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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
& z- D* b5 D$ ? 新机器验收时" z/ }" Q7 ` a4 {" z
机器大修后* [9 }4 I; W/ O
新产品试制时
. D) q3 S2 x l% q: j 产品不合格追查原因时. F+ P% A! A3 `! I; W0 Y M
在机械厂应和模具结合在一起考虑
1 C: Q6 H. s6 A5 q! U- p7 O Case study
: r/ v9 H; z) C: _/ g2 V WHAT IS MOTOROLA’S 6σ
8 U) E7 i' c8 f6 }4 ~ c* H1 X" k% {0 ^ Normal Distribution-Gaussian Curve% [( d- M# \) [6 u
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：
z1 N) V4 [( a4 N Case study) P$ f7 f1 {( g# k4 _2 s; b! Y: I
Case study
' a( [8 S# q; n+ D" } 请计算出上表的X-s控制图的控制限？
( x' w6 B) ^) O2 ^4 r 请判定过程是否稳定？: l" {; O' K. p) L' }' b: t# W
如果是不稳定该如何处理？
9 J" \; r5 L7 E( A8 o 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？
% w: o5 z/ P7 o7 w" K B计算控制限
0 K% S3 V5 S7 L1 ^ Case study
( L* @3 h* Y, j* b Case study
8 z/ j, M: I0 m+ _( [1 G& a( h. ]! M 不良和缺陷的说明
9 D! \" z Z1 p' y P控制图的制做流程
, ^8 m/ d$ y7 \5 h( V4 i A1子组容量、频率、数量4 g' R7 L# p: U4 d
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。
5 U9 p' B% r0 r0 o/ V' T6 i4 b 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 ^% P' O' v. w# ualiqq7 a( f- V1 V. L. H( Z @8 _
6 w, Y) c# H5 Z 子组数量：要大于等于25组以上，才能判定其稳定性。
; O# W4 O, G& Z* J9 g% I+ K% m A2计算每个子组内的不合格品率0 _0 g: x* N( t; f' f
记录每个子组内的下列值( R5 V. t, V9 x8 t8 U. l) j7 h* B
被检项目的数量─n
2 [2 F9 r2 n, [ 发现的不合格项目的数量─np% z' i" l4 t6 |
通过这些数据计算不合格品率
0 }% L" v" s8 w+ L5 }' J A3选择控制图的坐标刻度
* @1 e3 g s ^+ [# L 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。
4 Y+ F" w* @2 z A4将不合格品率描绘在控制图上! I+ k2 w) y0 U5 ]1 _" f
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。
7 Q5 S2 G% x) P, A U 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。
( T5 e T' m! L% K' p( ^ 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。
( u' |; S9 f( h6 ~( W 计算平均不合格率及控制限3 ~& ?1 P$ s& [$ W& G- B
画线并标注
* X3 |& B1 v- g, Y8 J: S 均值用水平实线线：一般为黑色或蓝色实线。
2 G& {) E/ H$ @) B/ E0 p8 h 控制限用水平虚线：一般为红色虚线。. s8 f- H: o4 e" R& g: f8 c6 Z1 k% i
尽量让样本数一致，如果样本数一直在变化则会如下图：
( G" M% B/ v4 Z. ]2 \$ a 分析数据点，找出不稳定的证据- v) m6 i& n6 Q0 Y/ i8 C! u, W
点( I' Z2 h! j" l+ \
线
; Y% u! z: p4 x' r1 R* {6 S 面6 @' M' G! a4 T8 X. ]2 G% o( U
以上三种方式做判定。 aliqq
7 f$ v6 y( E2 Z$ x" } 寻找并纠正特殊原因0 C0 ]8 e* U1 N2 I7 S" s' Q
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。! z. `- a8 L. {8 L, l
控制图的实时性6 p/ H' k0 e8 [4 s7 h. H
重新计算控制限2 D+ {: u4 D3 ?- f0 G. d2 s
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。, V& t3 \; i* N& q! X
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。4 R$ o: c* ~/ z5 z1 h8 j
控制限运用说明
* `/ W% C' y& I) ?& I9 G 过程能力解释( v, G9 \9 D W) G; X
计算过程能力
: z0 R4 \# f( P 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。
% @' A' s1 H, M! X/ o 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。 _$ w. P, q4 H. D8 b- v
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 - W4 c& I' J& a1 z9 }5 z, s0 Z9 M; f
评价过程能力, @. C! f0 x X! |
改善过程能力
* k0 s' t. x5 L7 c S" j6 N" m 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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