SID：S-1-0
名称：Null Authority
描述：标识符颁发机构。
SID：S-1-0-0
名称：Nobody
描述：无安全主体。
SID：S-1-1
名称：World Authority
描述：标识符颁发机构。
SID：S-1-1-0
名称：Everyone

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　　　 审核比计划的提前一天结束了，一共开了两个一般不符合，十二个观察项，还算可以，想来也应该是手下留情了，整改先。

　　现场审核终于在今天开始了，形成安排是5天，今天的任务是审核高管层和与顾客相关的过程，审核的结果尚可，基本没有什么大的问题，不过销售部居然有个订单没有任何的执行记录，没有向下传达，也没有发货的记录，真是有点莫名其妙，后来把这个订单当作了作废订单，勉强能够圆了过去，看来功夫还是没有做到家阿，居然出现这么大的纰漏，明天继续努力，希望不要出现大的问题。

　　
　　今天和同事聊起了进货的检验标准，谈到了CPK，同事说CPK>1.33 也是毫无道理可言，我由此却是想到了为啥Cpk>1.33 而Ppk>1.67，不合道理啊，根据手册和教材的定义和研究，我们可以期待：由于计算sigma的差异，Ppk通常小于Cpk。而实际感觉到的：AIAG要求的却反过来了Ppk>Cpk。一方面是标准，另外一方面也是标准。按理两者应该都对，为什么会有怎么大的差别呢？接下来的便是查资料了。

　　在我们日常的想法、对话当中，经常会有一些语意笼统不明的现像，而为了能够确实地分析、了解我们想法的根源，第一个步骤就是针对语意中模糊不清的部份进行明确以澄清概念。通常的5W1H以及5why的方法可以达到这个效果。

　　先来看期待：Ppk通常小于Cpk。那么先要问的是哪一个Ppk，哪一个Cpk呢？答案就是，对同样的一个研究过程进行分别计算得到的能力指数。为什么两个能力指数有差异呢？因为计算sigma的差异。为什么sigma有差异呢？因为Cpk的...

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1、首先我们先说明Pp、Cp两者的定义及公式
Cp（Capability Indies of Process）：稳定过程的能力指数，定义为容差宽度除以过程能力，不考虑过程有无偏移，一般表达式为：

Pp（Performance Indies of Process）：过程性能指数，定义为不考虑过程有无偏移时，容差范围除以过程性能，一般表达式为：

  （该指数仅用来与Cp及Cpk对比，或/和Cp、Cpk一起去度量和确认一段时间内改进的优先次序）
CPU：稳定过程的上限能力指数，定义为容差范围上限除以实际过程分布宽度上限，一般表达式为：

CPL：稳定过程的下限能力指数，定义为容差范围下限除以实际过程分布宽度下限，一般表达式为：

2、现在我们来阐述Cpk、Ppk的含义

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　　我要从徐家汇赶去机场，于是匆匆结束了一个会议，在美罗大厦前搜索出租车。一辆大众发现了我，非常专业的、径直的停在我的面前。这一停，于是有了后面的这个让我深感震撼的故事，象上了一堂生动的MBA案例课。为了忠实于这名出租车司机的原意，我凭记忆尽量重复他原来的话。
　　
　　“去哪里……好的，机场。我在徐家汇就喜欢做美罗大厦的生意。这里我只做两个地方。美罗大厦，均瑶大厦。你知道吗？接到你之前，我在美罗大厦门口兜了两圈，终于被我看到你了！从写字楼里出来的，肯定去的不近~~~”

　　“哦？你很有方法嘛！”我附和了一下。

　　“做出租车司机，也要用科学的方法。”他说。我一愣，顿时很有些兴趣“什么科学的法？”

　　“要懂得统计。我做过精确的计算。我说给你听啊。我每天开17个小时的车，每小时成本34.5元……”“怎么算出来的？”我追问。

　　“你算啊，我每天要交380元，油费大概210元左右。一天17小时，平均每小时固定成本22元，交给公司，平均每小时12.5元油费。这是不是就是34.5元？”，我有些...

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Tags: 学习学习 6sq6sq

一、管理评审

　　管理评审师最高管理者，厂长、总经理主持的一年一度对本组织的管理体系进行评价的一个活动，每次监督审核钱应进行至少一次管理评审。

　　会议之前各职能部门/车间应准备并撰写工作总结报告，报告应设计如下主要内容：

a、内审、认证机构的审核和第二方审核情况的汇总，尤其应反应存在的问题，如顾客投诉处理不当；

b、各部门/车间执行体系文件要求的情况，如文件资料的管理，人力资源培训的情况，采购、销售合同的受理和评审/售后服务、设备/工装的维护保养的情况，测量装置的管理等等；

c、产品的质量情况，各车间、主要工序的产品合格率、返工率、报废率、投出产出率、成品的质量情况，工序质量的波动情况。

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Tags: 体系体系 审核审核

　　明天就可以回家了，顺便回去把身份证给办了！

　　今天去分公司听了一个咨询老师的MSA培训，和老师产生了岐义，老师说在做GR&R的时候如果Averge  Chare 上有点超出控制限，那么就应该去掉这些异常的点，而我觉得这些超出的点是正常的，控制限以内的区域表示了测量敏感性。由于研究中所使用的零件组代表了过程变差，那么大约会有一半或一半以上的平均值应该落在控制限之外，这样才能证明测量系统有足够的解析度来测量样本零件所代表的过程变差。

　　但随之而来的问题是如果我在过程受控的状态下抽取零件进行MSA的研究，那么由于GR&R和SPC制作控制图的方法是一样的，是否还会有一半或一半以上的平均值落在控制限之外呢，如果没有是否可以认为测量系统没有足够的解析度来测量样本零件所代表的过程变差呢？

　　回家的好好得翻翻资料，搞清楚来。

Tags: MSAMSA 疑问疑问 回家回家

　　随着时代的发展，很多企业都实施了日供货，以减少库存，从而降低库存成本。这样的供货体系给进货检验带来了很大的压力，不论是采用GB2828抽样管理办法，还是采用百分比抽样（虽然不太合理，但很多公司仍然在采用），样本量大的检验，必然造成进货检验员人力资源的短缺。如果不增加人员来完成规定的抽样，检验员会人为降低样本量，或匆匆忙忙检查，以完成本次检验（检验不完，要停工，要追究责任）。长期以来，进货检验不但压力大，还给企业带来了质量隐患，存在着很大的风险。

　　为了缓解这一矛盾，我想到了SPC控制理论，SPC能控制生产过程，为什么就不能控制进货检验过程呢？

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Tags: spcspc 质量质量

(1) 点子未出管制限，却向一方去徘徊；
　  
　　5点注意6点查，7点有因措施来。

(2) 一侧多点非偶然，采取措施定周全；

　　十一点中有十点，十四十二更是玄；

　　十七十四定难配，二十十六晨不安。

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Tags: spcspc 质量质量

　　今天以每半个小时四件的速度,测完了R15的工序,情况不是太好,Xbar图显示第10、12、24点出现了1类异常，第17点出现了6类异常，看来还需要调整过程，等另外一道工序的结果出来再进行5M1E的分析。

 

 

 

Tags: 质量质量 分析分析

　　优秀员工是公司最大的财富，GE总裁杰克-韦尔奇曾经说过，20%的优秀员工是公司最大的财富。可是很多情况下，我们的经理们在不经意中，变相地惩罚优秀的员工，更可怕的是他们自己并未意识到这点。不信，你就可以试试下面的几个方法，这绝对是将优秀人才赶往对手公司的绝招：

方法一：能者多劳 (能者多劳多得吗？我们是不是也是这样呢)

　　自从哲人发明这句话，就害了无数的优秀人才。且渐渐变成了一种共识：优秀的员工就是应该承担更多的任务，承担最难的工作。于是能干的人工作量越来越大，每天都要加班、熬夜，可是薪酬呢，大多时候恐怕很难真正做到按劳取酬。一般而言，大多数公司内，因为大家资历相差无几，所以能干者和不能干者收入也基本一致。天长日久，优秀人才自然心生郁闷：为什么要多干，为什么要加班。积极性大打折扣，即使不跳槽，勉强留下来，工作也远不会象当初那么尽力了。

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　　这几天和质控部一起在修改《产品审核程序》，但发现很多人对于产品审核的作用还是困惑不解，对于产品审核和最终检验的区别还存在疑问，俺虽然也是一只小虾，但还是决定斗胆把自己的观点拿出来秀一秀。

　　首先，从频次上说，最终检验是属于批量中的检验，其执行频率是持续不间断的；而产品审核的频次需要公司产品特性和风险、品种数量的多少、质量的稳定性、顾客的要求等确定审核频次，虽然标准中没有明确规定产品审核的频次，但一般认为以一年内覆盖所有产品为最低要求，最好是对每批终检合格、等待发运的产品都做一次产品审核，这是对优秀汽车零部件供应商的要求，可惜俺们公司还不是。

　　其二，从时机上说，最终检验是产品在加工、装配完成后的最后检验，其检验结果是作为产品入库的依据；而产品审核的时机是终检合格、等待发运的时候，一般不是终检之后立即审核，除非你终检后立即发运！－有的企业终检方法并不是所有的尺寸参数都检验的，有的尺寸性能参数是不做破坏性试验是无法检验的，有的尺寸过程中已经可以保证，在终检的时候该尺寸不会有任何变化的，那么终检可以不检验！（当然这种风险FMEA要分析RPN）！

　　其三，从检验特性上来说，最终检验是按照工程规范和检验指导书发现不合格；而产品审核是发现缺陷,检查是否符合技术规范和客户要求，其中包含可靠性要求，因此每年的全尺寸检验、性能试验等都可算产品审核范畴，这里要注意产品审核应该包括顾客经常抱怨的项目和根据公司的经验认为最容易出现问题的项目，还包括包装、防护等方面的要求，从另外一个角度上说产品审核也是是对进货、过程和最终检验有效性的一个综合评价！ok，下面说第四条～～～～

　　其四，从检验方法上说，最终检验按照的检验方法需要尽量符合批量生产中使用的方法，其目的是为了保证检验手段的一致性；而产品审核要求在有多种检验方法时需选择未在批量生产中使用的方法，以便发现由于检测器具错误或不可靠所造成的缺陷，一般建议使用比批量生产中的检测器具精密度高的仪器进行测量，这样才是站在顾客的角度去考虑（顾客通常贪得无厌）。

　　其五，从审核员的素质上说，最终检验的检验员需要看得懂检验指导书，会按照检验指导书操作相应检测器具，说正经一点就是需要有指定的产品特性的检验技能；而产品审核的审核员需要掌握的技能可就要多了，我还从来没有看到，也没有听到过指定最终检验员作为产品审核员的，产品审核员一般需要熟悉产品生产流程、掌握检测技术、了解顾客的要求和期望、具备实际生产经验、理解各种相关文件的质量，现阶段起码本公司的最终检验员还远远达不到这种水平，关于产品审核员需要掌握的技能，希望查看一下相关的资料，如VDA6.5，还有顺便说一下，最好指定顾客代表为产品审核员，以代表顾客的期望，嘿嘿。

　　第六，从输出的资料上说，最终检验是检验记录，产品审核是审核报告，这个就不用多说了吧，喝口水先。

　　但是在实际的产品审核中，还是存在许多的问题，比如有的公司为了操作方便，把产品审核放在如库和包装之前。这样除了包装特性不能检查外，大部分特性都能检查得到。一个审核员来进行产品审核，一个检验员来做最终检验，他们可能同一时间出现在同一场合，做同样的事情，两份记录，这样的场合，你见过吗？嘿嘿！！

　　还有就是假设，一个工厂的过程控制很好，或者过程控制存在很大的问题，但是检测力度很强，特别是顾客关心的特殊特性能够采用全检。可以说，终检能够把不合格产品排除在外，避免入库。那么产品审核能够发现多少不合格呢？

　　这些问题头痛阿，越想越麻烦，还是歇会再说！！

　　当今世界科学技术迅猛发展，市场竞争激烈，而竞争的核心是科学技术的竞争、质量的竞争，质量是产品进入世界市场的“国际通行证”。面对质量要求的严峻挑战，各大厂家对质量管理也更为重视了。实践证明，认真地、结合实际地推行质量管理的企业，都能做到质量高、消耗低、效益好。质量管理是企业管理的中心环节。著名质量管理专家J·W 朱兰 博士曾说过：“21世纪将是质量的世纪。”为使企业能生产出用户满意的产品，满足市场的需要，就应该推行科学的行之有效的质量管理。

　　由于我们的生产和服务过程均受到诸多因素的影响，这些因素的综合作用导致过程的波动，过程的波动体现在质量特性或服务水平的波动上。通过什么样的方法和工具可以帮助我们了解和监控这些波动，并控制它们在我们期望的范围内波动，这也正是质量管理所要研究的问题。数理统计和概率论等统计技术就是一些很好的质量管理方法和工具，通过这些方法和工具可以帮助我们发现事物的规律性，从而帮助我们做出正确的决策，有效地控制事物向着我们期望的方向发展。

　　SPC（统计过程控制）就是一种非常有效的质量管理方法和工具，通过观察SPC的核心工具——控制图的分布情况，来区分影响过程的两类因素——普通因素和特殊因素，从而采取相应措施改进质量，使过程在我们期望的范围内波动。但是控制图是在过程特性服从正态分布或近似服从正态分布条件下，根据3σ原理来对过程进行监控的。如何判断我们研究的对象是否服从正态分布或近似服从正态分布，如果我们的研究对象不是正态分布我们如何通过转换，让它们满足正态分布的条件，从而用控制图进行监控。本文将就这些问题作一个简述。

一、在企业的生产和经营活动中，正态分布是应用最为广泛的一种概率分布。例如在生产活动中，当质量特性值具有计量特性时，就应用正态分布去控制和研究质量变化的规律，包括公差标准的制定，生产误差的计算和分析，生产设备的调整，过程能力的分析，产品质量的控制和验收等。因此，掌握怎样判断过程特性是否服从正态分布是十分重要的。下面介绍五种过程特性正态性检验方法：

1.直方图bbs.6sq.netmH&X

　　直方图法是适用于对大量计量值数据进行整理加工，找出其统计规律，即分析数据分布形态，以便对其总体的分布特征进行分析的方法。在相同的工艺条件下，加工出来的产品质量不会完全相同，总在一个范围内变动，这样可以使一定的抽样分成若干组，按其顺序分别在座标上画出一系列的直方形，并将直方形连起来，观察图的形状，来判断产品质量特性的分布状况。当分组足够多，就可用一条曲线来拟合它的分布形态，如果曲线呈对称钟形分布，就可以初步判断该质量特性值服从正态分布；同时可以通过计算直方图的对称度、峰度来定量判断该质量特性值是否服从正态分布，如果对称度、峰度都为零，就认为该质量特性值服从正态分布。利用直方图来判断数据分布特征在企业中是最常用的，尤其是借助专业的统计软件，更是轻松掌握数据的分布特征。

2.偏态、峰态检验法　

　　正态分布的偏态系数Cs和峰态系数CE都是为零的。如果一个分布的Cs和CE都为零，则它的性质与正态分布非常接近，所以可以认为它服从正态分布。一般总体的偏态系数Cs和峰态系数CE是未知时，这时可用样本偏态系数与样本峰态系数来估计。根据足够的样本量计算统计量Cs、CE，如果他们的值接近于零，则认为总体服从正态分布，若至少一个值与零相差较大，则认为总体不服从正态分布。

3.正态概率纸检验法

　　正态概率纸是一种特殊的坐标纸，它是一种判断总体是否为正态分布的简便工具，但其检验结果比较粗糙。这种检验方法常用于生产现场的正态性判断。在生产现场中根据相应的统计量（如组中值）和其对应的累计频率所确定的点，标在正态概率纸上，如果这些点靠近一条直线，可以认为该质量特性服从正态分布，否则，认为该质量特性不服从正态分布。

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·　确定自变量ｘ在一个足够大的范围内变动。当X只在一个小范围内变动时，可能无法看到与ｙ的相关性，即使这种相关性确实存在。

·　如果根据落在检验范围只外的ｘ值对ｙ做预测，那么，注意：这样的预测很值得推敲，应该做充分的测试。利用检验范围之外的ｘ值对ｙ进行预测称为外推法。

·　注意那些没有被考虑的变量的影响。通常，一个未受控制的变量会削弱ｘ变量的影响。也有可能正是这个受控制变量产生了影响，而却误把所控制的ｘ看作真正的原因。弱势随机选择ｘ的水平，那么，这种问题就不太可能发生。

·　注意“偶然事件”数据。偶然事件数据是过去收集的数据，其目的不在于创建一张散布图。若对重的变量很少或没有实施控制，那么会得到任何结果。偶然事件数据仅被用于为进一步的调查提供想法，而不是用来得到最终结论。偶然事件数据中存在的一个常见问题是，真正重要的变量可能并没有被记录下来。例如：记录可能会显示出缺陷率和偏移之间的关系。然而，可能导致缺陷的原因是周围的温度，它与偏移一起发生了改变。

·　如果自变量存在不止一个来源，则需要试着给每个来源使用不同的符号。例如：若果园经理知道一些桃子取自于靠近繁忙高速公路的桃树，他就要使用不同的符号来表示这些桃子。他可能会发现一种相互的作用，靠近高速公路的树上摘下来的桃子与那些在果园内生长的桃子相比，可能有着不同的生长率。