"is beats studio 3 has mic" 搜索结果,为您找到约 857 条结果
-
自习人丁磊
发起了提问
2021-08-23 15:51
-
有小伙伴问：审核老师在进行VDA6.3过程审核的时候是不是每一个问题都要问？每一个问题都要回答吗？VDA6.3过程审核总共有58个问题。其中，项目管理有7个问题，产品和过程开发的策划有5个问题，产品和过程开发的实现有8个问题，供方管理有7个问题，过程分析/系列生产有26个问题，顾客关怀有5个问题。审核老师肯定会覆盖到每一个问题，而且你必须要回答，如果问的问题不适合公司，则针对这个问题，审核老师并不 会给出评估结果，但是你必须要给出原因。有的小伙伴可能会说，没有做好的问题选择回答不适合就是了。你这点小聪明，VDA组织早就考虑到了，因此要求审核老师必须对至少2/3的问题给出评估，而且要覆盖过程要素的所有问题。2/3*58=39，因此，VDA6.3过程审核的58个问题，至少要有39个问题必须有评估结果。...
-
-
自习人丁磊
发起了提问
2021-08-25 12:52
-
刚才有一个小伙伴问了一个比较有意思的问题，大致意思是过几天到供应商那里进行VDA6.3审核，由于对6.3条款不是很熟悉，到时候照着VDA6.3一条条读出来，会不会让客户觉得自己特别没用水平。我想这种担心是多余的首先，供应商觉得你low或者no low，对你有什么影响吗？他们又不决定你拿每个月多少米。最重要的是把任务完成，通过自己的视角发现供应商可能存在的风险，或者判定供应商的过程控制是否与VDA6 .3一致。其次，VDA6.3检查表是团队经过多年总结出来的经验，反反复复的修改，几乎涵盖了过程控制的每一个要点，可以说每一条提问都是有意义的，照着问题和供应商一条条过一遍有什么不妥？最后，可能会看到一些审核老师轻松自如，不拿书本、不拿条款，就像聊天似的审核，这也是人家多年做一个事情的累积，每一个条款都已经深深的印在他们脑海中了，因此他们可以不照着检查表一个个的提问。相信每一个人，经过长时间的知识和 审核经验的累积，都能把每一个条款刻在脑子里，在愉快的聊天气氛中就能把审核完成，拿到自己想要的结果。...
-
-
自习人丁磊
发起了提问
2021-08-27 10:15
-
接到一个客户反馈，算不是真正意义上的投诉。客户反馈：5月中旬收到的产品，其IQC实测尺寸超差，实测21.8mm以上，并提醒尺寸上有做过ECN，要求21.75（-0.25，0），5月底是当初商定消耗库存完毕的最终日期。我急忙查了一下这个产品的图纸、工艺卡片以及当初的ECN，发现图纸上并没有尺寸公差的变更记录，但工艺卡片显示的是变更之后的公差要求21.75（-0.25，0），并且早已在2月份就已经实施 ，与ECN一一对应。这里面有几个疑问：1.现在已经是8月底，客户为何这个时候才开始测量5月中旬发货的产品？2. 最关键的一点，5月份发货的这批产品确实尺寸超差了吗？3.公司内部2月份已经ECN，ECN之后已经生产了几个批次，但为何客户实测5月份发货的产品会尺寸超差？4.图纸上为何没有任何尺寸公差变更的记录？5.商定消耗完库存的时间5月底是从哪里来的？至于客户为什么要测量几个月之前的产品，我们是无法 管控的，这是客户的自由，客户就是上帝，客户想干啥就干啥。接下来，我先找到出货报告，看到出货报告上竟然有一个尺寸超差，当然这报告的可信度不高（原因见前一篇文章）。但是发货的报告都能编错，我也真是服了。然后，再找出了这一批产品的留样，然后用影像仪进行再一次测量，结果尺寸全部在21.6mm左右，与首检记录、终检记录一致，但与客户实测的数据差了0.2mm以上，差异这么大，已经不是测量手法不同导致的了。询问...
-
-
阿巴阿巴
发起了提问
2021-08-29 10:19
-
各位大神，谁有最新版的VDA6.3过程审核检查表？最好是Excel版本，能编辑的
-
-
自习人丁磊
发起了提问
2021-10-12 22:39
-
在使用Minitab进行单因子方差分析的时候，有一个假定等方差的比较过程，里面有三个选项：Tukey、Fisher与Dunnett，这三者有什么区别？先从一个例子说起来，要比较4条生产线生产垫片的抗拉强度是否相同，我们采用单因子方差分析，抽样的数据如下，输入到Minitab。首先，我们先采用Tukey假定等方差比较，单因子方差分析计算结果如下：然后，我们先采用Fisher假定等方差比较，单因子方差 分析计算结果如下：最后，我们先采用Dunnett假定等方差比较，单因子方差分析计算结果如下：从以上计算结果来看，p＜0.05，都做出了4条生产线的垫片抗拉强度有显著性差异的结果，可以说殊途同归。那么，三者分别是什么意思呢？或者说有什么区别呢？Tukey控制总体风险是5%，Fisher控制每个比较组风险是5%，而Dunnett则是其它组和对照组比较，其实也是总体风险是5%....
-
-
匿名用户
发起了提问
2021-11-12 12:26
-
3个西格玛的合格率到底是多少？我看有的说是99.73%，ppm是2700；有的说是93.32%，ppm是66800，哪一个才是正确的？
-
-
匿名用户
发起了提问
2021-11-15 22:03
-
今天接待了一个来进行年度审核的SQE，女，30多岁的年纪吧，计划一天的时间把体系与车间审核一遍。两周之前，已经把自评发给了他，并告知我们会严格按照审核计划执行。提前一天到达我们这个城市，我们是8点上班，询问对方几点去酒店接，回复说9点。OK，客户说什么就是什么，谁让人家是上帝呢。晃悠悠的10点钟达到公司，先扯淡一会，再浏览了一下体系文件，中间陪着出去抽了几次烟，抽烟的功夫，告知我们：下午3点结束， 要去另外一个城市；如果下午在车间发现问题，会如实填写，如果发现不了，让我们随便写几条给他。OK，痛快的答应，谁让人家是上帝呢。至此，算是心里有谱了！中午12点不到结束，开始外出吃饭。下午1点多开始进车间，溜达了一圈，相应的提出几个问题，返回办公室再闲聊一会，结束审核。送走客户之后，与几个同事闲聊，都说这个客户好，绝对能评上我们的最佳客户、深受我们公司最喜爱的客户。我觉得也是。...
-
-
匿名用户
发起了提问
2021-11-15 22:25
-
客户投诉产品表面不良，不良率2.3%，影响其使用，要求退货。但是因为公司内没有库存品，而且路途遥远，客户暂时先克服使用。客户寄出了几个不良品，但因路途遥远，暂时未收到；同时，要求我们迅速补货，以替换不良品。仅从客户提供的不良图片分析是原材料所致，经调查原材料确实存在缺陷（平时没有当成是缺陷），缺陷类型与客户反馈的不良一致，于是紧急冻结该批次原材料，选用其它批次的原材料加工给客户补货。在加工之前，担 心另一个批次的原材料存在同样的问题，使用之前进行了简单的检查，发现亦存在同样的问题。原材料使用的是集团内部的供应商，平时就是一副爱买不爱的态度。如果紧急采购，按照以往的经验需要3个月左右的时间。另一方面，客户催着补货，并要求不良不能再出现。中途，与客户谈过一次，原材料不良，我们很难把控，建议计算损耗，统一补货，但没有答应。咋办？...
-
-
自习人丁磊
发起了提问
2021-11-17 22:20
-
相信大家对下面这个表格一点都不陌生，没错，你猜对了，这是无偏移状态下的1~6个西格玛的合格率：不少小伙伴早已把这几个数值背的滚瓜烂熟，甚至铭记于心，说句不好听的话，结婚纪念日都没有这几个数值记得清楚。那么，这几个西格玛合格率是怎么来的呢？有人说查表，当然需要查表，但查表并不能直接看到一西格玛、二西格玛、三西格玛......六西格玛的合格率是多少。查表肯定是查正态分布表，就是下面这个表格，相信不少的 小伙伴看这个表格的频次绝对高于看结婚纪念照的频次。就像上面这个图里面标识的一样，1.0对应的数值是0.84135，即84.135%；2.0对应的数值是0.977250，即97.725%；3.0对应的数值是0.998650，即99.865%。这和第一张图里的合格率完全不一样啊，哪里出问题了？正态分布表里对应的1.0是指-∞与1.0之间的面积，并不是一个西格玛的面积，面积就是合格率嘛，概率论老师无数次 强调过这一点的，那么一个西格玛的面积怎么算出来呢？概率论老师肯定也教过，只不过被你掺和着老板画的大饼一起吃了。看下面这张图，我们要求的是-1与1之间的红色面积，即②与③区域我们查正态分布表知道-∞到1之间的面积，即①+②+③=0.84135那么红色区域的面积=①+②+③-P(-1）那么 ①=P(-1） 的面积怎么知道？由于正态分布的对称关系，①=④又因为总面积=1因此，面积①=P(-1...
-
-
自习人丁磊
发起了提问
2021-11-18 16:56
-
过程能力指数Cp是衡量一个过程制造能力高低的指标，表示的是当前工艺水平满足规格要求的程度，那么，则与合格率或PPM有着密切的关系。一个过程的Cp高，则代表着合格率高、PPM低一个过程的Cp低，则代表着合格率低、PPM高当然，Cp的计算公式与输出均值无关，Cp=(USL-LSL)/6σ那么，如果已知Cp值，对应的合格率或PPM是多少呢？一些常用的几个Cp值对应的合格率与PPM早已背的滚瓜烂熟，比如下 面这几个：那么，其它的Cp值怎么计算合格率或PPM呢？比如，一个过程的规格上限USL、下限LSL、标准差σ，输出中心与规格中心重合，记作uZ=(USL-LSL)/2σ=3Cp那么，USL-LSL=6σ*CpUSL=u+3σ*CpLSL= u-3σ*Cp则上限USL、下限LSL之间的面积即是合格率，因此：我们带入一个Cp=1验证一下P=2∮(3Cp)-1=2∮(3)-1查正态分布表∮(3)=0.99 865，因此：P=2*0.99865-1=0.9973而PPM=（1-0.9973）*1000000=2700...
-
-
自习人丁磊
发起了提问
2021-11-19 22:40
-
今天有一个客户投诉，客户反馈昨天下午收到的快递，今天打开包装发现数量短装，和外箱标签上的数量不符合，标签上数量是4，实物只有3个，声称打开包装之后就给我们发了图片反馈。我们出货时间是9号，按照两地的距离，基本都是第二天到达，而且快递信息显示确实是第二天到达的，也就是10号签收的。但客户一口咬定是昨天（18号）才签收的。于是，联系快递客服，快递员与客户当面对质，发现客户仓库人员说谎。根据快递信息上的 发货重量显示，刚好是4个产品的重量，如果缺少一个，重量会少很多。而且根据仓库的盘点，没有少发。客户咬定少发了，不愿意付款。而我们仓库说没有少发，真是一个无解的问题。产品不值钱，可以补给客户，但太气人，这已经是第二次了；上一次是收货一个月之后反馈数量少了，真无语。我今天问客户：每一个公司的收料员在收料时都要清点数量，这是最基本的职责，难道你们公司不核对数量与实物吗？你们SOP里面关于收料的作业流程是 什么样的？我们仓库是有少发货的可能，但是快递的重量是不会说谎的。本着双方继续合作的意愿，同意补货。今天和对方达成一个意见：快递送货时，当着快递员的面，发货单与实物核对，发现有错误，直接拒收。不知道大家遇到这样的客诉该怎么处理？...
-
-
自习人丁磊
发起了提问
2021-11-22 21:56
-
举一个书上的经典栗子，要分析吸烟与咳嗽是否有关系。调查了2000人，在1200名不吸烟的人中，有1100人不咳嗽，有100人咳嗽；而800名吸烟的人里，有700人不咳嗽，100人咳嗽。我们可以根据上面的数据汇集成一个表格，如下： 咳嗽 不咳嗽 和值 吸烟 100 700 800 不吸烟 100 1100 1200 和值 200 18002000 其实，这些数据是样本的调查值，又称之为实际观测值， 但实际观测值不一定是准确符合当前现状的，我们根据这些样本要计算出期望值，用期望值与实际观测值比较；我们可以得到以下数据：咳嗽的人：200，其概率是200/2000=0.1吸烟的人：800，其概率是800/2000=0.4那么，吸烟且咳嗽的人的概率：0.1*0.4=0.04，因此吸烟且咳嗽的人数应该是：0.04*2000=80假如吸烟与咳嗽无关的话，吸烟且咳嗽的人应该是80，但实际观测值则是100， 20人的差距不算大，我们可以认为是观测上存在误差。同样，不咳嗽的人：1800，其概率是1800/2000=0.9那么，吸烟且不咳嗽的人概率是0.4*0.9=0.36，因此吸烟且不咳嗽的人应该是0.36*2000=720，实际观测值是700。两者结合说明吸烟与咳嗽存在关系。我们可以通过上面的方法得到每一个期望值，如下： 咳嗽 不咳嗽 吸烟 100 700 观测值 80 720 期望值
不吸...
-
-
匿名用户
发起了提问
2021-11-23 10:42
-
客户让回复8D报告，第一次接触这个，请教一下D0的紧急措施和D3的临时措施有什么不一样？
-
-
匿名用户
发起了提问
2021-11-27 23:07
-
刚接触体系没多久，要准备下一年的内审计划，临危受命接受这么个任务，计划容易准备，但是一个搞体系的不知道怎么审核啊，那到时候真是糗死了，谁有的话请分享一下，谢谢
-
-
阿巴阿巴
发起了提问
2021-11-30 13:51
-
宁波的小伙伴太幸福了，注册六西格玛黑带证书能拿到3万块钱的奖励，宁波市太赞了，太给力了，这才是真正的吸引人才啊，这才是真正的照顾人才啊，其它城市啥时候跟进一下？别光说不练啊
-
-
小小岳
发起了提问
2021-12-03 20:59
-
某汽车零部件生产商对结构件厚度的要求：公差范围为9±0.6mm，标准差为0.16mm。六西格玛黑带在进行测量系统分析中发现重复性标准差为0.03mm，再现性标准差为0.04mm。从%P/T及%R&R的角度分析，可以得到的结论如下：A. 本测量系统的%P/T合格，但%R&R勉强合格B. 本测量系统的%P/T勉强合格，但%R&R不合格C. 本测量系统的%P/T合格和%R&R 均合格D. 上述数据不能得 到%P/T及%R&R值，从而无法判断...
-
