Skip to main content
Modül kütüphanesine dön

İstatistik · Kullanım rehberi

Proses Yeterliliği ve SPC

Proses kararlılığını spesifikasyon uyumundan ayırın. Sıralı prosesi yeterlilik indeksleriyle tanımlamadan önce I-MR, EWMA, CUSUM ve kural sayılarını inceleyin.

Kontrol rehberiÖrnek hesaplamaBilgi kontrolü
Çalışma ekranına geçin

Bu rehberde ele alınan konular

  • Kontrol ve spesifikasyon sınırları farklıdır
  • Yeterlilik güvenilir proses gerektirir

Ne zaman kullanılır: Tekrarlı proses ölçümlerinde kayma ve olağandışı desenleri izleyin. Proses sınırlar içinde kararsız olabilir veya kararlı olduğu halde kötü merkezlenmiş olabilir.

01

Uygulama arayüzü

Proses Yeterliliği ve SPC

Gerçek uygulama penceresi
MachinePulseAI masaüstü uygulamasında Proses Yeterliliği ve SPC penceresi
MachinePulseAI masaüstü uygulamasından (Space teması) sentetik demo verisiyle alınmıştır. Görünen değerler açıklayıcıdır; makine ölçümü değildir.

Temel kontroller

Gerekli girdiler

  • Bir sıralı kanal

Çıktılar

  • SPC ve yeterlilik sonucu

Seçili kontrol

EWMA λ

Küçük lambda geçmişi daha çok korur ve sürekli değişimi öne çıkarabilir. Cevabı noktasal sınır kontrolünden farklıdır.

Bu, widget’ın MachinePulseAI uygulamasındaki gerçek penceresidir. Amacını öğrenmek için numaralı bir işarete veya bir kontrole tıklayın.

Gerekli girdiler

Bir sıralı kanal

Widget ilk seçilmiş kanalı kullanır. Ölçüm sırasını koruyup tutarlı inceleme aralığı seçin.

02

Temel kavramlar

Aşağıdaki kavramlar hesaplamanın veya görünümün neyi ölçtüğünü açıklar; sonuç yorumlanmadan önce bilinmelidir.

Kontrol ve spesifikasyon sınırları farklıdır

Kontrol sınırları gözlenen proses değişimini, spesifikasyon sınırları kabul edilen ürün veya test gereksinimini tanımlar.

Yeterlilik güvenilir proses gerektirir

Cp/Cpk yorumu kararlı değişime ve dağılım modeline bağlıdır. Kararsız karışım koşulsuz yeterlilik iddiası almamalıdır.

Temel denklemler

Yayılım ve merkezleme

Cp=USL−LSL6σ,Cpk=min⁡(USL−μ3σ,μ−LSL3σ)C_p=\frac{USL-LSL}{6\sigma},\quad C_{pk}=\min\left(\frac{USL-\mu}{3\sigma},\frac{\mu-LSL}{3\sigma}\right)

USL/LSL spesifikasyonlardır. Proses yayılım tahmini ve kararlılık varsayımları belirtilmelidir.

03

Örnek hesaplama

Açıklayıcı örnek · gerçek makine ölçümü değildir

Merkezlenmiş proses örneği

LSL = 8, USL = 12, μ = 10, σ = 0,5 → Cp = Cpk ≈ 1,33

Eşitlik ortalama merkezde olduğu için oluşur. Ortalamayı bir sınıra kaydırmak Cp’yi değiştirmeden Cpk’yi azaltır.

Parametreyi değiştirin, ilişkiyi görün

Çalışılmış ilişkiyi keşfetmek için kontrolleri hareket ettirin. Tüm değerler sentetiktir; belirtilen varsayımlar geçerlidir.

Cpk · örnek sınırlar 8 ve 12

1,3333

Yalnızca skaler eğitim modeli. Uygulama analizini çalıştırmaz veya gerçek ölçümü doğrulamaz.

Bilginizi kontrol edin

Yayılım sabitken ortalama USL’ye yaklaşırsa ne değişir?

Bir yanıt seçip kontrol edin.

04

Uygulama prosedürü

  1. 01

    Sıra ve durumu kontrol edin

    Tutarlı proses aralığı seçin; kurulum ve örnekleme değişimini inceleyin.

  2. 02

    Kararlılığı hesaplayın

    Yeterlilikten önce kural sayıları ve I-MR/EWMA/CUSUM göstergelerini okuyun.

  3. 03

    Spesifikasyonları ekleyin

    İndeksleri birimler, sınırlar ve kararlılık koşullarıyla raporlayın.

Çıktılar

SPC ve yeterlilik sonucu

Analiz aralığı için kontrol grafiği göstergeleri, kural sayıları ve yeterlilik değerleri.

Sık yapılan hatalar

Kontrol sınırlarını spesifikasyon saymak

Tahmini sınırlar dışarıdan tanımlanan gereksinimlerin yerini alamaz.

Her kural aşımını doğrulanmış arıza saymak

İşaretli desenleri çalışma koşulları ve örnek bağımlılığıyla inceleyin.

05

Kaynaklar

Bu kaynaklar temel kavramları açıklar. Uygulama kontrolleri ve kullanılabilirlik yerel MachinePulseAI uygulamasına göre anlatılır.

İlgili modülle devam edin

Erken Erişim Şimdi Açık

Bugün daha akıllı analiz etmeye başlayın

Savunma, havacılık, enerji ve otomotiv sektörlerindeki test ve değerlendirme ekipleri için tasarlandı. Teknik ürün demosu talep edin.

Windows 10/11 · En az 8 GB RAM · İnternet gerektirmez