20 世纪 40 年代，研究原子弹的科学家应用 Monte Carlo 模拟计算了一个裂变铀原子引起另一个裂变反应的概率，这是该模拟的首次应用，自此以来已经取得了很大进展。今天我们将介绍如何使用 Minitab 为已知的工程公式和 DOE 方程创建 Monte Carlo 模拟。

由于当时铀供应短缺，试验的试错空间很小，因此 Monte Carlo 模拟一直专注于根据模拟数据计算可靠的概率。如今，从材料工程到医疗设备包装密封再到炼钢，模拟数据经常用于许多场景，例如资源有限的场景，或者收集真实数据过于昂贵或不切实际的场景。使用 Engage 或 Workspace 的 Monte Carlo 模拟工具可以：

（1）模拟可能结果的范围以帮助做出决策

（2）预测财务结果或估计项目时间表

（3）了解过程或系统中的变异性

（4）在过程或系统中发现问题

（5）通过了解成本/效益关系来管理风险

开始使用任何 Monte Carlo 模拟的4 个步骤

模拟可能非常复杂，具体取决于所涉及因子的数量。但所有 Monte Carlo 模拟基本上都有四个简单的步骤：

• 确定传输方程

要创建 Monte Carlo 模拟，您需要一个包含要探索的业务活动、计划或过程的定量模型。过程的数学表达式称为“传输方程”。这可以是已知的工程或业务公式，也可以基于根据设计试验 (DOE) 或回归分析创建的模型。借助 Minitab Engage 和 Minitab Workspace 等软件，您能够创建复杂的方程，甚至是具有多个可能相互依赖的响应的方程。

• 定义输入参数

对于传输方程中的每个因子，确定其数据的分布方式。一些输入可能遵循正态分布，而另一些则遵循三角分布或均匀分布。然后，您需要确定每个输入的分布参数。例如，需要为遵循正态分布的输入指定均值和标准差。如果您不确定数据遵循哪种分布，可以使用 Engage 和 Workspace 提供的工具来确定。

• 设置模拟

要进行有效的模拟，您必须为每个输入创建一个非常大的随机数据集（大约包含 100,000 个实例）。这些随机数据点模拟在很长一段时间内，对于每个输入将看到的值。尽管听起来工作量很大，但这正是 Engage 和 Workspace 的亮点。一旦我们提交输入和模型，一切都会得到处理。

• 分析过程输出

有了模拟数据，您就可以使用传输方程来计算模拟结果。考虑到输入中的预期变异，通过模型运行足够多的模拟输入数据将可靠地指出该过程将在一段时间内输出的内容。

Monte Carlo 使用已知工程公式的4 个步骤

一家制造公司需要评估所提议产品的设计，这是一款每分钟必须泵送 12 毫升流体的小型活塞泵。考虑到活塞直径 (D)、冲程长度 (L) 和每分钟冲程数 (RPM) 的自然变异，您想要估计数千个泵的可能性能。理想情况下，数千个泵的泵流量将具有不大于 0.2 毫升的标准差。

• 确定传输方程

进行 Monte Carlo 模拟的第一步是确定传输方程。在本例中，您只需使用已知的工程公式来测量泵流量：

流量（以毫升为单位）= π(D/2)2 ∗ L ∗ RPM

• 定义输入参数

现在，必须定义传输方程中使用的每个输入的分布和参数。泵的活塞直径和冲程长度是已知的，但必须计算达到所需 12 毫升/分钟流速所需的每分钟冲程数 (RPM)。每个冲程泵送的体积按以下方程计算：π(D/2)2 * L

如果 D = 0.8，L = 2.5，则每个冲程排出 1.256 毫升流体。因此，要达到 12 毫升/分钟的流速，RPM 为 9.549。

根据贵厂制造的其他泵的性能，您可以假定活塞直径呈正态分布，均值为 0.8 厘米，标准差为 0.003 厘米。冲程长度呈正态分布，均值为 2.5 厘米，标准差为 0.15 厘米。最后，每分钟冲程数呈正态分布，均值为 9.549 RPM，标准差为 0.17 RPM。

• 在 Engage 或 Workspace 中设置模拟

单击顶部功能区中的插入选项卡，然后选择 Monte Carlo 模拟。



我们将它变得非常简单 — 您只需为每个变量提供名称，从下拉菜单中选择一个分布，然后输入参数。我们将按照上面所述的内容进行操作。如果您不确定数据遵循哪种分布，可以选择使用数据确定。这将提示您上传数据的 .csv 文件，可从以下几个选项中进行选择：





• 模拟和分析过程输出

下一步是给出方程。在这里，操作非常简单，只需为您的输出提供名称（我们提供的名称是 Flow），然后键入我们在上面确定的正确传输方程。您还可以添加规格上限和规格下限以查看模拟的比较情况。



然后，在功能区中，选择要运行的模拟数量（100,000 是不错的基准），然后单击用来运行模拟的按钮。



对于为了撰写本文而生成的随机数据，基于 100,000 个样本的平均流速为 11.996。从平均值来看，我们达到了目标，但最小值为 8.7817，最大值为 15.7057。这是一个相当大的范围。（所有组件的）传输变异导致标准差为 0.756 毫升，这远远超过目标值 0.2 毫升。

看起来这种泵的设计变异太大，需要在投入生产之前进一步完善。从这里，我们看到模拟所带来的好处。如果我们直接投入生产，很可能会生产出太多被退货的泵。借助 Monte Carlo 模拟，我们能够解决所有这些问题，而不会因制造和测试数千个原型或过早投入生产而产生费用。



您可能想了解这些模拟结果是否站得住脚，不妨自己尝试一下吧！运行不同的模拟将导致轻微的变化，但每次的最终结果（流速变异量不可接受）都会保持一致。这就是 Monte Carlo 方法的强大之处。

另一个可选步骤：参数优化

了解到标准差过高非常有价值，但 Engage 和 Workspace 真正突出的地方在于它们能够帮助改善状况。这就是参数优化的用武之地。

让我们看看第一个输入：活塞直径。平均值为 0.8，大部分数据将接近该值，或者在平均值的一两个标准差内。但是，如果活塞直径越小，流动效率越高，该怎么办？参数优化有助于我们回答这个问题。

为了进行参数优化，我们需要为每个输入指定搜索范围。在本例中，为简单起见，我指定的算法搜索范围是 +/- 3 个标准差。然后，Engage 或 Workspace 将帮助我们为每个输入找到要实现目标（在本例中是减小标准差）的最佳设置。选择合适的范围至关重要；确保您输入的整个范围都可以运行；如果找到的最佳解决方案无法在生产环境中复制，则毫无用处。



如果您在 Minitab Statistical Software 中用过响应优化器，则原理类似。下面是我们的结果：



基于以上结果，如果要减小标准差，则应当减小冲程长度和每分钟冲程数。活塞直径可以保持类似大小。请记住，Monte Carlo 模拟的关键之处在于，能够在不构建单个新原型或进行新试验的情况下找出所有这些结果。

Monte Carlo 使用试验设计 (DOE) 响应方程

如果您不知道要使用什么方程，或者您正在尝试模拟独特过程的结果，该怎么办？此时，我们可以将 Minitab Statistical Software 的设计试验功能与 Engage 或 Workspace 的模拟功能相结合。

一家电子制造商已指派您改进其电极清洁操作，该操作为电镀金属部件做准备。制造商通过电镀在原材料上涂上一层不同的金属，以实现所需的特性。电镀不会附着在肮脏的表面上，因此该公司有一个连接到自动电镀机的连续流电极清洗系统。传送带将每个部件浸入槽中，槽中的电压通过部件传送，从而对部件进行清洁。如果清洁不充分，会导致平均粗糙度的均方根（简称 RMS）值太高以及表面光洁度较差。经过正确清洁的部件具有光滑的表面和较低的 RMS。

为了优化该过程，可以调整两个关键输入：电压 (Vdc) 和电流密度 (ASF)。对于电极清洁方法，Vdc 的典型工程限值为 3 至 12 伏。电流密度限值为 10 至 150 安培/平方英尺 (ASF)。

• 确定传输方程

您不能针对该过程使用教材上的已知公式，但可以在 Minitab 中设置响应曲面 DOE 以确定传输方程。响应曲面 DOE 通常用于通过为“关键少数”可控因子寻找最佳设置来优化响应。

在本例中，响应将是部件在清洁后的表面质量。

要在 Minitab 中创建响应曲面试验，请选择统计 > DOE > 响应曲面 > 创建响应曲面设计。由于我们有两个因子（电压 (Vdc) 和电流密度 (ASF)），因此我们将选择试验次数为 13 的双因子中心复合设计。



Minitab 创建设计试验后，您需要执行 13 次试验、收集数据并记录 13 个清洁后部件的表面粗糙度。通过 Minitab，可轻松分析 DOE 结果、简化模型和使用残差图检查假定。使用最终模型和 Minitab 的响应优化器，可以找到变量的最佳设置。在本例中，您将电压设置为 7.74，将 ASF 设置为 77.8，所获得的粗糙度值为 39.4。

响应曲面 DOE 为 Monte Carlo 模拟生成以下传输方程：

粗糙度 = 957.8 − 189.4(Vdc) − 4.81(ASF) + 12.26(Vdc2) + 0.0309(ASF2)

• 定义输入参数

现在，您可以为Monte Carlo模拟输入设置参数定义，并将它们带入Engage或Workspace 中。

请注意，标准差必须已知或基于现有的过程知识进行估计。这适用于所有 Monte Carlo 输入。电压呈正态分布，均值为 7.74 Vdc，标准差为 0.14 Vdc。每平方英尺安培数 (ASF) 呈正态分布，均值为 77.8 ASF，标准差为 3 ASF。

• 在 Engage 或 Workspace 中设置模拟

这与步骤 3 完全相同。单击功能区中的插入 > Monte Carlo 模拟，添加您的输入并定义其参数，然后输入您的模型。在本例中，如果您拥有最新版本的 Minitab，则可以单击鼠标右键，然后点击发送到 Engage 或发送到 Minitab Workspace。如果您没有，则可以从 Minitab 输出中手动复制它并将其粘贴到 Engage 或 Workspace 的模型字段中。

• 模拟和分析过程输出

汇总表明，即使基础输入呈正态分布，RMS 粗糙度的分布也不是正态的。该汇总还显示所有组件的传输变异导致标准差为 0.521，根据您掌握的过程知识判断，这是不错的过程结果。基于试验次数仅为 13 的 DOE，我们可以确定在该过程中将看到的实际情况。同样，由于这基于模拟数据，您的答案会略有不同，但通常而言答案应该是正确的。如有必要，我们可以查看参数优化以微调我们的答案并找到最佳解决方案。 收起阅读 »

 

20 世纪 40 年代，研究原子弹的科学家应用 Monte Carlo 模拟计算了一个裂变铀原子引起另一个裂变反应的概率，这是该模拟的首次应用，自此以来已经取得了很大进展。今天我们将介绍如何使用 Minitab 为已知的工程公式和 DOE 方程创建 Monte Carlo 模拟。

由于当时铀供应短缺，试验的试错空间很小，因此 Monte Carlo 模拟一直专注于根据模拟数据计算可靠的概率。如今，从材料工程到医疗设备包装密封再到炼钢，模拟数据经常用于许多场景，例如资源有限的场景，或者收集真实数据过于昂贵或不切实际的场景。使用 Engage 或 Workspace 的 Monte Carlo 模拟工具可以：

（1）模拟可能结果的范围以帮助做出决策。

（2）预测财务结果或估计项目时间表。

（3）了解过程或系统中的变异性。

（4）在过程或系统中发现问题。

（5）通过了解成本/效益关系来管理风险。

开始使用任何 Monte Carlo 模拟的 4 个步骤

模拟可能非常复杂，具体取决于所涉及因子的数量。但所有 Monte Carlo 模拟基本上都有四个简单的步骤：

1.确定传输方程

要创建 Monte Carlo 模拟，您需要一个包含要探索的业务活动、计划或过程的定量模型。过程的数学表达式称为“传输方程”。这可以是已知的工程或业务公式，也可以基于根据设计试验 (DOE) 或回归分析创建的模型。借助 Minitab Engage 和 Minitab Workspace 等软件，您能够创建复杂的方程，甚至是具有多个可能相互依赖的响应的方程。

2.定义输入参数

对于传输方程中的每个因子，确定其数据的分布方式。一些输入可能遵循正态分布，而另一些则遵循三角分布或均匀分布。然后，您需要确定每个输入的分布参数。例如，需要为遵循正态分布的输入指定均值和标准差。如果您不确定数据遵循哪种分布，可以使用 Engage 和 Workspace 提供的工具来确定。

3.设置模拟

要进行有效的模拟，您必须为每个输入创建一个非常大的随机数据集（大约包含 100,000 个实例）。这些随机数据点模拟在很长一段时间内，对于每个输入将看到的值。尽管听起来工作量很大，但这正是 Engage 和 Workspace 的亮点。一旦我们提交输入和模型，一切都会得到处理。

4.分析过程输出

有了模拟数据，您就可以使用传输方程来计算模拟结果。考虑到输入中的预期变异，通过模型运行足够多的模拟输入数据将可靠地指出该过程将在一段时间内输出的内容。

Monte Carlo 使用已知工程公式的 4 个步骤

一家制造公司需要评估所提议产品的设计，这是一款每分钟必须泵送 12 毫升流体的小型活塞泵。考虑到活塞直径 (D)、冲程长度 (L) 和每分钟冲程数 (RPM) 的自然变异，您想要估计数千个泵的可能性能。理想情况下，数千个泵的泵流量将具有不大于 0.2 毫升的标准差。

1.确定传输方程

进行 Monte Carlo 模拟的第一步是确定传输方程。在本例中，您只需使用已知的工程公式来测量泵流量：

流量（以毫升为单位）= π(D/2)2 ∗ L ∗ RPM

2.定义输入参数

现在，必须定义传输方程中使用的每个输入的分布和参数。泵的活塞直径和冲程长度是已知的，但必须计算达到所需 12 毫升/分钟流速所需的每分钟冲程数 (RPM)。每个冲程泵送的体积按以下方程计算：

π(D/2)2 * L

如果 D = 0.8，L = 2.5，则每个冲程排出 1.256 毫升流体。因此，要达到 12 毫升/分钟的流速，RPM 为 9.549。

根据贵厂制造的其他泵的性能，您可以假定活塞直径呈正态分布，均值为 0.8 厘米，标准差为 0.003 厘米。冲程长度呈正态分布，均值为 2.5 厘米，标准差为 0.15 厘米。最后，每分钟冲程数呈正态分布，均值为 9.549 RPM，标准差为 0.17 RPM。

3.在 Engage 或 Workspace 中设置模拟

单击顶部功能区中的插入选项卡，然后选择 Monte Carlo 模拟。



我们将它变得非常简单 — 您只需为每个变量提供名称，从下拉菜单中选择一个分布，然后输入参数。我们将按照上面所述的内容进行操作。如果您不确定数据遵循哪种分布，可以选择使用数据确定。这将提示您上传数据的 .csv 文件，可从以下几个选项中进行选择：





4.模拟和分析过程输出

下一步是给出方程。在这里，操作非常简单，只需为您的输出提供名称（我们提供的名称是 Flow），然后键入我们在上面确定的正确传输方程。您还可以添加规格上限和规格下限以查看模拟的比较情况。



然后，在功能区中，选择要运行的模拟数量（100,000 是不错的基准），然后单击用来运行模拟的按钮。



对于为了撰写本文而生成的随机数据，基于 100,000 个样本的平均流速为 11.996。从平均值来看，我们达到了目标，但最小值为 8.7817，最大值为 15.7057。这是一个相当大的范围。（所有组件的）传输变异导致标准差为 0.756 毫升，这远远超过目标值 0.2 毫升。

看起来这种泵的设计变异太大，需要在投入生产之前进一步完善。从这里，我们看到模拟所带来的好处。如果我们直接投入生产，很可能会生产出太多被退货的泵。借助 Monte Carlo 模拟，我们能够解决所有这些问题，而不会因制造和测试数千个原型或过早投入生产而产生费用。



您可能想了解这些模拟结果是否站得住脚，不妨自己尝试一下吧！运行不同的模拟将导致轻微的变化，但每次的最终结果（流速变异量不可接受）都会保持一致。这就是 Monte Carlo 方法的强大之处。

另一个可选步骤：参数优化

了解到标准差过高非常有价值，但 Engage 和 Workspace 真正突出的地方在于它们能够帮助改善状况。这就是参数优化的用武之地。

让我们看看第一个输入：活塞直径。平均值为 0.8，大部分数据将接近该值，或者在平均值的一两个标准差内。但是，如果活塞直径越小，流动效率越高，该怎么办？参数优化有助于我们回答这个问题。

为了进行参数优化，我们需要为每个输入指定搜索范围。在本例中，为简单起见，我指定的算法搜索范围是 +/- 3 个标准差。然后，Engage 或 Workspace 将帮助我们为每个输入找到要实现目标（在本例中是减小标准差）的最佳设置。选择合适的范围至关重要；确保您输入的整个范围都可以运行；如果找到的最佳解决方案无法在生产环境中复制，则毫无用处。



如果您在 Minitab Statistical Software 中用过响应优化器，则原理类似。下面是我们的结果：



基于以上结果，如果要减小标准差，则应当减小冲程长度和每分钟冲程数。活塞直径可以保持类似大小。请记住，Monte Carlo 模拟的关键之处在于，能够在不构建单个新原型或进行新试验的情况下找出所有这些结果。

Monte Carlo 使用试验设计 (DOE) 响应方程

如果您不知道要使用什么方程，或者您正在尝试模拟独特过程的结果，该怎么办？此时，我们可以将 Minitab Statistical Software 的设计试验功能与 Engage 或 Workspace 的模拟功能相结合。

一家电子制造商已指派您改进其电极清洁操作，该操作为电镀金属部件做准备。制造商通过电镀在原材料上涂上一层不同的金属，以实现所需的特性。电镀不会附着在肮脏的表面上，因此该公司有一个连接到自动电镀机的连续流电极清洗系统。传送带将每个部件浸入槽中，槽中的电压通过部件传送，从而对部件进行清洁。如果清洁不充分，会导致平均粗糙度的均方根（简称 RMS）值太高以及表面光洁度较差。经过正确清洁的部件具有光滑的表面和较低的 RMS。

为了优化该过程，可以调整两个关键输入：电压 (Vdc) 和电流密度 (ASF)。对于电极清洁方法，Vdc 的典型工程限值为 3 至 12 伏。电流密度限值为 10 至 150 安培/平方英尺 (ASF)。

1.确定传输方程

您不能针对该过程使用教材上的已知公式，但可以在 Minitab 中设置响应曲面 DOE 以确定传输方程。响应曲面 DOE 通常用于通过为“关键少数”可控因子寻找最佳设置来优化响应。

在本例中，响应将是部件在清洁后的表面质量。

要在 Minitab 中创建响应曲面试验，请选择统计 > DOE > 响应曲面 > 创建响应曲面设计。由于我们有两个因子（电压 (Vdc) 和电流密度 (ASF)），因此我们将选择试验次数为 13 的双因子中心复合设计。



Minitab 创建设计试验后，您需要执行 13 次试验、收集数据并记录 13 个清洁后部件的表面粗糙度。通过 Minitab，可轻松分析 DOE 结果、简化模型和使用残差图检查假定。使用最终模型和 Minitab 的响应优化器，可以找到变量的最佳设置。在本例中，您将电压设置为 7.74，将 ASF 设置为 77.8，所获得的粗糙度值为 39.4。

响应曲面 DOE 为 Monte Carlo 模拟生成以下传输方程：

粗糙度 = 957.8 − 189.4(Vdc) − 4.81(ASF) + 12.26(Vdc2) + 0.0309(ASF2)

2.定义输入参数

现在，您可以为 Monte Carlo 模拟输入设置参数定义，并将它们带入 Engage 或 Workspace 中。

请注意，标准差必须已知或基于现有的过程知识进行估计。这适用于所有 Monte Carlo 输入。电压呈正态分布，均值为 7.74 Vdc，标准差为 0.14 Vdc。每平方英尺安培数 (ASF) 呈正态分布，均值为 77.8 ASF，标准差为 3 ASF。

3.在 Engage 或 Workspace 中设置模拟

这与步骤 3 完全相同。单击功能区中的插入 > Monte Carlo 模拟，添加您的输入并定义其参数，然后输入您的模型。在本例中，如果您拥有最新版本的 Minitab，则可以单击鼠标右键，然后点击发送到 Engage 或发送到 Minitab Workspace。如果您没有，则可以从 Minitab 输出中手动复制它并将其粘贴到 Engage 或 Workspace 的模型字段中。

4.模拟和分析过程输出

汇总表明，即使基础输入呈正态分布，RMS 粗糙度的分布也不是正态的。该汇总还显示所有组件的传输变异导致标准差为 0.521，根据您掌握的过程知识判断，这是不错的过程结果。基于试验次数仅为 13 的 DOE，我们可以确定在该过程中将看到的实际情况。同样，由于这基于模拟数据，您的答案会略有不同，但通常而言答案应该是正确的。如有必要，我们可以查看参数优化以微调我们的答案并找到最佳解决方案。

本文最初出现在Minitab博客上。 收起阅读 »

为什么要WEEE电子产品回收注册？


1、 根据2005年3⽉16号颁发的 ElectroG Gesetz ，欧盟境 内所有电⼦产品需注册回收。EAR 下设回收公司，回收 公司⼀⽅⾯是为电⼦产品的回收⽆公害处理负责，另⼀ ⽅⾯在公司不再德国经营该产品的前提下（破产或者撤 离德国市场），继续对该产品的后续处理负责。商家在 和回收公司签订回收合同后，由回收公司担保处理电⼦ 垃圾，合同提交EAR审核后，由EAR 颁发WEEE-RegNummer .
2 、为什么要WEEE电⼦产品回收注册？
德国是⼀个对环保要求⾮常严格德国国家，电⼦回收法 律对⼟壤污染和地下⽔的保护起到⾄关重要的作⽤。德 国本⼟的所有电⼦产品⽣产企业早在2005年就要求注 册。⽽随着亚马逊在全球商业的战略地位不断提⾼，境 外的电⼦设备通过亚马逊不断涌⼊德国市场，针对这个 情况，2016年4⽉24号，德国环保部发布了专马针对 电商的法律，要求亚马逊有义务通知在亚马逊平台上销 售的境外电商注册电⼦设备回收，在取得WEEE电⼦设 备回收码之前，亚马逊必须责令商家停⽌销售。
3、电⼦设备不做回收注册，最严重的后果是什么?
电⼦设备不回收注册最严重的后果并不是被亚马逊封锁 list ，⽽是在商家卖得很好的前提下，被竞争对⼿盯 上，竞争对⼿购买该商家产品，如果产品上没有印上带 斜线的垃圾桶，或者该产品没有在德国注册回收，竞争 对⼿会委托德国律师给亚马逊发信，要求停⽌销售该公 司的产品，并且申请法庭程序，销毁该公司在亚马逊的 所有产品。此时商家不仅损失了所有库存，⽽且需要付 律师信的费⽤和销毁产品的费⽤，这可能意味着这个公 司基本上被 赶出德国市场。
4、 为什么要找我们来解决WEEE电⼦回收问题？
⾃从4⽉24 号颁发法律以来，很德国境外电商被关停 list ，由于语⾔的障碍和回收程序的复杂，回收公司和 国内公司沟通很困难，⽽解决这个问题的唯⼀途径是找 德国的回收公司，所以德国最⼤的回收公司 Deutsche Recycling GmbH的公司领导阶层做出决定，由我司来 负责中国境内的回收注册业务。


具体流程如下
1、商家填德国回收注册申请表格
2、商家提交表格，回收公司拟定回收合同。
3、商家签字
4、回收公司回签合同，合同⽣效
5、商家收到账单，付款
6、回收公司把合同和商家的注册资料提供给EAR审核 7，EAR审核后颁发WEEE码，并且⼊德国电⼦回收电 脑查询系统。


1. 什么是WEEE注册

欧盟在2002年通过了两项对电子电气设备有重大影响的指令：一项是WEEE指令（关于报废电子电气设备），另一项是RoHS指令（关于在电子电气设备中禁止使用某些有害物质）。
2005年，在德国基于WEEE指令的ElektroG法规（电子电气法规）正式生效，根据该法规，电子电气产品的生产商或进口商必须完成各自产品的注册。
对于跨境电商来说，WEEE注册较为繁琐，建议找专业的第三方认证机构进行注册。

2. 需要做WEEE的产品

以德国站为例，WEEE注册主要是针对一个类别的产品。德国ElektroG法规将电子电器分为以下六类：

1、热交换器
2、私人住户用显示器件
3、 灯/充放气体电灯
4、大型电子设备（超过50cm）
5、小型电子电气设备
6、小型IT和电信设备


3. 注册需要的文件


1.公司数据表格 (company details)
2.产品数据单 (product information)
3.产品图片; 图片上清楚表示产品的品牌，（品牌应该放在电器上，不在包装上）。
4.网站店铺链接 *如果有
5.德文的简短功能描述 *我们会为你填写，但请提供资料。
6.有注英文的中华人民共和国营业执照，包含统一社会信用代码/或者香港特别行政区的公司注册证明书。
注册需要4-8周左右的时间。 收起阅读 »

传统显著性检验用于推断样本所代表的总体均值是否相等，它的检验假设为样本来自同一总体(即总体均值相等)。在应用中，显著性检验结果不能评价差别的大小，也不能说明差别是否有实际意义，所谓差别显著是指在统计学理论上认为样本来自不同的总体。另外显著性检验在均值差异性比较中也存在一定的局限性，下面我们以双样本t检验为例来说明。

显著性检验的局限性

我们看到下表1中两种测试方法得到的数据，希望比较两种测试方法得到的结果是否一致（等效）。



可能首先想到的方法就是用双样本t检验，我们来试试看（前提条件验证略）。







双样本t检验的结果显示，P=0.001＜0.05，所以我们得到的结论是：两种测试方法的结果是有显著性差异的。拒绝是有说服力的，所以我们也不用担心犯第二类错误。

现在我们再来看看下表2中两种测试方法的数据，也想来比较有没有显著性差异。



同理，我们也来执行双样本t检验（前提条件验证略），得到如下结果。



双样本t检验的结果显示，P=0.081＞0.05，所以我们得到的结论是：两种测试方法的结果无显著性差异的，即不拒绝原假设。不拒绝是没有说服力的，可能是样本量不够导致的（建议做功效与样本量的计算）。

基于以上分析，总结如下：



但是，如果你仔细去看一看表1和表2中的数据，有没有发现表1中两种测试方法结果差异比较小（但双样本t检验结果P=0.001＜0.05），表2中两种测试方法结果差异比较大（但双样本t检验结果P=0.081＞0.05），注意，这不是错觉，这是t检验本身存在的局限性。

为什么这么说，我们以表2中数据（两总体标准差未知但相等）为例来看看t检验的基本原理。





T=2.32小于拒绝域临界值2.776，及检验统计量T落在非拒绝域（白色区域），故不拒绝原假设。换句话说，如果想拒绝原假设（得到两种测试方法有显著差异的结论），就需要检验统计量T值（绝对值）足够大，大到超过2.776，那么怎么做才能实现呢？通过后台公式我们能发现只需要：样本量足够大且/或合并标准差SP足够小。



其实这是一个有悖逻辑的发现，因为如果真的如此的话，那我以后直接选择摆烂不就可以吗（样本量少抽一点，测量变异搞大点，这样越不容易得到有显著差异）。



等价检验

从功能和实用意义上来讲，产品之间存在微小差异并不总是十分重要。例如，在200 mg的药物剂量中，相差1mg不会产生任何实际效应，那如果我想证明药物剂量不同对疗效是相同的或相近的，又该如何去验证呢？可不可以用显著性检验的方法（如t检验）？

显著性检验确定备择假设的方法是“想证明什么结论就把它放在备择假设上”，那能否把相等的结论放在备择假设上，如H0：μ≠μ0， H1: μ＝μ0很遗憾，统计学中不可能处理这种“原假设是某个范围，而备择假设只是一个单点”的情况，只能处理备择假设为

H1:|μ-μ0|<△

H1: μ1<μ<μ2

其中μ1=μ0-△，μ2=μ0+△

这类检验问题称为等价检验（equivalence test）问题，也称等效性检验问题。其中（μ1，μ2）称为等价区间。它的原假设和备择假设为：

H0:μ<μ1或μ>μ2 H1:μ1≤μ≤μ2

等价检验实际上是双单侧假设检验（TOST），当左右两边的原假设同时被拒绝时才能认为原假设不成立。



等价检验 VS 显著性检验



等价检验与显著性检验比较如上图，下面我们通过一个具体案例来说明一下（案例来自于蓝皮书第三版P161）。

示例：在焊接电路板的过程中，焊锡膏的涂抹厚度是关键的控制量之一。工艺标准要求涂抹厚度的均值是60微米，均值偏差在5微米内。现在收集了25个焊点上的焊锡膏涂抹厚度。我们希望验证，涂抹厚度均值是60微米吗？涂抹厚度均值是落在（55,65）之内吗？



我们先来看看如果是用显著性检验（单样本t检验）会得到什么结果。







由于P值为0.111，因此无法拒绝原假设，也就是说没有充分的理由否认焊锡膏涂抹厚度均值为60。但“不否认”还不是明确的说明“均值就是60微米”的有说服力的结论。如果需要进一步确定“均值就是60微米”，或者更进一步判断其均值是否落入（55,65），则只能使用单样本等价检验方法（注意：即使是等价检验对于备择假设只是一个单点也是无能为力的）。











正如Minitab告诉你的，不能认为是等价的，即焊锡膏涂抹厚度均值可以认为是60微米，但未落在（55，65）之内，即精确度未达到误差小于5微米的水平。

那如果允许误差放大些，比如说（50，70），结果就可以认为是等价的了。



请注意，我在这里不得不说明一下，千万不要说为了得到等价的结论而去改等价区间，我在这里修改只是为了说明问题，我们在实际工作一定是要事先指定好等价区间范围（防止扯皮）。

小结

要在等价检验和标准t检验之间进行选择，请考虑您希望证明或说明的内容。如果您希望证明两个均值相等或者证明均值等于目标值，而且您可以确切地定义在所属领域中属于重要差值的差值大小，则您可能希望使用等价检验，而不是标准t检验。 收起阅读 »

和大多数的问题解决方法一样，优化库存需要一个考虑周全的过程和几个步骤。当然，防止缺货的最简便方法是手头始终具有大量库存。然而，不优化库存也会产生难以预料的后果。过度生产和保持过高的库存水平可能会导致产品变质甚至腐坏。库存过剩不仅会在当下产生成本，而且当您需要生产更多商品来替换货架上放置时间过长的产品时，还会在以后产生隐性成本。

可通过多种方法来计算优化（将在下面解释），但优化库存的关键在于三个主要步骤：对影响库存的因素进行头脑风暴分析、收集数据并分析数据。在深入研究每个步骤之前，我们先来介绍一些有关缺货的基本知识。

什么是缺货？是什么原因造成的？
简单地说，缺货意味着由于产品不在库存中而无法履行或交付。这可能是因为产品需求量高于预期，或者因库存水平太低而无法满足当前需求。

缺货是否对企业不利？
用一个字概括，是。我们都属于各种各样的客户，当所需的产品或服务不可用时，我们都会有不好的感觉。这不仅会损害当前客户体验，而且会对您的品牌和客户关系产生长期影响。

因此...如何减少缺货？防止缺货的三个步骤如下

对影响缺货的因素（包括库存水平）进行头脑风暴分

防止缺货的最大因素是现有的库存水平。如果库存中没有足够的产品，将面临缺货。但现有库存只是一个因素。您还需要了解影响移动供应链的所有因素（如在途库存、销售额预测、历史销售业绩），甚至还需要了解您自己的供应商所带来的影响。

因此，如何保持库存水平足够高以满足客户需求，但又足够低以避免库存过剩？您需要对影响库存水平的因素进行头脑风暴分析。使用结构化的问题解决工具（如 CT 树或鱼骨图）可以让您获得成功。

下面是一个头脑风暴工具示例，该示例使用 Minitab Workspace 中的鱼骨图。



收集数据

一旦确定了影响缺货的关键因素，就需要收集有关这些因素的数据。请注意，可能需要从多个来源和系统收集库存数据，而且数据的请求和准备过程可能需要一些时间。考虑需要收集的数据量。
例如，考虑到一段时间发生的所有变化，若追溯到 5 年前可能太久了。收集几个月的数据可能更合理，所以请根据您的最佳判断来捕获您的过程的代表性快照。您可以请 IT 部门协助，或利用功能强大的数据统一工具（如 Minitab Connect）访问、集成和准备要分析的数据。

使用预测分析来分析数据

收集到数据之后，就可以开始进行最有趣的部分：分析！传统的业务分析和可视化技术在这方面可能存在不足，因为最有可能出现的直观效果是：现有库存越低，缺货量越大！由于我们已经知道这一点，因此我们真正想要确定的是：是否还有另一个重要因素是缺货的关键驱动因素？是否存在一个最佳库存水平既可最大限度地减少缺货，又不会造成积压和生产过剩？

因此，为什么要进行预测分析？简言之，设想创建一个方程，该方程将所有影响缺货的因素作为预测变量，并将缺货作为响应。就像高中代数一样，这些不同的因素有不同的权重，因此对结果的影响程度也不同。在 Minitab，我们开发了解决方案来专门帮助您解决这些问题！ 收起阅读 »

五大工具教材-MSA(初级版）

在假设检验中，我们会使用样本中的数据来描绘有关总体的结论。首先，我们会进行假设，这被称为原假设（以 H0 表示）。当您进行原假设时，您也需要定义备选假设 (Ha)，其与原假设正相反。样本数据将用于判断 H0 是否可以被否定。如果其被否定，则统计结论将认为备选假设 Ha 正确。 

请记住这一检验的功效，或是在原假设不正确时，原假设被否定的可能性。

它可以解释为“检验在应该拒绝原假设时拒绝原假设的能力”。如果原假设不正确，则有很高概率拒绝原假设是很有意义的。功效与类型 2 的错误相关（功效 = 1 - 类型 2 错误），请见下表。类型 2 错误是当备选假设正确时不拒绝原假设的概率。因此，确保有足够高的功效，才能保证类型 2 错误较低或“可以接受”。确保检验有足够功效的一种常用方法是收集足够的数据，因为功效的计算取决于样本数量等因子。样本数量越大，功效越高。换言之，未能收集足够的数据将导致低功效和大量类型 2 错误。 



最重要的是要找到合适的样本数量。显而易见，未能收集足够的数据会导致更多的类型 2 错误。但是，收集“过多”的数据也会增加类型 1 错误，因为检验的功效会更高。因此，该检验可能会检测到与假设值的微小差异，即使该差异可能没有任何实际意义，尤其是与抽样成本有关时。检验功效的计算应当基于实际意义。 
MINITAB具有通过多种不同统计检验计算功效的功能

在下列示例中，分析人员在 Minitab 中通过单比率检验和单样本 t 检验，进行了功效和样本数量分析。 

单比率检验样本数量

考虑将产品分类为好或差的制造过程，其中有 1% 的不良品率。如果不良品率上升至 3%，则会对整个组织造成严重的成本问题。他们需要确定合适的样本数量，以满足：类型 I 错误率为 0.05，检验功效为 0.80，以检测出不良品率从 1% 上升至 3% 或更高。 
因为分析人员对不良品率研究感兴趣，他们使用了单比率检验。原假设和备选假设是： 
Ho: P = 0.01 
Ha: P > 0.01 
其中 P 为实际缺陷比率。
为了找出需要多少数据点才能达到至少0.8的功效，分析人员在 Minitab 中进行了单比率检验的功效和样本数量分析。 



单样本 t 检验的样本数量

将产品分类为好或差很简单，但会损失很多信息。将好产品视为在 5 到 10 之间。假如有 2 个单元测得的数值为 4.9 和 10.01，并因而归入差的分类。假如有另外 2 个单元测得的数值为 2.3 和 14.1，并因而归入差的分类。请注意，如果只是简单的区分好和差，这两种情况是相同的。因此，如果测量产品质量特征是可行的，那么分析人员应该记录质量特征的实际值，并使用记录的数据 – 无需转换为好和差。单样本 t 检验可以用于检验总体的均值是否与目标一致。如果样本数据的均值接近“目标”，则该过程可能运行良好。如果均值不接近目标，则可能生产出缺陷产品。 
 
例如，假设该产品特征为特定目标的孔直径。分析人员可以测量每个产品上的孔直径，并使用单样本 t 检验将均值与目标值进行比较，而不是检查 236 个产品以确定孔是否符合规格。 

为了找出需要多少数据点来检测至少 80% 功效的过程均值中的 1 西格玛偏移，分析人员在 Minitab 中对一个单样本 t 检验进行功效和样本数量分析。 



计算的样本数量仅为 10。这意味着如果分析人员希望确定目标的偏离均值是否超过了 1 西格玛，则他们需要进行 10 个单位的单样本 t 检验，以获得至少 80% 的功效。 

为什么会有这么大的区别？

属性数据的假设检验需要大量样本，因为在收集数据时没有获取详细信息。另一方面，连续数据的假设检验只需较少的样本数量，因为其获取并使用了产品的详细信息。该理论不仅适用于功效。属性数据需要大量样本以用于置信区间、属性一致性分析、控制图和能力分析。 

总之，重要的是进行具有足够功效的假设检验，以提供合理的机会来检测差异。功效与样本数量直接相关。Minitab 具有计算多种不同假设检验（包括试验设计）的功效的功能。 

本文最初出现在Minitab博客上。
收起阅读 »

1_ipc-TM-650_中文版[1]

有关新冠病毒的新闻报道遍布各大媒体。但并非所有的新闻都是坏消息。人类的意志坚不可摧，全球各地都在努力研发病毒疫苗。医疗系统正在经受着前所未有的考验。但是，面临困境，依然有许多像Adventist HealthCare这样的组织在奋起抗击病毒。



利用卓越运营应对新冠病毒

总部位于盖瑟斯堡的 Adventist Healthcare 成立于1907年，是马里兰州蒙哥马利县的第一家（也是最大一家）医疗提供商。旗下的医疗系统包括四家医院、1,700多名医生和医疗人员、5,500多名员工以及由诸多医疗中心和设施组成的综合医疗网络，其服务不仅涵盖马里兰州，还覆盖华盛顿特区。

在美国确认新冠肺炎病例之后，Adventist HealthCare 卓越运营团队立即行动起来。他们组织了定期会议，力求在医生的领导以及其他多学科团队成员的参与下，组成过程设计和改进团队，共同分享有关此全球性新冠病毒的一切可用信息。世界卫生组织(WHO)和美国疾病防控中心(CDC)倡导增强卫生消毒方法以及严格限制身体接触，这让卓越运营团队意识到，只有更新医院和护理中心的现有诊治过程，才能更好地保护设施内的医疗人员和患者。

在 Melany Rabideau 的领导下，卓越运营团队在 Minitab Engage 中创建了一个项目，以期在单一位置记录与新冠病毒相关的所有过程。然后他们开始审查并确定哪些过程需要改进。

创建并更新过程，防止传染扩散

在弄清楚哪些过程需要改进以及需要创建哪些过程后，卓越运营团队立即展开行动。由于美国个人防护装备需求水涨船高，供应短缺，作为口罩供应稀缺时确保医疗人员安全的预防措施，卓越运营团队在 Minitab Engage 中创建了流程图，以确立在其所有设施中对N95口罩进行回收和消毒的标准化方法。

与任何优秀的流程图一样，卓越运营团队精心制定了完成过程所需的所有具体步骤，同时还添加了备注和颜色键来帮助医疗人员轻松快速地理解流程图。

以下是他们的流程图的数字版。



他们将流程图妥善分发到整个医疗系统中。但是，随着时间的推移，CDC 和 Adventist 领导层的指导方针发生了改变。

万幸的是，由于流程图是使用 Minitab Engage 创建，卓越运营团队中的任何人都可以根据需要进行编辑。团队成员非常喜欢这一点。他们将 Minitab Engage 当作“唯一参考信息源”和“中央存储库”，让所有团队成员都能在统一位置轻松获取相同的信息。

Adventist HealthCare 的脚步从未停歇

在当下全球疫情期间，Adventist HealthCare 创建了多张流程图来支持和帮助他们的医疗人员，针对 N95 口罩回收和消毒的流程图仅仅是其中之一。以下是他们与我们分享的其他两张流程图：

新冠肺炎疫情期间的紧急抢救响应
治疗导航 - 紧急治疗的调查病例 (PUI) 跟进过程


抗击新冠病毒正在如火如荼地进行，Adventist HealthCare 仍在不断创建新的流程图并予以更新，同时也在为其回归正轨做好规划准备。其中一名团队成员说得非常好：“Minitab Engage 在混乱时刻给予组织一种有条不紊的感觉。” 收起阅读 »

在质量管理过程中，时常会限于迷惑，本文通过理法方药的解析，为质量工作者提供做好工作的一个思路。

IATF（国际汽车行动组织）为了推动IATF16949标准的理解和运用，专门出版了五大核心工具应用指南，以此来推动五大工具的应用和推广。今天我们就来捋一捋这五大工具之间剪不断，理还乱的关系！

IATF16949五大核心工具简介

1、统计过程控制（SPC）
SPC(Statistical Process Control)是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常，并立即采取改善措施，使过程恢复正常的方法。利用统计的方法来监控制造过程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异。

SPC能解决之问题：
1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。 
2.预警性：制程的异常趋势可即时对策，预防整批不良，以减少浪费。 
3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。 
4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。
5.改善的评估：制程能力可作为改善前後比较之指标。

实施SPC的目的：
·对过程做出可靠有效的评估；
·确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；
·为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生；
·减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作

2、测量系统分析（MSA）
测量系统分析（MSA）是对每个零件能够重复读数的测量系统进行分析，评定测量系统的质量，判断测量系统产生的数据可接受性。

实施MSA的目的：

·了解测量过程，确定在测量过程中的误差总量，及评估用于生产和过程控制中的测量系统的充分性。MSA促进了解和改进（减少变差）。
·MSA使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分。

3、失效模式和效果分析（FMEA）
潜在的失效模式和后果分析（FMEA）作为一种策划用作预防措施工具，其目的是发现、评价产品/过程中潜在的失效及其后果；找到能够避免或减少潜在失效发生的措施并不断地完善。

实施FMEA的目的：
能够容易、低成本地对产品或过程进行修改，从而减轻事后修改的危机。
找到能够避免或减少这些潜在失效发生的措施；

4、产品质量先期策划（APQP）
APQP是用来确定和制定确保产品满足顾客要求所需步骤的结构化方法。

APQP的功能：为满足产品、项目或合同规定,在新产品投入以前,用来确定和制定确保生产某具体产品或系列产品使客户满意所采取的一种结构化过程的方法。为制订产品质量计划提供指南，以支持顾客满意的产品或服务的开发。

5、生产件批准程序（PPAP）
生产件批准程序为一种实用技术，其目的是在第一批产品发运前，通过产品核准承认的手续，验证由生产工装和过程制造出来的产品符合技术要求。

实施PPAP的目的：
·确定供方是否已经正确理解了顾客工程设计记录和规范的所有要求。
·并且在执行所要求的生产节拍条件下的实际生产过程中，具有持续满足这些要求的潜能。

IATF16949五大工具的关系

APQP是质量计划，的时间起点是项目正式启动的那一时间点到PPAP结束，正常量产后进行总结，认为没有其他问题，可以关闭开发项目的那一时间点为止。执行人是整个APQP小组。

PPAP是生产件批准程序，只是整个APQP 计划中的一个环节，通常居于APQP计划的后半阶段，一般来讲是APQP计划的核心。

FMEA/SPC/MSA都是质量管理的工具。FMEA有DFMEA， PFMEA，这些工作的导入事件多为APQP的初期或中、早期。它们主要正对的产品的设计、生产工艺或过程而言的。属于预防性的计划。MSA就是校对量、检具。SPC就是管制住某几个重要参数，监督它们生产的稳定性。


  收起阅读 »

1、严重度打分不一致

从不同的顾客的关注角度出发，严重度会有不同分值，比如说一个焊接后的摄像头有杂光现象，按照内部要求出现杂光，不符合生产标准，需要报废，严重度高（我们暂且定6分），而杂光问题的摄像头流到最终消费者那里，只是顾客体验上有一点不适，验证度低（3分）。所以我们需要列出内外部所有客户的严重度打分，最终要以要求最高的分值为严重度打分。

有些FMEA中，不同的失效模式，导致相同的后果，但严重度不一样。这是常见的错误。严重度根据失效模式的后果来打分，相同的后果，相同的打分。

严重度和特殊特性要结合在一起。一般评估下来影响到安全和法律法规风险的问题，严重度要打9-10分，如果是影响产品性能和装配的，严重度要打7-8分，你打了这些分数，说明这些控制点就是特殊特性（关键特性和重要特性），特殊特性的定义就是这么来的。经常看到一些FMEA严重度已经打了8分，但并未定义为特殊特性，管控也不严，这样产品就会有重大质量风险。需要注意。

2、失效模式少

很多FMEA失效模式很少，原因是分析的不够深入，没有把一个工序进行仔细拆解，按照每个动作来拆解，对每个动作按照正确的位置、正确的参数、正确的操作、正确的步骤、正确的零件等方面去思考一遍。做FMEA的人没有这样的思考和行为，很难做好FMEA。

3、失效模式单一

很多FMEA，一看就知道不行。为什么呢，一个失效模式，只对应了一两个失效原因，原因太单一了。实际情况一个后果会有很多原因，结合一个工序有很多失效模式，每个失效模式有不同的失效原因，这样FMEA的树状结构就形成了。做得好的FMEA，其树状结构是非常明显的。

为什么失效原因写得单一？除了经验之外，也是有方法的，针对每一个失效模式，我们需要从人机料法环的方面去考虑会这个失效模式造成什么影响，这样的FMEA就会丰富起来。

4、频度和不可探测度打分错误

频度不是凭个人感观打出来的分，而是根据过往不良记录来得出分值，另外要注意的是，SGM规定，如果你是用人工检查来探测问题，频度最低不得低于5分。

D代表的是不可探测度，它是探测度的反比，你越用设备自动检测、防错方法来规避问题，你的不可探测度就越小。探测度是公司可以去配备资源提高的（严重度无法降低，频度是客观数据的结果）。但资源永远是有限的，做FMEA不是一味提高所有的探测度，不能不分问题的严重度和发生频度，一律机器自动化检查，这是浪费资源，质量过剩。但对于特殊特性而言，我们就要倾斜资源来提高其管控力度。

5、FMEA履历缺失

FMEA是一个动态的文件，出现问题，或者年度评估的时候，我们会有新的认识和经验，需要加到FMEA中来，这样才能更加完善我们的FMEA宝库。我们需要建立变更履历，知道是因为什么原因来变更的，是谁变更的，变更了什么地方等等。有利于问题的追本溯源。

做FMEA前，最好把团队成员都一起培训合格，大家对FMEA有统一的认识，再开展。FMEA第一次做的时候会比较痛苦，可能一个工序要拆的很细，一个动作一个动作的分析，很烧脑，有可能一个动作就要分析个1-2个小时，而一个生产过程可能有上千个动作。但一旦第一版本的FMEA形成，可以说是一劳永逸、事半功倍的好事，公司的质量管控会得到一个质的提升，大有裨益。 收起阅读 »

导语：之前写了几篇关于研发质量管理的文章，那都是单独的一个点，不成体系。为完善自身研发质量管理的知识体系，本文做了一次梳理，结果分享如下。





1.制定产品研发的流程


流程是协作的基础，是团队作战的地图，没有作战的地图，就像进入了巷战，打赢了是靠运气。

流程是质量人行使监督权的权力来源，让质量人“有法可依”




相关文章链接：

1. 硬件产品开发流程全景图
2. 一文读懂EVT\DVT\PVT三大验证阶段
3. 设计开发阶段质量管理
4. 立项阶段质量人员如何发挥价值

2.测试与验证

根本目的是确保产品批量符合要求，主要从三方面来确保


发现问题

主要是通过样机测试和试产来发现问题，在测试和试产之前，需要先制定标准（一文读懂如何制定产品质量标准）


解决问题

发现问题后，需要从根本原因上解决问题

（华为质量管理学习一--质量回溯（PPT可下载,含案例）

预防问题

预防为主，主要通过设计评审、风险评估进行预防

一文Get到包装设计评审checklist

一文Get到结构设计评审checklist（含模板，非常实用！）

一文Get到硬件设计评审Checklist（含模板！非常全）

3.里程碑评审

通过里程碑节点评审，评估产品的成熟度，确认是否满足量产上市的条件


相关文章：

1. 评审-质量人的战略武器
2. 一文读懂产品质量成熟度评估（含模板）

最后的话

本文通过三板斧的框架说明研发质量管理的知识架构，并贴附之前的相关文章，便于大家明白知识点之间的联系并形成知识体系。

研发质量管理的内容还有很多，后续也会按照此体系继续分享


  收起阅读 »

FMEA分析到底是方法论重要？还是产品/工艺技术重要？有人认为，FMEA的逻辑方法重要，不懂FMEA的数据关联关系，不掌握结构树、功能网、失效网，怎么能做出FMEA呢？但也有人认为产品和工艺技术重要，没有懂技术的人员参与，怎么能识别出产品与过程风险呢。

之所以会出现这样的争论，是没有搞清楚FMEA协调员与技术专家在FMEA活动中的工作职责。FMEA是一个团队的活动，不是一个人的活动。一份能通过审核的FMEA，在台面上没有问题，那是需要协调员来主导方法论的，但要使FMEA起到作用，要从符合性转变为有效性，要求承载工程师的经验和教训，当然由技术专家的主导就更为重要了。所以做一份审核没有问题的FMEA，方法论更重要，做一份起到作用的FMEA，技术更重要。再次说明的是，这里有一个字“更”，所以任何一份好的FMEA，都是团队共同协作的结果。

FMEA协调员是公司内部的方法论专家，精通FMEA的步骤、数据关联关系、评分准则、风险优化标准等。协调员不是技术专家，他不一定懂公司的所有技术和工艺，他是套路专家，他专注方法论。

他是FMEA的七步法方法论专家，但不可能独立完成FMEA。协调员不一定懂所有的产品和工艺技术，缺少完成的FMEA功力，他管理FMEA的七步法的方法论，对内部人员进行FMEA的七步法的培训，参与FMEA团队建设，协调FMEA工作组活动。如果真的只让协调员来独自完成FMEA，那最多达成符合FMEA手册、标准的要求，达不到风险识别与控制的真实目的。

而技术专家拥有精湛的产品与工艺技术，清晰地知道产品特性波动带来的失效模式及失效后果，但如果让技术专家来独自做FMEA，他会说，这些我都考虑过了，而且产品设计中加了什么硬件，采取了何种验证措施，还要把它写成文件完全是没必要的事。如果真要做，SOD如何评分都让我们的技术专家喝上好一壶了。

FMEA是一个团队的活，不要机械地认为，团队活动就是安排团队一起评审FMEA会议，单独讨论FMEA会议真的很无聊，且组织多功能协调比较麻烦，所以强烈建议DFMEA与产品研讨会一起开，PFMEA与工艺研讨会一起开，然后由专人负责做FMEA记录不就好了嘛。

具体来讲，就是由协调员负责组织会议，协调员根据新项目，找到公司类似产品的FMEA或基础FMEA，作为本次新项目的FMEA模板，由协调员负责提问，技术专家负责回答技术问题，然后由记录员做好记录，最后会议完成后，及时得更新整理FMEA。




FMEA目的
1.发现和评估产品/过程的潜在故障和结果；
2.确定与产品相关的过程的潜在失效模式；
3.评估失败对客户的潜在影响；
4.确定潜在设计或制造过程的失效原因，减少失效的发生或找出失效的过程控制变量；
5.编制潜在失效模式分类表，建立考虑措施的优化体系；
6.为了降低缺陷的严重性，必须改变零件的结构设计；
7.提高缺陷到达用户之前或产品出厂之前发现缺陷的概率。

最后，所有FMEA分析都需要FMEA分析表，这是FMEA分析结果的书面总结。因此，FMEA分析为设计部、生产计划部、生产部、质量保证部等相关技术部门提供了共享的信息资源。另一方面，FMEA为今后类似产品的设计提供了信息。




实施问题
1.FMEA工作应与产品设计同步进行，尤其是在设计初期，这将有助于及时发现设计中的薄弱环节，并为安排改进措施的顺序提供依据。
2.对于不同阶段的产品开发，应进行不同程度和层次的FMEA。也就是说，FMEA要及时反映设计和流程的变化，并随着发展阶段不断补充、完善和迭代。
3.FMEA的工作应该由设计师来完成，应该贯彻“谁设计谁分析”的原则，因为设计师最了解自己设计的产品。
4.应加强FMEA分析的标准化，以确保FMEA分析结果的可比性。在开始分析复杂系统之前，应该统一制定FMEA的规范要求。结合系统特点，对FMEA的分析协议等级、失效准则、严重程度和危害程度的定义、分析表、失效率数据来源和分析报告要求进行统一规定和说明。
5.跟踪和分析FMEA的结果，以验证其正确性和改进措施的有效性。这个跟踪分析过程也是一个逐步积累FMEA工程经验的过程。一套完整的FMEA数据是各种经验和宝贵工程财富的总结，应不断积累，存档备查。
6.虽然FMEA是一种有效的分析方法，但它不是万能药，也不能代替其他可靠性分析工作。需要注意的是，FMEA一般是静态的单因素分析方法，在动态分析中并不完善。如果对系统进行综合分析，应结合其他分析方法。


  收起阅读 »

产品认证标准ISO7637-2

EPR注册是？YMX又出新规了，自2022年1月1日起，出口法国和德国的产品必须获得EPR注册号并填写到YMX。近期已有部分法国站和德国站卖家收到YMX的邮件，要求卖家保证符合EPR要求。
一、EPR？EPR全称为Extended Producers Responsiblity ，即生产者责任延伸，EPR是一项环境政策，要求生产者对其在市场上所推出商品的整个生命周期负责，即从商品设计到商品生命周期结束（包括废弃物收集和处理）负责。 根据生产者责任延伸法规的规定，责任主体必须在整个商品生命周期内降低其商品对环境产生的影响。
二、EPR其实是一项管理制度框架，被很多立法实践，并不是一项法规的名称。而EU的WEEE指令、电池、包装等法规相当于制度在EU和德国立法实践。 所以法国的WEEE、包装法、电池法以及德国的WEEE、包装、电池等都属于EPR的范畴，都是EPR在该国的体现。
三、收到邮件的卖家需要做? YMX将会在 2021 年第四季度分享用于上传 EPR 注册号的链接。自 2022 年起，卖家要在法国（或）德国销售商品，YMX将会确认卖家销售的商品在该国家/地区符合生产者责任延伸 (EPR) 的要求，并收集并验证卖家的 EPR 注册号。
四、EPR商品分类? 适用于法国和德国生产者延伸责任义务范围内的商品分类，对于这类商品，卖家需向YMX提供生产者延伸责任注册号。 德国有三类，法国有七类。每个类目注册之后都有一个EPR注册号，需要上传到YMX系统，YMX提到会在第四季度公布上传操作步骤。
五、关于EPR注册号注意事项 1、不同的EPR商品分类有单独的注册号。 2、德国注册号可作为您符合要求的证明： 包装：Registrierungsnummer 电气和电子设备：WEEE电池：Batt-Reg法国会将不同商品分类统一一个UIN(“Identifiant Unique”)目前还未统一。
六、需要注册EPR？
卖家属于以下三种中的其中一种，则卖家必须注册EPR：
1、（生产）；
2、（进口）；
3、（销售）。
七、获取EPR注册号? 卖家在确认产品符合EPR商品分类后，计算店铺中需要申报的数量进行注册，注册后在产品上打上相关信息标记，同时需向平台提供注册证明（注册证书和注册号），
具体情况如下：
1、卖家是生产者责任延伸要求范围内的商品生产者，那么将有义务向YMX提供 EPR 注册号。
2、卖家是生产者但没有 EPR 注册号，则需注册以获取EPR注册号。必须联系每个 EPR 商品分类的相关生产者责任组织 (PRO)，以获取 EPR 注册号。
3、卖家不是生产者，但卖家要销售需要符合生产者责任延伸要求的商品，则需要从上游供应商获取适用的 EPR 注册号，并向YMX提供相关商品的 EPR 注册号作为符合要求的证明。
4、卖家不是生产者，并无法从上游供应商获取适用的 EPR注册号，则卖家需注册并向YMX提供自己的 EPR 注册号。
八、不注册EPR的后果? 卖家无法向YMX证明您符合 EPR 的要求，YMX将有义务暂停卖家在 EPR 商品分类下发布的不合规商品。 虽然说EPR新规于2022年才生效， 德国站点一直都有在查WEEE等，注册过WEEE的卖家都知道，德国注册时间较长，且随着注册人数的增加，注册时间与往常相比会更长，所以建议卖家提前筹备，避免后期扎堆注册影响时效。 收起阅读 »

法国合规证明
EPR要求

在法国，自 2022 年 1 月起，为了符合生产者责任延伸要求，生产者责任组织门户上将提供一个名为“Identifiant Unique”（唯一识别号）的新注册号，卖家将需要向亚马逊提供这一新的EPR注册号。

要获取此编号，您需要向相关的生产者责任组织进行注册（参阅下表），详细列出了 EPR 分类和生产者责任组织。

法国EPR包括7个品类：包装、电器和电子设备、电池、家具、轮胎、纸和纺织品。

（一）包装废弃物
适用站点国家：法国卖家。
适用产品：所有家用消费品产生的包装废弃物都需要注册。
比如：包装纸、塑料、铝、饮料纸盒包装、其他复合包装等。
（二）电池废弃物
适用站点国家：法国卖家。
适用产品：产品中嵌入或装载或附带有碱性电池，可充电电池，纽扣电池等都要注册。
比如：充电宝，带电池的玩具、工业电池等。
（三）电子电气设备废弃物
适用站点国家：法国卖家。
适用产品：电子电气设备，所有家用用电产品都需注册。
比如：1、冰箱空调等热交换设备；2、屏幕、显示器和设备，包括表面大于 100 厘米² 的屏幕；3、灯泡；4、洗衣机，洗碗机等大型设备；5、咖啡机，手电等小型设备；6、打印机，USB电缆等小型计算机和电信设备（所有外形尺寸小于或等于50厘米）。
（四）家具废弃物
适用站点国家：法国卖家。
适用产品：家具。
比如：桌子，椅子，沙发、凳子等。
（五）轮胎
适用站点国家：法国卖家。
适用产品：汽车轮胎。
具体举例：汽车轮胎等。
（六）印刷纸废弃物
适用站点国家：法国卖家。
适用产品：克重小于 224 g/m2 的纸张，卖家年投放额不超过5吨则无需注册。比如：报纸 ，杂志，信笺纸、海报，装饰纸，新闻出版物。
（七）纺织品废弃物
适用站点国家：法国卖家。
适用产品：服装，布料，鞋类。比如：T恤，羽绒服，毛衣，运动鞋，桌布、窗帘等。
法国WEEE和电池法标识



完整的法国电气回收标志图例，看上去很复杂，其实拆解后非常简单。

标准的法国电气印刷标志一共由以下5个部分组成：

①triman标志或垃圾桶标志；

②FR法国标识；

③产品类型；

④回收流程；

⑤附加说明。



产品本身：

①处的logo上需要印刷Triman标志或垃圾桶图标；

②处的国家不变，FR法国；

③处根据您的产品组合，表明产品“可回收”，比如此产品可回收为：Cet apparell se recycle；如果单个产品带附件，则对应说明产品和附件可回收：Cet apparell et ses accessoires se recycle；

④处在回收流程上，若是大件产品可选择带搬运的标识，小件产品可选择更简单的标志，具体视产品而定；

⑤处附加说明中，视产品而定印刷说明1或说明2。


该标识适用于以下产品：

1、电子电器产品

2、电池及蓄电池产品

3、光伏产品

4、灯源类产品

5、小型灭火器产品等



需要注意的是该标识实施时间从2022年12月15日开始，有6个月过渡期，也就是说从2023年6月15日后，法国市场将按照该标识进行打标。

标识颜色：蓝色、黑色、灰色均可。




法国纺织品回收标识



以下是法国纺织品最新标识，该标识从2022年1月1日起开始生效使用，过渡期为1年时间。






使用该标识需要注意以下几点：

1、原则上Triman标识与回收标识必须同时展示，且Triman标志须一目了然；

2、标识展示可以体现在产品包装、标签或说明书上；

3、根据产品分类选择相应的产品标志，如服装（T恤）、家用亚麻布（折叠毛巾）、鞋子（打结皮鞋），或三种同时出现；

4、最小应用尺寸为2.7CM，白底黑字，可根据需要选择横版或竖版展示。




横板透明背景





横板白色背景






竖版透明背景





竖版白色背景





关于法国纺织品最新消息：

2022年法国纺织品最低回收官费涨价，从原本不含税75欧元上升至120欧元；

纺织品回收商已陆续下发UIN号码，UIN号码是1年有效期，也就是说UIN号码明年将会失效。现在纺织品已进入申报期，各位卖家朋友要及时进行申报。

通过以上介绍我们可以看出法国EPR合规从年前讲到年尾，未来市场合规已势在必行。

EPR注册号和Triman标志，都是卖家在法国市场合规销售的必要元素，缺一不可。如果大家还有任何疑问，欢迎咨询华之星。
收起阅读 »

2022年起，各大电商平台都要求准入产品需符合EPR合规，不止亚马逊平台，其他如Wish、敦煌网、速卖通、易贝等等都陆续发布公告。那么法国EPR中的法国包装法的具体要求有哪些呢？下面为您详细解读。

亚马逊邮件表示：从2022年1月1日开始，如果您在向送货地址在法国的客户销售 EPR 涵盖的产品，但您没有向亚马逊提供与 EPR涵盖的相关产品类别对应的有效唯一标识符。
亚马逊将默认代表卖家您支付相应的 EPR 环境生态保护贡献，并向您收取这些款项。一旦您向亚马逊提供了适用于您 EPR 的产品的唯一标识号，亚马逊将从该报告周期起停止代表您支付这些生态保护贡献。

自2022年1月1日起，通过Wish平台向法国销售适用产品的商户将需要遵守法国的生产者责任延伸(EPR)合规要求，即对于适用的产品类别商户必须拥有有效的EPR注册号（也称为唯一标识号，简称为UIN）。
法国销售EPR适用品类的商户必须将相应的EPR注册号，适用EPR的产品品类包括包装、电池、电气和电子设备(EEE)等。

综上所述，要想在法国各大平台销售产品必须先取得EPR许可注册号唯一识别码UIN- Unique Identification Number.

与此同时，越来越多欧盟国家开始引入实施环保相关的税收政策，（塑料）包装税是其中一个明显例子。由于欧盟各国政府并未建立一个泛欧盟的统一的回收计划，每个国家都有各自的实施计划和体系

一、对于法国而言，哪些人必须在法国获得包装许可证？
1、向法国本土消费者提供商品销售的法国本地企业；
2、任何在法国向消费者跨境销售的企业，也就是说，法国的包装法同样适用于德国、奥地利、英国，甚至是美国和中国的公司。
3、唯一的例外是法国以外的纯B2B零售商，因为在这种情况下，法国进口商承担了注册的义务。

二、“Unique Identification Number/唯一识别码”
自2022年起，法国环境署（ADEME）将向所有符合法国回收法律的企业提供一个 “Unique Identification Number/唯一识别码”。
唯一识别码可以从企业注册包装许可的法国回收计划中获取。

三、法国的包装标识义务——Triman标识
部分欧盟成员国仍然要求在包装上使用“Green Dot/绿点符号”（见下图），但该标识在法国已淘汰多年。



Triman标志是法国回收标志，在2015年1月1日起就开始实施。2022年绿点标志的全面更换，实际上是规范并扩大标记Triman标志的产品范围。Triman标志目的是让消费者更容易理解垃圾如何分类。因为只要带有Triman标志的产品和包装都会被收集在单独的废物收集箱中。如果没有Triman标志，产品就会当作一般垃圾处理掉。

四、哪些需要印刷TRIMAN标志？

所有包装必须印刷Triman标志。
凡是销往法国的产品都有包装即：每一个独立销售产品的包装上都必须带有Triman标志。

五、以前没贴标的包装该怎么办？
目前来说，Triman标志尚有一段过渡期：
2022年1月1日正式推出新Triman标志；
2022年9月9日旧标志转为新Triman标志过渡期结束；
2023年9月3日旧标志产品销售过渡期结束，FR的所有包装都必须带有新标志。
卖家注意：过渡期结束后，不符合新Triman标志的产品包装将可能不再被投放到法国市场中。所以在过渡期结束前，大家要抓紧时间更换旧的已上市包装。

六、TRIMAN标志如何印刷？
1、印刷Triman标志
准确来说，法国包装法要求卖家印刷：Triman标志=Triman标志logo + 回收说明；两者构成包装材料回收标志，Triman标志具体分四个部分：



（包装材料回收标志构成图）
Triman标志第一部分：Triman标志logo
Triman标志印刷最小尺寸：高度不低于6mm，常用高度为10mm。卖家可根据官方矢量图等比例放大或缩小，可以是标准格式/紧凑格式。



Triman标志第二部分：FR法国国家代码
如果产品不只是在法国销售，则必须加上FR以表示适用于法国，区别其他国家回收要求。
Triman标志第三部分：标明包装可回收部分
包装可回收部分有 4 种呈现方式：
① Texte + picto 文字+图标
② Texte seul 纯文字
③ Picto seul 纯图标
④ 解释说明
例如：包装是瓶子，则可用BOUTEILLE+瓶子图案/法语BOUTEILLE/瓶子图案的形式来表示。



如果包装由多个部分组成，则应分别显示元素及其各自的分类方式。举例：包装含有纸箱、管子两种包装，那么包装上的回收信息应该如下图所示：
TRIMAN标志+FR（国家代码）+可回收的部件（纸箱+管子）+回收垃圾桶（黄色垃圾桶）



解释说明样式：
注意，对于3种材料或3种材料以上的包裹，卖家可单独用“Emballages”来指明。




Triman标志第四部分：说明废弃品扔进哪种颜色的垃圾桶
扔进黄色垃圾桶——所有非玻璃材料的包装；扔进绿色垃圾桶——玻璃材料的包装。
垃圾桶有 2 种呈现方式：
① Picto seul 纯图标
② Texte + picto 文字+图标



2、回收标志可选择添加指示
① 鼓励标语：说明分类回收扩展到所有包装将给消费者带来的便利。



② 附加声明：可以强调各种包装分类回收的重要性，标识框下方的声明强化了回收重要性。另外也鼓励消费者对于某些包装不要分离产品。例如：“将瓶盖留在瓶子上。”



3、回收标志的格式类型
① 标准型：包装上空间允许的情况下优先使用，按≥10mm的Triman标志决定整体尺寸。
② 紧凑型：空间有限时使用，按6mm的Triman标志决定整体尺寸，紧凑型最小尺寸6mm。





4、回收标志的印刷形式
① 水平
② 垂直
③ 模块（适用于多种回收途径的包装）
注意：三种印刷形式都优先考虑标准型回收标志


5、不同包装回收标志的样式举例
① 根据印刷形式，不同包装的样式有3种：水平、垂直、模块
② 回收标志中的内容——回收说明，因包装不同展示的Logo和Logo数量也不一样。
以大多卖家常用的包装回收标志为例：塑料+纸




不同包装的回收说明都不一样，其中的包装logo也非常繁杂。
6、回收标志色彩印刷如何选择？
① Triman标志必须在鲜明的背景上以单色显示，可见、易读、清楚理解和不可擦除。
② 色彩应直接应用Pantone®彩通色调打印。当无法直接进行色调打印时，应选择CMYK印刷（四色印刷工艺）。RGB 颜色用于屏幕使用（网页、视频、应用程序、办公自动化等）。
③ 当无法使用彩色印刷技术时，卖家可选择黑白印刷。
④ 标志印刷必须和背景协调。
注意：所有的版本, 带有或者不带有“更容易分类”标语, 都可提供彩色和黑白的颜色, 生产者可自行决定。









（标志印刷要和背景协调）
7、回收标志具体印刷位置
① 印刷在包装上
注意：如果一个产品有多层包装，那么卖家需要在产品最外层、面积最大的包装上印刷Triman标志和回收说明。
② 直接印刷在产品上
如果产品没有外包装，卖家可以直接把Triman标志印在产品上。产品信息更接近消费者，方便他们处理废物时清楚如何分类。



③ 印刷在产品说明书上
如果产品本身、包装上都印刷不了，Triman标志可印在产品说明书上，并且要加上产品分类和扔进垃圾桶的文字/图案说明。



8、回收标志特别注意
① 产品或其包装表面积小于10cm²，且未随产品提供随附文件，卖家可在产品页面上/单独的子页面上显示Triman标志。
② Triman标志必须在对比鲜明的背景上以单色印刷，以便可见、易读、清楚理解和不可擦除。
③ Triman标志和回收说明不建议用贴纸贴在包装上。贴纸易脱落，一旦掉落会被认为包装不合规，将会面临相应的法律处罚。

七、缺少TRIMAN标志会有什么处罚？
1、主管当局发出警告（法国环境法规定）
2、亚马逊下架不合规产品，严重者会被封店处理
3、持续违规可能导致最高10万欧元的经济处罚，甚至最高2年的监禁

八、通过以上关于法国EPR包装法的相关介绍，我们可以看出法国EPR合规除了要求卖家注册EPR号，也规定卖家产品包装印刷新标志。EPR注册号和Triman标志，都是卖家在法国市场合规销售产品缺一不可的元素，卖家务必重视！如果大家还有任何疑问，欢迎咨询华之星。
收起阅读 »

一、法国WEEE产生背景
WEEF全称Waste Flectrica and Electronic Fauiinment废弃电子电气设备为改善废弃电子电器设备的管理环境，促进经济循环，提高资源效率，在电子产品生命周期结束时对其进行处理和回收利用，欧盟于2002年颁布第一个WEEE指令(Directive2002/96/EC)，要求卖家必须对其销售的废弃电子电气产品进行处理回收。
法国《环境法典》于2014年将欧盟的WEEE指令转化为本国法律，对在法国销售的电子电气设备明确了回收要求。法国环境法第R543-177条法令规定:任何生产商、进口商或分销商都必须在投放市场的所有电子电气设备、电池或蓄电池上贴上划掉的垃圾箱标志。
事实上，欧洲 WEEE 指令将废弃电气和电子设备 (WEEE) 视为潜在的污染源和废物，如果它们不回收的话。该指令随后为电气和电子设备引入了扩展生产者责任 (EPR)。从现在开始，生产者负责 WEEE 的收集、去污和回收。为保护环境，保护资源，欧盟各国纷纷实施立法，建立电子电器废弃物收集、去污和回收通道。该部门基于最近的EPR原则，该原则通过生产者将消除他产生的废物的成本的经济负担转移给消费者。
自 2006 年 11 月 15 日起，所有销售给家庭的电子电气产品，无论是在网上还是在商店，都需要缴纳生态贡献（或生态贡献），其金额以可见和透明的方式添加到每个产品的价格中产品。这种环境贡献构成了家庭 WEEE 部门的主要财政资源。
事实上，法国在1975年即在《环境法典》明确了生产者责任延伸原则（Responsabilité élargie des producteurs，简写为REP），要求生产者必须为其产品产生的垃圾回收负责。
法国环境与能源管理署 (ADEME) 是垃圾回收的主管部门，ADEME 是一个工业和商业性质的公共机构 (EPIC)，受生态转型和领土凝聚力、能源转型和高等教育与研究部的监督。作为未来投资计划的一部分，ADEME Investissement成立于 2018 年，是一家 100% 由国家所有的公司。它与私人投资者一起为能源和生态转型领域的创新基础设施项目提供资金。



其建立了SYDEREP（全称是SYstème DEclaratif des filières REP，即生产者责任延伸声明系统）系统来实施垃圾回收，涵盖范围包括废旧家具、报废电气和电子设备 (WEEE)、家用包装、废弃电池和蓄电池 (PA)、废纸、氟化气体 (GF)、旧轮胎 (PU) 和报废车辆 (ELV)共8类。

这8类生产者必须在SYDEREP系统进行注册，并申报相应产品信息，支付生态捐助金。生态捐助金将用于报废产品的回收。
二、法国WEEE和电池法的具体分类
不同的产品有不同的回收系统，生产者需要根据产品类型加入不同的回收系统。以下重点讲解报废电子电气设备（WEEE）和电池两类。
法国WEEE废物来自电气和电子设备 (EEE) 在其使用寿命结束时，并被现行的环境法规视为危险废物，因为它含有受管制的物质。
环境法规将电气和电子设备 (EEE) 定义为“使用电流或电磁场运行的设备，以及用于产生、传递和测量这些电流和场的设备，设计用于在不超过 1000 伏交流电压下使用电流和 1500 伏直流电”。
家用报废电子电气设备(WEEE)在回收系统被分为9类，具体如下：



（该分类和德国ElektroG产品分类基本一致，可以参考德国ElektroG产品分类的说明）
德国WEEE分类：
1、热交换设备
2、屏幕、显示器和包含表面积大于 100 平方厘米的屏幕的设备
3、灯
4、大型设备
5、小型设备
6、小型 IT 和电信设备
7、光伏板
法国WEEE电气和电子设备 (EEE) 废弃物由Ecologic公司负债，Ecologic 是一个生态组织，换句话说，是一家由国家投资的非营利性公司，其使命是管理电气和电子设备 (WEEE) 的报废。为此，它负责在法国各地收集、清理和回收 WEEE，确保每一步都完全合规执行。



法国电池在回收系统被分为三类，具体如下：
（该分类和德国BattG完全相同，可以参考德国BattG产品分类的说明）
便携式电池或蓄电池：没有专门为工业或专业用途而保留的成分或格式，但也可以由家庭购买和使用的电池和蓄电池。
工业电池或蓄电池：专为工业或专业用途而设计的电池或蓄电池。
汽车电池或蓄电池：用于为启动、照明或点火系统供电的电池或蓄电池。
对于每个类别，营销人员负责组织其营销的废旧电池和蓄电池的收集、回收和处置。他还必须在 ADEME 保存的登记册中登记。
为了履行这些义务，便携式电池和蓄电池的营销商必须遵守经批准的机构（例如 Corepile）或建立经批准的个人系统。




对家用报废电子电气设备(WEEE)的回收，目前通过3个系统来实施，具体分工如下：
名称    范围
Ecologic    所有WEEE，不含灯和PV光伏板
Ecosystem   除了PV外的所有WEEE
PV cycle    PV光伏板
回收系统
对于电池的回收，则必须通过Corepile 或者Screlec 系统来进行。
三、法国电子电气产品回收和电池回收的具体实施
对于法国境外的生产者，其必须指定法国当地公司（当地代理）来进行注册，并代表生产者承担回收义务。
根据《环境法典》，不履行义务的电气和电子设备生产商将面临行政罚款（每件侵权设备最高 7,500 欧元，参见第 L541 -10 条）和刑事制裁（参见第R.543-205 和 543-206）。
跟德国的回收系统相比较，法国的回收系统更为统一，报废电器和电池回收都在SYDEREP系统实施，而且还包含废旧家具、旧轮胎等产品的回收；法规方面，德国是ElektroG和BattG分别规范报废电器和电池的回收，而法国则统一由《环境法典》规范。
标识要求
WEEE指令要求产品必须印刷打叉垃圾桶标识（具体可以参考WEEE指令标识要求）。除此之外，法国特有的Triman标识也可以被印刷在打叉垃圾桶旁边。对于电子电器产品来说，虽然Triman标识并没有强制要求印刷，但是印刷Triman标识可以提高其品牌形象。
同时，产品的生产日期和商标（或者生产者名称）必须体现在产品标签上。
对于电池产品，需要遵循电池指令的要求。可以参考德国BattG的要求，标签上印刷打叉垃圾桶即可。
此外，某些回收系统有推出回收标识或者会员贴纸，生产者可以标识在产品上，但这种情况下，通常需要遵循相应的商标许可程序。
以上就是关于法国电子产品回收和电池回收体系的全部介绍，如有任何疑问，欢迎咨询华之星。 收起阅读 »

概述  
1924 年，美国的休哈特博士应用统计数学理论将 3Sigma 原理运用于生产过程中，并发表了著名的“控制图法”，对产品特性和过程变量进行控制，开启了统计过程控制新时代。 

什么是控制图 
控制图指示过程何时不受控制，有助于标识是否存在特殊原因变异。如果存在特殊原因变异，则说明过程不稳定且有必要采取纠正措施。 
​


控制图是按时间排序顺序绘制过程数据的图。大多数控制图都包括一条中心线、一个控制上限和一个控制下限。中心线表示过程均值。控制限表示过程变异。默认情况下，控制限绘制在中心线上下 3σ 的位置。 

随机位于控制限内的点指示过程受控制且仅显示常见原因变异。位于控制限外部或者显示非随机模式的点指示过程不受控制且存在特殊原因变异。

如何选择合适的控制图

随着控制图的发展，它的类型也是越来越多，那么这时候对于使用 Minitab 的朋友来说，经常会纠结如何去选择一个合适的控制图。在 Minitab 19 中，协助菜单可以很好的帮助我们去选择一个合适的控制图。
​


I-MR 控制图
​


今天，我们来绘制一下 I-MR 控制图。 

问题背景：某质量工程师监控了液体洗涤剂的生产过程，想要评估该过程是否受控制。这位工程师测量了 25 个连续批次的洗涤剂的 pH 值。
​


由于 pH 值的数据类型是连续型数据，而且是每批次只取一个样品（子组大小等于 1），故这位工程师创建了一张 I-MR 控制图，以监控洗涤剂的生产过程。

Minitab 绘制 I-MR 控制图

Minitab 结果解释
​


首先解释移动极差控制图（MR 控制图）以检查过程变异。没有位于控制限外部的点且所有的点都显示出随机模式。因此，过程变异受控制，质量工程师可以检查单值控制图（I 控制图）上的过程中心。

I 控制图上的一个观测值在检验 1 中失败，因为观测值在中心线上方且距离中心线超过 3个标准差。

I-MR 控制图的控制限计算（手动）  
对于 I-MR 控制图，包含两张图单值控制图（I 控制图）和移动极差控制图（MR 控制图）， 我们首先来认识一下这两张图形上的 X 轴、Y 轴、点和线分别表示什么含义。

一、单值控制图（I 控制图） 
X 轴：批次 ID 
Y 轴：单值（每个批次对应的 pH 值，如单值图上的第二个点表示的是批次 2 的 pH 值）





点：单值控制图（I 控制图）上的每个标绘点是单独的观测值（如上图）。 
中心线：单值控制图（I 控制图）上的中心线是过程平均值的估计值，计算如下
​






控制限：单值控制图（I 控制图）控制限的计算结果取决于标准差的估计方式。
​


1）移动极差平均值（默认方法）-移动极差长度默认为 2 
a. 计算移动极差 MR（相邻 2 个数的较大值减较小值），当前数据样本量为 25，计算得到24 个移动极差。 
b. 计算这 24 个移动极差的平均值 MRbar 
c. 估计标准差的公式如下： 
​


控制限计算公式 
​


其中 k 为检验 1 的参数。默认值为 3。
​






当选择默认的用移动极差平均值来估计标准差时，我们还可以勾选”使用 Nelson 估计值”。使用 Nelson 估计值可以在计算控制限时更正异常大的移动极差值。此过程与 Nelson1 提出的过程相似。Minitab 消除比移动极差平均值大 3σ 的任何移动极差值，然后重新计算移动极差平均值和控制限。
​


2）移动极差中位数
a. 计算移动极差
b. 计算移动极差中位数
​


c. 估计标准差的公式如下： 
​






二、移动极差控制图（MR 控制图） 
X 轴：批次 ID 
Y 轴：移动极差（如下 MR 控制图中的第二个点是批次 2 的 pH 值 5.99 和批次 3pH 值 6.11中较大值减去较小值，结果为 0.12（6.11-5.99） 
​


点：MR 控制图上的标绘点是移动极差（移动极差是两个或多个连续点之间差值的绝对值）。 
中心线：中心线是移动极差平均值的无偏估计值 MRbar 
控制上限：??? = (??(?) ⋅ ?) + (? ⋅ ??(?) ⋅ ?) 
控制下限：??? = (??(?) ⋅ ?) − (? ⋅ ??(?) ⋅ ?)或 LCL=0（计算结果为负值时） 
移动极差平均值法的结果
​




移动极差中位数法的结果
​




结论
手动计算的过程比较复杂，而且还可能会出错，但是有了 Minitab 的帮助，我们只需要选择好合适的控制图后，点击几下就可以高效快速的计算出对应的控制限。当然，花点时间手动计算一下这些值，能够帮助你更好的理解控制图。而且在计算的过程中，你也会发现 Minitab 的算法跟 Excel 中算法的差异，也能够发现单值控制图的控制限受到移动极差的影响，所以在分析这两张控制图时，应该先分析下面的移动极差控制图，移动极差控制图中没有异常点时，这时候分析单值控制图才是有意义的。
X 轴：批次 ID
Y 轴：移动极差（如下 MR 控制图中的第二个点是批次 2 的 pH 值 5.99 和批次3pH 值 6.11 中较大值减去较小值，结果为 0.12（6.11-5.99） 收起阅读 »

一般来说，大多数产品出口欧洲都需要欧盟CE认证，具体如下：

1、电源CE认证：通信电源、充电器、显示器电源、LCD电源、UPS等、USB充电线、数据线等；

2、灯具CE认证：吊灯、轨道灯、庭院灯、手提灯、筒灯、灯串、台灯、格栅灯、水族灯、路灯、射灯、舞台灯、节能灯、T8灯管等；

3、家电CE认证：风扇、电水壶、音响、电视机、冰箱、洗衣机、抽油烟机、键盘、鼠标、吸尘器、扫地机等；

4、电子CE认证：耳机、路由器、手机电池、激光笔、振动棒等；

5、通讯类产品CE认证：电话机、有线电话无线主副机、传真机、电话答录机、数据机、数据介面卡及其他通讯产品等；

6、无线产品CE认证：蓝牙BT产品、、无线键盘、无线鼠标、无线读写器、无线收发器、、无线麦克风、遥控器、无线网路装置、无线影像传送系统及其他低功率无线产品等；

       7、玩具CE认证：毛绒玩具，电子玩具，遥控玩具，塑胶玩具，模型玩具，蓝牙玩具等 收起阅读 »

1.EPR（生产者责任延伸），它不是一个法案，简单来说，是WEEE，电池法BattG,包装法VerpackG这3个法案的统称；

2.只要产品外销，都需要注册当地的环保法案，以备支持产品正常运行销售，目前德国和法国是强制要求需要注册的，其他国家陆续在试运行；

3.WEEE:报废电子电气回收指令，根据2005年3月16号颁发的ε lector法令,欧盟境內所有电子产品需注册回收。当地政府下设回收公司,回收公司一方面是为电子产品的无公害处理负责,另一方面在公司不再当地市场经营该产品的前提下(破产或者撤离),继续对该产品的后续处理负责商家在和回收公司签订回收合同后,由回收公司担保处理电子垃圾,资料提交当地政府审核后,由当地政府颁发WEEE- Reg-number。（简单来说，只要是电子产品，都需要注册）；

4.电池法BattG：于200年12月1日在德国生效。它实施了欧洲指令200666/E并规定了“投放市场,收回电池和蓄电池的无害环境处理”。 Batts的目的是提高电池的回收率,因为它们含有有价值的物质以及对环境和健康有害的物质法律要求电池的制造商,分销商或进口商为处置成本做出贡献〔产品责任或收回和处理电池的责任)。为此目的,建立了共同的回收系统电池(GRS电池)并在联邦环境局建立了登记注册（简单来说，电子产品带电池的，报废电池的处理，都需要注册）；

5.包装法VerpackG：集中回收包装废弃物，该立法适用于所有将商品投放到徳国市场的制造商、进口商、分销商和在线零售商。所有企业都必须登记回收注册,以保持市场准入（简单来说，只要产品外销，都会有包装，都需要注册，并相应的按要求对包装进行规范标签）. 收起阅读 »

了解QDAS的人都知道其中有一个概率分布的功能，一般多用来演示和培训使用，功能也很简单，可以说是统计方面非常基础的东西。自己在学习统计的过程中，利用闲暇之时，用C#（python实现更容易）做了一个网页版的概率分布演示功能，实行了大部分的分布及功能，还留有部分功能未实现，之后会不定时地做更新和完善。
 

  收起阅读 »

量具 R&R 研究可以告诉您测量系统生成的数据是否值得信赖。遗憾的是，严格的数据要求和其他限制可能会让量具 R&R 研究难以进行分析，并可能无法解释所有重要因子。Minitab 中的扩展量具 R&R 工具能够使这些障碍成为过去。

量具 R&R 研究可以告诉您什么？

• 您的测量系统是否足够灵敏？

• 您的测量工具是否一致？

• 进行测量的人是否一致？

扩展量具 R&R 能提供哪些额外优势？

• 不仅要分析部件和操作员，还要分析多达八个其他因子。

• 甚至不完整的数据也可以进行分析（不平衡研究）。

• 包括固定或随机因子，获得更好的灵活性。

在量具 R&R 研究中包含两个以上的因子

通常，量具 R&R 研究只关注两个因子：部件和操作员。但是如果您知道其他因子也会影响您的测量系统呢？如果您不纳入这些因子，则将永远无法了解它们对测量变异性有多大影响，以及您的测量系统可能看起来比实际情况更好还是更差。Minitab 的扩展量具 R&R 能让您纳入最多八个额外的因子，用于调查并评估所有可能影响测量系统的因子。

例如

因为他们在繁忙的生产车间工作，检验人员担心生产速度的变化会影响他们的测量能力。加入生产线速度作为量具研究的因子，揭示出生产线速度变化对测量的影响甚至超出他们的预期。



以不完整或不平衡的数据进行量具 R&R

量具 R&R 研究可以要求严格的“平衡”设计，尽管实际上数据的收集通常并不完美。也许在研究中让操作员将所有部件测量相同的次数并不可行，或者可能一些测量数据已经丢失。扩展量具 R&R 允许您分析测量系统，即使有这样不平衡的数据，也无需手动计算来解释丢失的数据。



包括固定或随机因子以获取更高的灵活性

在量具研究中，如果您有意选择了一定的兴趣级别（比如最有经验和最缺乏经验的操作员），则该因子是固定的。如果您随机选择了级别来代表总体，则该因子为随机。常见量具研究会在所有因子均为随机的基础上计算结果。但将固定因子视为随机因子可能导致过度或低估其重要性。

扩展量具 R&R 允许您指明哪些因子是固定的，哪些是随机的，以便更好更妥当地评估您的测量系统。

例如

审核显示，退回精密铣削设施的大部分不合规格部件可追溯到两名经验最少的检验员。为了更好的理解该问题，质量经理希望能重点关注这些特定操作员后续的量具研究。因为人工挑选的这些操作员无法反应出随机抽样，所以在分析该研究时，经理将这一因子指定为固定因子。



MINITAB 让量具 R&R 更简单

如果您尚未利用 Minitab 的强大功能从数据中获取最大价值，请立即下载功能完备的 Minitab 30 天免费试用版。

本文最初出现在Minitab博客上。



收起阅读 »