6分钟学会“么么四川麻将有挂吗”(其实确实有挂)
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网上有关“如何选择合适的新能源车”话题很是火热 ，小编也是针对如何选择合适的新能源车寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题 ，希望能够帮助到您。
如何选择合适的新能源车
PHEV插电混合动力汽车 ，这个就比较厉害了，发动机与电机都可直接作为动力来源 ，既可以靠燃油驱动 ，也可以通过电机驱动，多种混合驱动模式 ，可根据需求随意切换 。堪称大佬中的大佬！MHEV指轻度混合动力汽车 ，简单说就就是给发动机再加装一个电机，相当于给你的车车驱动系统再加一个得力助手 ，除了助力车辆驱动之外 ，在发动机停止运转时，电机系统还可以继续为整车电子设备供电，有点子省心哦 。
HEV深度混合动力汽车 ，可以理解为也是给发动机再加装一个电机 ，重点是电机还可以通过回收制动能量实现“动力再生 ”。以能量循环转换，来加持你的车车动力系统 ，是不是感觉很高级！REEV增程式电动车是指由电动机驱动车轮的车 ，特点是“喝的是油，挤得是电 ” ，发动机只在电池电量不足时 ，为电池充电，相当于是个大型充电宝的存在 ，虽然不直接参与车辆驱动工作 ，地位却是妥妥的大哥！
例如领克新上市的豪华旗舰中大型SUV领克09分为MHEV和PHEV两种动力版型，MHEV拥有更多的驾驶模式 ，可以满足对驾控体验要求比较高的人群 ，PHEV版本可以上绿牌，不限行 、不限号，适合城市通勤较多的人群 。
品质管理五大工具 ，早见于TS16949 ，随着现在更新到IATF16949：2016，五大工具依然是汽车行业不可或缺的重要的质量管理手段 。
只要你在这个新能源汽车这个圈子 ，包括上游零部件企业 ，无论你处于什么岗位，你都不可避免的要接触到他。对于我们汽车供应商链 、电池企业的下游 ，目前也都在传递五大工具在材料供应商（正极、负极 、电解液 、隔膜等）处的使用 。
五大工具 ，即APQP、FMEA 、MSA 、SPC、PPAP，他们之间相互联系又相互独立 ，共同交织出一套系统的质量管理方法 。可以说基于APQP这个骨架 ，将FMEA 、SPC 、MSA、PPAP都囊括到这个项目先期质量策划中。
SPC，也就是我们说的统计过程控制（statistical process control） ，借用数理统计的方法进行过程控制的工具 ，基于收集到的数据，对生产过程进行评价，及时发现系统性因素出现的征兆 ，并帮助采取措施消除其影响 ，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态 。
以达到控制质量的目的 。是不是听起来很累，原理性的解说 ，总是字字珠玑。虽不能一言以概之 ，但概括起来，就是利用这个工具来分析过程是否稳定受控、预测的目的 。
根据APQP ，SPC应用阶段在第四阶段 ，产品和过程的确认，往往我们在做一个零部件的PPAP时候 ，研究供应商制造这个零部件的初始过程研究时候 ，会要求供应商做SPC的分析 。
而往往这个时候，很多原材料供应商提供不出满足条件的数据 ，于是乎有了对于同类型 、同产线制造的 ，利用历史数据来进行分析的做法。
在我们日常生产控制中，涉及的参数非常多，尤其是锂电池生产 ，从匀浆涂布到模组Pack ，工序数十道，中间的参数也非常多 ，但是我们做SPC并不是眉毛胡子一把抓。
更多的是针对识别出来的特殊特性来进行数据收集和分析 。就我们的实际情况 ，控制关键的特性，就能满足识别变差 、预防的效果 ，可能也是目前最经济最适宜的手段 。
说起正态分布（高斯分布） ，是很多领域使用的非常重要的一个分布，是很多统计假设的前提。正常情况下检测产品的某个参数 ，检测很多次你会发现检测的结果会在均值附近波动 。
随着检测数量的增加 ，趋近于无穷大的时候，从分布曲线上你会发现均值左侧和均值右侧趋近于相同的体积 ，中心线是均值 ，我们以标准差为分布宽度的衡量，越往两侧，所占的体积越小 ，趋近但不等于0 。
明白了这点 ，我们在日常生产中，如何来制定规格和管控的标准呢？自然是越集中越好 ，后面一致性也就越好 ，但是5M1E的变化，总会有差异的产生。
所以我们更关注 ，最终结果落在这±3西格玛的范围内 ，超出的，统计学上叫小概率事件 ，正常生产中不会发生 ，一旦发生，就是出现了大的异常 。
控制图 ，100%的控制到位不现实也不可能的 ，我们实际控制的是一个大概率，±3西格玛范围控制了全部质量数据的99.73%，只要能控制这99.73% ，过程就基本上实现了控制 。至于为什么选择3西格玛 ，而不是1，2 ，也不是4 ，5。
简而言之就是选取了犯两类错误的交点（第一类错误和第二类错误，错误总和最低点） ，最经济最合适 。控制图的绘制我们就不细说了 ，无论是EXCEL还是minitab，想必大家都见得多 ，自然不在话下 。
补充一下控制图的种类 ，虽然日常用得最多的是均值极差图和单值移动极差图，但抽空还是理解一下其他的 ，没准哪天就用上了呢。
既然做出了控制图 ，看不是目的，目的是为了找出是否有异常，正常的控制图 ，正如正态分布一样 ，三分之二的点子落在中心线三分之一的区域，点子随机分布 ，且没有超出控制界限的存在 。就均值极差图而言 ，我们必须先看极差图，虽然我极不想扯上公式 ，
但是 ，均值图中，上下限的控制限是样品中心值加上三倍的西格玛 ，而这个西格玛是由样品标准差修正过来的 ，样品标准差又是由极差的均值除以相关常数因子，所以可以理解为均值的控制限依赖于统计量R的变化 ，故而我们先看极差图 ，再看均值图 。
极差决定了子组内的变差，均值决定了过程的位置是否改变。常见的八大判异准则顺口溜，没事可以记记：一点外、三分之二A 、五分之四B 、六连串、8缺C 、九单侧 、十四上下交替、十五C。
借助这些帮助我们判断该过程是否处于统计受控状态 ，比如连续25个点子都在控制限内 ，点子随机排列，无规律等 。但不应局限于分析单个的点子 ，光看控制图要想找到问题 、趋势并不全面 ，具体问题具体分析 。
基于刚才说的，对制程数据进行收集 ，比如均值极差图 ，至少25组数据，发现过程是受控的 ，那我们才可以进行下一步 ，进行过程能力分析，过程能力分析的前提是过程处于稳态 、测量值服从正态分布、设计目标值位于规范中心 、测量变差小。
能力反应的是普通原因引起的变差 ，只有对系统提高管理措施 ，才可能提高能力 。具体的公式我们就不多讲，过程能力是对变差的一种体现，是过程固有变差的六西格玛范围 。在实际分析中 ，CP和CPK ，PP和PPK总是一起分析。
CP和CPK的值的差距以及PP和PPK的值的差距，体现了过程中心位置和规格中心的距离 ，差值较小就是过程的分布趋向于集中 。CP和PP ，CPK和PPK的差值体现了子组间的差值，差值越小 ，子组间变差最小 ，过程稳定 。
CPK本身是制程合格率的体现，CPK越高 ，合格率越高 ，所以这也是很多企业控制的中心，以及开发供应商 、评价供应商制程的一个重要点。
实际应用中 ，除新开发、新制程外 ，日常的监控都是先收集数据，绘制控制图，根据判异准则结合实际 ，查看制程是否处于稳定状态 ，制程稳定进一步可计算制程能力，从而反应制程生产产品的稳定状态和合格率情况 。
关于“如何选择合适的新能源车”这个话题的介绍 ，今天小编就给大家分享完了 ，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！
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