【文章內容簡介】 66 163 166 180 163 158 156 163 160 166 158 168 160 166 163 Page:50 1. 最大值 : L=183 最小值 : S=150 全距 : R=183150=33 2. 組數 : K=7 3. 組距 : H=R/K=33/7≒5 4. 組界、中心距 : 下組界 上組界 組中點 數據次數 一組 152 二組 157 三組 162 四組 167 五組 172 六組 177 七組 182 直方圖例題 : Page:51 直方圖示例如下 : 0 5 10 15 20 25 30 人 數 152 157 162 167 172 177 182 2 26 27 24 14 7 Page:52 直方圖常見形態(tài) : 一 . 正常型 : 說明 : 中間高兩邊低 ,有集中趨勢 結論 : 制程在正常運轉下 . 二 . 缺齒型 說明 : 高低不一 ,有缺齒情形 . 結論 : 分組過細或是假造數據 Page:53 三 . 偏態(tài)型 : 例如有微量成份 , 不能取到某值以下時產生 :例如有成份含量高 , 不能取到某值以上時產生 說明 : 高處偏向一邊 ,另一邊低 ,拖長尾巴 .(偏態(tài)分配 ) 結論 : 尾巴拖長時 ,應檢討是否在技術上能夠接收 . 多由工具磨損、松動及加工習慣引起 Page:54 四 . 絕壁型 (切邊型或斷裂型 ) 說明 : 有一端被切斷 . 結論 : 數據經過全檢過 ,或制程本身經過全檢 . 五 . 雙峰型 說明 : 有兩個高峰出現 結論 : 有兩種分配混合 Page:55 . 六 . 離島型 說明 : 在左端或右端形成小島 . 結論 : 測定有錯誤 ,工程調節(jié)錯誤或不同原料引起 . 七 . 高原型 說明 : 平頂狀 . 結論 : 不同平均值的分配混在一起 . Page:56 直方圖應用 一 . 測知制程能力 , 作為改善依據 二 . 計算良品不良率 三 . 調查是否混入兩個以上不同的群體 四 . 測知有無假數據 五 . 測知分配型態(tài) 六 . 訂出規(guī)格界限 七 . 與規(guī)格或標準值比較 八 . 研判管制界限是否適用在制程管制 Page:57 直方圖應用注意事項 [ 一 . 異常值應除去后再分組 二 . 從樣品測定值推斷群體 , 最簡單及有效的方法 三 . 數據必須考慮完整性 四 . 進行制程管理及分析時可采用層別法 Page:58 某健康食品規(guī)格為 310177。8g， 今抽樣 50罐， 以直方圖分析重量情形： 308 315 305 310 309 312 313 311 304 309 312 306 310 316 312 315 307 308 311 312 306 302 309 307 307 305 317 310 309 316 314 311 305 303 305 316 315 311 309 312 308 307 304 318 317 309 320 314 310 318 ?制作步驟 ? 總 數 ? N=50 ? 定組數 ? k=6 ? 最大值 ? L=320 最小值 ? S=302 全 距 ? R=LS= 320302=18 ? 定組距 ? h=18/6=3 ? 定組界 ? 第一組下限 == …… 課堂練習 討論 : 10 min 成果展示 : 10 min Page:59 METHOD 5 管制圖 失誤與缺陷 : 因為失誤是造成缺陷的原因 , 故可通過消除或控制失誤來消除缺陷 Page:60 SPC發(fā)展史 工業(yè)革命以后，隨著生產力的進一步發(fā)展，大規(guī)模生產形成， 如何控制大批量產品質量 已成為一個突出問題，單純依靠事后檢驗的質量控制方法已不能適應當時經濟發(fā)展的要求，因此，必須改進質量管理的方式。于是，英、美等國開始著手研究用統(tǒng)計方法代替事后檢驗的質量控制方法。 1924年，美國的休哈特博士提出將 3Sigma原理運用于生產過程當中，并發(fā)表了著名的“ 控制圖法 ”，對過程變量進行控制，為統(tǒng)計質量管理奠定了理論基礎。 Page:61 為什么要用 SPC? SPC的作用 : 確保制程持續(xù)穩(wěn)定、可預測。 提高產品質量、生產能力、降低成本。 為制程分析提供依據。 區(qū)分變差的特殊原因和普通原因，作為采取局部措施或對系統(tǒng)采取措施的指南。 Page:62 SPC相關術語 1. Xi ：實測數據 , X1…X5 是指一個樣組中的 5個實測數據 2. Xbar：表示 5個數據的平均值，即： X =（ X1…+X5） /5 3. T：表示公差值，即：公差值 = 規(guī)格最大值 – 規(guī)格最小值（ T=USL – LSL） 4. μ：表示規(guī)格中心值，即：規(guī)格中心值 =（規(guī)格最大值 +規(guī)格最小值） /2， μ=（ USL+LSL） /2 5. R：表示極差值，即：極差值 = 樣組中之最大值 – 樣組中最小值 6. Rm： 表示樣組之極差值，即：第二組 Rm值 =第二組 X值 – 第一組 X值，依此類推。 7. Cpk：表示制程能力指數。 8. s： 樣本標準差 。 Page:63 一 、 數據分類 計數值數據 以個數計算的數據或數據是間斷的 ,不連續(xù)的 . 例 :不良數 , 檢驗批等 . 計量值數據 可以連續(xù)量測的數據或數據呈連續(xù)性 . 例 : 尺寸 , 插拔力等 . 二 、 數據變異 測量值 \ 真值 誤差 : 系統(tǒng)誤差 偶然誤差 測定誤差 (人 ,儀器 ,時 ,地 ) 抽樣誤差 管制圖基本概念 Page:64 普通原因 ： 是造成 隨著時間推移具有穩(wěn)定的且可重復的分布過程中的許多變差的原因 ，我們稱之為：“處于統(tǒng)計控制狀態(tài)”、“受統(tǒng)計控制”，或有時簡稱“受控”，普通原因表現為一個穩(wěn)定系統(tǒng)的偶然原因。只有變差的普通原因存在且不改變時，過程的輸出才可以預測 。 特殊原因 ： 指的是造成 不是始終作用于過程變差的原因，即當它們出現時將造成過程的分布改變。除非所有的特殊原因都被查找出來并且采取了措施，否則它們將繼續(xù)用不可預測的方式來影響過程的輸出。如果系統(tǒng)內存在變差的特殊原因，隨時間的推移，過程的輸出將不穩(wěn)定。 引起變異的原因 Page:65 普通原因與特殊原因舉例 普通原因： ?合格原料的微小變化 ?機械的微小震動 ?刀具的微量磨損 ?工藝的局限性 ?氣候、環(huán)境的微小變化等 特殊原因： ?使用不合格原料 ?設備調整不當 ?新手作業(yè)，違背操作規(guī)程 ?刀具過量磨損 ?加工方法的改變 Page:66 三 、 群體 , 樣本 , 批 , 變異 1. 群體 (N) 為統(tǒng)計調查對象的全部 有限群體 群體數為有限個數單位體之群體 無限群體 群體數為無限大的單位體之群體或 10倍以上樣本 (N=10n)之群體 2. 樣本 (n) 從群體中隨機抽取之樣品 . n=30 叫大樣本 。 n30 叫小樣本 3. 批 同一條件下的一群集合 , 可是群體或群體的一部分 4. 變異 同一條件下執(zhí)行同一動作多次 , 其間有許多變動性的存在 . Page:67 四 、 基本統(tǒng)計量數 1. 平均值 ( ) ( or Me) 將數據依大小排列 , 位居中間之數據 例 1: 9,7,8,8,9 例 2: 9,4,6,8,5,7 (Mo) 次數分配中出現次數最多組之值 X X X1+X2+…….+Xn n = X ~ Page:68 定義 : 是一種以實際產品質量特性與根據過去經驗判 明制程能力與管制界限比較 ,而以時間順序用圖 形表示者 . 作用 :1. 維持制程穩(wěn)定 , 防止異常原因再發(fā)生 2. 配合直方圖可以判斷制程數據分布情形及 制程能力 3. 與層別法組合可以查出真正影響質量的因 素 ,減少變異 4. 用于決定制造工程所達到目標或標準 5. 提前發(fā)現制程中潛伏不良 6. 配合柏拉圖控制較大因素能有效解決問題 管制圖內容與制作 Page:69 依管制圖用途分類 : 一 . 解析用管制圖 1. 決定方針 2. 制程解析 3. 制程能力研究 4. 制程管制之準備用 二 . 管制用管制圖 1. 追查不正常原因 2. 迅速消除此項原因 3. 研究采取預防及重覆發(fā)生原因 Page:70 依數據之性質分類 : 一 . 計量值管制圖 1. 平均值與全距管制圖 ( XR Chart) 2. 平均值與標準差管制圖 ( XS Chart) 3. 中位值與全距管制圖 ( XR Chart) 4. 個別值與移動全距管制圖 ( XRm Chart) 二 . 計數值管制圖 1. 不良率管制圖 ( p Chart) 2. 不良數管制圖 ( np Chart) 3. 缺點數管制圖 ( c Chart) 4. 單位缺點數管制圖 ( u Chart)