精SPC统计过程控制常见问题解答

SPC统计过程控制常见问题解答：

1. 如何选择控制图？
答：根据数据类型（连续、属性）、过程特性（稳定性、可控性）和监控目的（分析、控制）来选择。

2. 做控制图的前提是什么？
答：确保数据真实、准确，过程处于统计控制状态，且已确定合理的子组大小和抽样频率。

3. 抽样如何抽？
答：抽样应随机且代表整体。连续抽样用于实时监控，定期抽样用于阶段评估。

4. 分析用控制图如何转为管制用控制图？
答：在确保过程稳定且数据符合正态分布后，可将分析用控制图的界限用于管制用控制图。

5. 八大判断异常如何解读？
答：点出界、连续点同侧、趋势或周期性模式等。可能原因包括设备故障、原料变化等。

6. 数据不满足正态分布怎么办？
答：使用转换方法（如对数、Box-Cox）使数据接近正态，或采用非正态控制图。

7. Cpk、Ppk如何区分？
答：Cpk考虑短期能力，Ppk考虑长期和过程变异。两者比较可了解过程稳定性和潜在改进空间。

8. Cpk、Ppk的标准值？
答：>1.33通常表示过程能力良好，>1.67表示过程能力优秀。

9. 能力不足的原因及改进？
答：原因可能包括设备磨损、操作不当等。改进方向包括优化工艺、提高设备精度等。

10. 制程不满足SPC抽样要求怎么办？
答：考虑增加抽样量、调整抽样间隔或采用其他统计方法。

11. 过程不受控一定是坏事？
答：不一定。有时为改进过程，需要故意使过程失控以识别问题。

MSA测量系统分析常见问题解答：

1. 量具误差来源？
答：来源包括设备、人员、环境、方法等。PISMOEA模型指人、仪器、标准、方法、环境、被测物。

2. 准度和精度分析时如何选择sample？
答：选择代表性、稳定性好的样品，覆盖预期测量范围。

3. 量具差异随标准值增大而增大怎么办？
答：考虑量具的非线性误差，可能需要重新校准或更换量具。

4. 如何规避人员“作假”？
答：采用盲测、交叉验证等方法，确保数据真实性。

5. Excel与Minitab分析结果不一致？
答：检查数据输入、公式和设置是否正确，考虑软件算法差异。

6. 破坏型量具如何分析？
答：使用替代方法（如模拟测试）或采用非破坏性测试来评估量具性能。

7. 量具判断指标哪个最重要？
答：根据具体应用场景和需求来确定，如%GR&R、NDC等。

8. %GR&R<10%的意义及改进方向？
答：表示测量系统可接受。达不到时，考虑优化量具设计、提高操作员技能等。

9. OK/NG量具如何分析？
答：通过属性一致性分析（Attribute Agreement Analysis）来评估。

10. 自动化量具如何评价？
答：关注设备精度、稳定性等性能指标，确保数据准确性和可靠性。