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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3 o6 h/ `! ]6 {
新机器验收时
+ q1 K: T$ Q7 D" s 机器大修后, q# Y# E% ]: t7 y V7 h! u, K
新产品试制时: I5 l" ~" {: \
产品不合格追查原因时! o# T. ^+ B/ x# b7 `5 B
在机械厂应和模具结合在一起考虑
& r: R8 D2 F+ c7 R& g: z7 ~' y Case study1 i' i1 o }0 `3 D4 c( r
WHAT IS MOTOROLA’S 6σ- u+ m( \# ^5 u2 T$ x) O
Normal Distribution-Gaussian Curve6 S- h: P- Z9 y" n4 n) M x% X& e
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：9 k, o5 e8 {: s; w f# {
Case study
1 T4 b" ^0 D: @6 j Case study v1 F( ]1 R9 ^ {
请计算出上表的X-s控制图的控制限？ @3 u( Y& @ \2 Q. r8 H* K% g
请判定过程是否稳定？
8 A' \5 }, a3 ^' e8 x, T# F% ~ 如果是不稳定该如何处理？
* X9 z- s% y0 t1 r; s8 N$ G, P 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？9 _0 i c$ d8 t" |1 K5 _' K
B计算控制限; k& t' ~: P6 j* j$ W2 a2 S
Case study
/ n; r: e2 U$ F& G Case study: K0 \% j# z5 V1 j
不良和缺陷的说明
4 `. ?" n' I3 ~: x1 @2 `0 i5 D Y P控制图的制做流程: _5 @# \' y2 \9 T5 }: C) D2 N
A1子组容量、频率、数量& X' o9 j) z: z c/ C3 I1 {4 K
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。8 J1 B# B* t" X" r, s( G$ Z% D: j
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
p5 D$ ?; P' G D7 E# h: xaliqq
4 c6 [0 n& S* T) d- L/ s$ V1 [' s: v+ f7 @4 N+ U8 }% y
子组数量：要大于等于25组以上，才能判定其稳定性。
! ~, v& D2 U- K% J A2计算每个子组内的不合格品率& U( r, t2 ~# S" S6 L* G. k: f/ K
记录每个子组内的下列值# c; j5 @& m2 N- c+ R. H
被检项目的数量─n
3 p- j& T, J$ S' c 发现的不合格项目的数量─np" \% c3 T2 b% k0 K- }. O# Y& S
通过这些数据计算不合格品率8 F9 ?) d: B, M0 A# ]
A3选择控制图的坐标刻度
$ |' g! D5 f. }6 R: u6 X 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。
' }' \& E: a- o9 B# Q5 O A4将不合格品率描绘在控制图上; w! m. i r9 @7 V- P/ e
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。; y. a' ]3 L/ n4 J0 i* X# 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。
. j0 ]- i! y# N) Y% F 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。
: H! k2 ~5 p. J 计算平均不合格率及控制限4 @, k6 ]8 \" H$ f) b& @- O
画线并标注
' H" U' W# I" O6 k1 C. ^ 均值用水平实线线：一般为黑色或蓝色实线。. S+ o0 h: `7 J
控制限用水平虚线：一般为红色虚线。# a0 Q6 N# q+ t, u) D$ t4 b1 P$ T* X
尽量让样本数一致，如果样本数一直在变化则会如下图：8 q: x' }) e6 C7 v- M$ J
分析数据点，找出不稳定的证据7 O" a! X8 z2 ~% c- C8 R% O
点
5 g* B: _! m" k# ^" y" M 线
) r8 K, I9 g7 g2 z 面" t' I0 p3 `* a% E
以上三种方式做判定。 aliqq . S# ^$ Z' I7 F' h6 e8 a
寻找并纠正特殊原因
$ j. X( J# R+ L$ T5 ^1 s 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。" _$ \- O- ]+ u5 y5 X
控制图的实时性, P' o% \: M/ J/ Z# E
重新计算控制限+ k& W. s$ y3 F8 E `7 d$ S; p* y
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。
' o ]+ n+ e( q( C, J* F 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。& R0 O6 ]! O& @& W' ]3 g
控制限运用说明
+ \6 d/ d: R& X7 P5 E 过程能力解释0 ] [& z* g2 k
计算过程能力
. k. Z7 `* m( }8 g 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。0 e( n5 u' X+ A
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。3 w" i: d r9 w7 |- ^
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 2 y! K# A% j/ p
评价过程能力
3 [% n: `: {. S$ x2 @( `& ` 改善过程能力0 X3 W* f' Z1 `& d1 v
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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