企業(yè)質(zhì)量管理教材(ppt41頁(yè))(編輯修改稿)
2025-03-26 05:55 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 關(guān)趨勢(shì) ， 并將其與工序界限及顧客指定規(guī)范相比較 。 現(xiàn)在 ， AVX已發(fā)展成為世界一流企業(yè) 。 ? 工序能力指數(shù)的含義 工序能力是指工序在一定生產(chǎn)技術(shù)條件下所具有加工精度，即工序處于正常和穩(wěn)定的狀態(tài)下，所表現(xiàn)出來(lái)的保證生產(chǎn)合格產(chǎn)品的能力，工序能力也可以理解為工序質(zhì)量。 Cp=T/6σ Cp: 工序能力指數(shù) T：技術(shù)要求或產(chǎn)品公差 6σ： 工序能力 工序能力指數(shù) ?工序能力指數(shù)的評(píng)價(jià) 工序能力指數(shù) 工序能力等級(jí) 工序能力評(píng)價(jià) Cp 特級(jí) 工序能力過(guò)高 Cp 一級(jí) 工序能力充足 Cp 二級(jí) 工序能力尚可 Cp 三級(jí) 工序能力不充足 Cp 四級(jí) 工序能力太低 工序能力指數(shù) ?工序能力指數(shù)的計(jì)算 ? 質(zhì)量分布中心 μ 與公差中心 M重和： ? Cp=T/6σ=(TuTL)/ 6σ TU為公差上限 ， TL為公差下限 ? 質(zhì)量分布中心 μ與公差中心 M不重和： ? Cpk=Cp(1k) 其中 k為相對(duì)偏移系數(shù) ,k=|Mu|/T/2 (1)直方圖法 ? 直方圖的繪制 。 直方圖是將大樣本的質(zhì)量數(shù)據(jù)整理繪制成直觀的分布圖 ， 直方圖法是調(diào)查工序能力的常用方法 。 通過(guò)觀察直方圖的形狀 ， 可以大致判斷工序所處的狀態(tài)和質(zhì)量特性值分布情況 。 ? 直方圖的觀察與判斷 (a)正態(tài)型 。 直方圖的數(shù)據(jù)中心與公差中心重合 ， 中間高 ， 兩邊低 ，左右對(duì)稱 ， 呈鐘形正態(tài)分布 。 (b)偏態(tài)型 。 這里有兩種常見(jiàn)的形狀 ， 一種是峰偏在左邊 ， 而右面的尾巴較長(zhǎng) ， 另一種是峰偏在右邊 ， 而左邊的尾巴較長(zhǎng) 。 直方圖的觀察與判斷 （ c）孤島型。 這種圖形往往表示出現(xiàn)某種異常 (d)鋸齒型 。 這個(gè)圖形的出現(xiàn)可能由于測(cè)量方法不當(dāng) ， 或者是量具的精度較差引起 ， 也可能是分組不當(dāng)引起的 。 (e)平頂型。 往往是由于生產(chǎn)過(guò)程中有某種緩慢變化的因素造成的，如刀具的磨損等。 (f)雙峰型 。 這種情況的出現(xiàn)往往是將兩批不同的原材料生產(chǎn)的產(chǎn)品混在一起 ， 或?qū)蓚€(gè)不同操作水平的工人生產(chǎn)的產(chǎn)品混在一起等造成的 。 工序質(zhì)量控制方法 (2)工序質(zhì)量控制圖 ?控制圖的基本概念 控制圖又叫管理圖 。 它是控制生產(chǎn)過(guò)程狀態(tài) ， 保證工序加工產(chǎn)品質(zhì)量的重要工具 ?？刂茍D作為工序質(zhì)量控制的主要手段 ， 可以對(duì)工序過(guò)程進(jìn)行分析 、 預(yù)測(cè) 、 判斷 、 監(jiān)控和改進(jìn) ， 預(yù)防廢品產(chǎn)生 。 工序質(zhì)量控制圖 ?控制圖的制作原理 ? 首先根據(jù)需要確定作為研究和控制對(duì)象的樣本質(zhì)量特性值 。 根據(jù)樣本質(zhì)量特性值的數(shù)據(jù)類型不同 ， 可以分為計(jì)量值控制圖和計(jì)數(shù)值控制圖 。計(jì)量值控制圖控制的樣本質(zhì)量特性值主要是質(zhì)量中心位置和質(zhì)量分布的離散差異程度 ， 如樣本平均數(shù)和樣本極差 R；計(jì)數(shù)值控制圖是將樣本不合格品數(shù) 、 不合格率 、 缺陷數(shù)等樣本質(zhì)量特性值作為研究和控制對(duì)象 。 工序質(zhì)量控制圖 ?控制圖制作過(guò)程 以最常用的計(jì)量值控制圖 —— 控制圖為例 ，其研究和控制的樣本質(zhì)量特性值 （ 統(tǒng)計(jì)量 ）為樣本平均數(shù)和樣本極差 R。 樣本極差可以反映質(zhì)量數(shù)據(jù)分布的離散程度 ， 但是計(jì)算要比標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)得簡(jiǎn)單 。 (1)主次因素排列圖法 主次因素排列圖是將質(zhì)量改進(jìn)項(xiàng)目從最重要到最
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