cmk正态分布命令在哪

1. 请问Cmk值（设备能力指数）怎么测算啊

这是一个以SMT(电子行业贴片作业的过程）：

当今产品的普遍趋势是小型化，同时又要增加性能和降低成本，这不可避免地导致在SMT所有领域中的更大的工艺开发。例如，高性能贴装系统的用户希望供应商有新的发展，从而可以大大增加贴装产量，同时又提高贴装精度。就贴装的最重要方面：贴装精度而言，用户都希望所规定的设备参数值可以维持几年不变。这些规定的值通常作为机器能力测试(MCT, machine capability test)的一部分，在供应商自己的地方为贴装机器的客户进行检验。
MCT工艺
贴装系统的标准偏差和标称值的平均值偏差，是贴装精度的两个核心变量，作为MCT的一部分进行测量。MCT是以下列步骤进行的：首先，将某个最少数量的玻璃元件贴装在一块玻璃板上的粘性薄膜上。然后使用一部高精度测量机器来测定所有贴装的玻璃元件在X，Y和θ上的贴装偏差。测量机器然后计算在有关位置轴X，Y和θ上的贴装偏移(标称值的平均值偏差)。
在图一中以图形代表的MCT结果得到如下的核心贴装精度值：
标准偏差 = 8 µm
贴装偏移 = 6 µm

图一、MCT结果的图形表示
通常，我们可以预计贴装偏差符合正态高斯分布，允许变换到更宽的统计基数，如3或4σ。对于经常使用的统计基数，上述指定的贴装系统具有32µm的精度。
将导出的精度与所要求的公差极限相比较，则可评估机器对于一个特殊要求的可适用性。机器能力指数(cmk, machine capability index)已经被证明是最适合这一点的。它通常用来评估机器的工艺能力(process capability)。
一旦上限(USL, upper specification limit)与下限(LSL, lower specification limit)已经定义，cmk可用来计算贴装精度。
由于极限值一般是对称的，我们可以用简化的规格极限SL=USL=-LSL进行计算，如图一所示。
cmk= 规格极限-贴装偏移 3x标准偏差 = 3SL-µ 3σ
以下的cmk结果是针对图一所提出的条件和客户所定义的50µm规格极限。
cmk= SL-µ 3σ = (50-6)µm 24µm =1.83
因此，cmk评估贴装位置相对于三倍的标准偏差值的分散与平均偏差(贴装偏移)。
在实际中，我们怎样处理统计变量σ、cmk和百万缺陷率(DPM, defects per million)？在今天的电子制造中，希望cmk要大于1.33，甚至还大得多。1.33的cmk也显示已经达到4σ工艺能力。6σ的工艺能力，是今天经常看到的一个要求，意味着cmk必须至少为2.66。在电子生产中，DPM的使用是有实际理由的，因为每一个缺陷都产生成本。统计基数3、4、5、6σ和相应的百万缺陷率(DPM)之间的关系如下：
3σ = 2,700 DPM4σ = 60 DPM5σ = 0.6 DPM6σ = 0.002DPM
这里是其使用的一个实际例子：在一个要求最大封装密度的应用中(如，移动电话)，对于0201元件的贴装精度要求可能是75µm。
第一种情况：我们依靠供应商所规定的75µm/4σ的贴装精度。在这种情况中，我们希望在一百万个贴装中，不多于60个将超出±75µm的窗口。
第二种情况：MCT基于某一规格极限产生1.45的cmk。因为1.33的cmk准确地定义一个4σ工艺，我们可以预计得到由于贴装偏差产生的缺陷率低于60 DPM。
贴装偏移的优化
在SMT生产工艺中，如果怀疑在印刷电路板上的整个贴装特性由于外部机械的影响而已经在一个特定方向移动太多，那么贴装设备必须重新校正。因此这个贴装偏移必须尽可能地减少。有大量贴装系统的表面贴装元件(SMD)电子制造商以类似于MCT的方法进行贴装偏移的优化，并使用其它的测量机器。在相关位置轴X、Y和θ上得到的贴装偏移结果手工地输入到贴装系统，用于补偿的目的。
下面描述的是结合在贴装机器内的一种贴装偏移优化方法。
这里想法是要在贴装系统上允许运行一个类似的测量程序，该程序通常是MCT的一部分。目的是，机器找出在X、Y和θ上的贴装偏移，然后以一种不再发生偏移的方式使用。
整个过程是按如下进行的：尽可能最大数量(如48)的玻璃元件使用双面胶带贴装在玻璃板上。每一个玻璃元件在其外边缘上都有参考标记。在板上也有参考标记，紧邻元件的参考标记(图二)。

[img]

图二、找出贴装偏移的原理
在贴装之后，用PCB相机马上拍出板上和元件上相应的参考标记的四张连续的照片。然后把通过评估程序计算出的和用户接受的X、Y和θ贴装偏移传送到有关的机器数据存储区域。再没有必要使用传统的手工位移输入。由于该集成的方法使用了相对测量而不是绝对测量，位置精度与贴装系统的动态反应不会反过来影响结果的质量。只有PCB相机的图象分辨率和质量才是重要的。因此这个所描述的专利方法具有测量机器的特性。
下面的例子显示1.33的cmk可以怎样使用集成的贴装偏移优化来提高至1.92。
假设如下初始条件：
SL = 50 µm
标准偏差 = 8 µm
贴装偏移 = 18 µm
原始 cmk:
cmk= SL-µm 3σ = (50-18)µm 24µm =1.33

[img]http://www3.6sq.net/cdb/pic/UXNz_zrTDMP7Mw==.bmp[/img]

将贴装偏移减少到，比如说，4µm如图三所示，那么cmk的值将有很大改善。
贴装偏移优化之后的cmk：
cmk= SL-µm 3σ = (50-4)µm 24µm =1.92
安装在生产线中的贴片机可以升级到尽可能最高的贴装精度，而不需要复杂的、昂贵的和通常难买到的测量机器。或多或少通过简单按下优化过程的按钮，该贴装系统就转换成一部高精度测量机器。

2. matlab中的基本命令有哪些啊

一、常用对象操作：除了一般windows窗口的常用功能键外。
1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。 !dir& 可以在dos状态下查看。
2、who 可以查看当前工作空间变量名， whos 可以查看变量名细节。
3、功能键：
功能键 快捷键 说明
方向上键 Ctrl+P 返回前一行输入
方向下键 Ctrl+N 返回下一行输入
方向左键 Ctrl+B 光标向后移一个字符
方向右键 Ctrl+F 光标向前移一个字符
Ctrl+方向右键 Ctrl+R 光标向右移一个字符
Ctrl+方向左键 Ctrl+L 光标向左移一个字符
home Ctrl+A 光标移到行首
End Ctrl+E 光标移到行尾
Esc Ctrl+U 清除一行
Del Ctrl+D 清除光标所在的字符
Backspace Ctrl+H 删除光标前一个字符 Ctrl+K 删除到行尾
Ctrl+C 中断正在执行的命令
4、clc可以命令窗口显示的内容，但并不清除工作空间。
二、函数及运算
1、运算符：
＋：加， －：减， *：乘， /： 除， \：左除 ^： 幂，‘：复数的共轭转置， （）：制定运算顺序。
2、常用函数表：
sin( ) 正弦（变量为弧度）
Cot( ) 余切（变量为弧度）
sind( ) 正弦（变量为度数）
Cotd( ) 余切（变量为度数）
asin( ) 反正弦（返回弧度）
acot( ) 反余切（返回弧度）
Asind( ) 反正弦（返回度数）
acotd( ) 反余切（返回度数）
cos( ) 余弦（变量为弧度）
exp( ) 指数
cosd( ) 余弦（变量为度数）
log( ) 对数
acos( ) 余正弦（返回弧度）
log10( ) 以10为底对数
acosd( ) 余正弦（返回度数）
sqrt( ) 开方
tan( ) 正切（变量为弧度）
realsqrt( ) 返回非负根
tand( ) 正切（变量为度数）
abs( ) 取绝对值
atan( ) 反正切（返回弧度）
angle( ) 返回复数的相位角
atand( ) 反正切（返回度数）
mod(x,y) 返回x/y的余数
sum( ) 向量元素求和
3、其余函数可以用help elfun和help specfun命令获得。
4、常用常数的值：
pi 3.1415926…….
realmin 最小浮点数，2^-1022
i 虚数单位
realmax 最大浮点数，（2－eps）2^1022
j 虚数单位
Inf 无限值
eps 浮点相对经度＝2^-52
NaN 空值
三、数组和矩阵：
1、构造数组的方法：增量发和linspace(first,last,num)first和last为起始和终止数，num为需要的数组元素个数。
2、构造矩阵的方法：可以直接用[ ]来输入数组，也可以用以下提供的函数来生成矩阵。
ones( ) 创建一个所有元素都为1的矩阵，其中可以制定维数，1，2….个变量
zeros() 创建一个所有元素都为0的矩阵
eye() 创建对角元素为1，其他元素为0的矩阵
diag() 根据向量创建对角矩阵，即以向量的元素为对角元素
magic() 创建魔方矩阵
rand() 创建随机矩阵，服从均匀分布
randn() 创建随机矩阵，服从正态分布
randperm() 创建随机行向量
horcat C=[A,B]，水平聚合矩阵，还可以用cat(1,A,B)
vercat C=[A;B]，垂直聚合矩阵, 还可以用cat(2,A,B)
repmat(M,v,h) 将矩阵M在垂直方向上聚合v次，在水平方向上聚合h次
blkdiag（A，B） 以A，和B为块创建块对角矩阵
length 返回矩阵最长维的的长度
ndims 返回维数
numel 返回矩阵元素个数
size 返回每一维的长度，[rows,cols]=size(A)
reshape 重塑矩阵，reshape(A,2,6),将A变为2×6的矩阵，按列排列。
rot90 旋转矩阵90度，逆时针方向
fliplr 沿垂轴翻转矩阵
flipud 沿水平轴翻转矩阵
transpose 沿主对角线翻转矩阵
ctranspose 转置矩阵，也可用A’或A.’，这仅当矩阵为复数矩阵时才有区别
inv 矩阵的逆
det 矩阵的行列式值
trace 矩阵对角元素的和
norm 矩阵或矢量的范数，norm（a，1），norm（a，Inf）…….
normest 估计矩阵的最大范数矢量
chol 矩阵的cholesky分解
cholinc 不完全cholesky分解
lu LU分解
luinc 不完全LU分解
qr 正交分解
kron（A，B） A为m×n，B为p×q，则生成mp×nq的矩阵，A的每一个元素都会乘上B，并占据p×q大小的空间
rank 求出矩阵的刺
pinv 求伪逆矩阵
A^p 对A进行操作
A.^P 对A中的每一个元素进行操作
四、数值计算
1、线性方程组求解
（1）AX=B的解可以用X＝A\B求。XA=B的解可以用X= A/B求。如果A是m×n的矩阵，当m＝n时可以找到唯一解，m<n，不定解，解中至多有m个非零元素。如果m>n，超定系统，至少找到一组解。如果A是奇异的，且AX=B有解，可以用X＝pinv（A）×B返回最小二乘解
（2）AX=b, A＝L×U，[L,U]=lu(A), X=U\(L\b),即用LU分解求解。
（3）QR（正交）分解是将一矩阵表示为一正交矩阵和一上三角矩阵之积，A＝Q×R[Q,R]=chol(A), X=Q\(U\b)
（4）cholesky分解类似。
2、特征值
D＝eig（A）返回A的所有特征值组成的矩阵。[V,D]=eig(A),还返回特征向量矩阵。
3、A＝U×S×UT，[U,S]=schur(A).其中S的对角线元素为A的特征值。
4、多项式Matlab里面的多项式是以向量来表示的，其具体操作函数如下：
conv 多项式的乘法
deconv 多项式的除法，【a，b】＝deconv（s），返回商和余数
poly 求多项式的系数（由已知根求多项式的系数）
polyeig 求多项式的特征值
Polyfit（x，y，n） 多项式的曲线拟合，x，y为被拟合的向量，n为拟合多项式阶数。
polyder 求多项式的一阶导数，polyder（a，b）返回ab的导数
[a,b]＝polyder（a，b）返回a/b的导数。
polyint 多项式的积分
polyval 求多项式的值
polyvalm 以矩阵为变量求多项式的值
resie 部分分式展开式
roots 求多项式的根（返回所有根组成的向量）
注：用ploy（A）求出矩阵的特征多项式，然后再求其根，即为矩阵的特征值。
5、插值常用的插值函数如下：
griddata 数据网格化合曲面拟合
Griddata3 三维数据网格化合超曲面拟合
interp1 一维插值（yi=interp1(x,y,xi,’method’)Method=nearest/linear/spline/pchip/cubic
Interp2 二维插值zi=interp1(x,y,z,xi,yi’method’),bilinear
Interp3 三维插值
interpft 用快速傅立叶变换进行一维插值，help fft。
mkpp 使用分段多项式
spline 三次样条插值
pchip 分段hermit插值
6、函数最值的求解
fminbnd（‘f’，x1，x2，optiset（,））求f在 x1和x2之间的最小值。Optiset选项可以有‘Display’+‘iter’/’off’/’final’,分别表示显示计算过程/不显示/只显示最后结果。fminsearch求多元函数的最小值。fzero（‘f’，x1）求一元函数的零点。X1为起始点。同样可以用上面的选项。
五、图像绘制：
1、基本绘图函数
plot 绘制二维线性图形和两个坐标轴
plot3 绘制三维线性图形和两个坐标轴
fplot 在制定区间绘制某函数的图像。fplot（‘f’，区域，线型，颜色）
loglog 绘制对数图形及两个坐标轴（两个坐标都为对数坐标）semilogx 绘制半对数坐标图形
semilogy 绘制半对数坐标图形
2、线型： 颜色 线型
y 黄色 . 圆点线 v 向下箭头
g 绿色 -. 组合 > 向右箭头
b 蓝色 + 点为加号形 < 向左箭头
m 红紫色 o 空心圆形 p 五角星形
c 蓝紫色 * 星号 h 六角星形
w 白色 . 实心小点 hold on 添加图形
r 红色 x 叉号形状 grid on 添加网格
k 黑色 s 方形 - 实线
d 菱形 -- 虚线 ^ 向上箭头
3、可以用subplot（3，3，1）表示将绘图区域分为三行三列，目前使用第一区域。此时如要画不同的图形在一个窗口里，需要hold on。

更多请参考楼上给的网址！

3. cad个具体命令的快捷键在哪儿设置

工具--自定义--键盘
在打开的窗口中，左边的命令框中选中要设置的命令，右边“请输入新快捷键”下输入你想设置的即可。

4. cmk基础知识

Cmk是德国汽车行业常采用的参数，是“Machine Capability Index” 的缩写，称为临界机器能力指数，它仅考虑设备本身的影响，同时考虑分布的平均值与规范中心值的偏移，以下是由我整理关于cmk知识的内容，希望大家喜欢!

Cmk的概念

CP(或Cpk)工序能力指数，是指工序在一定时间里，处于控制状态(稳定状态)下的实际加工能力。它是工序固有的能力，或者说它是工序保证质量的能力。

这里所指的工序，是指操作者、机器、原材料、工艺方法和生产环境等五个基本质量因素综合作用的过程，也就是产品质量的生产过程。产品质量就是工序中的各个质量因素所起作用的综合表现

CPK：强调的是过程固有变差和实际固有的能力;

CMK：考虑短期离散，强调设备本身因素对质量的影响;

CPK：分析前提是数据服从正态分布，且过程受控;(基于该前提，CPK一定>0)

CMK：用于新机验收时、新产品试制时、设备大修后等情况;

CPK：至少1.33

CMK：至少1.67

CMK一般在机器生产稳定后约一小时内抽样10组50样本

CPK在过程稳定受控情况下适当频率抽25组至少100个样本

Cmk的相关知识

对Cmk，我们关心的是机器设备本身的能力，在取样过程中要尽量消除其他因素的影响，因此，在尽量短的时间内(减少环境影响)，相同的操作者(减少人的因素影响)，采用标准的作业方法(法)，针对相同的加工材料(同一批原材料)，只考核机器设备本身的变差。在计算方法上，取样数目可以按照实际情况(客户要求，公司规定，采样成本等综合考虑)，但原则上应该大于30个，这是因为取样的子样空间实际上不是正态分布而是t分布，当样本数大于30时，才接近正态分布。而我们所采用的公式是以正态分布为基础的。

设备能力指数Cmk表示仅由设备普通原因变差决定的能力,与Cpk Ppk不同在于取样方法不同,是在机器稳定工作时至少连续50件的数据,Cmk=T/6sigma,sigma即可用至少连续50件的数据s估计,又可用至少连续50件的数据分组后的Rbar/d2来估计,由于根据美国工业界的经验，过程变差的75%来自设备变差，如果用至少连续50件的数据s估计的sigma或用至少连续50件的数据分组后的Rbar/d2估计的sigma来计祘Cpk的话,人机料法环总普通原因变差为8sigma, Cpk=T/8sigma,(为方便,上面公式都是分布中心和公差中重合时)

机器能力：“机器能力”由公差与生产设备的加工离散之比得出。通常采用数理统计的方法进行测量和证明，此时只考虑短期的离散，尽可能地排除对过程有影响而非机器的因素。(比较VDA第4卷的第1部分)

过程能力：相反，在考虑影响过程的参数的情况下考察长期离散，人们称之为“过程能力”。如果额定值和公差的离散和位置统计特征参数符合要求(至少Cpk=1.33)，则过程具有能力。如果不是这样，必须通过过程分析和优化来达到过程能力。

Cmk的要求说明

对于能力调查必须确定特性和方法。

机器能力：对于机器设备包括模具，在新购进使用以前应由机器和模具制造商或验收方验证其能力。

在特定情况下，必须与顾客商定，重复能力调查，例如：

Ø 新零件的订单

Ø 新的模具/设备

Ø 公差缩紧

Ø 加工流程/输入状态的更改

Ø 维修后(对产品有影响)

Ø 机器搬迁后

Ø 长期停产以后

机器能力的证明应能提供给过程能力作评价。在能力调查时，机器应该同模具，必要时同一体化的检具和调整装置一起被视为一个实体。对于短期离散，能力指数至少应该Cmk=1.67。出现偏差时，必须规定纠正措施，措施完成后实施新的能力调查。

过程能力：对于产品质量有决定性影响的产品特性和过程参数，必须证明过程能力。(参照VDA第4卷的第1部分)

原则上，所有的特性必须位于公差范围之内。对产品质量的重要特性必须加以规定，并且与顾客取得一致。如果对于重要特性，过程能力证明不了，则必须规定措施。例如可以是：

Ø 生产批的100%检验

Ø 设计措施，可以的话改变公差

Ø 必须记录100%检验的结果。

出于成本和风险的原因，100%检验迫使进行过程优化。对没有能力的过程，100%检验是唯一的方法，以便剔除不合格产品，以及实施缺陷分析和纠正措施。在零缺陷战略框架中，所有的措施的目标为过程的持续改进。

对于长期离散，能力指数必须至少应该Cpk=1.33。在出现偏差时，必须规定纠正措施。措施完成后，必须进行新的能力调查。

我们对生产过程，关心的是能否达到稳态，在稳态的情况下，在多大程度上能满足工程规范的要求，因此，我们采用计量型控制图，通过每个子组来看每个采样的时刻，其分布是否满足工程规范，并且，随时间变化，其过程是否稳定。在此前提下，我们通过每个子组的极差或标准差，来推导样本空间的方差，从而求得Cpk。

5. Win10命令提示符cmd在哪

在电脑使用过程当中，我们很多时候需要打开命令提示符.而对于Win10系统用户来说，全新的系统刚开始用得不是很习惯，有的朋友还不知道Win10命名提示符在哪，下面三联小编就为大家分享一下Win10以管理员运行方法，一起来看看吧。 方法一: 进入到C盘下的WindowsSystem32目录，在该目录下方找到cmd.exe，然后单击选中后右键，在弹出的菜单中选择“以管理员身份运行”即可，如下图所示: 方法二: 在开始菜单旁边的搜索框中，输入“cmd”，在搜索结果出来之后，在搜索结果中，对着命令提示符程序，单击鼠标右键，菜单中点击选择“以管理员身份运行”，如下图所示： 方法三： 首先点击开开始菜单，然后再点击所有应用，在Windows系统，找到并右键单击，菜单中选择“以管理员身份运行”，如下图所示： 方法四： 鼠标在开始菜单图标上，鼠标右键，在弹出的选项中点击一下“命名提示符(管理器)”即可，如下图所示： 以上就是win10下找到cmd在哪的几种方法，都非常简单，大家只需要记住自己喜欢的一种方法即可。

6. excel中公式编辑器在哪

以WPS 2019版为例

1、打开表格，依次点击“插入”--->“公式”

7. minitab17有没有cmk，在这里面如何做出cmk如果知道的最好截图，真的很感谢谢。

没有CMK，但是可以用Minitab得出数值：统计-质量工具-能力分析-正态(N)-选项，将K设置为8，然后计算出来的PPK数值即为CMK。这是CMK其中之一的计算公式。

8. 什么是CMK机器能力指数CMK是什么意思CMK计算公式与CPK区别

1、Cmk为临界机器能力指数，是德国汽车行业常采用的参数，是“Machine Capability Index” 的缩写。它仅考虑设备本身的影响，同时考虑分布的平均值与规范中心值的偏移；由于仅考虑设备本身的影响，因此在采样时对其他因素要严加控制，尽量避免其他因素的干扰。

2、机器能力指数：某设备加工某产品某尺寸，加工的一致性是其设备能力（CM）；若加以某公差条件，即能计算出设备能力指数CMK。

3、计算公式CMK=公差带(上差-下差) 除去6个西格玛×（1-偏移），西格玛=（实际值减中值）绝对值连加/N个数，SPC的西格玛：偏移简单=均值减中值/公差带。

4、CMK、CPK区别

CPK：强调的是过程固有变差和实际固有的能力，

CMK：考虑短期离散，强调设备本身因素对质量的影响；

CPK：分析前提是数据服从正态分布，且过程受控，

CMK：用于新机验收时、新产品试制时、设备大修后等情况；

CPK：至少1.33，

CMK：至少1.67；

CMK一般在机器生产稳定后约一小时内抽样10组50样本，

CPK在过程稳定受控情况下适当频率抽25组至少100个样本。

(8)cmk正态分布命令在哪扩展阅读：

对于能力调查必须确定特性和方法

机器能力：对于机器设备包括模具，在新购进使用以前应由机器和模具制造商或验收方验证其能力。

在下列特定情况下，必须与顾客商定： 新零件的订单， 新的模具/设备， 公差缩紧，加工流程/输入状态的更改，维修后（对产品有影响），机器搬迁后，长期停产以后

机器能力的证明应能提供给过程能力作评价。在能力调查时，机器应该同模具，必要时同一体化的检具和调整装置一起被视为一个实体。对于短期离散，能力指数至少应该Cmk=1.67。出现偏差时，必须规定纠正措施，措施完成后实施新的能力调查。

过程能力：对于产品质量有决定性影响的产品特性和过程参数，必须证明过程能力。原则上，所有的特性必须位于公差范围之内。对产品质量的重要特性必须加以规定，并且与顾客取得一致。如果对于重要特性，过程能力证明不了，则必须规定措施。

9. 在南方CASS7.0里在哪找出“按基点复制”和“粘贴到原坐标”

在需要粘贴的图里输入命令:pasteorig 就粘贴到原坐标了。操作方法如下：

1、首先，在cass中加载插件。命令行中输入“appload”，弹出加载对话框。