質(zhì)量認(rèn)證→ts16949：2002過程審核培訓(xùn)(存儲版)
【正文】 pk與 Pp、 Ppk的含義與區(qū)別 Cp指數(shù) = Cp:(Capability of Process)過程 能力 指數(shù) Cpk:修正的過程能力指數(shù) 規(guī)格寬度 工序?qū)挾? )122?3?3?3?31(?6kCpC p kC p kL S LUS LL S LUS LxkL S LxxUS LMinC p kL S LL S LxC p lUS LxUS LC p uCpC p rCrL S LUS LL S LUS LCp????????????????（也可以這樣計(jì)算：，稱為偏移系數(shù)）（）（），（存在時(shí)）（當(dāng)存在時(shí)）（當(dāng)（常以百分?jǐn)?shù)表示））（或都存在時(shí)）、當(dāng)?????過程能力指數(shù) 過程平均值和規(guī)格中心的偏移 過程能力指數(shù) Cpm 為目標(biāo)值其中 aTTaxL S LU S LC p m22 )(?6 ?????當(dāng)規(guī)格中心與目標(biāo)值不重合時(shí)的過程能力指數(shù) 過程平均值和目標(biāo)值的偏移 Cp,Cpk,Cpm Pp,Ppk,Ppm Ppk與 Cpk ?Pp: (Performance of Process)過程 性能 指數(shù) Ppk:修正的過程性能指數(shù) 22)(633331Pr(6TaxSL S LUS LP p mL S LxxUS LM i nP p kL S LL S LxP p lUS LxUS LP p uPpP p rL S LUS LL S LUS LPp??????????????），（存在時(shí)）（當(dāng)存在時(shí)）（當(dāng)（常以百分?jǐn)?shù)表示））（或都存在時(shí)）、當(dāng)????? 案例分析 我們再來看前面的作控制圖的案例： 案例分析 過程有一個(gè)異常點(diǎn)，是由于偶然因素造成，調(diào)查表明是該檢驗(yàn)員當(dāng)時(shí)委托他人代為測量，而這代理人不適于操作精密測量設(shè)備，可能讀數(shù)不準(zhǔn)確，也有可能偽造了數(shù)據(jù)。如將數(shù)據(jù)分層之后再進(jìn)行加工整理成分層排列圖、分層直方圖、分層控制圖等。 ?相關(guān)圖也稱散布圖，可以直觀地表示出兩變量之間的 相關(guān)程度 ； ?當(dāng)懷疑系統(tǒng)中兩個(gè)變量可能有關(guān)系，但不能確定這種關(guān)系是什么的時(shí)候，就可以使用。 分層的意義 分層的目的：有利于查找產(chǎn)生質(zhì)量問題的原因。 記錄一周內(nèi)某班所生產(chǎn)的產(chǎn)品不良情況數(shù)據(jù) ，并將不良項(xiàng)目作成累計(jì)頻數(shù)和百分比匯總表： 缺陷項(xiàng)目 頻數(shù) 百分比 累計(jì)百分比氣孔 48 未充滿 28 80偏心 10 形狀不佳 4 裂紋 3 其他 2 100合計(jì) 95 100案例分析 鑄件不良項(xiàng)目的排列圖 Pareto理論的作用 找出“重要的少數(shù)” 因?yàn)?80%的問題由20%的潛在原因引起 分層分析法 概念： 將數(shù)據(jù)依照使用目的，按照其性質(zhì)、來源、影響因素等進(jìn)行分類，把性質(zhì)相同、在同一生產(chǎn)條件下收集到的質(zhì)量特性數(shù)據(jù)歸并在一起的方法。 3 σ內(nèi)，包含了%的數(shù)據(jù)，接近于 1，因此以 177。 警戒區(qū)： 2σ~3σ的區(qū)域 典型失控狀態(tài) （ 4） 樣本點(diǎn)的周期性變化（包括階段的周期性、波動的周期性） UCL CL LCL 典型失控狀態(tài) （ 5） 樣本點(diǎn)分布的水平突變 x UCL CL LCL t x UCL CL LCL t 典型失控狀態(tài) （ 6） 樣本點(diǎn)的離散度變大 x UCL CL LCL t 典型失控狀態(tài) 顏色管理 （ color Management） 藍(lán)色： 未經(jīng)檢測的點(diǎn) 綠色： 檢測后正常的點(diǎn) 紅色： 檢測后異常點(diǎn) 黃色 ：異常點(diǎn) 經(jīng)過異常編輯且有了改善措施的點(diǎn) 重新計(jì)算控制限 1. 控制圖是根據(jù) 穩(wěn)定狀態(tài)下的條件（人員、設(shè)備、原材料、工藝方法、測量系統(tǒng)、環(huán)境）來制定的 。 每班檢驗(yàn)的端蓋總數(shù)就是樣本量，共收集了25班的檢驗(yàn)數(shù)及不良數(shù)。)(,(~)。 頻數(shù)分布在進(jìn)行調(diào)整期間已經(jīng)完成，分析結(jié)果表明進(jìn)行一段時(shí)期加工生產(chǎn)的開端是可以令人滿意的。 ? 直方圖為正態(tài)分布的，則s=0,k=0。 制作頻數(shù)分布表 組號 組中值 組下界 組上界 頻數(shù)n最小值 +（ n1)* 組距組中值 組距 /2組中值+ 組距 /21 12 13 64 35 76 307 228 149 1310 211 1 繪制直方圖 LSL USL 分析直方圖 與規(guī)格限 ~，所有的測量值都在其范圍內(nèi)（而且在 +/3S的范圍內(nèi)）。 ? 4）假設(shè)所有的學(xué)員都有基本的數(shù)學(xué)知識； ? 5）介紹的方法及其計(jì)算公式以 QS9000為準(zhǔn)； 學(xué)習(xí)提綱 基本 SPC統(tǒng)計(jì)學(xué)； SPC的核心工具 —— 控制圖； 過程能力研究； 量具重復(fù)性和再現(xiàn)性研究； 從數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律 直方圖 廣州今朝科技有限公司 Guangzhou Today Technology LTD 一個(gè)實(shí)例： 某工廠接收了一批外協(xié)廠制造的青銅軸承用于生產(chǎn)一種重要的儀器。 Process(過程 ): ? 任何一個(gè)有輸入輸出的活動 。 。 建議：軸承的加工中心應(yīng)該左移； 建立一個(gè)直方圖 收集整理數(shù)據(jù) 定組數(shù) N 算極差 R 定組距 I 確定組的中心點(diǎn)和各組界限 制作頻數(shù)分布表 繪制直方圖 分析 數(shù)據(jù)量 分組數(shù) 50100 610 100250 712 250個(gè)以上 1025 直方圖告訴我們 數(shù)據(jù)分布的中心位置 (Average)在哪里？ 數(shù)據(jù)分散程度 (Spread)如何？ 數(shù)據(jù)分布的形狀 (Shape)怎樣？ 經(jīng)驗(yàn)之談： 對大多數(shù)工業(yè)用的分析來說， 50個(gè)數(shù)值具備足夠的可靠性。 2） 中心極限定理： 無論產(chǎn)品或服務(wù)質(zhì)量水平的總體分布是什么，其 的分布（每個(gè) 都是從總體的一個(gè)抽樣的均值）在當(dāng)樣本容量逐漸增大時(shí)將趨向于正態(tài)分布。檢驗(yàn)員按時(shí)間順序收集了 25個(gè)樣本。 k個(gè)測定值有 k1個(gè)移動極差 ,每個(gè)移動極差值相當(dāng)與樣本大小 n=2時(shí)的極差值 . 1 計(jì)算總平均數(shù) : 2 計(jì)算移動極差平均數(shù) : ???????kiik xkkxxxx121 1......??????????? 11121111...... kiik MRkkMRMRMRRM怎樣確定控制限 怎樣確定控制限 RMxdRMxL C LRMxdRMxUC LxCL22?????????相當(dāng)于 n=2時(shí)的均值控制圖 X控制圖 MR控制圖 相當(dāng)于 n=2時(shí)的極差控制圖 。 ?取樣大小可以是不固定的，只要能計(jì)算出每單位上的缺陷數(shù)即可； ),( nuuN 單位缺陷數(shù)控制圖 (U圖 ) nuuL C LnuuU C LncuCL33?????????檢驗(yàn)并記錄數(shù)據(jù) ?計(jì)算平均單位缺陷數(shù) ?計(jì)算中心線和控制界限 ?繪制控制圖并進(jìn)行分析 與 n有關(guān)！ ?設(shè) n為樣本大小， C為缺陷數(shù)
環(huán)評公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1