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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
) s2 N/ r* V S+ ^, F8 d 新机器验收时
5 P* N E9 C" t3 w$ C& W 机器大修后, ~: G& ^* [( W5 k
新产品试制时. M& T! t/ v/ z7 z: o( S! V
产品不合格追查原因时9 F$ v6 y! N; G- f3 W. H
在机械厂应和模具结合在一起考虑
, s' R$ g4 U3 t4 {! l Case study
# H! C4 u# F3 w) t WHAT IS MOTOROLA’S 6σ3 x) j" y! U) g1 q" D$ b
Normal Distribution-Gaussian Curve
! ]8 x, ~) U5 f- f+ }3 b1 d 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：
1 Q6 e5 E* t9 }" ^) A# F Case study5 b! }2 v: X* R. O; ~2 F
Case study) ~6 a) I8 K5 s
请计算出上表的X-s控制图的控制限？! q/ S0 v- |+ h- x; Y
请判定过程是否稳定？
# c; ]- |+ `! ?$ } o9 k 如果是不稳定该如何处理？& s2 N3 m$ l; U% K, }# ~
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？
! c( h4 @5 W% E+ x( q B计算控制限
z8 X, Y6 v6 _# _) { Case study
4 q% r" |5 M0 e' R Case study0 \5 K' ?1 _' n. C6 j* d
不良和缺陷的说明, o: ~8 t C6 k1 k6 u) Q- f
P控制图的制做流程
0 |" A9 C/ ~& s# X A1子组容量、频率、数量
# W, h* Z; y) M$ ]5 h 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。- Y: m% f( y% y" t' P+ ?( T2 P
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 % ?6 J p# G3 l2 F: K, z# J, Z
aliqq7 W% p+ n0 V: L$ u" p9 [
. `/ Z t$ u3 I
子组数量：要大于等于25组以上，才能判定其稳定性。- W) W% k1 r. l
A2计算每个子组内的不合格品率8 i( N: k" V" p% ?1 k
记录每个子组内的下列值
! S" Y9 i( w2 n; ~3 z, q8 J; a 被检项目的数量─n0 F$ d; w' {4 |# K- F
发现的不合格项目的数量─np- t) j; ~$ M5 N: T
通过这些数据计算不合格品率
# B) ~2 Q9 @7 e A3选择控制图的坐标刻度
) e; t# v) L& E, K' ] 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。
! |7 M. d. l' B* E& U0 R A4将不合格品率描绘在控制图上( b. [1 N- B( r; n, B
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。% R, C- h1 Y7 y* ~
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。
1 O" I! e Z% D+ k$ W 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。
' @ p+ v2 @% o) u 计算平均不合格率及控制限- V4 T- _- r- S3 o
画线并标注2 h0 y. j5 G5 M, v) T
均值用水平实线线：一般为黑色或蓝色实线。
4 h& P+ O, U9 S7 Z( F* m* } 控制限用水平虚线：一般为红色虚线。3 a" O) M+ P+ I e* S/ S3 @
尽量让样本数一致，如果样本数一直在变化则会如下图：
( Z" E- g5 K x# A, c8 R9 ]' P; Z 分析数据点，找出不稳定的证据5 z: |* g) N N$ R( y8 Z
点 P- q# T. L+ F- r$ B
线 h F( Y/ v+ Z9 G: J
面: Q: g0 l3 M( M
以上三种方式做判定。 aliqq " r. l# J7 E) g! a1 Y# m
寻找并纠正特殊原因. ?' A% y1 r g7 P
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。
$ D$ e2 X7 l* q+ U [, f: `7 D/ l% ^ 控制图的实时性
, `/ D/ \) }* V 重新计算控制限1 U3 O% e* V. D: `! G
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。& B: o7 f! x3 o! F6 `8 v
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。
/ ~' K5 b; `3 e 控制限运用说明- I/ a+ h8 E2 s
过程能力解释( U( n3 r; ?% N8 ^, K }, |" R
计算过程能力0 F; o0 k" }0 Y: E& D4 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。& V$ D4 m1 `% _! ~& D
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。
5 }" e, b5 C0 k/ V- h2 d) W! W 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 t \6 }$ J( L A- H* i+ D
评价过程能力
" a# P; | t6 o5 l2 U 改善过程能力
1 e( I. X3 {1 O3 B4 }8 t# F 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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