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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
% z9 a# d# `% [- |1 a {- z$ h 新机器验收时
5 C* M" P k( U$ b5 l$ H! p 机器大修后$ r- @, G" X* q8 q5 I; e; L
新产品试制时3 N- H0 P8 }. C, G1 _. ?3 f# u' U
产品不合格追查原因时5 B( K ~/ i6 B" A/ @, f
在机械厂应和模具结合在一起考虑
, Z' v9 z" r' Y# \* K Case study
5 ~+ H Z- {4 r4 x$ H9 \* @' V* E WHAT IS MOTOROLA’S 6σ
0 L3 b7 f' o, M/ }2 i Normal Distribution-Gaussian Curve
8 F* [+ P& C9 R2 I* q: w 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：5 k8 p3 y& I8 R0 N9 W& T& |1 f
Case study+ a% A# b' {0 S& w5 j# q, B" j b
Case study7 ^1 Q& i& `) m0 t) j
请计算出上表的X-s控制图的控制限？
# c( g7 F& @' X2 B$ { 请判定过程是否稳定？/ l& m( c1 d+ ^; D4 Q8 ?* q0 r
如果是不稳定该如何处理？5 s- k+ C7 ?; E* z- p" Y3 y
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？
; u- u7 m, {7 n% t4 G B计算控制限
" a$ \7 G+ d7 X Case study/ b( T# _0 M: F0 | c
Case study3 J5 I% I3 O9 m% W
不良和缺陷的说明6 ^$ I8 M& c% Q% s0 \0 a; w. a
P控制图的制做流程$ ]+ {# B. [* ~) p
A1子组容量、频率、数量6 z. a, ?' N, `' e+ Z& s' A/ o
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。
" O0 `( A- r1 I* c 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 7 D5 \8 B# P! M' y6 @' O
aliqq8 W% `9 Z; V T$ Y) v0 ]8 C
* Q; g- C# a2 n5 Z7 B
子组数量：要大于等于25组以上，才能判定其稳定性。
$ K( Z! d% P0 l; d! N A2计算每个子组内的不合格品率/ g8 p3 E" i8 p" N) |3 Q
记录每个子组内的下列值
: P2 T1 }2 I! V4 y% v 被检项目的数量─n
$ i6 `3 \7 I) r' z r 发现的不合格项目的数量─np9 I" z. M/ k$ g& n
通过这些数据计算不合格品率
% X7 t# u& L! t, D$ g% u0 @ A3选择控制图的坐标刻度
! ]; s/ a/ g/ C# p; ~4 y: Q( H+ i 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。
, j Q% b y4 j' T# A A4将不合格品率描绘在控制图上3 M O5 \; E7 A4 Q: G* j/ k% P
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。
) P( W( `: Z; ~% D 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。
4 T6 u5 y$ M- }# M: M 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。9 l" \3 X2 g# N7 k9 e
计算平均不合格率及控制限
' T: a, z1 H' @* ~! o) P% e5 z: _ 画线并标注' Z4 m9 D% U, ^* ?
均值用水平实线线：一般为黑色或蓝色实线。' U k- d( X/ g
控制限用水平虚线：一般为红色虚线。
9 ~) F- P1 |' O$ z, J 尽量让样本数一致，如果样本数一直在变化则会如下图：& ^$ \/ `, D1 Z2 i J/ U0 g, Q
分析数据点，找出不稳定的证据
& c, g$ b f# L$ w) ~: x. u* L1 \ 点
6 G! @6 ], t* Q( D 线
7 I. R! [, W2 ? 面
3 ], }/ X* D9 }9 j: y0 U5 T- d 以上三种方式做判定。 aliqq
$ n4 A9 R+ |5 | 寻找并纠正特殊原因
& ]. r, s' }4 r# g& J O* @' 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。
- s- H9 G, Y" p0 R% U: a1 A9 c0 E; y8 i 控制图的实时性
8 V0 ?# ]& g+ r6 d 重新计算控制限7 z! L2 U4 {: m( ?$ H9 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。# M, \ [* W5 h$ b$ ?/ E3 {
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。1 s3 z/ L0 p+ W3 D) z( R
控制限运用说明, p' ~* L ?* L- i
过程能力解释
( f' Q! I; v, y: @ Q 计算过程能力 }( K8 U" V0 |8 X! \$ \: |
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。
% P) E3 _0 ` C1 w2 ~) f 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。$ s) O4 C" z3 y
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 / y1 g) y. [5 W4 G4 y- @
评价过程能力/ E# q$ f8 @( l/ X) u5 a% }) n
改善过程能力
b0 M! s4 a' x" S4 u: T 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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