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現在、機械加工部品の機能がゆがんでいる問題があります。この特定のケースでは、Alloy 7050 Type IおよびType IIIを使用しています。触覚ゲージと認定され、較正された花崗岩のスラブを使用して、最大.009までの非平坦度の測定値を取得していますが、これは要件に対して許容範囲を大きく超えています。 統計的に設計された実験（実験の設計）を構築して、どの特定の要因が役割を果たしているかを見つけることにしましたが、貢献する可能性のあるすべての要因を含めるようにします。すでにリストしたものを投稿して会話を先導したくはありませんが、この種のゆがみ/たわみを引き起こす可能性のあるものについて他人の意見を探しています。

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私たちの組織は、入ってくる材料と出て行く製品の両方の品質を改善する必要性を認識しました。当社の製品は主に電気/電子ですが、機械部品は最終製品の不可欠な部分です。から得られた洞察を共有した結果として この質問 また、プロセス改善に関するその他の公の記事では、品質工学のチームメンバーに対する追加のトレーニングの必要性について、経営陣の注意を引くことができました。そこで経営陣は私にシックスシグマの原則に焦点を当てた質の高い技術トレーニングプログラムのための高レベルの提案を提供するように依頼しました。これは私が私が関連していると思う2つの質問をすることを私に導きます： 品質で最も一般的に使用されている統計的ツールは何ですか エンジニアリング？ 6シグマを探すときに何に焦点を当てるべきか 製造技術組織を訓練するコンサルタント？

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私はこの問題を解決するために助けが必要です。 プロセスには1つの割り当て可能な原因しかありません。プロセスは20,000時間継続的に実行されます プロセスはN単位/時を生成します。サンプルを取るには、固定コストa1とそれぞれのコストがあります。 観察a2 誤警報の場合、プロセス調査にはRf時間かかり、Cfがかかります。 原因が考えられる場合は、修理にかかる時間がかかり、コストがかかります。 割り当て可能な原因の存在下で生産された単位は不適合とみなされます。のコスト 不適合単位はCnです。 プロセスが統計的管理下にある場合、 Ｐｒ（プロセスは実行時間中制御下にある）＝ ｐ０。 注：（p0 + p1）= 1 Ｐｒ（正確に８，０００時間後のμ０からμ０ ＋ ｋσへの平均シフト）＝ ｐ１ プロセスが修復されると、同じ確率で再度失敗する可能性があります。 最適な標本サイズn、管理限界L、標本化頻度Tを求める

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