【正文】 心不一致時(shí) ? σ Hat表示短期標(biāo)準(zhǔn)差，在 Minitab中以 StDev(Within)表示 。 ? 一切品質(zhì)特性都具有它的目標(biāo)值 (Target Value)， 品質(zhì)是與目標(biāo)值的偏差越小越優(yōu)秀。 146 ?趨勢(shì) (trends):控制圖中的點(diǎn)（連續(xù) 6點(diǎn)）逐漸上升或下降（ 3） ?控制圖發(fā)生趨勢(shì)之原因 可能是 : 147 ?規(guī)則性變化 (systematic variable):控制圖中的點(diǎn) （連續(xù) 14點(diǎn)） 一上一下有秩序的出現(xiàn) （ 4） ?控制圖發(fā)生規(guī)則性變化之原因 可能是 148 ?連續(xù) 3點(diǎn)中有 2點(diǎn)落在 2σ 外（ 5） ?控制圖判斷規(guī)則之原因 在此離中心線 2σ稱為警戒控制線，發(fā)生連續(xù)三點(diǎn)中有兩點(diǎn)落在 2σ外的機(jī)率非常小，所以一但控制圖上有此種情形發(fā)生，應(yīng)該找 出發(fā)生的原因。 142 x UCL CL LCL t 控制圖的受控狀態(tài) 143 失控狀態(tài) 明顯特征是有 : （ 1） 一部分樣本點(diǎn)超出控制界限 除此之外，如果沒(méi)有樣本點(diǎn)出界，但 （ 2） 樣本點(diǎn)排列和分布異常 ， 也說(shuō)明生產(chǎn)過(guò)程狀態(tài)失控。 判定工程的管理狀態(tài)與否。 ? 除了缺陷量是按每單位產(chǎn)品為基本量表示以外，它是與 c圖相似的。 作成 c 管制圖并分析?！?np” 圖的詳細(xì)說(shuō)明與 p圖很相似，不同之處棄如下： 112 1 09876543210543210S a m p l e N u m b e rSample CountN P C h a r t f o r C 2N P = 1 . 2 0 03 . 0 S L = 4 . 4 6 7 3 . 0 S L = 0 . 0 0 0100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 1 2 1 0 1 2 1 2 0 2 不合格品數(shù) np圖 116 缺陷數(shù) c圖 ? “ c” 圖 用 來(lái)測(cè)量一個(gè)檢驗(yàn)批內(nèi)的缺陷的數(shù)量， c圖要求樣本的容量或受檢材料的數(shù)量恒定，它主要用以下兩類檢驗(yàn)： – 不合格分布在連續(xù)的產(chǎn)品流上 (例如每匹維尼龍上的瑕疪，玻璃上的氣泡或電線上絕緣層薄的點(diǎn) )，以及可以用不合格的平均比率表示的地方 (如每 100平方米維尼龍上暇疵 )。 進(jìn)而查明其原因。 ? 可以使用諸如排列圖分析法及因果分析圖等解決問(wèn)題技術(shù)。 ? 盡量讓樣本數(shù)一致，如果樣本數(shù)一直在變化則會(huì)如下圖： 100 200 300 100 200 100 100 200 300 100 1 2 1 2 1 2 1 2 3 2 104 S a m p l eProportion1 09876543210 . 0 40 . 0 30 . 0 20 . 0 10 . 0 0_P = 0 . 0 1U C L = 0 . 0 3 9 8 5L C L = 0P C h a r t o f C 2T e s t s p e r f o r m e d w i t h u n e q u a l s a m p l e s i z e s105 評(píng)價(jià)過(guò)程能力 過(guò)程穩(wěn)定，不良率維 持在一定的水平當(dāng)中 降低不良率 采取管理上的措施 降低普通原因，如此才能 縮小控制界限，降低不良率 縮小控制限 108 改善過(guò)程能力 ? 過(guò)程一旦表現(xiàn)出處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)，該過(guò)程所保持的不合格平均水平即反應(yīng)了該系統(tǒng)的變差原因 ─ 過(guò)程能力。 ? 分組頻率：應(yīng)根據(jù)產(chǎn)品的周期確定分組的頻率以便幫助分析和糾正發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題。依次類推，本例有第二個(gè)移動(dòng)極差為：第一個(gè)移動(dòng)極差為：90 數(shù)據(jù)表如下： 子樣號(hào) x Rs 子樣號(hào) x Rs1 14 2 15 3 16 4 17 5 18 6 19 7 20 08 21 9 22 10 23 11 24 12 25 13 合計(jì) X 圖 Rs 圖 平均值 CL 系數(shù) n = 2 E2 D4U C L 查表 L C L 91 3）計(jì)算控制界限 ? X控制圖 ? Rs控制圖 4 1 8 * 4 8 8 8 * 4 6 4 22????????????ssREXL C LREXU C LXCL不考慮L C LRDU C LRCLss*4 ?????4） 作控制圖 92 93 不良和缺陷的說(shuō)明 結(jié)果舉例 控制圖 車輛不泄漏／泄漏 P圖 NP圖 燈亮／不亮 孔的直徑尺寸太小或太大 給銷售商發(fā)的貨正確／不正確 風(fēng)窗玻璃上的氣泡 C圖 U圖 門上油漆缺陷 發(fā)票上的錯(cuò)誤 94 ?用來(lái)測(cè)量在一批檢驗(yàn)項(xiàng)目中 不合格品 (不符合或所謂的缺陷 )項(xiàng)目的 百分?jǐn)?shù) 。 ? 如果過(guò)程的分布不是對(duì)稱的，則在解釋單值控制圖時(shí)要非常小心。S 2= =0 .05S C h a r tU C L ( S ) =1 .679* = C L ( S ) =S =0 .04 ( ) 178。+…( ) 178。 49 50 51 控制圖種類 (以數(shù)據(jù)來(lái)分 ) ? 計(jì)量值控制圖 – 平均值與 極差 控制圖 – 平均值與標(biāo)準(zhǔn)差控制圖 – 中位數(shù)與 極差 控制圖 – 個(gè)別值與移動(dòng) 極差 控制圖 ? 計(jì)數(shù)值控制圖 – 不良率控制圖 – 不良數(shù)控制圖 – 缺點(diǎn)數(shù)控制圖 – 單位缺點(diǎn)控制圖 52 控制圖種類 (依用途來(lái)分 ) ? 解析用控制圖 – 決定方針用 – 制程解析用 – 制程能力研究用 – 制程控制準(zhǔn)備用 ? 控 制用控制圖 ? 追查不正常原因 ? 迅速消除此項(xiàng)原因 ? 并且研究采取防止此項(xiàng)原因重復(fù)發(fā)生之措施。 這個(gè)結(jié)論十分重要。圖上有 中心線 (CLCentral Line)、 上控制界限 (UCLUpper Control Limit)和下控制界限 (LCLLower Control Limit)，并有按時(shí)間順序抽取的樣本統(tǒng)計(jì)量數(shù)值的描點(diǎn)序列，參見控制圖示例圖。 % % μ177。 3σ 內(nèi)的概率為 P(μ 3σX μ+3σ) = % % % % μ +1σ +2σ +3σ 1σ 2σ 3σ 正態(tài)分布 30 正態(tài)分布概率 (雙邊 ) μ177。若以直方面積來(lái)表示該組的頻率，則所有直方面積總和也為 1。 組數(shù)全距15 K=1+ Lgn 26 3 6 3 3 ?10100 ??n組數(shù) 組界 中心值 劃記 次數(shù) 1 – 1 2 5 3 10 4 11 5 15 6 22 7 15 8 9 9 7 10 4 11 1 合計(jì) 100 16 Histogram151011152215974105101520251 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11subgroupNo of events17 演 練 某電纜廠有兩臺(tái)生產(chǎn)設(shè)備 ,最近 ,經(jīng)常有不 符合規(guī)格值 (135~210g)異常產(chǎn)品發(fā)生 ,今就 A,B兩臺(tái)設(shè)備分別測(cè)定 50批產(chǎn)品 ,請(qǐng)解析并回 答下列回題 : . A,B兩臺(tái)設(shè)備之層別圖 ，請(qǐng) 說(shuō)明哪臺(tái)設(shè)備較不佳 18 收集數(shù)據(jù)如下 : A設(shè)備 B設(shè)備 175 179 168 165 183 156 148 165 152 161 168 188 184 170 172 167 150 150 136 123 169 182 177 186 150 161 162 170 139 162 179 160 185 180 163 132 119 157 157 163 187 169 194 178 176 157 158 165 164 173 173 177 167 166 179 150 166 144 157 162 176 183 163 175 161 172 170 137 169 153 167 174 172 184 188 177 155 160 152 156 154 173 171 162 167 160 151 163 158 146 165 169 176 155 170 153 142 169 148 155 19 01234567891001234567890123456789100123456789012345678910012345678 雙峰型 孤島型 高原型 正態(tài)型 鋸齒型 絕壁型 分布狀態(tài)判斷 與規(guī)格值或標(biāo)準(zhǔn)值作比較 012345678下限 上限 表示制程之生產(chǎn)完全沒(méi)有依照規(guī)格去考慮 ,或規(guī)格 訂得不合理 ,根本無(wú)法達(dá)到規(guī)格 . 01234567LSL USL 100個(gè)機(jī)螺絲直徑直方圖。 最小一組下組界 = 最小值 測(cè)定值之最小位數(shù) /2 最小一組上組界 = 下組界 + 組距 6. 決定組中點(diǎn) 7. 制作次數(shù)分布表 8. 制作直方圖 13 (例 )有一機(jī)械廠，為了解制品外徑尺寸之變化，由產(chǎn)品抽取 100個(gè)樣本測(cè)定其外徑，測(cè)定結(jié)果如下表，試作次數(shù)分配表。 7 Six Sigma Tree中的統(tǒng)計(jì)技術(shù) …. 6σ 達(dá)成（完美） ５ σ 改善設(shè)計(jì) （果子最集中的地方） ４ σ 過(guò)程改善 （矮樹上的果子） ３ σ （地上的果子） 全部的果子都在你手中啦 能摘到這里的果子，基本上能達(dá)到小康了 這里的果子很有限 靠天吃飯，撿吃地上不多的果子 2→3 σ： 5倍改善 3→4 σ： 10倍改善 4→5 σ： 27倍改善 5→6 σ： 70倍改善 因此： 3→6 σ： 19,600倍改善 8 品管方法 歷 程 1σ 2σ 3σ 4σ 5σ 6σ 233 6,210 697,300 308,700 66,807 產(chǎn)品檢查 產(chǎn)品管制 過(guò)程 管制 品管 7手法 (5S、 QCC、 ISO9001:2022) 管理改 進(jìn) (PDCA)一般公司 THREE SIGMA改善 技術(shù) 改 進(jìn) (DMAIC) 世界 標(biāo)竿 公司 SIX SIGMA改善 方法 管制 試驗(yàn)計(jì)劃與制程 結(jié)合 試驗(yàn)計(jì)劃與設(shè)計(jì) 結(jié) 合 過(guò)程 管制 最佳化 設(shè)計(jì) 管制 最佳化 PPM Average Company 一般公司 Best in class 世界 標(biāo)竿 公司 9 規(guī)格管理的危險(xiǎn)性 Not just to meet customer or contractual requirements!!!—被 BOSS訓(xùn)斥的痛苦 !!! 10 Spec LSL USL Very Centered 變異是我們的敵人 LCL UCL 不良品已經(jīng)產(chǎn)生 潛在不良出現(xiàn) 控制線管理的益處 11 SPC統(tǒng)計(jì)的起始階段－直方圖 將收集的測(cè)定值或數(shù)據(jù)之全距分為幾個(gè)相等區(qū)間作為橫軸，并將各區(qū)間內(nèi)之測(cè)定值所出現(xiàn)次數(shù)累積而成的面積以條狀方式排列起來(lái)所產(chǎn)生的圖形，稱之為直方圖。 ? 美國(guó)汽車工業(yè)已大規(guī)模推行了 SPC，如福特汽車公司，通用汽車公司，克萊斯勒汽車公司等，上述美國(guó)三大汽車公司在 ISO9000的基礎(chǔ)上還聯(lián)合制定了 QS9000標(biāo)準(zhǔn)，編制了 SPC手冊(cè)。 ? 日本 JUSE（科學(xué)家協(xié)會(huì)）設(shè)置