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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
h& ?* I" \6 O2 Z 新机器验收时7 @ Z% e4 [* _; `( n( n
机器大修后2 K% @( s# E9 x% j
新产品试制时
" ~9 N4 A) R" ^. X' l1 Q 产品不合格追查原因时! B, P, g! O% E8 P$ ]8 ]
在机械厂应和模具结合在一起考虑
; w/ O! u) j; A Case study
E3 H4 h B) K7 g. g3 ^ WHAT IS MOTOROLA’S 6σ
) z, o8 i' y7 W2 ~: v' B3 Q Normal Distribution-Gaussian Curve# j8 w/ `1 b, O+ H! N1 Z# r
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：
: I$ ^, S$ i+ L% t1 h5 @ Case study3 M7 s; q; s9 _
Case study
0 j' |# Y" u" a 请计算出上表的X-s控制图的控制限？6 \$ a5 U, J0 N& T
请判定过程是否稳定？3 v1 C) j5 i) n% L i! @# U
如果是不稳定该如何处理？ r& {2 E) P5 R3 q1 G, J0 M
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？
2 g& y) E# G- E1 v: f B计算控制限
- n }- @& A% ]+ F Case study2 x0 O* F. J3 r% U, {3 b+ z( r
Case study7 ?2 H* J$ {. R
不良和缺陷的说明7 k4 o, C. u4 X0 ~/ H
P控制图的制做流程
5 Z- W( r( s" |1 j7 C A1子组容量、频率、数量
9 P& m& j% L$ @6 {; |1 ? 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。
/ R3 o& Z/ ^9 q& l0 j8 n# @: L8 n 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
' v3 b; L* a8 ?' E% Taliqq
" ]/ r0 m3 n' [ W2 @+ H# J4 l0 l, u8 a/ }% [) u) z+ d
子组数量：要大于等于25组以上，才能判定其稳定性。
; \/ {# v$ X; a X2 z) n/ v/ F A2计算每个子组内的不合格品率0 Z6 R6 M, M0 u0 U; J; v0 s& j: Y
记录每个子组内的下列值/ ^5 j7 \, ^4 ~/ G; L% {
被检项目的数量─n
* ^6 q. Q: M% R9 M 发现的不合格项目的数量─np0 H8 ^" A# M U9 L) y- N" Q
通过这些数据计算不合格品率7 y' l: _" X( U7 O' Q" D
A3选择控制图的坐标刻度0 |* [) b- d6 z" Y" ?
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。- m1 ^+ A e7 d& U, h9 ?# s
A4将不合格品率描绘在控制图上
% G# W8 d, H; ^5 ~7 W# A 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。4 | W$ @8 G0 D
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。
& w. S! @: h: I' D9 ]# t# z# ? 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。
- O8 z" C: u% I; p! z6 X4 U 计算平均不合格率及控制限, F" E" X* i" S
画线并标注
; `3 B b2 D1 v: {9 p' j2 v- b, K# n/ q 均值用水平实线线：一般为黑色或蓝色实线。
0 g. p3 V2 Q; g6 T. i. O4 b 控制限用水平虚线：一般为红色虚线。
% G4 u5 r7 _& {) p- S 尽量让样本数一致，如果样本数一直在变化则会如下图：
9 ?- }& e+ f* k2 Y6 | 分析数据点，找出不稳定的证据/ p3 A6 ?% p( P+ l I t) L# Q% Y
点
) T7 k! n' B# ]" V: S 线0 K2 z) X5 q0 E9 o$ v) e8 V
面( z5 D% M5 }, P5 @' b& c
以上三种方式做判定。 aliqq
. n* o, i" q8 s1 w! {5 o$ e 寻找并纠正特殊原因" ]0 b. U' o% |# l, J+ ]
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。
* E4 o5 n6 |. y& z7 i# W7 y6 d 控制图的实时性
* I- R% P3 {: K8 l, L 重新计算控制限, p9 d8 d! x5 @. R- P
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。! T3 m: Y9 c9 i5 u& \
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。5 v8 D' Z* ~- N' @0 F$ M( B
控制限运用说明, |& w! Z" q. V/ q+ _' V( z
过程能力解释% S- _, y. a6 \
计算过程能力5 m2 {% U0 \. Y+ k x; J' c T2 A
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。
' t# P3 Y# E8 s' k 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。 c; e3 [) f0 H) X$ y
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
: z- g% R1 D$ \% V0 W2 u 评价过程能力
$ M+ k4 U" D# C 改善过程能力5 n! Y; ~9 X) Q; `
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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