【文章內(nèi)容簡介】 工程變化 ? 組間變化 : 各 Line間的差異而出現(xiàn)的工程變化 ? 目的：了解變差的主要原因是哪條生產(chǎn)線，生產(chǎn)線間的變差是否有特殊原因 要考慮建立零件重量 X圖和 R圖的三個不同的原因 監(jiān)視過程性能，為外部顧客提供信息 調(diào)整注塑機的設置（一般是模腔） 檢查原材料特性的變化 抽樣方案取決于以下目的： 對于通過監(jiān)測過程性能來為外部顧客提供信息的情況，抽樣必須能反映顧客得到什么。 ◆最后控制點之后的樣品 ◆各種過程路線組合的樣品 對于過程調(diào)整，抽樣必須反映出過程是如何變化的 ◆變化很快的過程要求更為頻繁的抽樣 ◆多線路過程要求從每一條線路上抽樣 對于查找特殊原因的情況 ◆要使子組的變差最小化，以最大限度地提供出現(xiàn)某一信號的機會 在所有情況下，要對抽樣成本、測量、調(diào)整、尋找原因等因素進行協(xié)調(diào)。找出最有利的方案。 合理分組要考慮的要素 ? 為了明確給工序變化暫定影響的‘ X’ 因素，可使用 5M方法求解特性要因圖（魚骨圖） ? Man :作業(yè)者變更，晝夜班次交換，新作業(yè)者等 ? Machine : 機械設定值變更，設備維修 維護等 ? Material : 交付 LOT，作業(yè)安排，原材料等 ? Method : 作業(yè)者間的作業(yè)方法差異 ? Measurement : 測量者的變化，測量設備誤差等 合理分組的例子 ? 目標：改善供應產(chǎn)品塑料后蓋供應商的產(chǎn)品質(zhì)量 ? 目的：為了分析產(chǎn)品變差的原因，而制定合理分組計劃 ? 預想的暫定 ‘ X’ 因素，根據(jù)情況展開計劃 (根據(jù)所懷疑的變差原因來抽樣） ? 兩臺注塑機 :對兩臺注塑機分別實施下列內(nèi)容 ? 交接班 :對交接班別取樣分析 ? 每周作業(yè)者的變更 :對每周變更的作業(yè)者別取樣分析 ? 按原材料別構(gòu)成 Lot，分析 Lot別有無差異 均值極差圖 ? 對于以機器為主的工序特別有幫助 ? 最好的方法是采用一對控制圖 ? 均值圖告訴我們在集中趨勢中什么時候已發(fā)生變化 – 由于工具磨損，溫度逐漸提高，新材料較硬，夜班工人采用了不同的操作方法 ? 極差圖會顯示均勻性什么時候發(fā)生變化 – 由于軸承的磨損，刀具架已松，冷卻劑補給不正常，投料不當，從上道粗加工所接受的零件質(zhì)量不一致或操作人員思想不集中 ? 從所生產(chǎn)出來的同等數(shù)量的產(chǎn)品來抽樣 – 適應于檢測連續(xù)發(fā)生的變化，如化學溶液的稀釋，工具的磨損等 ? 按同等的間隔時間來抽取 – 適用于找出隨時間變化的原因 ? 從工序中每隔一定時間或量來抽樣（而不分哪個設備、哪個班次等） – 簡單易行 – 失控后難判斷原因，反應比較困難 合理分組例子 均值極差圖 ? 均值控制限 – X=( X1+ X2+．．． + Xk)/k ? 上限 UCLX=X+A2R ? 下限 LCLX=XA2R ? 極差控制限 ? R=( R1+ R2+．．． + Rk)/k ? 上限 UCLR=D4R ? 下限 LCLLR= D3R 均值極差圖的概述 ? 典型應用 – 使產(chǎn)品符合規(guī)范 – 工序調(diào)整不足或調(diào)整過度 – 配套部件引起裝配問題 – 數(shù)據(jù)成本費用過高或數(shù)據(jù)難以獲得 ? 子組大小 – 4或 5 ? 若干注意事項 – 先看極差圖 – 將工序變差與規(guī)范比較前，需進行分布分析 ? 統(tǒng)計假設 – 個體數(shù)的總體為正態(tài)分布，略微偏離也可（因子以此為假設前提） 常見的失控圖形 ? 上下循環(huán)地移動 ? 均值圖：季節(jié)性的環(huán)境影響，操作人員的輪換 ? 極差圖：維修計劃安排上的問題，操作人員的疲勞 ? 朝單一方向的趨勢 ? 均值圖：工具磨損，電鍍?nèi)芤旱淖冑|(zhì) ? 極差圖：原材料的均勻性（變好或變壞） ? 連續(xù)有若干個點集中出現(xiàn)于某些不同的數(shù)值上 ? 均值圖：機器、操作人員、原材料或定位的變壞 ? 極差圖：機器、操作人員、原材料或定位的變壞 一些疑問 ? 為什么分組抽樣，而不是單個抽樣 – 平均值比變化較之單值更為靈敏 ? 為什么不能與規(guī)范線進行比較 – 均值比單值的變化小 – 均值可能由于大小抵消而小于公差 – 關注穩(wěn)定 計量控制圖 ? X－ R圖 均值－極差圖 – X圖用來觀察過程均值的波動 ， 用于位置的度量 ， R圖用來觀察波動的散布 ， 用于散布寬度的度量 。 ? X－ s圖 均值－標準差圖 – 用標準差 s替代極差 R， ? 中位數(shù)－極差圖 – 檢查能力比 X圖低 。 ? X－ MR圖 單值－移動極差圖 – 由于經(jīng)費或輸出特性決定只能使用單值而不能使用樣本來進行控制時，就可使用 X－ MR圖。 X－ MR圖在使用時應特別小心。 ? 有很多過程，只能抽取單個的測量值而不能或不宜將測量值分組 – 測量每爐鋼中的硅的百分比含量。 – 煉鋼廠 24小時分三班生產(chǎn)，每班生產(chǎn)四爐鋼。忽略每爐鋼的變差，只能得出一個測量值。下面的鏈圖列出了最近 20個班次的數(shù)據(jù)，我們?nèi)绾畏纸M呢？ ? 每班的 4爐數(shù)據(jù)作為一個子組 ? 每爐一個子組 單值移動極差圖 如何評價以下過程的穩(wěn)定性 ? 單值移動極差圖 ? 由每個單個測量值鏈圖形成兩個控制圖 – 帶有控制限的每個測量值的鏈圖 – 一個幫助評價變差變化的移動的極差圖 ? 例子：均值極差圖和單值移動極差圖來分析同一過程（見學員手冊） 1 51 05S u b g r o u p 01 4 01 3 01 2 0Sample Mean1M e a n = 1 2 9 . 1U C L = 1 3 8 . 7L C L = 1 1 9 . 62 01 00Sample RangeR = 5 . 0 5 9U C L = 1 6 . 5 3L C L = 0均 值 極 差 圖3 53 02 52 01 51 05S u b g r o u p 01 4 51 3 51 2 51 1 5Individual Value1M e a n = 1 2 9 . 1U C L = 1 4 3 . 2L C L = 1 1 5 . 12 01 00Moving RangeR = 5 . 2 8 8U C L = 1 7 . 2 8L C L = 0單 值 移 動 極 差 圖 說 明 ? 如果觀察的數(shù)據(jù)組成合理的分組時 ， 確有一個完全合理的依據(jù) （ 如在一個單獨班次中固定有 4個連續(xù)的產(chǎn)品批 ） ， 那么我們就可以采用均值極差圖 ? 如果對數(shù)據(jù)的組合沒有明確的依據(jù)，控制限可以根據(jù)產(chǎn)品批于批之間的變差而定，采用單值移動極差圖也是可行的 建立單值移動極差控制圖的步驟 ? A：收集數(shù)據(jù) – 記錄每個測量值 – 計算出連續(xù)測量值之間的移動極差 – 選擇作圖比例 ? B：計算控制限 – 計算并畫出中心線 – 計算妯控制限 ? C：控制過程的解釋 – 審查移動的極差圖 – 分析單個測量值圖 ? D：過程能力的解釋 單值移動極差圖的概述 ? 典型應用 – 每個產(chǎn)品批或檢查批是根據(jù)一個單獨的度量值來評價的 – 度量值之間的間隔的時間相當長 – 工序中出現(xiàn)短的循環(huán)或趨勢，必須迅速地檢測出來 – 有必要把所畫出來的測量值與公差限直接進行比較 – 不需要向操作員解釋控制限制（均值極差圖經(jīng)常導致和公差的混淆） ? 子組大小通常為 2 ? 若干注意事項 – 靈敏度不如均值極差圖 – 將工序變差與規(guī)范比較前必須了解分布 – 在做出結(jié)論之前累積多些數(shù)據(jù) – 對移動極差的解釋要慎重 ? 統(tǒng)計假設 – 個體數(shù)的總體為正態(tài)分布 第三部分 計數(shù)型數(shù)據(jù)的控制圖 計數(shù)控制圖的概述 ? 典型應用 – 向領導反映總的質(zhì)量水平 – 難以用數(shù)值度量的情況下使用 – 有好幾種特性缺陷合并在一起的情況下 ? 若干注意事項 – P圖等子組數(shù)不能太小 – 如果一個點代表好幾種質(zhì)量特性，可能在總體受控情況下仍然有可能某個特性不受控 – 不同質(zhì)量特性最好分別作圖 ? 統(tǒng)計假設 – p和 np圖為二項分布 – C和 U圖為泊松分布 戴明的紅珠試驗 ? 裝置：紅色及白色的木珠子，放在盒子里 ? 總體： 3750顆（包括紅珠及白珠） ? 白珠： 3000顆 ? 紅珠： 750顆 ? 把勺：上有 50個微凹的洞（ 10 5)。一次可以舀出 50顆珠子 ? 征召 10個員工（ 6個操作工， 2個檢驗員， 1個檢驗主管，第 10位為記錄員） ? 顧客要求：只要白珠子，不接受紅珠 ? 工廠目標：每人每天 50個產(chǎn)品，紅珠不能超過 1個 戴明的紅珠試驗 ◆在鏈圖上記錄練習的結(jié)果。 ◆過程是否顯示穩(wěn)定？ ◆表揚或斥責工人會使過程改善？ 紅珠寓言 ? 造成合格率低的原因是進料中有一定比例的（不良品）紅珠，操作員沒有能力提高質(zhì)量。 ? 各批之間以及各操作員之間的差異是由系統(tǒng)產(chǎn)生的，而非操作員 ? 任一操作員在任一天的績效，都無法作為預測其他績效的基礎 ? 機械抽樣與隨機抽樣（判斷總平均） 控制圖