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请自认为懂PPK的人都进来算一下!(绿带题,算错今年就不用考黑带了O(∩_∩)O哈哈~)

本帖最后由 lunaknight 于 2011-10-16 00:54 编辑

以下是25组数据,每组数据来自同一批产品,抽5个样,请问PPK是多少? 补充一下:下公差-60,上公差20

1 -37.3
1 -48.3
1 -78.7
1 -50.5
1 -51.6
2 -51.1
2 -57.5
2 -56.6
2 -55.8
2 -54.0
3 -40.8
3 -22.2
3 -46.5
3 -38.3
3 -55.7
4 -27.9
4 -59.5
4 -54.7
4 -28.7
4 -43.4
5 -40.9
5 -39.3
5 -37.3
5 -42.9
5 -51.4
6 -48.3
6 -36.2
6 -44.6
6 -29.7
6 -42.0
7 -45.1
7 -45.1
7 -20.1
7 -31.8
7 -39.3
8 -36.7
8 -32.2
8 -35.4
8 -34.9
8 -35.3
9 -64.4
9 -48.5
9 -37.7
9 -60.3
9 -47.3
10 -36.6
10 -32.1
10 -35.3
10 -68.1
10 -40.6
11 37.2
11 24.4
11 33.9
11 37.6
11 38.1
12 -48.2
12 -38.4
12 -39.6
12 -41.1
12 -37.3
13 -40.1
13 -32.8
13 -39.6
13 -47.0
13 -42.9
14 -39.5
14 -39.5
14 -41.7
14 -46.0
14 -45.3
15 -46.0
15 -57.2
15 -42.3
15 -41.9
15 -45.7
16 -48.1
16 -43.9
16 -45.7
16 -52.6
16 -18.4
17 -39.1
17 -41.2
17 -64.8
17 -33.3
17 -59.5
18 -22.8
18 -23.6
18 -30.1
18 -47.9
18 -45.2
19 -38.0
19 -33.1
19 -33.3
19 -37.0
19 -42.7
20 19.9
20 27.8
20 39.2
20 33.4
20 -11.9
21 -23.2
21 38.0
21 -75.4
21 10.8
21 15.9
22 -49.2
22 -50.1
22 -55.8
22 -37.5
22 -56.3
23 -17.5
23 -39.8
23 -39.7
23 -28.5
23 -38.4
24 -40.1
24 -37.2
24 -36.8
24 -44.2
24 -35.6
25 -34.2
25 -15.5
25 -37.5
25 -41.7
25 -42.6
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本内容由小编综合网友回帖整理,仅供参考。

一、小编解答

根据您提供的25组数据(每组5个样本,共125个数据点),规格下限LSL=-60,规格上限USL=20,PPK的计算需要先确认数据分布形态。直接按原始数据计算,PPK约为0.35(具体数值可能因计算工具和舍入略有差异)。但需注意,这组数据中存在明显超出规格界限的异常值(如第11组全部为正数,第20组和第21组部分数据接近或超过上限),且数据整体可能不服从正态分布。若数据非正态,直接计算PPK会失真,需先进行正态性检验或数据转换(如Box-Cox、Johnson变换)后再评估。因此,0.35仅作为参考值,实际应用前必须验证数据正态性


二、问题要点
· 核心是计算PPK(过程性能指数),但前提是数据需满足正态性假设。
· 数据中存在超规格值(如正数数据、接近上限的值),可能影响计算结果的可靠性。
· 网友指出数据正态性检验P<0.05,即不服从正态分布,直接计算PPK意义有限。


三、网友观点汇总

#### 主要共识
1. 计算PPK需先确认数据正态性:多数网友强调,若数据非正态(如P<0.05),直接计算PPK无意义,需进行转换(如Box-Cox、Johnson)或使用非参数方法。
2. 超规格数据需谨慎处理:部分网友指出数据中存在超出规格界限的值(如第11组全部为正数),可能为录入错误或真实异常,需核实后再计算。
3. PPK值参考性有限:有网友算出PPK≈0.35,但认为该值“差得太远”,暗示过程能力严重不足,需改进。

#### 主要分歧
· 计算方法的适用性:有网友尝试用Johnson变换计算,但发现数据最佳拟合值(0.09)不满足Johnson变换要求(需>0.1),说明不同转换方法可能产生不同结果,需根据数据特性选择。
· 数据有效性:部分网友质疑超规格数据是否应剔除或修正,但未达成一致;另一部分认为超规格数据本身是过程波动的体现,不应随意删除。

#### 总结
网友普遍认为,此题的关键不在“算数”,而在“判断数据是否适合计算PPK”。若忽略正态性检验,直接套公式易得出误导性结论。建议先进行正态性检验,若数据非正态,则需转换或改用其他过程能力指标(如Cpk的替代方法)。最终PPK值(0.35)仅能反映原始数据的粗略情况,实际应用中需结合数据质量与分布特征综合判断。

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