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Cp Und Cp.Com
Stattdessen können Sie mit einem Konfidenzintervall einen Bereich wahrscheinlicher Werte für den Prozessfähigkeitsindex bestimmen. Bei einem 95%-Konfidenzniveau können Sie zu 95% sicher sein, dass der tatsächliche Wert des Prozessfähigkeitsindex im Konfidenzintervall enthalten ist. Das heißt, wenn Sie 100 Zufallsstichproben aus dem Prozess erfassen, können Sie erwarten, dass etwa 95 der Stichproben Intervalle liefern, die den tatsächlichen Wert des Prozessfähigkeitsindex enthalten. Anhand des Konfidenzintervalls können Sie die praktische Signifikanz Ihres Stichprobenschätzwerts beurteilen. Unterschied zwischen CP und CPK / Verschiedenes | Der Unterschied zwischen ähnlichen Objekten und Begriffen.. Vergleichen Sie die Konfidenzgrenzen nach Möglichkeit mit einem Benchmark, dem Ihre Prozesskenntnis oder Branchenstandards zugrunde liegen. Ein Unternehmen setzt für Ppk beispielsweise einen Benchmark-Minimalwert von 1, 33 an, um einen fähigen Prozess zu definieren. Bei einer Prozessfähigkeitsanalyse wird ein Ppk-Schätzwert von 1, 46 berechnet, der nahelegt, dass der Prozess fähig ist. Zur weiteren Untersuchung dieses Schätzwerts wird eine untere 95%-Konfidenzgrenze für Ppk abgerufen.
CP vs CPK In jeder Branche ist es wichtig, das wahre Potenzial eines Prozesses zu verstehen. Dies wird dazu beitragen, realistische Ziele zu setzen und unnötigen Druck auf die am Prozess beteiligten Stellen zu vermeiden. Die Nachfrage muss realistisch sein, und es muss sichergestellt sein, dass sie durchführbar ist und der Prozess sie erreichen kann. Zum Messen der Prozessfähigkeit wird ein Verhältnis oder ein Index verwendet, der als Prozessfähigkeitsindex bezeichnet wird. Dies misst die Fähigkeit eines bestimmten Prozesses, eine bestimmte Ausgabe innerhalb der angegebenen Grenzen zu erzeugen. Cp und cp.com. Prozessfähigkeit ist nur für die Art von Prozessen von Bedeutung, die statistisch gesteuert werden können. Grundsätzlich gibt es an, wie viel natürliche Variation ein Prozess in Bezug auf die Spezifikationsgrenzen durchmacht. Es ermöglicht auch einen besseren Vergleich verschiedener Prozesse. Der Fähigkeitsindex Durch die Verwendung von Fähigkeitsindizes kann die Ausgabe eines kontrollierten Prozesses mit den Spezifikationsgrenzen verglichen werden.
Cp Und Cpu.Fr
Im besten Fall (Prozessmittelwert liegt genau in der Mitte des Toleranzbereichs) ist C pK = C p; sonst ist C pK < C p. Die einzelnen Buchstaben der Abkürzung stehen für [1]: C: Capability p: process K: Katayori (japanisch), was soviel heißt wie "Bias" oder "Verschiebung" [2]. Prozessfähigkeitsindex – Wikipedia. Zielwerte Früher wurde ein C pK -Wert von mindestens 1, 00 (der Abstand der nächstgelegenen Toleranzgrenze vom Prozessmittelwert beträgt mindestens 3 Standardabweichungen) als ausreichend angesehen, später wurde die Forderung auf 1, 33 (4 Standardabweichungen) angehoben. Mittlerweile wird vielfach ein C p -Wert von 2, 00 (die Breite des Toleranzbereichs entspricht einer Streubreite von ±6 Standardabweichungen, daher Six Sigma) kombiniert mit einem C pK -Wert von 1, 67 (der Abstand der nächstgelegenen Toleranzgrenze vom Prozessmittelwert beträgt mindestens 5 Standardabweichungen) als wünschenswertes Ziel definiert. [3] Zu beachten ist, dass naturgemäß ein Gesamtsystem aus vielen Komponenten eine wesentlich höhere Fehlerrate hat als die Einzelkomponenten.
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um eine Prozessfähigkeitsanalyse (zwischen/innerhalb) zu interpretieren. Zu den wichtigsten Ausgaben zählen das Histogramm, die Normalverteilungskurven und die Prozessfähigkeitsindizes. Schritt 1: Prüfen der Daten auf Probleme
Ihr Prozess muss stabil sein, und die ursprünglichen (oder die transformierten) Prozessdaten müssen einer Normalverteilung folgen. Das Histogramm und die angepassten Normalverteilungskurven bieten eine informelle Möglichkeit, rasch eine Prüfung auf potenzielle Probleme durchzuführen. Cp und cpu.fr. Visuelles Prüfen der Verteilung der Daten
Vergleichen Sie die durchgehende Kurve für gesamt mit den Balken des Histogramms, um zu untersuchen, ob die Daten annähernd normalverteilt sind. Wenn die Balken stark von der Kurve abweichen, sind die Daten möglicherweise nicht normalverteilt, und die Schätzungen der Prozessfähigkeit für den Prozess sind u. U. nicht zuverlässig. Wenn die Daten anscheinend nicht normalverteilt sind, verwenden Sie Identifikation der Verteilung, um zu ermitteln, ob Sie die Daten transformieren oder eine Nicht-Normalverteilung anpassen müssen, um die Prozessfähigkeitsanalyse auszuführen.