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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# F' L/ K4 n% M7 j4 R/ z! i7 j
新机器验收时! ^* h$ a( ^) Y, f! q% C
机器大修后
, W4 U# F+ I; C 新产品试制时7 S2 z$ H- |" \/ F! t
产品不合格追查原因时- n- M' M6 @. S
在机械厂应和模具结合在一起考虑7 R' z; ]) F: o+ W8 l
Case study
6 H# l; S0 m+ S7 n WHAT IS MOTOROLA’S 6σ
% Y9 Y& Y2 K5 G: o7 a k Normal Distribution-Gaussian Curve7 Y& D# ]' q) ~; U7 F$ 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：' c+ o. t7 s/ Z* a# b6 U+ Q* o
Case study8 D" F0 q8 n% \2 e# S
Case study
' B: Y# k( P# C7 R1 J 请计算出上表的X-s控制图的控制限？
7 a$ v8 ]; D8 T; Y 请判定过程是否稳定？0 S0 z# P$ V% P. a: ^6 k, M
如果是不稳定该如何处理？
i1 d0 e6 d0 J% F4 I0 T 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？: s( C* F2 ^0 D7 ^( |
B计算控制限6 z7 n3 ]$ n- J
Case study9 H; v" [! H1 Y/ T
Case study& ~8 c2 V3 E7 Y! j G K; n' y
不良和缺陷的说明; s4 H7 v! c5 p o( n
P控制图的制做流程
" }- i5 f" y/ e A1子组容量、频率、数量
5 I( T1 R, ^. C 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。
% q, j: O D' D& ^, e9 U. o 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 U7 ^, W* \8 L A/ Q
aliqq$ E9 m- t, N" Q4 `8 f/ c
( u4 D6 i1 M: I5 v0 [, l
子组数量：要大于等于25组以上，才能判定其稳定性。
% a2 K8 e, g1 T) R7 y A2计算每个子组内的不合格品率
1 I3 t# A0 m K6 R$ D- w7 u' H" m: [ 记录每个子组内的下列值 p$ E1 |5 n4 ]+ W
被检项目的数量─n
, v( f8 s0 ~2 f6 U2 T2 v M 发现的不合格项目的数量─np9 j# q/ y: u5 }
通过这些数据计算不合格品率. }6 |+ \( d! Y- j% p/ i% ~
A3选择控制图的坐标刻度
! u7 t( b0 {% }! ^- K+ t+ P 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。
, u% u4 S" J3 C3 W' }! I A4将不合格品率描绘在控制图上# d: `7 f0 d+ F M4 {9 [5 K# p
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。
% [, R9 N i. ]/ ^ 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。& y9 W. }' y& k8 L& Q/ a7 s
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。/ E f w7 K; `1 q2 \6 \
计算平均不合格率及控制限
4 m5 {# N* X) b1 y8 l( C& l/ @ 画线并标注7 C" C) {; v0 _" C/ A5 t; z
均值用水平实线线：一般为黑色或蓝色实线。+ L3 p/ p0 W8 i& `' f$ Z" J, Y
控制限用水平虚线：一般为红色虚线。
( L) T/ P3 _8 M 尽量让样本数一致，如果样本数一直在变化则会如下图：
5 P' X3 c$ {) f/ p: E9 C5 e 分析数据点，找出不稳定的证据; m. ^. N4 ~: Y Q) i: N
点
# S8 B2 k3 d# c v. P0 S2 M/ P 线* c- w( z: k( u9 o% s* a* C) y
面, t2 K+ @( `! N9 P/ V
以上三种方式做判定。 aliqq 8 ]7 N8 @, G0 v! S$ [* m; n
寻找并纠正特殊原因
; X, Q* w n9 v 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。
% b/ R2 ?. E. l1 H- F$ y* @ 控制图的实时性, Q; M% t# L" k3 D, S
重新计算控制限
/ s( j" ?$ k. z: V 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。: K% h7 b* R0 `9 C
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。! u# S, h; n' T( ]
控制限运用说明& `' c e- s0 g0 Q
过程能力解释 R3 `% \" G( J; ]: Y" j
计算过程能力
2 ^4 ?7 D7 f* T" A- D* h 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。
1 m, {* w( E4 ?+ K1 Q% E 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。
; u. ?8 P1 b% k' K6 D 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 8 X: t# s1 Y) i, E1 j
评价过程能力
- n& @9 {2 Y$ |3 B& z6 t 改善过程能力& i( |3 B# r4 Z( I4 i
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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