Mọi người ơi,
Nếu bạn nghĩ về điều đó, để đánh giá bất kỳ quy trình nào, bạn thường muốn biết độ chính xác và độ chuẩn xác của nó. Hãy xem những người chơi phi tiêu trong Hình 1 bên dưới. Người chơi màu vàng có độ chính xác tốt, nhưng độ chính xác của anh ta không tốt. Người chơi màu xanh lá cây có độ chính xác kém đến mức khó có thể biết được độ chính xác của anh ta có tốt không. Người chơi màu vàng thường dễ sửa hơn, vì cô ấy chỉ cần thay đổi điểm ngắm của mình.
Hình 1. Người chơi màu vàng có độ chính xác cao hơn. Cô ấy chỉ cần thay đổi điểm ngắm của mình.
Gần đây tôi được yêu cầu đánh giá một số loại kem hàn để xác định loại nào in tốt hơn. Chúng tôi sử dụng hiệu suất truyền (thể tích của "gạch" kem hàn in trên khuôn chia cho thể tích lỗ khuôn) làm số liệu đánh giá, được biểu thị bằng phần trăm. Vì vậy, 100 phần trăm sẽ là mục tiêu. Giới hạn thông số kỹ thuật thấp hơn mà chúng tôi chọn là 50% và thông số kỹ thuật cao hơn là 150%.
Hình 2. Dữ liệu từ mẫu A và B.
Một kết quả tốt sẽ là giá trị trung bình là 100% với phân phối “chặt chẽ”. “Độ chặt chẽ” của phân phối được xác định bởi độ lệch chuẩn. Hình 2 cho thấy dữ liệu từ hai loại bột nhão. Lưu ý rằng Bột nhão A có giá trị trung bình là 100% và độ lệch chuẩn là 16,67%, trong khi Bột nhão B có giá trị trung bình là 80% và độ lệch chuẩn là 30%. Rõ ràng, Bột nhão A vượt trội hơn Bột nhão B về cả độ chính xác và độ chính xác. Nhưng cách tốt nhất để thể hiện sự khác biệt này là gì? Có một số liệu nào có thể làm được điều đó không? Cpk chính là câu trả lời.
Cpk là một số liệu nhạy cảm với cả độ chính xác và độ chính xác. Cpk được định nghĩa là:
Trong đó x là giá trị trung bình và S là độ lệch chuẩn.
Sử dụng các phương trình này, chúng ta thấy rằng Cpk của Paste A là 1,0, trong khi Cpk của Paste B là 0,333. Lưu ý rằng Paste B có một số lượng đáng kể các điểm dữ liệu (khoảng 17%) nằm ngoài giới hạn thông số kỹ thuật, tuy nhiên, Paste A hầu như không có điểm dữ liệu nào nằm ngoài thông số kỹ thuật.
Vì vậy, khi đánh giá hầu hết các quy trình, Cpk sẽ cho biết tất cả!
Chúc mừng,
Tiến sĩ Ron
