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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8 N0 x2 F; d3 z9 I- o# X/ l+ F
新机器验收时0 g5 |! D. _6 b; P) D( t/ w& W- V
机器大修后
# e* _8 i* M# G, m- A) e 新产品试制时) j2 ^0 D b! i6 e
产品不合格追查原因时
" u" r# n. ^1 s' v 在机械厂应和模具结合在一起考虑2 a- w$ N, o, x3 s
Case study
1 }7 J8 i1 a; l& R, K) O/ K WHAT IS MOTOROLA’S 6σ$ a6 O; `6 ~+ r; o4 @0 ^
Normal Distribution-Gaussian Curve
1 H; [; i. a; q. w2 ^; I, X$ f 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：
7 ^2 ~: e2 H8 j- o+ T& I Case study C& E; E7 y0 W
Case study
- y; Y! O2 A* H, x 请计算出上表的X-s控制图的控制限？7 ?) D0 u; O+ y
请判定过程是否稳定？% \9 E% d& A0 l) l! n! S4 c
如果是不稳定该如何处理？
- g( a) h/ G& t 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？/ u' y6 V, Q, O
B计算控制限4 Y! Q9 h2 N' o7 B( I1 ~- R ^# F5 _; t
Case study& U) K3 u- ~; H% \% V# t7 @$ l; {
Case study+ K" N! W$ W0 g6 l) A8 p
不良和缺陷的说明' \& A. r3 b- n+ b4 d0 h
P控制图的制做流程
6 l8 ~/ e- c0 {+ H: U A1子组容量、频率、数量
. R! X; n/ L! P- C [4 `$ M! N 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。1 J7 i. r# n4 @& `
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 % v8 B( H( q! `
aliqq
2 h* f1 c9 r% w9 U" P5 I( h: B
. f3 B6 V- I* c3 j; F2 s7 Y 子组数量：要大于等于25组以上，才能判定其稳定性。6 {0 c3 v0 h) ~6 o; f
A2计算每个子组内的不合格品率, S; b7 t& C8 n) D- \) |. z
记录每个子组内的下列值% }) {& c$ s. n8 t
被检项目的数量─n$ _ n1 J8 v# F+ T$ x: n
发现的不合格项目的数量─np
( O' G7 F% X# q0 d& K5 \: k5 b2 f 通过这些数据计算不合格品率3 t0 [0 C5 ]8 F7 r0 {( n6 w
A3选择控制图的坐标刻度
/ |0 G3 m4 w# K( A9 E( c' U 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。
) v# [! E& K5 |( Z" z4 ~4 S4 V A4将不合格品率描绘在控制图上
+ r* z4 g3 R( U u* B. l; k 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。
. [3 V5 U3 G1 b1 f 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。" ~& i3 F: V, O# d
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。
A$ o0 u8 [8 c 计算平均不合格率及控制限
( ~0 S. U/ g. O1 H, U% N3 Z3 m 画线并标注
) o8 B. Q% h0 x& ?# A 均值用水平实线线：一般为黑色或蓝色实线。& o$ n- E- |4 D& ]3 N4 P) j
控制限用水平虚线：一般为红色虚线。: e* k1 Y' N6 X1 D5 M/ b9 M+ O! D
尽量让样本数一致，如果样本数一直在变化则会如下图：
" N2 h9 ]' z+ V/ w5 w, v7 Y 分析数据点，找出不稳定的证据
% ]3 A9 h# `8 A; y4 S$ L8 d 点
. f6 H: O/ A( ^/ m 线. A1 ^' z5 Z/ k3 ?7 C& a2 R; s
面
: v) F* V7 \0 y2 ] 以上三种方式做判定。 aliqq ; V2 z$ P8 B% Z# i' q4 s5 H
寻找并纠正特殊原因0 E9 p* e+ y, ] h% |. m
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。/ ^: p" V D |3 X/ d ]/ r
控制图的实时性" k6 I1 W* h3 |7 D, g8 t& s
重新计算控制限2 @9 p/ \9 l- I4 C) @
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。: \) Q; k7 s$ Z1 d( K
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。
7 D9 N, y9 y7 Z' {6 o 控制限运用说明: B0 V1 ?9 r6 ]! M
过程能力解释
! X. v* m. M2 M+ S& K 计算过程能力
1 n0 N$ a2 @0 g! T 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。
4 h3 d2 C; e7 I 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。
% ?0 E s0 b- j4 y; O 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 f9 G4 f- r. V8 ~# l
评价过程能力
: c/ @+ D8 j0 ]3 I; J: j9 a 改善过程能力; v' L" u R- u! ]. Y3 a( a# K
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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