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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 Z, R5 E' y! } 新机器验收时
6 ?; p+ d1 d' T, P& C" q 机器大修后0 u3 U. u+ \6 r6 z( L
新产品试制时0 p7 u) f5 Z& e& F) s, R7 H9 T
产品不合格追查原因时: M8 Y7 t3 |/ Z! {- p
在机械厂应和模具结合在一起考虑: W: Y/ _& v3 x- q- V3 E
Case study$ _1 h, f. o: F( R* r @# U; A
WHAT IS MOTOROLA’S 6σ1 }( @4 I6 E4 m9 k& N
Normal Distribution-Gaussian Curve- }) C L$ ]2 ^$ q& 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：
6 g3 a" j/ R4 H) h* `$ x Case study* u4 D$ s4 y# `/ x/ ~4 T* z
Case study
- a$ }- o0 W/ X- u" T; `# f 请计算出上表的X-s控制图的控制限？
2 N7 o( ]5 c! y5 H 请判定过程是否稳定？
3 n2 m5 @+ R+ k; k; L% N5 S+ \" n 如果是不稳定该如何处理？
; d6 H: L7 Y. o$ C6 | 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？
( H# p3 S* A/ [ B计算控制限
" Z4 v$ v4 [$ Q4 @* a2 `9 I7 _ Case study1 ]# G3 N2 e N
Case study
: O* E- }) V$ D) H. }4 \ 不良和缺陷的说明
! P* L+ C) P& U( S P控制图的制做流程
) ?* n8 _( p$ \$ f; u A1子组容量、频率、数量
& m" a( D, U3 `! P8 f- i5 S 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。) j! Z: n: M2 ]' D- J, i0 |
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
- P' Q e: ?' w' i U$ [& d8 J) L; S; galiqq! U; M1 R8 O7 w& u. ]/ Y! y
0 x1 \; T' N8 r/ k, `; R
子组数量：要大于等于25组以上，才能判定其稳定性。
5 h: O P/ |* D& Y" t( I A2计算每个子组内的不合格品率* x9 G3 }. l8 H1 A
记录每个子组内的下列值
5 Z9 t7 H2 t& c 被检项目的数量─n1 y9 F0 g+ c( s/ \% x
发现的不合格项目的数量─np; H* N1 [9 {) f3 Y+ T
通过这些数据计算不合格品率
4 D$ F7 @0 T8 |- f( Y) y A3选择控制图的坐标刻度, }4 }( ^9 f$ U2 f
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。
1 ^% p7 B$ ~% w. u A4将不合格品率描绘在控制图上# p* q5 N7 ~, a) u' 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。7 }4 Q, l0 [- K" c$ A0 q) T0 `/ E
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。% X7 }( k; b+ S
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。" v- G5 P+ _- m; X% ~! t$ f
计算平均不合格率及控制限
1 R% M, d- j( f% o; } 画线并标注: Z u' L: S8 f- S. g' z1 H* ?
均值用水平实线线：一般为黑色或蓝色实线。5 S) F/ l) f' h
控制限用水平虚线：一般为红色虚线。7 l3 N' Z0 G0 p; t9 j% V
尽量让样本数一致，如果样本数一直在变化则会如下图：
- J* i$ L, s5 ]" \ 分析数据点，找出不稳定的证据
$ Y) E2 o [" q2 E. G: Q" l- N 点- Q- A: f' [0 t4 s
线
: f5 t$ u j1 W2 z. T 面
: q7 n+ W" _0 _ 以上三种方式做判定。 aliqq ; z0 n5 X& _2 ]4 d; m9 w( `
寻找并纠正特殊原因
$ ?& X9 e u- O& j5 X: d( @ 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。" A, z3 F! J2 ^% ?: K- p% O0 o
控制图的实时性
6 q+ ~: S# D# `$ E# @ 重新计算控制限
7 l$ T/ D. L5 ?5 ^0 [0 k1 C9 l 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。; ?- w5 c* f* P
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。) g7 P U) M$ ?! t! {* l8 g
控制限运用说明
" S0 ^: Y! P3 n! {0 C/ _ 过程能力解释
/ J: y8 ~( U5 A+ T1 J 计算过程能力
: `0 h0 J1 i2 E0 } 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。+ X1 u% {7 p5 v
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。
6 }( }/ A0 S' K; 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 * V7 F2 k4 ^7 l6 r
评价过程能力% j* v0 I* f% w$ \6 J$ L
改善过程能力
* I* x. @2 h4 u/ I; r 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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