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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 s! e/ x3 g5 W/ u
新机器验收时
( o6 x; K$ C2 r& i1 h 机器大修后! _; x" o7 b+ h) e+ L$ t
新产品试制时
. c3 b/ p, w/ h9 L3 l. t& V( p9 Z( Z 产品不合格追查原因时) D$ C7 y( ?0 n. y; a2 l
在机械厂应和模具结合在一起考虑( S9 q( Q# X# R. |, F# N( {/ T
Case study
/ y9 [0 [4 y& f* h1 c WHAT IS MOTOROLA’S 6σ
/ s% k) ~3 R' y" ^: |- W- o0 e5 L Normal Distribution-Gaussian Curve6 D- x& P/ l# n# l
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:
1 d2 s6 n% d0 W: x; }1 B Case study3 d5 k& c' K8 H. |+ o% o
Case study
) J! P8 r" D+ l Y( R. Q 请计算出上表的X-s控制图的控制限?
9 c, {" U/ H, F) I/ @" Q. ]: G 请判定过程是否稳定?
: N3 ?$ \! ~9 C2 v$ b 如果是不稳定该如何处理?
9 { I- c; I, 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?! k2 f$ [) X5 P$ Y3 U6 ~* p
B计算控制限
4 a$ m- x5 I1 [1 A; ^, s: r Case study
0 `/ W! } h$ T- ^: [0 I7 G Case study
/ W- O1 Y7 I- a" B& D0 M 不良和缺陷的说明
. }1 w Z: `2 V) I& Y& U1 t6 }, J0 R P控制图的制做流程* b* k" O; [9 r! D& Y1 K/ p
A1子组容量、频率、数量
& s+ I4 p( ~( 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。
+ H6 e n6 W; h% {3 ~3 T 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 % c: S4 W+ p4 _- S
aliqq4 d7 o+ v6 P! X0 _: I( W$ X
b, Z) Q3 T/ W7 l8 J5 ]. C 子组数量:要大于等于25组以上,才能判定其稳定性。4 v; y4 K/ a; Y9 m: u1 |5 F, N: ^
A2计算每个子组内的不合格品率6 Y5 L, u: ]7 p7 I, C1 A9 A
记录每个子组内的下列值
- U7 c/ B* A2 W2 S9 N# d 被检项目的数量─n
! T5 @$ B% w. w3 o- g9 E 发现的不合格项目的数量─np4 j# Q- |4 N- h; Z) @$ h0 R, ~- P
通过这些数据计算不合格品率
3 @0 g! Q; t. q5 u; N" i- w/ n$ M A3选择控制图的坐标刻度5 a& \3 |" t+ 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。
# L0 W) V( T; @& k# c9 H/ a A4将不合格品率描绘在控制图上0 k7 u$ ^1 o# Z" U5 K$ E) u
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。
/ |. G* ~4 U1 Q$ `- f4 E" 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。
8 z( H7 o# O$ _1 h) U( z- 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。7 l& [# c J- p( c" V
计算平均不合格率及控制限
4 q% \) q! F+ i( I6 \9 ~( j 画线并标注- {. T$ m% ]+ f7 M. j
均值用水平实线线:一般为黑色或蓝色实线。4 ~5 u5 K% o; ?( h7 S. k
控制限用水平虚线:一般为红色虚线。
. Z8 y( O( z$ [ h5 n) b- g. N 尽量让样本数一致,如果样本数一直在变化则会如下图: F# A# Z5 w8 b+ ?
分析数据点,找出不稳定的证据; ^1 p. u' I3 ?5 S
点
, Q9 A6 \0 V& } 线! h/ s# a) P: Y3 R2 w
面
% A Y* ]5 P3 [3 B: r: | N 以上三种方式做判定。 aliqq ! ^. h) J) K8 T1 ]
寻找并纠正特殊原因
; K, b. q- b |& ` 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。; X4 L8 h: ~/ q3 F; u$ b' W
控制图的实时性
% q# P8 ]/ L. S. c 重新计算控制限
) c. ^+ v7 w4 n2 y) {+ I 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。, k2 W t2 Q7 T& `, 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。
; _: ~/ ]) l7 D( b! K 控制限运用说明
) J* m3 A0 h9 e) R5 c0 q/ M7 ? 过程能力解释
* n0 L d1 j# C 计算过程能力2 _: C6 V Y. D
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$ o2 g# t0 c) J" V n c* h
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。
4 U' i2 N+ U. J, g7 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 8 Q7 o% x: i1 Q ]! g# h
评价过程能力. X/ E; h) n( z) s
改善过程能力6 l% g* m# o& X
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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