spc培訓提綱-預覽頁
【正文】 緊急措施，全面檢討所有可能影響之因，必要時得停止生產。等級 Cp 值ABCD ≦ Cp ≦ Cp ＜ ≦ Cp ＜ Cp ＜ 等級評定后之處置原則 (Cp等級之處置 )A級 :此一制程甚為穩(wěn)定，可以將規(guī)格容差縮小或勝任更精密之工作。以上也是與 Ca一樣，僅是一些基本原則，在一般上 Cp如果不良時， 其對策方法是 技術單位為主，技術單位為主，制造單位為副，品管單位為輔制造單位為副，品管單位為輔 。CPK=CPL=Cp 工序（ 制程 ） 能力是指處于穩(wěn)定狀態(tài)下的 工序（ 制程 ） 實際加工能力。測量 Cp,Cpk時應避免的錯誤錯誤 1:衡量所有的參數很多急于推行 SPC的公司通常所犯的錯誤是衡量所有的產品參數 ,而不考慮其重要性 .這種方法只能增加成本而不能增加價值 .只有最重要的參數才需要 Cp值 ,其余的則無所謂 .其余參數的 Cp值可以是 ,而且大多數零部件來說甚至不需要測量 .要想區(qū)分重要和不重要的參數 ,工程上的猜測并不是依據 ,而應該在產品或制造的設計階段使用試驗設計相關工具找出重要參數 .錯誤 2:經常地測量 Cp,Cpk另外一個過分積極的缺點是不斷的測量一些給定參數的 Cp和Cpk值 .測量一個 Cp值的結果是非好即壞 高于 于 .如果工序能力以前已經被驗證過了 ,那就無需不斷地進行再測量 ,可以通過預先控制加以監(jiān)控 .錯誤 3:如果規(guī)格界限不正確 ,那么 Cp和 Cpk就沒有意義Cp和 Cpk以規(guī)格界限為基礎 ,如果不評估后者的適切性 ,Cp和Cpk的計算可能就是錯誤的且沒有意義的 .錯誤 4:將 Cp測量擴大至供貨商而不在本公司執(zhí)行有這樣一種說法 :“能為者 ,為之 。項目級別 制程能力指數 Cpk 對應關系 T與 σ 工序能力分析超級優(yōu)異質量Cp?。?Cpk? 12σ ?T?10σ 工序能力充分二流品質 Cp?。它是利用管制圖的原理 ,它具有以下特點與功能 :1.有助于做成本分析。上述各圖形的管制界限計算不同(2).Pbar╳(1Pbar)/ni(組抽樣數 )＝ Pbar＋ 3╳ Σ(Pi－ Pbar)2／ n(組數 )LCL＝ Pbar3δ＝ Pbar3╳ Σ(Pi－ Pbar)2／ n(組數 )Pbar╳(1Pbar)/n1(第 1組樣本數 )LCL＝ Pbar3╳ ＝ Pbar＋ 3╳ 往上跑要立即找出原因(2).就必須分析一次(4).或者只考核不良數的應用。通常在制程中有以一幾種狀況使用不良數管制圖比較多 :(1).在自動化程度較高 ,＝ Pbar＋ 3╳ ＝ Pbar＋ 3╳ ＝ Pbar＋ 3╳ 它們之間的關系就如同不良率管制圖 (PChart)與不良數管制圖 (NPChart)一樣。有利于不同條件下的部門考核 ,=kCbarLCL=Cbar主要用來分析各種不良原因或缺點項目中的重點部份 ,一般在下列情況使用 :(1).(3).確認改善效果 (改善前后之比較 )。(7).確認或調整特性要因圖 。一般開始可以設為 3點或 5點 ,(1)在計數值應用中下降(2)在計量值應用中 ,它是一周期性變化 ,知道它一定會在后面點中一定會返回。就必須從制程中原因 ,方法因素一般不會有。 代表一個趨勢的形成 ,一般設定 3點或 5點以上 , 但有時候根據產品的特性可能有周期性可設定更多點。但也要注意可能是產品周期性變化。 代表一個趨勢的形成 ,一般設定 5點或 7點 , 但有時候根據產品的特性可能有周期性可設定更多點。二是越變越少。應及時調整 。三是接近放假或加班太久 ,當屬后者時 ,供以后參考用。二是當質量非常好而開始放松質量過程 。此類問題通常以下幾種狀況 :A.人為做假數據 ,開始使用庫存舊原料(2)舊機臺設備進入老化期(5)采取改善措施 ,CLUCLLCL只要注意監(jiān)控 ,CLUCLLCL多屬 系統(tǒng)原因 ,不能取到某值以上的值時 ,通常有如下幾種原因 :A.便于修正(2).一般會有如下幾種原因會導致此狀況 :(1).(2).在注塑和沖壓制程中 ,當分析的數據時間過長 ,而分析一個或 2個月時的數據會出此種狀況。例如兩臺機臺或兩種不同原料間有差異時 ,且整個分布正好在規(guī)定要求之內 ,而做了較大調整時 ,檢驗員對測定值有偏好現象 ,也有可能出現此狀況(4).較多特性差異較大的數據參混到一起 ,如把 (2)在制程中有較少其它物料或原因混入 ,數據較少 ,已產生了一些變異說明 :形狀高原狀結論 :此種狀況分析較容易(1).剛剛來不久做直方圖的人員所做的假數據(2)如對某電子原件每次只量測兩個 (一般要求 45個以上 )(3).量測儀器設備精度不夠 ,如遇質量要求很嚴 ,如有一般有以下幾種原因會出現引狀況(1).純粹是不太熟悉正態(tài)分布之人員做的假數據 ,160
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