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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
, r5 M1 t: i; R/ S7 S( D( [' n 新机器验收时
" i8 t# C# y% M8 u- m& i' h! H 机器大修后
6 _/ W3 _5 x) _- i5 K 新产品试制时' w Q; ?* K1 s
产品不合格追查原因时: ]6 c: @( r, i4 W/ w
在机械厂应和模具结合在一起考虑: O- K# p9 m6 E5 O9 x
Case study h/ B2 t$ a* h) Y
WHAT IS MOTOROLA’S 6σ- n7 e% e, ` g9 d2 p
Normal Distribution-Gaussian Curve( @/ M6 n {* W t$ U* I
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：# l' A* D! z! L) w4 a
Case study8 T4 j7 z7 v( |6 x
Case study
- b( F) c- t/ x+ S- i5 l 请计算出上表的X-s控制图的控制限？
E8 N/ e1 v3 x4 w, i 请判定过程是否稳定？
& [+ `0 F; J& B8 d& t ]( O/ i% ~: O 如果是不稳定该如何处理？5 t: w' ~6 E7 j" 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？
$ C3 ]" F7 z" ^" R0 ^& n B计算控制限
- v! q. E3 P3 p& o Case study
) r$ [) I/ E+ t8 Z# z# l Case study. f- x, E j7 N" ~4 c# u0 ~# @- S
不良和缺陷的说明
$ V4 A" q/ ]6 J8 B4 H P控制图的制做流程7 U2 s! \6 |9 }6 ]/ o- M
A1子组容量、频率、数量8 h: H' t% y; O- E( h' N' z3 i
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。' ^; B* ~, L ^. y' ^
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 ' E \/ [) Y- o' u1 t7 e5 p
aliqq, D+ N1 A ~0 [5 a+ e |+ D5 T
+ t5 D9 K% g5 ~6 L% s 子组数量：要大于等于25组以上，才能判定其稳定性。* n. b! N9 g6 N/ T' { M" j
A2计算每个子组内的不合格品率
+ s+ V8 F, [! ] 记录每个子组内的下列值
; S. f: O! m2 f$ _4 T) c; o. H 被检项目的数量─n
# ~; [" L( Q' B" Q: u 发现的不合格项目的数量─np
9 s8 b7 y3 F0 [! b% l& f0 n/ Y 通过这些数据计算不合格品率
! n( X1 l$ W& h* b: B% a) \ A3选择控制图的坐标刻度
3 M" c& t% v$ _: [0 p* q3 c v 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。
6 p3 G& Y/ R1 }$ v9 q A4将不合格品率描绘在控制图上
2 g' y0 e% _9 t2 B# X% F 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。1 l N5 Q/ H; J) d' W+ F# {9 H& l
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。$ ]. B3 P! S$ Q& g! J5 ]
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。) y, O A9 o {$ s
计算平均不合格率及控制限
" E' z/ Q/ Z- [* ~ 画线并标注% g3 u9 i$ }; p
均值用水平实线线：一般为黑色或蓝色实线。/ p" C$ D3 X$ \' I
控制限用水平虚线：一般为红色虚线。' c" x+ M/ y+ \
尽量让样本数一致，如果样本数一直在变化则会如下图：
! q, k$ w7 ]1 e# r6 m/ D 分析数据点，找出不稳定的证据; H9 J$ C h; B' n( w
点- ^: Q: }; h5 y# V
线
/ W- W( A5 W' o3 D0 @. A2 j( X 面3 ?& B0 J( _$ L
以上三种方式做判定。 aliqq # Q6 A p+ h4 V6 a& ~
寻找并纠正特殊原因3 N5 C/ H4 Y4 p3 E, O# R6 |
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。" q5 ?: r, a7 ]- G/ d4 z
控制图的实时性 r0 c9 b0 N+ y. ]! N; n. a0 u
重新计算控制限1 _' q/ n4 P1 r+ ~
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。$ [$ @8 H9 I+ M" L9 n
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。2 l" S8 J8 ^9 d- h" r2 `/ e
控制限运用说明
5 T! s0 g8 E2 S4 ` 过程能力解释
4 c. Y2 K1 G+ k9 N 计算过程能力
" y9 v4 a* I! p5 T- M* Y8 A+ m8 K 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。
) k7 p) `; L, J* d! Y 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。
( {5 y+ s9 ~3 W# Q* F- b% w 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 C4 t3 A: @+ X% Y! ?! ] 评价过程能力
! X% U& n3 w( W# E0 _ 改善过程能力& L' v) K* L0 q+ s/ L! ]8 P* 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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