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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 Q' e. q9 H4 O9 k( z
新机器验收时( h( J/ G$ c& ^; J- Z# x2 l
机器大修后
% m, T; @( Q/ [! V# K1 w, v5 @7 Q 新产品试制时; A1 G$ Q# ~! P, b. ^# Q9 H
产品不合格追查原因时5 \, `- p" B$ u; N
在机械厂应和模具结合在一起考虑
2 K5 r$ S. h9 ~2 G Case study
# Y, e/ l( I7 U" C8 Z WHAT IS MOTOROLA’S 6σ
8 y4 Y9 n* Z1 I3 X) t( b/ ]' {+ Z Normal Distribution-Gaussian Curve- g, ~" [* A1 h2 E
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：
# ?! Z9 q* U5 h% n: x- S6 |4 ] Case study v* {& M; t+ x' }+ o8 t
Case study+ f0 i1 S" ]& z! k! Z1 `1 V3 i/ H
请计算出上表的X-s控制图的控制限？: v5 x: c) a( H/ ]0 ]5 q
请判定过程是否稳定？
H; B# v9 j' U 如果是不稳定该如何处理？
- \0 b# q) ]% _ p& B 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？
7 \5 Q6 [" E. Y m: x& M" c) x B计算控制限
& @4 z6 Q! W& M/ R Case study$ N H8 v* P+ S5 o( P9 \: f
Case study- `( z; ^$ i2 H4 ?# @( z
不良和缺陷的说明
; P& B7 n7 L B' G- V P控制图的制做流程
5 v i0 C$ P- _* {) d6 n A1子组容量、频率、数量2 A$ X, r3 ]8 @1 P
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。% C) _7 [- ~; P; d7 a" 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
8 k5 ^6 J# _7 ^) ^' D9 E- laliqq: f* ]/ _% h% j
1 R$ [7 `& W9 C& c 子组数量：要大于等于25组以上，才能判定其稳定性。7 P2 C% ]1 d+ z" q% n' O; E% S5 N' w
A2计算每个子组内的不合格品率/ @" a7 B1 v4 I& }+ q _# U1 H
记录每个子组内的下列值
- U4 m9 d, ?$ {/ _. l, q: a 被检项目的数量─n/ I" Q' p7 j* K9 E* p$ J
发现的不合格项目的数量─np
" `4 V' S: e( R 通过这些数据计算不合格品率
' b( O. _9 c/ Y4 O& I A3选择控制图的坐标刻度- n( q6 N& o% p( p' h# }5 S5 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。7 d# u/ i8 H- M% c# Z7 |0 Z
A4将不合格品率描绘在控制图上% K8 ?4 M. k" q# `- c% 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。
u4 Q5 h, X+ y) o 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。; S- m( P2 r5 o( O9 [- W
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。
& T& i- I* h5 X 计算平均不合格率及控制限/ H9 ~" P5 ]' s T" u- J
画线并标注
# V8 N0 k: i2 c/ [/ t( e 均值用水平实线线：一般为黑色或蓝色实线。! y9 P0 Q5 O3 m2 P
控制限用水平虚线：一般为红色虚线。
6 V" u4 M( C: D) [2 Y7 q 尽量让样本数一致，如果样本数一直在变化则会如下图：! m" T: I% z* |
分析数据点，找出不稳定的证据
p: j2 N6 ~5 E( e0 { 点6 d) q. _- e; Q& A6 d# [+ O
线
5 {! x$ V3 s1 t- a& |# N9 v7 H 面, i5 b& F- u; d2 q! m
以上三种方式做判定。 aliqq ; D+ p+ f, q/ b: b
寻找并纠正特殊原因. `( V5 x O9 ^$ f
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。1 I5 u0 g8 d& C& \3 {
控制图的实时性
4 y( k# A0 m8 S% h* g3 v 重新计算控制限3 D- j( P" w' W( v/ w5 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。
- V$ c4 i$ R4 l" | 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 s6 n1 [3 V5 w/ G: q
控制限运用说明
" K" b+ q9 a4 w- g1 ]2 ]9 q' _ 过程能力解释
$ i+ n: C9 [) L5 g 计算过程能力
7 g6 ?. l+ `7 C4 D7 W 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。 h& k/ C4 [( q7 t5 I. R
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。
# z' @) ~$ ^6 G$ d% w% U 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
: ]* H5 L( H3 ]1 b/ ?1 S 评价过程能力$ k! R4 L0 o2 L7 C
改善过程能力5 ~. M7 k9 O. c$ k1 N, |
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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