【正文】 . 方法為消除這些緩慢因素.,?,Pareto Diagram柏拉圖,定義 用來描述非數(shù)字變量的柱狀圖, 它對(duì)這些屬性資料依據(jù)它們出現(xiàn)的頻率自高向低進(jìn)行排序(基于柏拉圖法則: 80%的問題來自20%的因素). 作用 識(shí)別對(duì)問題具有最大影響的因素 目的 集中精力于哪些最需要被解決的問題,?,柏拉圖的優(yōu)點(diǎn),主次分明,清淅明了, 簡(jiǎn)單實(shí)用 可以幫助我們?cè)诠芾磉^程中養(yǎng)成用數(shù)據(jù)說話和依靠數(shù)據(jù)說話的習(xí)慣 用途廣泛. 在生產(chǎn), 品質(zhì), 管理上都可以用來分析并找到問題,?,Pareto Diagram柏拉圖,?,Scatter Diagram 散布圖,定義 一個(gè)用來確定兩個(gè)變量是否相關(guān)的二維點(diǎn)陣圖,其每個(gè)點(diǎn)的兩個(gè)坐標(biāo)分別為一次取樣中兩個(gè)變量的取值 作用 直觀識(shí)別兩變量的關(guān)聯(lián) 目的 研究并識(shí)別兩組變量之間可能存在的關(guān)聯(lián),?,Scatter Diagram 散布圖,相關(guān)種類,正相關(guān),函數(shù)相關(guān),負(fù)相關(guān),不相關(guān)或相關(guān)不明,?,Run Chart 走勢(shì)圖,定義 一種用來描述單一變量, 平均值, 偏差或均方差隨時(shí)間變化的圖表工具 作用 監(jiān)控一個(gè)系統(tǒng)或工序以發(fā)現(xiàn)有意義的變化 目的 用以對(duì)指定時(shí)間段內(nèi)觀察到的數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)或模式分析,?,Run Chart 走勢(shì)圖(C),?,Module I 第三單元,Cpk Analysis Control Chart Test and Inspection FMEA,?,σ,σcapability,σlevel, Cpk, Cp,?,正態(tài)分布Normal Distribution,宇宙萬物及工業(yè)產(chǎn)品大都呈正態(tài)分配 例如 :身高.體重.智力.考試成績(jī)等 若一條曲線服從以下公式則為正態(tài)分布 正態(tài)分布的特點(diǎn): 1. 一個(gè)峰值且呈對(duì)稱的鐘狀曲線 2. 數(shù)據(jù)連續(xù)且至無限 3. 平均值即為曲線的中心值 4. 曲線的變化即為數(shù)據(jù)的分布 5. 曲線下面積的總和為1 6. 互相獨(dú)立的任何正態(tài)分布的組合仍為正態(tài)分布,σ,?,σ,正態(tài)分布Normal Distribution,正態(tài)分布的特點(diǎn) 1. 分布的中心即是平均值： 2. 分布的特性為標(biāo)準(zhǔn)偏差： 3. σ: 約為標(biāo)準(zhǔn)偏差 S,?,中心極限定理：對(duì)隨機(jī)變量XX2….Xn…相互獨(dú)立, 服從同一分布, 且具有中心值和方差, 那么, 隨機(jī)變量在n無窮在時(shí)近似服從正態(tài)分布. 推論: 隨機(jī)變量Xk無論具有什么樣的分布, 只要滿足定理?xiàng)l件, 它們的和(當(dāng)n足夠大時(shí))就近似服從正態(tài)分布。 3. 公司的員工請(qǐng)病假的幾率服從正態(tài)分布。 例如：對(duì)u=5, σ=0.1的正態(tài)曲線，小于5.05的曲線下的面積： Z=0.5, 查正態(tài)分布表可得為：0.6915, 即曲線下的面積為：69.15%，即69.15%的數(shù)據(jù)分布在小于5.05的區(qū)間.,正態(tài)分布特性,在曲線下的總面積當(dāng)Z=0.5時(shí)為69.15%,?,Cp amp。 Cpk,Cpk 工序能力指數(shù),Cpk= Process capability index 工序能力指數(shù) 用于衡量一個(gè)工序的實(shí)際加工能力的重要參數(shù) 基于以下假設(shè): 1.工序?yàn)槠胀üば?即服從正態(tài)分布。 2. Cpk=(YUSL(or LSL))/3 σ 如果規(guī)格中心值和平均值相等,則CP=CPK 如果規(guī)格中心值和平均值不等,則CP＞CPK 長(zhǎng)期的工序能力與短期的工序能力 對(duì)一個(gè)工序來說,長(zhǎng)期的能力會(huì)比短期的能力多+/1.5σ的偏差 我們通常指的Cp一般指長(zhǎng)期的工序能力。 3. 此處加工的要求為: 3σ=0.1mm。 Control,工序能力與工序控制,工序能力 一個(gè)工序的分布與目標(biāo)(規(guī)格限制)的比較 衡量一個(gè)工序能否達(dá)到規(guī)格要求或客戶要求的的能力 工序控制 使工序輸出的中心值在規(guī)格的中心的方法, 與規(guī)格范圍無關(guān),?,,,,,,,,,,,工序能力與工序控制的四種情況,工序能力足夠, 工序受控,工序能力足夠,但工序失控,工序受控,但工序能力不夠,工序能力差且不受控,?,工序能力與工序控制的四種情況,曲線形狀好,但中心偏離規(guī)格中心值,曲線形狀好且中心與規(guī)格中心重合,曲線形狀很差,但中心與規(guī)格中心重合,都不好!!,?,Increase the Cpk,σ不同, 規(guī)格相同, Cpk 不同, σlevel也不同 σ1=0.195, σ2= 0.332,σ不同, 對(duì)同為1+/1的規(guī)格, Cpk1 = 1.71, σlevel1=5.14。,LSL1,LSL2,USL2,USL1,?,工序能力和工序控制,σ相同, 規(guī)格相同, 中心值不同: Cpk 不同, σlevel也不同 σ=0.195, mean1=1, mean2=0.6,σ相同, 對(duì)同為1+/1的規(guī)格, Cpk1 = 1.71, σlevel1=5.14。 增加Cpk的方法: 4. 優(yōu)化與減少產(chǎn)品工序數(shù), 最重要和常用的方法之一, 并且可以大幅度降低成本,COST HIGH,COST LOW,?,CPK ANALYSIS,?,控制圖（Control chart),?,是一種對(duì)過程的質(zhì)量特性值進(jìn)行測(cè)定，記錄，并與根據(jù)過去經(jīng)驗(yàn)所判明的控制界限做比較、評(píng)估，從而監(jiān)察過程是否處于受控狀態(tài)的圖形。 及多抽樣無意義場(chǎng)合,?,控制圖的應(yīng)用,用于反饋生產(chǎn)或工序性質(zhì)變化的信息 幫助我們基本了解引起生產(chǎn)和工序性質(zhì)變化的因素 客戶作為一種評(píng)定供應(yīng)商生產(chǎn)/工序性質(zhì)的工具 評(píng)價(jià)生產(chǎn)/工序性質(zhì)變化與原來工序狀況進(jìn)行比較 根據(jù)樣本數(shù)據(jù)可對(duì)工序性質(zhì)作出評(píng)價(jià) 對(duì)于超出控制界限點(diǎn)需采取糾正行動(dòng),并使我們知道其風(fēng)險(xiǎn)度和置信度,?,控制圖的作用,可以大大節(jié)約制造成本 它能使標(biāo)準(zhǔn)趨于準(zhǔn)確 使工序更加穩(wěn)定 使控制規(guī)格更加真實(shí) 減少檢查頻率 減少問題出現(xiàn)的頻率 改善與提高客戶的滿意度 較為可靠地測(cè)量出實(shí)際的過程能力 改善預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度 改善產(chǎn)品質(zhì)量 減少出貨周期,?,為什么要使用SPC,它提供了一個(gè)描述工序參數(shù)和其穩(wěn)定性的工具 監(jiān)測(cè)關(guān)鍵輸入的變化和關(guān)鍵輸出的變化 幫助我們找到異因使其對(duì)正態(tài)分布的作用最小 SPC是一種觀察變量的工具. 它可以用于統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)工序信號(hào)并改善工序 SPC用于找出工序的特性而不是檢查成品. 直至工序輸入成為我們努力的焦點(diǎn), 所有的SPC的方法可以大幅度的改善品質(zhì), 增加生產(chǎn)率, 減少成本,?,正態(tài)分布,若一條曲線服從以下公式則為正態(tài)分布 正態(tài)分布的特點(diǎn): 1. 一個(gè)峰值且呈對(duì)稱的鐘狀曲線 2. 數(shù)據(jù)連續(xù)且至無限 3. 平均值即為曲線的中心值 4. 曲線的變化即為數(shù)據(jù)的分布 5. 曲線下面積的總和為1 6. 互相獨(dú)立的任何正態(tài)分布的組合仍為正態(tài)分布,σ,?,正態(tài)分配曲線下的面積(即出現(xiàn)的概率),控制圖的基本原理,?,控制圖的基本原理(2),工序或產(chǎn)品的分布落到正態(tài)分布+/3σ外的概率為0.27% 因此把上頁的圖右轉(zhuǎn)90度, 設(shè)中心線CL=u, 上控制線UCL=u+3σ和下控制線 LCL=u3σ, 這就成為了一張控制圖 異因和偶因 異因: 對(duì)質(zhì)量影響較大, 使分布偏離正態(tài)分布, 控制點(diǎn)出現(xiàn)異常 偶因: 由于偶然因素引起, 對(duì)質(zhì)量影響較小, 控制點(diǎn)正常波動(dòng),?,正態(tài)分布與控制圖,?,控制圖的兩種錯(cuò)誤,1 類錯(cuò)誤, 虛發(fā)警報(bào) 概率為α=0.0027, 因此不管怎樣, 只要控制點(diǎn)超出警報(bào)線我們就認(rèn)為異常 2 類錯(cuò)誤, 漏報(bào) 概率為β, 為了減少2類錯(cuò)誤, 即: 控制點(diǎn)在界內(nèi)不隨機(jī)即為異常,?,控制圖: R,R 控制圖 最常用的控制圖, 控制的對(duì)象為長(zhǎng)度, 重量, 強(qiáng)度, 純度, 時(shí)間和生產(chǎn)量等計(jì)量值的場(chǎng)合 控制圖主要用于觀察分布的均值的變化, R控制圖用于觀察分布的分散情況或變異度的變化 當(dāng)樣本大小n10或12時(shí), 應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)差s代替R,?,控制圖: R,XbarR控制圖的特點(diǎn) 1. 適用范圍廣. 計(jì)量數(shù)據(jù)X服從正態(tài)分布, 或X非正態(tài)分布, 當(dāng)樣本數(shù)N=4或5時(shí), X近似正態(tài)分布. 只要分布接近正態(tài)分布, R分布沒有大的變化, 都可以適用. 2. 靈敏度高. 通過均值的平均作用, 偶因可以得到一定程度上的抵消。 3. 計(jì)算平均不良率。 2. 計(jì)算平均缺陷數(shù)。 3. 計(jì)算總的平均缺陷數(shù)。 連續(xù)100個(gè)點(diǎn)最多有兩個(gè)落在控制線外。 缺點(diǎn): 更為繁瑣 3. 整群隨機(jī)抽樣 每次隨機(jī)抽取不止一個(gè)樣品, 用于大量流水生產(chǎn)中的工序控制. 優(yōu)點(diǎn): 方便,簡(jiǎn)便。,?,TEST amp。 2. 抽檢。 4. 報(bào)告作用: 及時(shí)將檢驗(yàn)中收集到的數(shù)據(jù)報(bào)告領(lǐng)導(dǎo)和上級(jí), 以便采取措施和加強(qiáng)管理,?,全檢,用于: 1. 檢驗(yàn)是非破壞性的, 檢驗(yàn)項(xiàng)目少, 且量不多。 希望檢驗(yàn)的成本低。確定了抽檢方案，就確定的特定的OC。因此，當(dāng)N/n10時(shí)，可以認(rèn)為曲線不隨N的增加而變化，即不考慮批量對(duì)抽樣方案的影響。,對(duì)OC曲線的討論(3),?,關(guān)于c=0抽樣方案。即同時(shí)增加抽樣數(shù)與可接受數(shù)比第一種接受數(shù)為0的方案更能控制產(chǎn)品質(zhì)量。（略）,對(duì)OC曲線的討論(5),?,FMEA 失效模式分析,EDITED BY ZHANG JIE,?,FMEA失效模式分析,FMEA的歷史與發(fā)展 什么是FMEA FMEA的特點(diǎn) FMEA的作用 FMEA的應(yīng)用范圍 開展FMEA的程序和步驟 FMEA計(jì)分標(biāo)準(zhǔn)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估參考 FMEA練習(xí)及討論,?,20世紀(jì)60年代，美國(guó)宇航界首研究開發(fā) FMEA； 1974年，美國(guó)海軍建立一個(gè) FMEA 標(biāo)準(zhǔn)； 1976年，美國(guó)國(guó)防部首次采用 FMEA 標(biāo)準(zhǔn)； 70年代后期，美國(guó)汽車工業(yè)開始運(yùn)用 FMEA； 80年代中期，美國(guó)汽車工業(yè)將 FMEA 運(yùn)用于生產(chǎn)過程中； 90年代，國(guó)際 ISO 標(biāo)準(zhǔn)組織將 FMEA 納入 QS9000 標(biāo)準(zhǔn)；在QS9000體系中，是4.20統(tǒng)計(jì)技術(shù)這個(gè)要素中的首要審核項(xiàng)目,FMEA 的歷史與發(fā)展,?,什么是 FMEA (1),FMEA: Failure Mode ,?,什么是 FMEA (2),FMEA 是一種用來確認(rèn)風(fēng)險(xiǎn)的分析方法，它包含： 確認(rèn)潛在的失效模式并評(píng)價(jià)其產(chǎn)生的效應(yīng)； 確認(rèn)失效模式對(duì)客戶所產(chǎn)生的影響； 確認(rèn)潛在的產(chǎn)品/過程失效原因； 確認(rèn)現(xiàn)有控制產(chǎn)品/工序失效的方法； 確定排除或降低失效改善方案； 設(shè)計(jì)之前預(yù)先進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析，確保設(shè)計(jì)水平。其它，如 CPk 低、生產(chǎn)過程異常等等都可以通過采用 PFMEA 直觀地找出主要原因，進(jìn)行改