|
|
发表于 2009-8-20 09:35:05
|
显示全部楼层
来自: 中国台湾
何时应用Cmk指数9 k0 C% ?" }, p: E Z+ j2 j
新机器验收时$ Q& g, { } S4 S* t9 u. m
机器大修后
) G6 R3 g- s/ C 新产品试制时& S+ f, k0 X4 b, \' o; U- |
产品不合格追查原因时$ r( U, g' m! U
在机械厂应和模具结合在一起考虑9 r! W8 F: f. X
Case study
6 U Z7 X9 I$ e# M$ D WHAT IS MOTOROLA’S 6σ
]6 [0 W8 J' I Normal Distribution-Gaussian Curve
+ X A& a6 J& w0 B 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:
2 N7 d) L5 f4 C Case study
3 }: S4 Z* M1 i' Z: [4 ? Case study7 a( t7 N% p4 s/ Y2 ^% M, P6 m. [
请计算出上表的X-s控制图的控制限?- m1 P" u; D7 `$ r% e1 n
请判定过程是否稳定?
0 T3 c. O3 K- E/ t 如果是不稳定该如何处理?
7 B9 T$ F# ^2 |& a1 E 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?
& f4 o* P0 A l B计算控制限
2 c( U# o! ?' |5 S$ C8 Y Case study
2 _) e1 n, {; z7 \9 \ Case study
) q* D* u& o# @ O W 不良和缺陷的说明
- k: R' d2 S0 a" V, m9 p f P控制图的制做流程
" d4 x! D1 ?& L( Y; p A1子组容量、频率、数量
" ~' j7 q/ k p) `2 s# J 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。
6 e. V1 O9 W- |9 P" W 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 4 {" R4 O# e6 P# e
aliqq* ^, ]. n' v: I; K8 \( i3 A5 h
* v- W3 F$ K) l" j: D 子组数量:要大于等于25组以上,才能判定其稳定性。
- C7 i+ I+ u% A4 @ A2计算每个子组内的不合格品率
* _$ u% S* O9 G8 w( Y( _! E 记录每个子组内的下列值* v/ E5 ^2 \3 P3 \. s- s( j2 f# L3 h
被检项目的数量─n
$ f- @. o: d" U 发现的不合格项目的数量─np6 W# a/ O2 ^, r: d d0 ~- z* m4 j
通过这些数据计算不合格品率% w e- t+ z+ j( E8 W: C
A3选择控制图的坐标刻度
# [- k% p, O. @' m% w& o) } 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。9 N2 a: t; m, |, K; |
A4将不合格品率描绘在控制图上% }/ ~" ]4 s: ~1 |' h2 X) b5 \
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。5 W; I1 o, V3 d) l/ J& d- d+ W
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。1 Z: w4 X/ L8 v8 V- O& {: X
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。' P/ e: a* a4 x9 C0 | X O
计算平均不合格率及控制限2 _4 h& U/ r& a7 I/ R9 l
画线并标注" }: w8 J7 N- o/ s' y# \
均值用水平实线线:一般为黑色或蓝色实线。
0 m4 m H# @- [7 x. W 控制限用水平虚线:一般为红色虚线。
8 _0 I0 ~' V! c+ e2 h# J* d 尽量让样本数一致,如果样本数一直在变化则会如下图:+ L& x. K; [3 v% D
分析数据点,找出不稳定的证据
# ]1 i2 m! b1 X# t4 F T: L. y 点
: ~: r5 H- E( f" o% V 线
6 {4 {. b# \, T% G8 j1 s 面
& v; l3 u0 [' O1 S+ m 以上三种方式做判定。 aliqq
7 |* O) l9 a Y7 I- v' e$ Y 寻找并纠正特殊原因
. @6 P5 q& }' E/ V) G3 _* ^ 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。/ ?6 }" s k9 E
控制图的实时性; r- e% p: M: z& G: q0 M7 Q
重新计算控制限! J9 B6 Q* d# P, r/ Q; k
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。6 f8 Y) v/ K6 V! {. X7 @ _
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。
: d U3 p) l! B7 `7 l8 q# h 控制限运用说明 o; P1 n- I) W' G
过程能力解释
, n5 Z- a( [$ { 计算过程能力4 J! X" J6 n- K9 i$ 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。
6 {6 k6 g+ [- x6 N+ M) t9 r9 @ 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。
9 I) K( e' c( d! a: ^ 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
. o. o# g9 q6 Y: s, E/ o* R* Z- s 评价过程能力
7 r% m! {$ f5 n- I( r& N; h 改善过程能力
% p2 u' G6 t9 O 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。 |
|