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发表于 2009-8-20 09:35:05
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来自： 中国台湾
何时应用Cmk指数
7 i% O4 A" W* O7 Y% N6 f 新机器验收时; z6 d2 i8 N4 W# \& q
机器大修后& G# A; D" Z. H$ p: _" f
新产品试制时! c" w. h3 H) R% i* a$ o$ W
产品不合格追查原因时
5 p4 [4 V. C H1 @- N" M, i 在机械厂应和模具结合在一起考虑6 H& M5 E& `4 ~
Case study2 M* V j8 U. F+ g4 d
WHAT IS MOTOROLA’S 6σ
* D) T( j( O2 I& x; K& S Normal Distribution-Gaussian Curve
3 p/ i. i7 }4 v# Y( ]8 Q A收集数据：在计算各个子组的平均数和标准差其公式分别如下：/ q1 J3 [# r4 l% @/ i
Case study
! g- G( N: |) C3 Q5 B Case study; S8 u4 z/ h3 t; d& X# Z( `7 g
请计算出上表的X-s控制图的控制限？
( h1 [3 c/ d& H/ _ 请判定过程是否稳定？8 t4 v4 h1 t) p$ a* [
如果是不稳定该如何处理？
' P$ V& { {* Z) l! F; @( {5 J$ y 如果制程假设已稳定，但想将抽样数自n=4调为n=5时，那么其新控制限为何？
: e6 ^8 }' k% X4 V' l B计算控制限- f! @7 p6 r5 [+ ]
Case study' n& n. P! ^/ r' y8 ~3 E* ]9 s
Case study' m, [* D+ s* o" [
不良和缺陷的说明
3 }5 u+ Z% ]# |3 z6 v: R; d( a P控制图的制做流程
8 Z4 h# a% n; P9 M6 x A1子组容量、频率、数量
+ W$ ?, J( }- F; ]/ v+ q+ i 子组容量：用于计数型数据的控制图一般要求较大的子组容量（例如50~200）以便检验出性能的变化，一般希望每组内能包括几个不合格品，但样本数如果太利也会有不利之处。
9 ]: o# _6 v i* U) C( t 分组频率：应根据产品的周期确定分组的频率以便帮助分析和纠正发现的问题。时间隔短则反馈快，但也许与大的子组容量的要求矛盾 2 N3 ^9 f9 b9 L
aliqq# ?. p$ t( d" q4 Q$ s' l- V
0 i% H2 K' \- b( e4 [. a' q
子组数量：要大于等于25组以上，才能判定其稳定性。
" p: w1 n, ~1 ]* B" ?% I P3 w A2计算每个子组内的不合格品率
# E6 G% k6 m# W 记录每个子组内的下列值
& S3 W o0 U, o0 A; a1 G 被检项目的数量─n
% d# P2 z6 U, ?! g' Q 发现的不合格项目的数量─np, U* Z; b" l0 |7 s, D; m+ }
通过这些数据计算不合格品率
n- ^* p' m S' T$ O- W A3选择控制图的坐标刻度
8 X3 \/ J7 c3 f 描绘数据点用的图应将不合格品率作为纵坐标，子组识别作为横坐标。纵坐标刻度应从0到初步研究数据读数中最大的不合格率值的1。5到2倍。
: @/ @$ m, ^" d; V A4将不合格品率描绘在控制图上. ?# Y1 C5 }8 i4 A3 j+ U3 }; l
描绘每个子组的p值，将这些点联成线通常有助于发现异常图形和趋势。: Y3 u7 ^2 k1 u! x; n
当点描完后，粗览一遍看看它们是否合理，如果任意一点比别的高出或低出许多，检查计算是否正确。
+ `$ l% `+ r+ _/ Q 记录过程的变化或者可能影响过程的异常状况，当这些情况被发现时，将它们记录在控制图的“备注”部份。
" L3 |4 v7 i; S 计算平均不合格率及控制限0 n0 o8 w0 }# Q: n
画线并标注
1 R- p1 `( ]( S- }2 G 均值用水平实线线：一般为黑色或蓝色实线。7 e. G! X T! w- g1 Q
控制限用水平虚线：一般为红色虚线。
2 ~8 y4 Y: Q: } S4 K1 f& g 尽量让样本数一致，如果样本数一直在变化则会如下图：- Q4 t/ x& @5 \% V7 H
分析数据点，找出不稳定的证据
& a/ y8 n" r6 b) |' Q& |0 m# d# A 点0 s' l+ p: t0 p8 J. w
线
9 f9 f4 b4 y' i3 \( y( I 面
" N; ^0 Q) x! M9 C$ M# v5 r1 B 以上三种方式做判定。 aliqq ! x: @, t8 q6 G9 C
寻找并纠正特殊原因$ x" P7 q! e: n' X# {/ o1 V
当从数据中已发现了失控的情况时，则必须研究操作过程以便确定其原因。然纠正该原因并尽可能防止其再发生。由于特殊原因是通过控制图发现的，要求对操作进行分析，并且希望操作者或现场检验员有能力发现变差原因并纠正。可利用诸如排列图和因果分析图等解决定问题数据。3 R- {- s% H4 d& ?# D9 C0 C: Q8 c
控制图的实时性
5 Q E) \% o0 Z" S1 p 重新计算控制限) {: _: @: c9 O1 n1 A
当进行初始过程研究或对过程能力重新评价时，应重新计算试验控制限，以更排除某些控制时期的影响，这些时期中控制状态受到特殊原因的影响，但已被纠正。3 n% s, w, A; l+ R! x' h8 a" T
一旦历史数据表明一致性均在试验的控制限内，则可将控制限延伸到将来的时期。它们便变成了操作控制限，当将来的数据收集记录了后，就对照它来评价。
, o" m6 X2 T* C( J+ y. D 控制限运用说明
: o: b* W+ s% J I 过程能力解释% D* j5 a7 r4 q0 C3 I f* j b! q
计算过程能力( W" B0 z# @" ?0 j
对于p图，过程能是通过过程平均不合率来表，当所有点都受控后才计算该值。如需要，还可以用符合规范的比例（1-p）来表示。% f5 L' B; R5 a l0 \
对于过程能力的初步估计值，应使用历史数据，但应剔除与特殊原因有关的数据点。6 M: u5 z3 G4 m7 p
当正式研究过程能力时，应使用新的数据，最好是25个或更多时期子组，且所有的点都受统计控制。这些连续的受控的时期子组的p值是该过程当前能的更好的估计值。 aliqq.cn . w: a2 C H0 M4 T4 o
评价过程能力. q# q p1 w4 |
改善过程能力
+ R: U% B5 `1 X 过程一旦表现出处于统计控制状态，该过程所保持的不合格平均水平即反应了该系统的变差原因─过程能力。在操作上诊断特殊原因（控制）变差问题的分析方法 不适于诊断影响系统的普通原因变差。必须对系统本身直接采取管理措施，否则过程能力不可能得到改进。 |
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