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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# W) V- Y" W- E0 i* A2 d
新机器验收时' W% N7 @0 A/ d0 f
机器大修后6 @! F- `# i9 a* X5 [% d, s( A: n
新产品试制时! {5 l, f: D! [/ a- L
产品不合格追查原因时
; w; a3 `0 h- o1 K9 G: B4 P3 X" D6 g 在机械厂应和模具结合在一起考虑
. _! M2 [+ O1 F% L1 j0 o7 c1 x Case study" m. p. q/ V0 [3 t. ^
WHAT IS MOTOROLA’S 6σ
/ n9 n/ ?, I, o8 d2 }, m$ K8 h Normal Distribution-Gaussian Curve
8 [' ?/ ^9 x) q2 t 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：% f: R. r. K+ _* }; z
Case study
9 I6 a9 \; ]( \' S0 R9 A Case study
3 W2 Q2 V o; m1 a& j1 D' { ]: `" w 请计算出上表的X-s控制图的控制限？
! L' P7 L, D7 M5 P5 d! W& E+ F 请判定过程是否稳定？# d6 a+ z/ w8 m" I( L
如果是不稳定该如何处理？
# w9 }) U) N: w( x, I 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？
( r# x( l5 r3 E- { B计算控制限
4 j, {" q. g5 o8 e Case study
. X1 N* u: C9 x$ u" @, x Case study
* Q8 b( h* Q. D( _5 V 不良和缺陷的说明
4 x$ S' \" j5 x1 L& N- b P控制图的制做流程
+ Y. X1 A; Z& c" d& ? M( I( E9 C A1子组容量、频率、数量0 k2 H- L' V. \3 g: m) d7 q
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。; R" E0 c6 A) ~+ x0 X: f
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 5 L# F- Z6 Z/ U# k$ Y; Y4 Q j
aliqq
@0 {+ W8 H7 P0 C' l6 X3 A3 w* i6 k% v( |" x
子组数量：要大于等于25组以上，才能判定其稳定性。
0 N4 P+ e0 x" d A2计算每个子组内的不合格品率
* D' n- z( b( ? [, L- j# `8 [ 记录每个子组内的下列值0 f' \( S( q) K' J9 ?7 Q. S$ n& }
被检项目的数量─n. i7 i- U# c: W3 z' @$ ?
发现的不合格项目的数量─np
% W( M/ ~) D$ ~ 通过这些数据计算不合格品率; h7 ^9 X- E5 v
A3选择控制图的坐标刻度" y- ?! ~1 l* ]: \( q" L3 M
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。
/ ^" f# r+ k! s( G4 y) m: m) _$ d% W A4将不合格品率描绘在控制图上
, m/ ]: [1 _' r# ] 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。+ |) a0 _& b$ ^
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。
# x2 `2 d% Z; X) u 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。% c) K4 @+ z# N2 K! ~
计算平均不合格率及控制限
& l' \% T/ h, p/ ]" y 画线并标注
5 w; ~& Z) c. f' e 均值用水平实线线：一般为黑色或蓝色实线。* W% r# G: g- G$ ?
控制限用水平虚线：一般为红色虚线。
' z. A, Q, U* m( Y$ A" v' ?; c5 H 尽量让样本数一致，如果样本数一直在变化则会如下图：1 O" U# E3 [/ T# T' W# V
分析数据点，找出不稳定的证据6 e; _2 |" U# p8 ^" Z) p' o+ N( q! Q
点
! Q' \, t+ J0 F2 I% p 线5 k2 l( g2 S* R9 @
面
! K7 s1 `* X/ k 以上三种方式做判定。 aliqq & ~; @; Y& r# J ]
寻找并纠正特殊原因) x# \: X5 Q/ d. B1 I. I
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。
; \' O- K/ @9 g( v3 C6 H 控制图的实时性
' |: N- t. L" d, j) ] 重新计算控制限* G* ~4 G+ l4 q7 L8 ?
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。
% r" C2 C' e" Y 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。 t7 }$ ^7 \+ h1 U1 A4 A! O
控制限运用说明
5 {1 p3 @2 R9 |: c1 t a 过程能力解释
& A* G% H N* |* M 计算过程能力% B+ @) d) ?; r/ Y$ Y
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。+ I" r, J$ B3 I1 D2 b8 v
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。; d4 b& Z* F5 u, p6 ?+ [
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 6 ]8 [$ y' F' a; ^6 [! z
评价过程能力
# g$ B8 E; J% q j 改善过程能力
! |5 V- f y+ b- f' u2 y 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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