试产申报该若何统计呢？

1.试产目标与操持概述

• 明确试产的目的，包括验证设计合理性、生产工艺稳定性、质量掌握能力等。

• 列出试产的预期目标，如产量、良率、周期韶光等关键绩效指标（KPIs）。

• 描述试产的总体操持，包括试产批次、生产流程、资源分配等。

2.数据采集与整理

• 数据源：罗列试产过程中涉及的所有数据来源，如生产记录、质量检测报告、设备监控数据等。

• 数据构造:描述数据的组织形式，如表格、图表、韶光序列等，以及数据字段（变量）及其含义。

• 数据洗濯：解释数据预处理步骤，如缺失落值处理、非常值检测与改动、同等性检讨等。

3.统计描述

• 总量与比例：报告试产总产量、各批次产量，以及合格品、不良品、报废品的数量及占比。

• 分布特色：呈现关键质量参数（如尺寸、重量、颜色同等性等）的频数分布、直方图、箱线图等，展示其集中趋势（如均匀值、中位数）、离散程度（如标准差、四分位距）和偏态（如偏斜度、峰度）。

工序名称

投产数量

一次不良

一次良品数

复判不良数

终极良品数

直通率

终极直通率

软件下载

120

12

108

2

118

90.00%

98.33%

写号

118

2

116

2

116

98.31%

98.31%

校准

116

0

116

0

116

100.00%

100.00%

综测

116

6

110

3

113

94.83%

97.41%

WIFI

113

0

113

0

113

100.00%

100.00%

CIT

113

0

113

0

113

100.00%

100.00%

4.统计剖析

• 关联性剖析：利用干系系数、协方差等统计量，揭示不同质量特性间的相互关系，如尺寸与重量的干系性。

• 差异性考验：利用t-test、ANOVA等方法，比较不同批次间或与标准值之间的显著性差异，如不同生产线的良率差异。

• 回归剖析：建立产量、良率与影响成分（如原材料、工艺参数、操作职员技能等）之间的回归模型，量化各成分的影响程度。

5.质量掌握图表

• 掌握图：绘制生产过程掌握图（如P-chart、C-chart、X-bar-R chart等），监测生产过程的稳定性和掌握能力。

• 过程能力剖析：打算 Cp、Cpk 等过程能力指数，评估试产过程是否知足预定的质量规格哀求。

6.问题识别与改进方法

• 故障模式与效应剖析（FMEA）：统计剖析试产中涌现的紧张故障模式、缘故原由及其影响，评估风险优先数（RPN）。

• 根本缘故原由剖析（RCA）：针对紧张质量问题，利用鱼骨图、5Why法等工具，追溯根本缘故原由。

• 改进方案与效果预测：提出基于统计剖析结果的改进方法，并通过仿照或假设考验预测改进效果。

7.结论与建议

• 试产总结：概括统计剖析结果，评价试产目标达成情形，总结履历教训。

• 量产准备建议：基于统计学证据，提出调度设计、优化工艺、强化质量掌握等方面的改进建议，为顺利进入量产阶段供应决策支持。

试产报告以统计学的严谨性和系统性，全面、精准地呈现了试产的各项数据、剖析结果及改进建议，为产品制造团队供应了有力的数据驱动决策依据。

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