【正文】 能夠發(fā)現(xiàn)隨時間變化的各種工序要因（材料、工人、作業(yè)方法、設備等）的影響。在同一管理圖上發(fā)現(xiàn)有不同工序要因的點時，為調查要因的影響，可采用分層作管理圖的方法。例如使用兩種材料生產時，若按各材料分別和管理圖，就會清楚兩種材料性質的差異。就是說，對每個工序要因分層、或根據(jù)情況改變分群方法，可以掌握各要因的影響。這樣的管理圖用法，稱作解析用管理圖。 通過分析（解析）知道工序處于穩(wěn)定狀態(tài)。于是，為維持這種狀態(tài)，需要進行作業(yè)標準化，且將穩(wěn)定狀態(tài)時的界限線延長下去，作同樣地連續(xù)打點（即畫座標點）。如果工序基本保持在相同的標準狀態(tài)，則管理圖上的點不應該出現(xiàn)異常。 若出現(xiàn)異常點，一這是工序發(fā)生了某種變化。因此，要立刻調查原因，采取相應鼾措施。管理圖的這種用法，稱作 工序管理用管理圖 。 不論解析用還是工序管理用，管理圖的作法都相同。差別在于解析用管理圖目的是通過分層或改變分群方法來探討散差原因，而工序管理用管理圖目的是通過用每日數(shù)據(jù)打點來查明工序是否異常。 如何知道過程處于受控 /穩(wěn)定狀態(tài)？ ◆ 首先就應針對各重要的質量特性值，搜集預備數(shù)據(jù)作管理圖，用管理圖監(jiān)測日常工序生產時，判斷工序狀態(tài)是否異常，其比較判定基準是管理圖上預先畫好的 UCL LUL管理線，那么這個 UCL LCL管理線又如何得來？ ◆ 其實，具體應用時主要是搜集數(shù)據(jù)在圖上打點，然后判斷生產狀態(tài)是異常還是穩(wěn)定，并不是每一次都要計算 UCL LCL，所以最初應從具有今后生產條件（即今后 4MIE）的工序中預先搜集數(shù)據(jù) n=125（稱為預備數(shù)據(jù)） 計算管理線。 9 ◆ 從預備數(shù)據(jù) n=125中得來的 UCL LCL，究竟是否合適還得作以下幾方面評價： ◇◇ 用預備數(shù)據(jù)作成的管理圖，如果點無缺陷，則可認為預備數(shù)據(jù)的來自工序是穩(wěn)定的，可立即采用這n=125個數(shù)據(jù)作直方圖，同標準（既定質量標準）比較，如果直方圖又無缺陷（即有足夠余量）則可使用這 n=125預備數(shù)據(jù)產生的 UCL / LCL作為今后生產工序的比較標準，否則必須對生產工序 4MIE做根本改善或使 X移動或使 S標準偏差減小，采取了上述措施后，再重新搜集 n′=125，重新計算 U′CL /L′CL,作上述同樣判定 ,直到所對應的直方圖與標準間有足夠的余量，才能確定被研究工序今后管理圖的 UCL各 LCL。 ◆ UCL / LCL確定之后，才能進入工序打點管理，從以后所打的點同上記方法得來的 UCL / LCL進行比較，按以下規(guī)則去判定工序是否受控、是否穩(wěn)定無異常。 ⑴點全部在 UCL /LCL界限內且無缺陷，這是絕對正常的受控工序。 ⑵連續(xù) 25點以上處于界限內，可認為工序受無異常。 ⑶連續(xù) 35點中，僅有 1點超出或連續(xù) 100點中，不多于 2點超出也可判為工序處于受控狀態(tài)，但應調查超出原因并評價。一種原因是管理圖的本身只有 %的可信度，本身 OK的點由于處在 %區(qū)間而被管理圖排斥 ,這是一種 X錯誤，可以判為 OK。 另一種原因是：的確該點是 %區(qū)間內的異常點，即工序出現(xiàn)異常，盡管這種異常極其偶然。 ⑷ 點全部在 UCL / LCL界限內但有以下缺陷，則應按以下作相應判定： ①出現(xiàn) 5點鏈 —— 這種狀態(tài)應關注工序的發(fā)展，即加大每次抽樣數(shù)，加密打點。 ②出現(xiàn) 6點鏈 —— 則要調查原因，并作以下觀察 ▲ 連續(xù) 11點至少有 10點位于中心線同側 ▲ 連續(xù) 14點至少有 12點位于中心線同側 ▲ 連續(xù) 17點至少有 14點位于中心線同側 ▲ 連續(xù) 20點至少有 16點位于中心線同側 ※ 上述出現(xiàn)其中一種情況就只能判定為工序異常 10 ③出現(xiàn) 7點鏈 —— 則判為工序異常，需處置并考慮隔離在制品，作停線調查。 ④連續(xù) 7點上升 /下降 —— 則判為工序出現(xiàn)技術上的變異，要從技術上研究工序平均的變化性質 ⑤將中心線與 UCL / LCL作 3等分，如果最外側 帶狀區(qū)間存在下述情況，可判為工序異常 ▲ 連續(xù) 3點中有 2點居于帶內 ▲ 連續(xù) 7點中有 3點居于帶內 ▲ 連續(xù) 10點中有 4點居于帶內 ⑥在中心線與管理線間隔 2等分，如果點大部分最近中心線一側，則可判定為異常 ⑤和⑥之所以可判為異常，主要是因為群內應當只有偶然誤差引起波動，那么其數(shù)據(jù)重復性應遵循正態(tài)分布，但如果分群取樣數(shù)據(jù)混雜了不同群，則正態(tài)分布就被破壞，而表現(xiàn)為過度集中或過度分散，因此應改變分群方法或進行 5MIE分層重作管理圖。 ⑦點作周期變動 ▲ 階梯周期 ▲ 大小等被周期 ▲ 合成性周期 則應結合其他方法加以判定 1 3 工序能力調查 為什么要作工序能力調查 ● 通過工序能力 調查，就可以使管理者明白工序滿足質量特性標準的程度，從而對高工序能力工序進行 降低成本的改善，對低工序能力工序作出品質原因調查及時杜絕品質異常。 ● 通過工序能調查，可以發(fā)現(xiàn)客戶要求的標準與現(xiàn)行工藝的差距，從而同顧客進行談判，力爭降低標準。 怎么去做工序能力調查 ● 做工序能力調查的工序一定要處于穩(wěn)定狀態(tài) 11 工充能力調查的步驟如下 明確目的↓調查計劃( 決定調查方法 )↓工序的標準化↓實行標準化 ——為防止差錯，應把要因變化詳細記錄下來↓搜集數(shù)據(jù) ——按調查方法測定，搜集數(shù)據(jù)↓分析數(shù)據(jù)↓ ↓工序不是穩(wěn)定狀態(tài)時工序處于穩(wěn)定狀態(tài)時↓ ↓追查異常原因 掌握工序能力 ——算出工序能力指數(shù)，根據(jù)判斷基準進行判定↓ ↓ ↓工序能力不足 工序能力過于充分 工序能力充力↓ ↓ ↓追查原因 設法降低成本↓ ↓↓起草報告書考慮簡化檢查 , 確認適宜的工序能力采取改善措施 , 防止再發(fā)生——決定調查范圍 ( 分層 ) 、調查方法、測定法、調查 期間、取樣法、試樣大小等——即對設備、機械、工具、材料、作業(yè)方法及工人 技術等進行標準化——作工序能力圖，直方圖， X R 管理圖 , 從搜集的數(shù) 據(jù)判定穩(wěn)定狀態(tài) , 消除異常原因不明 ,或因技術經濟方面原因無法采取處置行動再研究規(guī)格標準 ( 公并 ),檢查挑選 , 進行修整↓ ↓12 ● 工序能力指數(shù)的計算方法 ● ● 兩側標準 ● ● 上限標準 ● ● 下限標準 ● 工序能力指數(shù)判定方法 ● 提高工序能力指數(shù)的通常方法： ● ● 放寬顧客公差要求 T：條件是顧客認可，不影響產品質量 ● ● 減少標準偏差 S ● ● ● 加強培訓，提高作業(yè)員技術水平。 ● ● ● 檢修改造設備治具，提高設備治具精度。 能 力 過 足 能 力 充 分 能 力 尚 可 能 力 不 充 分 能 力 不 足 特 級 工 序 1 級 工 序 2 級 工 序 3 級 工 序 4 級 工 序 為提高關鍵或主要特性質量可再次縮小公差； 為提高效率節(jié)約成本可降低設備精度或放寬和物料受入檢查的標準。 當不是關鍵或主要項目時可放寬 5M1E波動；而降低物料受入檢查要求。 可減少檢驗 /采用抽檢。 必須采用管理圖或其它方法加強控制，以便發(fā)現(xiàn)變異。 產品可按常規(guī)檢查 分析散差大的原因并對策改進。 或者若不影響產品質量的情況下放寬標準。 或者增加檢驗 /全檢 停止生產找出原因升高 CPK 或者全數(shù)檢查選別 NG品。 5 3 4 3 3 3 2 3 T2 ε 6S CPK= 13 ● ● ● 督促供應商改善來料質量，加嚴受入檢查標準 ● ● ● 變人工為自動，改善生產工藝方法，加強 FP防誤設計 ● ● ● 改造現(xiàn)行的生產環(huán)境，提高產品對環(huán)境條件的被滿足度 ● ● ● 優(yōu)化工藝參數(shù) ● ● ● 增設質控點，增加管理圖 ● ● 減少中心偏移 ε ● ● ● 搜集數(shù)據(jù)掌握工裝治具轉動、滑動、滾動、沖擊部分磨損規(guī)律，及時作中心調整或設計自動調整、補償機構 ● ● ● 根據(jù)中心偏移 ε，在加工時預先增加 ε的調整量，確保加工后加工中心的偏移被抵消 ● ● ● 指導作業(yè)員改變習慣的加工傾向 ● ● ● 配置更精確的計測設備 14 如何推定過程工程不良率 ◆第一種方法： 使用正態(tài)分布表，結合 Kε= ◆第二種方法： 使用二項式根率座標紙 （ R尺方法； X尺方法； α尺方法） 如何根據(jù)樣品不良率推定過程母體不良率 ◆第一種方法： ◆第二種方法： 使用二項式概率座標紙 （ R尺方法； X尺方法； α尺方法） 1二項式分布概率紙的應用 質量管理中常碰到檢定與推定的問題。比如工序發(fā)生了部分改變，需要檢定不合格率是否有變化，在甲兩班交替工作的工廠，需要檢定各班產品的質量是否有差異。至于通過取樣來估計原工序或批的不合格率則需要推定。 但是，用一般的統(tǒng)計方法對計數(shù)值進行精確的檢定或推定是相當復雜的，現(xiàn)場一般多不采用。根據(jù)具有二項式分布的計數(shù)值量，經反正弦變換后，近似正態(tài)分布的原理，可以利用二項式分布概率紙對計數(shù)值進行檢定或推定。 就是說，在大小為 n 的隨機試樣中如有 r個不合格品，則不合格率 P=r / n為二項式分布。再經： 變換，得 θ近似正態(tài)分布。 應用二項式概率紙，可在圖上實現(xiàn)這種變換，同時，通過作圖就能簡單地進行計數(shù)值的檢定和推定。這種方法的精度與效果都很好，受到了生產現(xiàn)場工人、技術員的歡迎。就是計量值數(shù)據(jù)，經過“ +” “ ”號變換使之成為計數(shù)值數(shù)據(jù)后，也可應用二項式概率紙進行相關檢定。 1二項式概率紙的構成 二項式概率紙的構成 二項式分布概率紙（以下簡稱二項式概率紙）是以 cm為單位，縱模座標軸按平方根值距離分劃的方格座標紙。即從原點至 的距離，標度為 X。本書的概率紙以 cm為單位（以英寸或其他長度單位皆可），故在距原點 1cm地方標以 1， = 2, = 5, =10cm地方標以 100 規(guī)格 X 標準偏差 15 下面就概率紙的必要構成作簡單說明 . （ 1）基準 —— 從原點至 1的距離，如上所述本書概率紙基準為 1cm。 （ 2）四分圓 —— 以原點為中心通過座標點（ 100， 0）的 1/4圓周。自然，四分圓半徑長為 10cm，凡兩座標之和為 100的點如