spc培訓教材936766-預覽頁

　

【正文】 : 4/5B 連續 5點 中有 4點 在 B區 或 B區 以外 XX典型特殊原因識別準則 59 A B C C B A UCL LCL A B C C B A UCL LCL 特殊原因識別準則 :6連 串 連續 6點持續 地上升或下降 特殊原因識別準則 : 8缺 C 連續 8點 在中心 線 的 兩側 ,但 C區 沒有點 XX典型特殊原因識別準則 60 A B C C B A UCL LCL A B C C B A UCL LCL 特殊原因識別準則 : 7單側 連續 7點位于中心線一側 特殊原因識別準則 : 14升降 連續 14點交替上下變化 XX典型特殊原因識別準則 61 A B C C B A UCL LCL A B C C B A UCL LCL 特殊原因識別準則： 15C 連續 15點 在中心 線 上下 兩側 的C區 特殊原因識別準則 : 1界外 有 1點 在 A區 以外 XX典型特殊原因識別準則 62 使用 XbarR控制 圖 的步 驟 Ｃ 案例練習： 請應用典型特殊原因識別準則判定過程是否存在 特殊原因？ 63 D 為持續控制延長控制限 使用 XbarR控制 圖 的步 驟 D 當初始的（或歷史的）數據都一致地落在試用的 控制限內，就可以延長控制限以適用未來的控制 需要。 使用 XbarR控制 圖 的步 驟 D 65 UCL X LCL UCL R LCL 子組編號 日期 時間 x1 x2 X3 X4 X5 均值 Xbar 極差 R 按照延長的控制限描新的點。 本章的小結 67 統計過程控制(SPC) 四、過程能力和性能 雙邊公差的指數（ Cp和 Cpk、 Pp和 Ppk、 CR和 PR） 單邊公差的指數 （ Cpk、 Ppk） 過程能力和過程性能概念 68 過程能力和過程性能的概念 過程能力： 僅適用于統計穩定的過程，是過程固有變差的 6 范圍。過程能力與由公差表示的最大可允許的變差進行比較。它考慮了過程的位置和能力。 Cpk是 CPU或者 CPL的最小值，公式如下： 2 3 3 d R LSL x CPL x USL CPU = = = Cp和 Cpk 僅僅當過程處于 穩定狀態時 才有效。 3σ =177。計算公式如下： 6S LSL USL = 2? dR=?及組間變差都考慮進去內變差製程績效所表達的是組1)(??3?3),min(12====?=nxxSxPxSPPPPniilplupuplpupk???78 USL USL LSL LSL 雙邊公差的過程測量指數 6sigma 6sigma X X M 79 雙邊公差的過程測量指數 Ｐ pk： 性能 指數。 如果Ｐ p 值遠大于對應的Ｐ pk 值，表明有機會改進。 82 請 依 照 上 個課堂練習 的 數據 ， 計 算下列 指數： ? Pp、 Ppk。 3σ =177。 如果產品的特性具有物理極限（例如：平面度不可能小于 0）， Cp就可以用物理極限（ 0）作為下限的替代值來計算。過程能力與由公差表示的最大可允許的變差進行比較。它同時考慮了過程的位置和性能。 設備能力指數Ｃ mk 設備普通原因 人員 設備 材料 測量 環境 方法 91 設備能力研究：連續 50件產品，排除 3M1E，將設備 /模具 /檢具 /調整裝置視為一個整體； 過程能力研究：至少 25個子組，每個子組內 46件產品，盡量包括 4M1E。 95 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 50 47 46 50 46 50 47 48 50 49 2 50 53 45 48 48 49 49 50 50 51 3 49 53 49 49 50 52 50 46 49 51 4 52 45 48 49 54 51 48 49 51 46 5 51 50 49 52 50 54 52 51 53 48 課堂練習 假設 其 規格為 50177。 一旦通過使用計量型數據技術的過程能力研究，驗證符合了這個假設，過程分布能夠被這樣劃分：均值 +，過程分布的其它區域是黃色。 ? 如果一個或兩個都在紅色區域，停止過程，通知指定人員采取糾正措施和材料挑選。在調整或其它改正完成時，重復步驟 1。 紅綠燈信號控制圖 101 否 執行反應計劃 是 否 另外選 3個樣本 否 是 全部在 綠色區？ 有落在紅色區 ? 設置過程 正常生產 選 2個零件 是 有落在紅色區 ? 35個落在 黃色區 ? 是 紅綠燈信號控制圖 102 預控制圖 預控制圖的目的是對不合格的控制而不是過程控制，它的控制是基于公差而不是過程變差。 對一個 Cp、 Cpk等于 1的正態分布的過程，大約 %的零件落是在綠色區域， %的零件落在黃色區域和%的零件落在紅色區域。然后把兩個數據點中的每一個描在控制圖上并且對照一組規則進行評審。 ? 兩個點落在黃色區域（相反區） —— 停止過程并調查。 預控制圖的缺點： ? 既不能估計也不能監控過程的穩定性。 ? 子 組 容量 ： ? 用 于計數 型 數據 的控制 圖 一般要求 較 大的子 組 容量 (例如 50～ 200)以便 檢驗 出性能的 變 化，一般希望每 組內 能包括 幾個 不合格品 ； ? 分 組頻 率 ： ? 應 根 據產 品的 周 期 確 定分 組 的 頻 率以便 幫 助分析和 糾 正 發現 的 問題 。 劃圖區域 使用不合格品率 控制 圖（ p圖） 的 步驟 113 A 將 不合格品率描 繪 在控制 圖 上 ? 將每個子組組的不合格品率 p描繪在 控 制圖上； ? 依次用直線連接，將這 些 點連 成 線 通常有助 于發現異 常 圖 形和 趨勢； ? 當點 描完 后 ，粗 覽 一遍看看它 們 是否合理，如果任意一 點 比別的高出或低出 許多 ， 檢 查 計 算是否正 確； ? 記錄過 程的 變 化或者可能影 響過 程的 異 常 狀 況， 當這 些情 況 被 發現時 ， 將 它 們記錄 在控制 圖 的“ 備注 ”欄位 。 也可以進行標準變換，形成固定控制限的通用控制圖。由 于 特殊原因是通 過 控制 圖發現 的，希望操作者或 現場檢驗員 有能力找出特殊 原因 并糾 正。 使用不合格品率 控制 圖（ p圖） 的 步驟 122 計 算 和評價過程 能力 對于 p圖 ， 過 程能 力 是通 過 平均不 合格品 率 p來 表 示 ， 當所有 點 都受控 后 才 計 算 該 值。 這 些連續 的受控的 時 期 樣本組 的 p值是 該過 程 當 前能 力 的更好的估 計 值。 使用不合格品率 控制 圖（ p圖） 的 步驟 124 某公司的最終功能試驗是每天抽取 500臺產品，自 5月 6日至 6月 10共有 25組數據如下，請計 算出 p控制 圖 的控制限？ 畫出控制圖后 判定 過 程是否 穩 定？如果不 穩 定 該 如何 處 理？ 案例練習 18 17 12 13 8 d 500 500 500 500 500 n 25 24 23 22 21 子組 15 20 17 16 10 16 31 11 24 16 d 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 n 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 子組 18 17 14 18 26 9 13 19 15 12 d 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 n 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 子組 125 2 52 01 51 0500 . 0 70 . 0 60 . 0 50 . 0 40 . 0 30 . 0 20 . 0 10 . 0 0S a m p l e N u m b e rProportionP C h a r t f o r p1P = 0 . 0 3 2 4 03 . 0 S L = 0 . 0 5 6 1 6 3 . 0 S L = 0 . 0 0 8 6 4 5126 21 15 13 17 10 d 1187 1352 1255 1433 392 n 25 24 23 22 21 子組 19 15 5 13 9 14 9 19 17 16 d 1244 1058 973 1365 2306 1190 1305 1721 1066 1325 n 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 子組 18 24 10 13 15 14 16 13 13 8 d 542 1184 1028 1202 995 1376 1401 804 1216 968 n 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 子組 某公司一道工序的自 1月 20日至 2月 23日每天的加工樣本和檢驗報廢數據如下，請計 算出 p控制 圖 的控制限？ 畫出控制圖后 判定 過 程是否 穩 定？如果是不 穩 定 該 如何 處 理？ 案例練習 127 2 52 01 51 0500 . 0 30 . 0 20 . 0 10 . 0 0S a m p l e N u m b e rProportionP C h a r t f o r dP = 0 . 0 1 1 9 23 . 0 S L = 0 . 0 2 1 3 7 3 . 0 S L = 0 . 0 0 2 4 7 2128 統計過程控制(SPC) 八、控制圖應用風險 129 根據控制限作出的判斷也可能產生錯誤。過 程已 經處 于不 穩 定 狀態， 但 并 未采取相 應 的措施 ，導致 不合格品增加 ， 也造成 損 失 。 3σ % 177。 3σ % 1