質(zhì)量認(rèn)證→ts16949：2002過(guò)程審核培訓(xùn)-免費(fèi)閱讀
【正文】 把影響質(zhì)量的眾多因素分離出來(lái)，在同一生產(chǎn)條件下收集到的數(shù)據(jù)歸納在一起，可以使數(shù)據(jù)反映的現(xiàn)象更加明顯。 通常和其他方法一起使用。 3 σ，即6 σ為標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量過(guò)程是否具有足夠的精確度和良好的經(jīng)濟(jì)特性的。如果上述條件變化，則必須重新計(jì)算控制限，例如： a. 操作人員經(jīng)過(guò)培訓(xùn)，操作水平顯著提高； b. 設(shè)備更新、經(jīng)過(guò)修理、更換零件； c. 改變工藝參數(shù)或采用新工藝； d. 改變測(cè)量方法或測(cè)量?jī)x器； e. 采用新型原材料或其他原材料； f. 環(huán)境變化。 案例分析 ： 樣本號(hào)1 286 02 2809 793 2349 324 4438 275 5330 306 4103 237 2022 318 720 49 1670 7310 1764 1511 2997 6112 286 0當(dāng)班生產(chǎn)總數(shù)不合格品13 2809 7914 2349 3215 1168 17216 2685 3617 3456 3818 1548 2719 2458 3020 2147 2921 2241 2222 1895 1223 3012 3524 2521 2725 1986 18樣本號(hào) 當(dāng)班生產(chǎn)總數(shù) 不合格品 案例分析 樣本號(hào) UCL LCL CL(%) (%) (%)1 286 0 2 2809 79 3 2349 32 4 4438 27 5 5330 30 6 4103 23 7 2022 31 8 720 4 9 1670 73 10 1764 15 11 2997 61 12 286 0 13 2809 79 14 2349 32 15 1168 172 16 2685 36 17 3456 38 18 1548 27 19 2458 30 20 2147 29 21 2241 22 22 1895 12 23 3012 35 24 2521 27 25 1986 18 當(dāng)班生產(chǎn)總數(shù)不合格品數(shù)∑不合格品數(shù) / ∑生產(chǎn)總數(shù)= 根據(jù)公式計(jì)算各 樣本組的上下控制限 在實(shí)際應(yīng)用中 ,當(dāng)各組容量與其平均值相差不超過(guò)正負(fù) 25%時(shí) ,可用平均樣本容量 ( )來(lái)計(jì)算控制限 . n 案例分析 繪制控制圖，并進(jìn)行分析： 單位缺陷數(shù)控制圖 (U圖 ) ?適合用于對(duì)單位樣本數(shù)量（如面積、容積、長(zhǎng)度、時(shí)間等）上缺陷數(shù)進(jìn)行控制的場(chǎng)合； ? 通常服從泊松分布 。,(~224242??????CSNSnNXCSNX??其中： n 2 3 4 5 6 7 8 9 10C4 一個(gè)實(shí)例（五） 4 9 5 0 5 0 1 33????????SAxL C LSAxU C LxCL00 0 3 0 0 1 34??????SBL C LSBU C LSCL0)0(31)()(131331)()(13143)(334244244??????????????????????nCncBnCncBnCnA 一個(gè)實(shí)例（六） 步驟 6：利用控制界限分析樣本數(shù)值 均值 標(biāo)準(zhǔn)差控制圖 （ ） 控制對(duì)象為計(jì)量值； 更精確； 均值圖用于觀察和分析分布的均值的變化，即過(guò)程的集中趨勢(shì)； 標(biāo)準(zhǔn)差圖觀察和分析分布的分散情況，即過(guò)程的離散程度。 為了分析和控制加工過(guò)程中螺栓的質(zhì)量，現(xiàn)決定采用均值極差控制圖進(jìn)行監(jiān)控。 1)()3)(2()1(3)3)(2)(1()()1(,)2)(1()(122414313???????????????????????nxxsnnnsnnnxxnnKsnnxxnSniiniinii其中 直方圖的作用 顯示數(shù)據(jù)的分布特征 指出采取措施的必要 觀察采取措施后的效果 比較和評(píng)估設(shè)備、供應(yīng)商、物料等 評(píng)估過(guò)程的能力 控制圖及其背后的故事 廣州今朝科技有限公司 Guangzhou Today Technology LTD 控制圖 +3? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 3? Average 點(diǎn)落在該區(qū)間的概率為 % Components of Every Control Chart: 1. Data Points 3. Upper Control Limit 2. Center Line 4. Lower Control Limit 控制圖原理： 1） 3 σ 原理： 若變量 X服從正態(tài)分布 ,那么 ,在 177。 分布基本上是對(duì)稱的，有一點(diǎn)點(diǎn)向右偏斜，但不嚴(yán)重。但該廠不能信任生產(chǎn)這些軸承廠家的工作，決定對(duì)供應(yīng)商提供的軸承進(jìn)行分析。 SPC學(xué)習(xí)提綱 SPC 廣州今朝科技有限公司 SPC: 統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制 Statistical(統(tǒng)計(jì) ): ? 以數(shù)理統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ) ,基于數(shù)據(jù)的科學(xué)分析和管理方法 。 這些軸承的關(guān)鍵特性是它們的內(nèi)徑，其規(guī)格為177。 所以該廠決定接收這批青銅軸承。 3σ 范圍內(nèi)包含了 % 的數(shù)值。 按如下八個(gè)步驟進(jìn)行： 一個(gè)實(shí)例（二） 步驟 1：選擇質(zhì)量特性 螺栓的切斷長(zhǎng)度至關(guān)重要 步驟 2：按合理的計(jì)劃來(lái)搜集數(shù)據(jù) 每小時(shí)抽取 5個(gè)產(chǎn)品作為一個(gè)樣本。 控制圖Sx ? SAxL C LSAxUC LxCL33?????SBL C LSBUC LSCL34???均值控制圖 標(biāo)準(zhǔn)差控制圖 怎樣確定控制限 單值 移動(dòng)極差控制圖（ ） 與均值 極差控制圖的作用類似； 不需多個(gè)測(cè)量值或樣本是均勻的（如濃度）； 因?yàn)橘M(fèi)用或時(shí)間的關(guān)系，過(guò)程只有一個(gè)測(cè)量值（如破壞性實(shí)驗(yàn)）； 敏感性不強(qiáng)； 用自動(dòng)化檢查，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行全檢時(shí)； 控制圖MRx ? 移動(dòng)極差 移動(dòng)極差是指一個(gè)測(cè)定值 xi 與緊鄰的測(cè)定值 xi+1 之差的絕對(duì)值，記作 MR， MR = | xi xi+1 | （ i=1,2,…,k1) 其中： k為測(cè)定值的個(gè)數(shù) 。 ? 可近似與正態(tài)分布 來(lái)處理 。 重新計(jì)算控制限 2. 使用一段時(shí)間后檢驗(yàn)控制圖還是否適用，控制限是否過(guò)寬或過(guò)窄，否則需要重新收集數(shù)據(jù)計(jì)算控制限； 3. 過(guò)程能力值有大的變化時(shí)，需要重新收集數(shù)據(jù)計(jì)算控制限。過(guò)程能力記為 B，則 B= 6 σ 過(guò) 程 Sigma 估計(jì) Sigma 計(jì)算 Sigma 2?dR??4?cS??nkmnkmxxSmi i*,1)(12????? ? ?，則為個(gè)子組，每個(gè)子組容量? Cp、 C
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