【正文】 一、工序質(zhì)量控制 二、過程能力的概念、度量、分析評(píng)價(jià) 三、過程能力指數(shù)與不合格品率 四、正態(tài)性檢驗(yàn) 五、過程能力調(diào)查 六、 正態(tài)總體假設(shè)檢驗(yàn) 七 、制程能力電腦分析 一、工序質(zhì)量控制 通常要解決兩個(gè)問題 : — 一是過程狀態(tài)的穩(wěn)定 ,即過程處?kù)督y(tǒng)計(jì)控制狀態(tài) — 二是過程具有生產(chǎn)合格品的保證能力 二、過程能力的概念、度量、分析評(píng)價(jià) 1. 過程能力概念 (1). 6M 或稱 5MIE 構(gòu)成了過程的六大要 , 其 綜合效果加以量化時(shí) ,就構(gòu)成過程能力 (2). 過程控制系統(tǒng)圖 人 機(jī) 料 法 環(huán) 量測(cè) 資源組合轉(zhuǎn)換 中間產(chǎn)品 半成品 成品 零部件 …… 行動(dòng) 統(tǒng)計(jì)方法 ? 制程能力 量度 σ2. μ (3). 六大因素將各自對(duì)產(chǎn)品品質(zhì)產(chǎn)生影響 , 產(chǎn)品 / 服務(wù)量化的結(jié)果綜合反應(yīng)出 : σ2 —— 變量概率分布的方差 → 標(biāo)準(zhǔn)偏差 — 過程能力大小的度量基礎(chǔ) μ —— 變量之平均值 (4). 正確理解 σ、 μ 及 X、 S 試 比 較 樣 本 與 群 數(shù) Sample Population Statistic X — average S — Sample stand deviation Parameter μ — Mean σ— Standard deviation (5). 正態(tài)分布之形成過程 Sample —— Population 標(biāo)準(zhǔn)測(cè)量 : 少 → 多 → 群數(shù) X → X → X → X → X → X → X → (6). 正態(tài)分布概率密度函數(shù) : 當(dāng)收集到的數(shù)據(jù)為計(jì)量數(shù)據(jù)時(shí) ,質(zhì)量特性 X 會(huì) 是一個(gè)連續(xù)性隨機(jī)變量 ,變量的分布便是正態(tài) 分布 ,符合下式 : 概率密度函數(shù) : 其中 : π= e = Xi μ σ Z = ? (Z) 3σ 2σ σ μ σ 2σ 3σ % % % ? (Z) = e = e 1 Z2 2 √ 2π Z2 2 (7). 6 σ應(yīng)用 概率正態(tài)分布之性質(zhì)在 μ177。3 σ 範(fàn)圍之概率 為 , 幾乎包含了全部的質(zhì)量特性值 . 所以 : 6 σ 範(fàn)圍被認(rèn)為是產(chǎn)品品質(zhì)正常波動(dòng)的合理的最大幅度 ,它代表了一個(gè)過程所能達(dá)到的質(zhì)量水平 ,所以過程能力一般用 6 σ 來表示 . σ 越大 → 過程質(zhì)量波動(dòng)越大 ,過程能力越低 σ 越小 → 過程能力越高 ?想一想 : 6 σ之範(fàn)圍 ,對(duì)我們會(huì)有怎樣的意義 ,可以用來作品質(zhì)設(shè)計(jì)嗎 ? 小結(jié) : 所謂過程能力 ,就是過程處?kù)督y(tǒng) 計(jì)控制狀態(tài)下 ,加工品質(zhì)正常波動(dòng)的經(jīng) 濟(jì)幅度 ,通常用品質(zhì)特性值分布的 6 倍 標(biāo)準(zhǔn)偏差表示 ,記為 6 σ 試問 : 過程本身與公差有無關(guān)係 ? 2. 過程能力指數(shù) 比較評(píng)價(jià) : 工序自身實(shí)際存在的能力 ( 質(zhì)量水平 ) 6 σ。 給定的技術(shù)要求 T ( 公差 ) 比值 — 衡量過程能力 , 滿足工藝技術(shù)要求程度指標(biāo) — Cp Cp = = TU TL 6 σ T 6 σ TL TU 分布中心與公差中心重合 ?想一想 : 如果 T 的中心 ( 公差中心 ), 與 6 σ之中心不重合時(shí) , CP會(huì)是一種怎樣的值 , 不重合時(shí) CP該如何考慮呢 ? TL TU Σ T/2 M μ 分布中心與公差中心不重合 —— 偏移量 ε : ε =｜ Mμ｜ 公差中心 M 與分佈中心 μ 之差值 ? 偏移是過程中存在甚麼因素的影響