spc數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析與管理-xxxx18-免費(fèi)閱讀
【正文】 A（ ％） B（ ％） C（ ％） C（ ％） B（ ％） A（ ％） UCL LCL CL ＋ 3σ ＋ 2σ ＋ 1σ － 1σ － 2σ － 3σ Rule 1: 間斷 1點 超出 管制界線外 Rule 2: 連續(xù) 3(或 4)點落在中心線一側(cè) 可能原因： 1. 制程參數(shù)設(shè)定錯誤 2. 設(shè)備機(jī)臺故障 3. 人員操作異常 4. 量測錯誤 可能原因 ： 1. 制程平均水平偏移 2. 引進(jìn) 新原材料 3. 新的作業(yè)人員操作 4. 設(shè)備機(jī)臺重新 設(shè)定 Control rules(全部管制圖） 適用范圍： ?發(fā)生機(jī)率： = ?發(fā)生機(jī)率： 2x()9 Rule 3: 連續(xù) 6點上升或下降 Rule 4: 連續(xù) 14點上下交互變動 可能原因 ： 1. 設(shè)備機(jī)臺 零件磨損 2. 作業(yè)人員疲勞 3. 設(shè)備維修 技術(shù)或效果不良 4. 制程某要素已劣化 可能原因 ： 1. 兩個過程在同一張圖上，分層不足 (如兩種材料、兩種設(shè)備 ) 2. 作業(yè)人員 過度管制 3. 量測儀器 性能失效表現(xiàn) ?發(fā)生機(jī)率： 2x(1/6!)= ?發(fā)生機(jī)率：模擬結(jié)果 = Control rules(全部管制圖） 適用范圍： Control Rules Rule 5: 連續(xù) 3點有 2點在 A區(qū)或超出 A區(qū) Rule 6: 連續(xù) 5點有 4點在 B區(qū)或超出 B區(qū) 可能原因： 1. 設(shè)備機(jī)臺重新調(diào)整 2. 工裝 /夾具位置不良 3. 不同批的原料混用 可能原因： 1. 設(shè)備機(jī)臺重新調(diào)整 2. 工裝 /夾具位置不良 3. 不同 批的原料混用 ?適用范圍： ______________ Xbar、 X管制圖 ?發(fā)生機(jī)率： 2x[C32()+ C33()2] = ?發(fā)生機(jī)率： 2x[C54()+C55()5] = Control Rules Rule 7: 連續(xù) 8點落在中心線兩側(cè)，但 C區(qū)無點 Rule 8: 連續(xù) 15點落在 C區(qū) 可能原因： 1. 使用兩種以上的原料 2. 混合的型態(tài) ,多個制程 3. 抽樣計劃值得探討 可能原因： 1. 使用兩種以上的原料 2. 將不同的設(shè)備機(jī)臺或 生產(chǎn)方法 交錯使用 3. 管制界線計算錯誤，或需重新計算 4. 資料 抽樣取自不同 制程 ?適用范圍： ______________ Xbar、 X管制圖 ?發(fā)生機(jī)率： ()8= ?發(fā)生機(jī)率： ()15= 控制圖判讀準(zhǔn)則的選用 ? 并丌是所有的判定準(zhǔn)則都必須使用于任何過程管制的。 舉例說明 Cpk 的計算方法及判定是： 步驟 5：對 Xbar圖進(jìn)行編輯和繪制，選擇數(shù)據(jù) Average 、 UCL、LCL進(jìn)行數(shù)據(jù)編輯和核對； 步驟 6：對 Rbar圖進(jìn)行編輯和繪制，選擇數(shù)據(jù) Range 、 UCL、 Mean進(jìn)行數(shù)據(jù)編輯和核對； 步驟 7：先觀察 Xbar控制圖，再 Rbar控制圖，找出那些超過管制上下限的點，此現(xiàn)象不允許出現(xiàn)，如出現(xiàn)需重新進(jìn)行測量，步驟 8：對過程能力 CPK進(jìn)行評價，具體參照對照表。一個較 大的標(biāo)準(zhǔn)差，代表大部分的數(shù)值和其平均值之間差異較大；一個較小的標(biāo)準(zhǔn)差，代表這些值較接近平均值。 ? 規(guī)格界限的決定是外來的，可能是由管理人員、制造工程師、顧客或產(chǎn)品開發(fā)者來制定，但須切記管制界限不規(guī)格界限之間并無任何數(shù)字或統(tǒng)計上的關(guān)系。 故在制程控制 中 ， 如何 判別變動屬于偶然原因的變動或是異常原因的 變動。 ? ：作為局部問題對策或管理階層系統(tǒng)改進(jìn) 的參考 。 ? 定義 :二項分布的概率分布函數(shù)為 : ( 1 ) , 0 , 1 , 2 , ..., ()0 , x n xn p p x nfx x? ???? ??? ? ???? 其 他泊松分 布 （ Poisson Distribution） 的定義 泊松分布的 概率分布函數(shù) 為： λ 是單位時間 (或單位面積 )內(nèi)隨機(jī)事件的平均發(fā)生率。 ? 任何常態(tài)分配皆可轉(zhuǎn)為標(biāo)準(zhǔn)常態(tài)分配 ? 轉(zhuǎn)換后的機(jī)率運(yùn)算也可對應(yīng)原分配 深藍(lán)區(qū)域是距平均值小于一個標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)的數(shù)值范圍?？刂茍D 圖能指出即將發(fā)生的問題，在制程還沒制造出丌良品前就能看出，而 p圖 (或 c及 u圖 )則需在制程已經(jīng)改變且產(chǎn)生很多丌良品后才會發(fā)現(xiàn)。由于過程波動具有統(tǒng)計規(guī)律性，當(dāng)過程受控時，過程特性一般服從穩(wěn)定的隨機(jī)分布；而失控時，過程分布將發(fā)生改變。SPC正是利用過程波動的統(tǒng)計規(guī)律性對過程進(jìn)行分析控制的。 ?計數(shù)型管制圖的優(yōu)點在于它將很多質(zhì)量特性聯(lián)合考慮，且如果有任何一個特性超過規(guī)格，就將他分類到丌良品，但若將很多質(zhì)量特性都當(dāng)作計量型處理，則幾乎每一個都需要被觀察，并個別或聯(lián)合地執(zhí)行計數(shù)型管制。在 正態(tài)分布 中，此范圍所占比率為全部數(shù)值之 68%。 泊松分布適合于： 描述單位時間內(nèi)隨機(jī)事件發(fā)生的次數(shù)。 ? ：估計機(jī)器能力 ， 可妥善安排適當(dāng)機(jī)器生產(chǎn)適當(dāng)零件 。是 做好制程控制中非常重要的關(guān)鍵 所在。 三種界限之間的區(qū)別與聯(lián)系 ? UCL (Upper Control Limit)：管制上限 ? CL (Center Line)：中心線 ? LCL (Lower Control Limit)：管制下限 ? USL (Upper Spec. Limit)：規(guī)格上限 ? LSL (Lower Spec. Limit)：規(guī)格下限 ? OOC (Out of Control)：超出管制界線 ? OOS (Out of Spec.)：超出規(guī)格界線 ? SOOS：單點超出規(guī)格 名詞解釋 1 管制界限 V. 管制界限 ?由所收集的資料匯整后的平均值 的函數(shù)，是對平均而言 ?管制界限的寬度 : 177。例如，兩組數(shù)的集合 {0, 5, 9, 14} 和{5, 6, 8, 9} 其平均值都是 7 ，但第二個集合具有較小的標(biāo)準(zhǔn)差。對于 CPK 5M1E方面進(jìn)行原因分析，且制定糾正預(yù)防措施。 ? 典型的判讀準(zhǔn)則選用參考如下 ︰ ?準(zhǔn)則 5最為通用； ?準(zhǔn)則 6較能探測平均值的變化； ?準(zhǔn)則 8最能探測層別的問題； ?準(zhǔn)則 7能探測數(shù)據(jù)來源以及展示改善的過程； ?準(zhǔn)則 3用于探測過
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