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简述:新手使用Xbar-R图以及计算CPK的几个难点

今天在坛子上看到有人问问题,这个问题虽然新手不明白(http://www.6sq.net/question/494524),我想很多老鸟也不太能系统的总结出它的真正道理所在,因此我对这个帖子的答案,单独开贴说一下。
问题如下:
****1、为什么计算CPK时要去掉异常点?
2、为什么只有受控时才可以计算CPK?
3、为什么计算CPK时 要先看极差图,然后再看均值图? ****

--------以下为我的解释,虽然不是标准答案,但也算是一种总结吧------
1、从数学角度,严格来说,异常点是不允许去除的。
但是我们需要知道几个前提:CPK和控制图不可分家、过程稳定受控才可进入Xbar-R控制图以及计算CPK;
由此,
当过程稳定且受控的时候,我们的CPK和控制度所监控的是一般原因导致的过程变化,此时的异常点一般表示特殊原因,它超出了控制图的理论监控范围;
因此,我们在做控制图的时候,对异常点需要做出动作,并作出说明。
为了突出我们的控制重点,以及目的性,我们需要知道过程中没有特殊原因的情况下所表现出的质量水平CPK值,它表示了过程了常规控制水平;
由此,后面才总结并提出了这个规则:CPK计算过程中需要剔除异常点。

2、CPK的计算中有几个点需要注意:
西格玛是由Rbar除以常数估算出来的;
计算Rbar的每一个R值都是组内偏差;
同时Xbar是每个组内均值之后的均值----我们经常知道“被”平均这么个说法,是不太科学的和满足数学规则的……
为避免“被”平均和极差偏差所引发的监控失效/无效,我们必须确保监控之前的过程是稳定且受控的,它必须通过初试过程能力PP/PPK(包含单值图)的测评数据来证明。

3、极差大了,表明被平均的就严重了,实际过程过程变差波动量,将远远超出我们控制图可见的波动图,那么Xbar图就没有必要看了。

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