"is beats studio 3 has mic" 搜索结果,为您找到约 195 条结果
匿名用户匿名用户 发起了提问 2021-12-28 12:55
题目:在试验设计中,要考虑A、B、C、D、E共5个因子,同时需要考察二阶交互作用AB与BC,满足此要求的试验次数最少是?答案:8次请问怎么理解?5个因子2水平做全因子试验的次数是32,如下表:这个题目中的8次试验肯定是来自于上面这个表格的全因子试验,那么可以是哪8次?
自习人丁磊自习人丁磊 发起了提问 2021-12-26 22:54
最近客户反馈一个缺陷,紧急做了两个事情:一是分析原因,经调查是原材料不良导致,但供应商回复目前无法进行彻底改善,仅能将不良率下降,鉴于此,也同意降价处理。二是对库存全检,确认同样存在缺陷,全检之后,不良率约在3%。那么,问题来了,计划找到质量部,说如果还按照以前的损耗投料,这种缺陷有可能导致订单做不满,要修改BOM增加损耗比例。但质量部认为没有必要,只是3%又不是30%,让计划按照以往的量投料,订 单做不满再投料。请问,这种情况该怎么处理?...
齐阿姨齐阿姨 发起了提问 2021-12-21 16:25
我们公司在年度审核的时候,审核老师检查到我们相关方的要求与期望管控表的时候发现有一项管控项目没有监视证据,开了不符合项,请问这个原因要怎么写合适? 4.2 理解相关方的需求和期望由于相关方对组织稳定提供符合顾客要求及适用法律法规要求的产品和服务的能力具有影响或潜在影响,因此,组织应确定:与质量管理体系有关的相关方;与质量管理体系有关的相关方的要求。组织应监视和评审这些相关方的信息及其相关要求。不符 合:相关方需求和期望的监视不是十分有效。客观证据:2021.03.10相关方的要求与期望管控一览表中要求每月监视一次顾客订单交期变更率,不能提供监视的证据...
小小岳小小岳 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...
阿巴阿巴阿巴阿巴 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
匿名用户匿名用户 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
匿名用户匿名用户 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?
自习人丁磊自习人丁磊 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...
自习人丁磊自习人丁磊 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...
匿名用户匿名用户 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?...
匿名用户匿名用户 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?
自习人丁磊自习人丁磊 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%....
阿巴阿巴阿巴阿巴 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

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