|
|
发表于 2009-8-20 09:35:05
|
显示全部楼层
来自： 中国台湾
何时应用Cmk指数
o; s& {+ A0 a8 e" z 新机器验收时
+ F; p3 u/ u( l 机器大修后
, W7 f1 J" w* x) `1 a; u 新产品试制时; g/ s% F& J! b6 {+ C
产品不合格追查原因时1 J* y# B, j" D8 q
在机械厂应和模具结合在一起考虑
2 S5 C4 ]. _0 p" i5 y7 _ A Case study& k/ l- b6 B7 k
WHAT IS MOTOROLA’S 6σ
0 W' U% R% Y. C w0 c1 ~ Normal Distribution-Gaussian Curve
Q1 w9 F0 N1 h9 V: g; ^ 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：
( g, l w8 C7 i8 `, @/ O N Case study' D; s, u! x7 X: b
Case study
: t: L/ u6 g) ?/ p7 A/ h5 G5 K 请计算出上表的X-s控制图的控制限？$ R: k: U( B8 N) M6 t" ]
请判定过程是否稳定？1 ^ d& e8 V* m; H) b/ q6 V
如果是不稳定该如何处理？ h0 s$ @1 I" C
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 Z. m5 r& F& ~% b4 W) Z" E
B计算控制限2 m$ h( [3 b" X. W) @2 f
Case study
' H$ c' }9 S& z/ E3 D3 |: q Case study/ I, [8 S4 `2 D& t( m
不良和缺陷的说明/ Y2 A# O4 W, `% T
P控制图的制做流程
; `% b3 t0 {2 j1 i2 }1 B A1子组容量、频率、数量; p* e# i& A. E/ ?: A
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。
F' f/ X5 S! w3 A; H8 ]; j K 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
4 q. r! }2 b5 q3 ?6 q/ yaliqq
" Y [2 D3 Y( Q5 M( X, v; {/ K P' e
" c0 Y% i. I0 {0 N$ h8 H 子组数量：要大于等于25组以上，才能判定其稳定性。
) T: |( [. j: Z0 k* ^- q, X A2计算每个子组内的不合格品率
6 r7 k, ]# r7 F: |: k 记录每个子组内的下列值% v1 x6 s8 W3 I9 N
被检项目的数量─n0 G3 [6 t1 X. P- }+ N/ b j0 J
发现的不合格项目的数量─np
1 u# l% c$ A: Y( ^* t w 通过这些数据计算不合格品率+ h/ v; q! J/ w. t8 B8 }
A3选择控制图的坐标刻度
% P ]6 c8 q* a& U 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。
[# [- N* {" @7 W A4将不合格品率描绘在控制图上7 n) ^& R4 r, e, }8 ~. f9 B/ N% j5 D
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 @& N+ o, ?+ m 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。& d8 _3 m& F1 S; B( 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。
# L, N5 }5 d" X( Y( m5 c 计算平均不合格率及控制限
b5 \4 y0 X8 o ` 画线并标注( v1 n9 ]" ]: [% X9 P6 f
均值用水平实线线：一般为黑色或蓝色实线。
% f: R+ D/ B4 l t4 Y- K 控制限用水平虚线：一般为红色虚线。
0 U ?8 P/ F- S% O( G 尽量让样本数一致，如果样本数一直在变化则会如下图：9 Q/ l/ o& R5 a* t. R
分析数据点，找出不稳定的证据, ~! D# D& A. V7 Y
点6 ?- ]9 [9 p0 v3 h
线
) k) ^2 v0 X6 G+ N 面
0 R9 N8 n \2 J8 [. l6 q 以上三种方式做判定。 aliqq
/ i$ n4 D$ A5 J/ X0 U% P, o3 S' U 寻找并纠正特殊原因
; {- z6 I& I" K7 ^$ V9 a- c, ~ 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。/ N- S* n, q6 L* s6 c$ Y. l U/ R
控制图的实时性0 _& J" j$ E+ X! I
重新计算控制限6 o! e7 p* a( b7 f# F
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。
3 N, r- F3 x& r! y% g 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。; Y: k# M# L1 I/ F% T
控制限运用说明
) C1 P: D4 I0 C- f3 R. K) i& m 过程能力解释2 y, {# p$ v# p/ X& W
计算过程能力
- I6 W Q z2 d# |+ h, U. P9 `& @ 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。
) V( l/ N* N w; v7 w# T# | 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。
# C. | z' Y& T- O# r 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
9 h, e6 U# b2 O, T( n t2 h 评价过程能力
/ s6 {- Z. f1 K" N# n 改善过程能力
, y# F9 B( | r* v. x8 m8 H 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。 |
|
[复制链接]
楼主
:ang: :ang: