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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
6 r! o6 K9 t1 y. g 新机器验收时9 x6 T6 q% f. X
机器大修后3 f" a& Y: \! I! V2 S! l, `
新产品试制时0 e X; ]* `2 g) ]
产品不合格追查原因时
% o/ V" G4 M( b' \2 l 在机械厂应和模具结合在一起考虑4 b& @! a1 e A# h3 y% L; f
Case study! [1 Y! U4 E: J5 s0 S- V7 S
WHAT IS MOTOROLA’S 6σ
" s; D9 D$ a* z) C) N9 j+ w Normal Distribution-Gaussian Curve Z7 q+ Q6 g8 j+ a& 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：4 Q) w2 S7 F, T# H
Case study( ^ |* M: b* ?( ^9 E9 {
Case study- L4 V4 u+ @/ }- W; H) V7 B
请计算出上表的X-s控制图的控制限？- E7 a4 N* B3 r, N: K) x2 i
请判定过程是否稳定？
5 ~$ N* n) |4 }4 m 如果是不稳定该如何处理？% W7 w9 S& V. f8 d! l
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？9 ?( ^8 k2 ^( O/ D: [
B计算控制限
7 \0 C1 l1 E/ D5 `, z" v Case study/ d. P$ ~2 e" {+ u( h- A* M! L1 ?
Case study: B- ^7 H+ J. M; r7 ?
不良和缺陷的说明$ M: p2 v) ~! W# [
P控制图的制做流程% K9 x6 H. J' a7 l
A1子组容量、频率、数量
" z5 n- G9 Q# `. e, {$ C2 ]0 ?* i2 V* U 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。
1 x& ?: y* e/ h2 E 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 * V/ e8 |1 J' S$ X4 Z
aliqq
' I# E7 A. j) ^0 \' x: m$ }
, Q# H, s4 Q) `, D5 x% S8 \ 子组数量：要大于等于25组以上，才能判定其稳定性。
3 s# V' s- d t, I, P3 H A2计算每个子组内的不合格品率1 j0 i0 W/ P( N9 ]; f$ H0 C
记录每个子组内的下列值
) h* D+ J- ^3 i0 O3 I 被检项目的数量─n
( i; S: {; s5 ~0 W6 L 发现的不合格项目的数量─np
- P" U* k4 d; g5 v( ~, N& X 通过这些数据计算不合格品率5 c4 }7 I9 \, i& Z5 d* \- @
A3选择控制图的坐标刻度& _+ n4 Y, y4 b- t
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。
8 l6 h3 e6 w9 n% r2 g A4将不合格品率描绘在控制图上# `7 Y" e8 h t) C, k$ L
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。0 Q8 k0 N$ W" x4 V0 ~. o8 f0 m9 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。% Q" X9 [5 d( Y5 S, F
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。
$ g7 n$ V, ^0 \ B% u ~2 W/ O 计算平均不合格率及控制限
6 e1 ^; E* G6 b 画线并标注
2 U% Q1 p; J" O) f1 p* M* ? 均值用水平实线线：一般为黑色或蓝色实线。, U' J, P3 }0 Z E) @9 i$ E
控制限用水平虚线：一般为红色虚线。0 L8 W+ }: M/ ?8 }1 q
尽量让样本数一致，如果样本数一直在变化则会如下图：
3 V5 ^. s, S, h6 E8 t 分析数据点，找出不稳定的证据% v! w8 Q* ]; g) e) m: k1 ~
点, f) n4 Z2 g6 x. V, V
线
0 W1 d" W5 b6 m' X6 y( n8 l 面
3 F' X+ D8 E, v 以上三种方式做判定。 aliqq ! Y5 G# Q. B/ `2 Z6 r
寻找并纠正特殊原因
7 t) q- o1 w) Z: ? 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 w8 l: s; A9 e! ` 控制图的实时性
; R5 M9 p8 k% O: _$ X7 R 重新计算控制限
- b1 C, S1 Z& w+ ? 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。
$ O2 c9 p8 G) J, ~, S/ Q 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。9 v& B* J$ B |& G( V
控制限运用说明8 P+ e8 @5 z) Z7 y
过程能力解释" N! Z4 e$ b! J$ L# s
计算过程能力" p, u' Z# ?! @' Q& a. i
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。
4 J8 `6 {7 S, }3 x7 r; 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。
7 [" x3 e* o, K3 S% A- M 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 ) R! H4 b0 |2 k/ m
评价过程能力. T' l* ]0 @2 ]5 V, u# i% A0 L# P' q
改善过程能力4 \# b2 V* w) M o) j( `
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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