过程能力

零件和材料不稳定、设计不合理、供应商和生产部门存在问题。

设备/过程能力调查报告内容规范 为确保设备能力或过程能力调查报告的完整性和有效性，报告需包含以下信息： 报告表头 部门 报告编辑人 报告日期/能力调查时间范围 零件与设备信息 零件描述 考核参数名称 名义值 公差 设备信息

数据挖掘工具过程自动化能力对比 | 工具名称 | 自动化支持 || --------------- | -------------------------------------------- || Clementine | 可视化编程和编程语言支持 || Darwin | 编程语言支持 || Enterprise Miner | 可视化编程和编程语言支持 || Intelligent Miner | 仅提供向导界面，不支持编程 || PRW | 实验管理组件支持宏，自动化程度有限 || Scenario | 自动化支持较弱，很多过程需要手动完成 |

制程能力分析是评估制程能力指数Cp与制程不良率P（ppm）对照表（平均值不偏移）的过程。

制程能力评估及优化方案－P%（全面评估）建议处理A P≦0.44%保持稳定B 0.44%＜P≦1.22%与Ca及Cp相同 C 1.22%＜P≦6.68%与Ca及Cp相同 D P＞6.68%与Ca及Cp相同

设备能力调查涵盖了至少50件普通情况和至少20件特殊情况下的数量调查，每组选择3至5只样本，总共选取25组，确保总数量达到125个。特殊情况下，至少6组样本，总量不少于30个。调查方法采用连续加工并按加工次序编号，定期间隔分组抽样，每组样本数量一致。在设备操作上，不更换刀具且无刀具调整，不计算设备自动补偿；在热机状态和批量生产条件下，至少进行一次刀具更换和设备参数调整。操作人员为同一操作工，班次和操作工每次更换3次。原料选择单一批次毛坯，至少更换一次批次以确保数据的多样性。

神经网络模型的训练目标不仅是降低训练误差，更重要的是提高模型对未知样本的泛化能力，即正确识别从未遇到过的样本。仅提供训练误差指标是不够的，还需评估模型对未知样本的表现。

P硬盘拥有2.8P的超大存储空间，能够轻松存储海量数据，满足各种存储需求。

逻辑架构

基于 PGConf.CN 2019 大会刘澎演讲的培训 PPT，对中国开源生态系统的现状和能力进行了深入分析。