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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2 m( j: e& }( s, S- g
新机器验收时& }2 z% U; j7 w. e6 w& b7 Y
机器大修后, P) Y: F, D. N; H& \; o5 `/ ~
新产品试制时
6 n& i' {# \/ D! H( ? 产品不合格追查原因时- X, g' c3 X! F* q8 q4 c. p
在机械厂应和模具结合在一起考虑! O* J, X% T( a- G5 k, g/ c
Case study
$ J) m9 J" k9 M WHAT IS MOTOROLA’S 6σ
5 Z1 i0 o7 C7 w: A Normal Distribution-Gaussian Curve$ X, {& ^; D0 e3 i, H
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：$ y* z5 y" [% \9 O! e
Case study- M& q7 Y- K+ B \$ |: g% h
Case study6 ^. B1 y/ \ h' ?) |1 [/ @8 W( [
请计算出上表的X-s控制图的控制限？
8 y" O4 }9 K+ g# r3 L 请判定过程是否稳定？0 f/ a# [8 w8 V* ?+ o# Z
如果是不稳定该如何处理？/ Y T$ k: Y& i4 X. r
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？
4 w& @) z- o! L5 V B计算控制限4 c3 d! r! ?5 z4 B9 ^9 M
Case study
) f# @/ A8 F7 K' u# |7 M Case study
* ]0 Y4 I, M7 ^ 不良和缺陷的说明
9 {- g+ V( B0 V( W, P P控制图的制做流程8 x0 N1 I9 G+ H- D
A1子组容量、频率、数量
% \. K3 G5 U; d6 P% D: P! ~; 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。
0 F/ i2 `1 W7 { 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 6 N6 N3 P1 e. e& I2 J- V0 Y' t
aliqq) ^$ G6 F+ W- C. q( A/ y
3 N3 c3 j$ D( z7 Y+ v2 ?
子组数量：要大于等于25组以上，才能判定其稳定性。3 W% e7 c) \0 _
A2计算每个子组内的不合格品率
3 U" X' C2 C6 i) h6 Y3 G- b 记录每个子组内的下列值
8 O2 C+ `- D* [: y, D8 I 被检项目的数量─n
8 s9 ]# ~- w9 q$ D6 S 发现的不合格项目的数量─np6 u( d) K) d# O& C G
通过这些数据计算不合格品率( q% E" h. z: R
A3选择控制图的坐标刻度) L5 G8 _, q8 M: e2 F S" c
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。
4 l9 L9 h7 y3 R3 s `+ i, _1 E A4将不合格品率描绘在控制图上
4 P9 s7 S* O/ v5 x" _4 N) ]; Y3 S. ?1 C 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。
/ s8 a* T' _+ B: z 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。
" C. C* g: `1 B, \ 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。$ B% M9 L* F- l. S; T" h; l! r
计算平均不合格率及控制限0 @9 ?6 j% V4 M! @( s5 T
画线并标注$ E( F- o: d% p( b
均值用水平实线线：一般为黑色或蓝色实线。
& e2 Q: N* |+ C& _, i 控制限用水平虚线：一般为红色虚线。
/ E1 D( ]$ z# o3 ~' L 尽量让样本数一致，如果样本数一直在变化则会如下图：
! G8 `: i7 z3 |: h, Q 分析数据点，找出不稳定的证据6 c& f. m/ ? Y6 q
点
6 ? M$ E! s# K 线1 @- e2 t% K9 W; P
面
( f4 C0 [. P2 j' w. I5 S 以上三种方式做判定。 aliqq ; \+ B9 q& e) e: ]: T
寻找并纠正特殊原因
" B7 p" l! l( s* i# B9 o- w 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。
% M# N$ e6 Q' m 控制图的实时性+ x; y7 d) ?4 Y# w
重新计算控制限
7 p0 o s/ j/ }& {" 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。
2 F: s7 J% T1 ]: B3 J2 D 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。
# Z4 Y; D8 `; H% o" o4 F% v7 X# \ 控制限运用说明3 {8 [7 |8 T' w
过程能力解释; b' d3 Y( q' {1 @, @8 b. h
计算过程能力7 ]9 j9 ^5 r, l# {) z. Q
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。
/ ]# U2 C. D& b# ` 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。% E, I' j/ [! a. \
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
* l t4 a/ u3 J1 ]9 c. Y# e0 B 评价过程能力+ Z) n+ D& c: R6 H% |+ b6 R
改善过程能力
& K2 |/ {" A- b+ l 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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