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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+ u s0 B0 b7 Z) v8 n
新机器验收时6 ?1 ]2 O; O! w4 k0 E4 U
机器大修后
g1 f$ M# E9 `, x 新产品试制时* a5 T' z& M3 W+ ]
产品不合格追查原因时; o$ L1 z1 k, @, \% y7 d
在机械厂应和模具结合在一起考虑
. m7 |2 j9 z1 O% Z( K Case study
3 z4 M, ?% u, v* R+ G WHAT IS MOTOROLA’S 6σ
9 c c; F' B8 J8 Q* e& |8 d9 d Normal Distribution-Gaussian Curve; d8 J0 V: \; N! L, `* p
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：0 t; r, f# x; j) _$ {& J
Case study% `. E9 s# N7 \+ R# S& [
Case study+ ~9 B! Z! `3 J. Y) t# S# P# Y0 h
请计算出上表的X-s控制图的控制限？; I: o! s; Z' i9 f! c# l$ h
请判定过程是否稳定？0 a4 W0 l- b j& j! }
如果是不稳定该如何处理？, I* h1 m. W5 w* }: f0 s/ u A
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？# d( X5 Q; G* |5 B
B计算控制限
6 ^8 b2 A: {7 f6 P0 ^4 \ Case study2 d; z: C7 j6 K* y3 x) [
Case study
5 d8 \# R+ q; c8 J 不良和缺陷的说明
o! p7 B) {! q: P# J$ u/ } P控制图的制做流程
' e3 `0 ~/ t# C7 w2 D A1子组容量、频率、数量
- h% A& M7 M6 B* ~ 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。
2 F: }* ?; ~1 T0 r 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
, G e9 T) X4 C5 l) Aaliqq
0 V4 M$ ?" U( U9 z9 s* ]1 F
3 p! ?* i1 M9 Z+ Y 子组数量：要大于等于25组以上，才能判定其稳定性。1 p j, `) Y2 T- [3 e
A2计算每个子组内的不合格品率7 D! f4 m( G+ }& H: j& z
记录每个子组内的下列值 Q- h6 ^- i" C. c: U N) |1 O% Z4 H
被检项目的数量─n4 S' J! h8 ^4 s* Z5 e: V0 o
发现的不合格项目的数量─np0 {6 R/ I2 i* k4 W( y4 n
通过这些数据计算不合格品率
8 V- t- T7 n) f$ v d! Y) | A3选择控制图的坐标刻度0 {7 j( z3 [7 |, a
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。
/ V6 c9 B. c4 y0 I. u A4将不合格品率描绘在控制图上) X5 V* `1 K1 L' _# q
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。$ \ `! j) u- o" l/ Y- e: n% s
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。
. v0 Q" z( {% Y. ~- |6 A" R 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。* _0 |: z, e$ X7 p
计算平均不合格率及控制限' b4 h3 y7 J3 \; m* L4 \( |
画线并标注; W2 Z$ n$ J" h3 I
均值用水平实线线：一般为黑色或蓝色实线。/ c0 @! @9 c+ U9 q6 i. c: A" o
控制限用水平虚线：一般为红色虚线。
: t* r5 c1 p0 G4 Z9 h 尽量让样本数一致，如果样本数一直在变化则会如下图：
# K1 Z6 c6 u9 d# t7 v 分析数据点，找出不稳定的证据/ \: [/ N7 v, q N( ?6 T j' j0 n
点- s/ D0 U* G, [- N3 c U+ C
线
a9 i+ u6 N3 r7 `. U 面
' Y1 X9 c4 {, s5 m/ } 以上三种方式做判定。 aliqq # w" K/ e, B9 R. q5 B+ |
寻找并纠正特殊原因
" D6 _$ m6 r1 o1 ~& @" _& c 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。
+ [: l( s$ W# L* `: |. v) h 控制图的实时性
$ C3 a( _+ a7 s2 X( l5 _6 v 重新计算控制限4 L5 ]9 {8 {! P9 C$ r: t8 v
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。
4 ?. J4 W% w: n- ` 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。
0 B+ i2 X# p) I9 L6 T2 Q 控制限运用说明7 s% v9 l& h/ i
过程能力解释
0 y$ `. B. d0 ~$ B 计算过程能力. z7 T0 X. M9 A, p% S
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。' o' q) ]5 ~2 M
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+ K" O" P: \- X$ w$ h6 B 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 C X2 |7 f7 G% c, h; y- s5 \
评价过程能力+ W& m% D) G' i+ S7 b( T: F
改善过程能力8 P7 ^* m5 v" o! L
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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