出改善意见， 确保品质改善的持续提升7.依据《BOM表》、《制令单》、《ECN》进行首件检验及对料，确保产线不出现批量性品质不良...
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1995浏览 0评论 自习人丁磊 2022-09-10 11:01
