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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! Y5 P& M8 r4 j' W P' G
新机器验收时
$ ]7 R; u- U0 @, B 机器大修后
7 h; z# g7 Z9 b! R- K 新产品试制时
: N) T; @! p' z! r9 S 产品不合格追查原因时
; C8 v0 ?! X; U+ Y 在机械厂应和模具结合在一起考虑
4 i6 Q5 S3 E5 m: @ Case study
) T' U0 z) b* \9 A6 x7 Y WHAT IS MOTOROLA’S 6σ% P* }" Q7 N% U( W k/ V# V
Normal Distribution-Gaussian Curve
+ h. L$ E- c- C6 a) v 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：6 Y5 ~( {$ u- k% S
Case study
/ l( y8 J" [) A/ z7 d Case study
. ]. c7 N7 i1 U% M2 X 请计算出上表的X-s控制图的控制限？
( e4 Q$ s# ?* T 请判定过程是否稳定？
- ]5 e- i7 Y. j/ u& F7 ~( Z 如果是不稳定该如何处理？
3 [" y' W" }. b. C2 h 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？: o( e; U6 a, t t! |
B计算控制限" q+ E7 ]. Q& g+ |
Case study8 C+ ^% X; y- ~% J# [' K3 e
Case study8 ^! V- h0 S; F
不良和缺陷的说明& G" h$ f& H8 W2 A
P控制图的制做流程
6 G( S( O( L; W. ^3 X A1子组容量、频率、数量" Y; Z! l+ B8 v8 F/ R$ w
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。
$ Y' p0 z$ L+ c+ ~; |- N 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 9 T9 i8 A+ Q# a' x2 M: O
aliqq% `* A" N& R+ A5 x! e
2 {6 ~- c1 N* Z5 a& e. K 子组数量：要大于等于25组以上，才能判定其稳定性。& C( I6 }, X H3 @( s6 } ]3 J
A2计算每个子组内的不合格品率! l6 m. L0 {# d- C0 c% i/ Y
记录每个子组内的下列值9 o+ y1 u+ R+ _# @, j0 o
被检项目的数量─n$ D) ^+ u& U# [: Z4 X* I( L Q- B# W' h- C
发现的不合格项目的数量─np6 P& U$ q. g: v# D4 c4 U4 P- s9 e
通过这些数据计算不合格品率
. G+ {( _1 v( _, U A3选择控制图的坐标刻度
& K( o% ?$ v0 \* [% `: f# E 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。
9 e4 D& d, n _8 | A4将不合格品率描绘在控制图上/ \" s; ]: e$ `& c: y; e* j
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。
. U9 n9 D$ j% B- N 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。
/ D7 g- y; `$ J+ p7 l0 l 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。% \6 }7 [8 B& c% ^9 H, a) M) E
计算平均不合格率及控制限6 S7 Z. Q4 {: a. R6 t3 p+ P
画线并标注; P# C% q; ? q, h# j8 u
均值用水平实线线：一般为黑色或蓝色实线。" E! Y; g1 ^7 c4 S
控制限用水平虚线：一般为红色虚线。+ X" }8 K, V4 A
尽量让样本数一致，如果样本数一直在变化则会如下图：4 Q K6 O+ v* U' x3 B
分析数据点，找出不稳定的证据
G+ r- |: H$ N, }8 y. T 点/ v: X2 m2 Q4 R- L( H' w7 Y
线! y, Y; V* m6 ~: d9 m- s& P* E( `
面
# _8 w. X! |, ^" ~ 以上三种方式做判定。 aliqq 0 K, n8 @3 G% ^, }4 ]5 e9 \4 r6 }8 R
寻找并纠正特殊原因
% M: {7 {( v1 }+ M" }8 [+ a 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。
+ ~& Z" w/ ~ _7 W& F. U/ \# U 控制图的实时性
2 M: K' \4 v1 ] 重新计算控制限
0 c c/ I% l8 \! k& p 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。
7 n: F1 T6 ?9 K4 e 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。) D9 Y/ S" j9 W9 i. s4 X# @1 _4 q2 a
控制限运用说明! D" k+ k! i- o
过程能力解释/ l* C j+ b; q/ m( Y' e& i5 L* E
计算过程能力
) E6 e- b+ \+ h/ Z6 S, B8 p2 A ] 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。' i, E+ f. x6 {( n
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。- q1 p* A6 y( \6 q; C
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
, e o d6 m) P# v/ A5 l 评价过程能力
) P) Z/ v- r6 Y+ i4 z7 g 改善过程能力
& N6 G; b7 [, j& N/ D 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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