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工業(yè)工程本科畢業(yè)設(shè)計(jì)-spc技術(shù)在南華電機(jī)廠的持續(xù)應(yīng)用-資料下載頁

2025-06-03 11:06本頁面
  

【正文】 頁 第 23 頁 25 1 35 0 34 0 100 1 99 2 98 2 25 判斷控制圖異常的準(zhǔn)則 界外判異準(zhǔn)則 在統(tǒng)計(jì)量為正態(tài)分布的情況下,由于第一類錯(cuò)誤的概率 a= %,概率很小,所以只要有一個(gè)點(diǎn)子在界外就可以判斷過程有異常。但既然 a很小,第二類錯(cuò)誤 (漏發(fā)警報(bào)的錯(cuò)誤 )的概率 β就很大,只 根據(jù)一個(gè)點(diǎn)子在界內(nèi)遠(yuǎn)不能判斷生產(chǎn)過程處于穩(wěn)態(tài)。如果連續(xù)有許多點(diǎn)子,如 25個(gè)點(diǎn)子 , 全在控制界限內(nèi),情況就大不相同。這時(shí),根據(jù)概率乘法定理,總的 β為 β總 = β , 要比 β減小很多。如果連續(xù)在控制界內(nèi)的點(diǎn)子更多,則即使有個(gè)別點(diǎn)子出界,過程仍可看作是穩(wěn)態(tài)的。判穩(wěn)準(zhǔn)則 :在點(diǎn)子隨機(jī)排列的情況下,符合下列各點(diǎn)之一就可認(rèn)為過程處于穩(wěn)態(tài) : (1)連續(xù) 25個(gè)點(diǎn)子都在控制界限內(nèi) 。 (2)連續(xù) 35個(gè)點(diǎn)子至多 1個(gè)點(diǎn)子落在控制界限外 。 (3)連續(xù) 100個(gè)點(diǎn)子至多 2個(gè)點(diǎn)子落在控制界限外。 對(duì)于準(zhǔn)則 (1),若過程為正態(tài)分布, 令 d為界外點(diǎn)數(shù),連續(xù) 25個(gè)點(diǎn)在界內(nèi)的概率為 : P(連續(xù) 25點(diǎn), d=0)= = P(連續(xù) 25點(diǎn), d0)== α1= 54比 α0= ,故一般不以此作為判斷過程是否處于穩(wěn)態(tài)的準(zhǔn)則,但有時(shí)為了方便起見,也將此作為判斷準(zhǔn)則。 對(duì)于準(zhǔn)則 (2),連續(xù) 35個(gè)點(diǎn),界外點(diǎn)數(shù) d≤1的概率為 : P(連續(xù) 35 點(diǎn), d≤1)= + = 于是 P(連續(xù) 35點(diǎn), d> 1)=1P(連續(xù) 35點(diǎn), d≤l)== α2= O .0041是與 a0= 。因此,若過程處于穩(wěn)態(tài),則連 續(xù) 35點(diǎn),在控制界外的點(diǎn)子超過 1個(gè)點(diǎn) (dl)的事件為小概率事件,它實(shí)際上不發(fā)生。 若發(fā)生則可判斷過程失控。同樣地 , 對(duì)于準(zhǔn)則 (3), P(連 續(xù) 100點(diǎn), d≤2)= + 0 .0027+ 0 .0027 = P(連續(xù) 100點(diǎn), d> 2)=1P(連續(xù) 100點(diǎn), d≤2)== α3 = a0=。因此,若過程處于穩(wěn)態(tài),則連續(xù) 100點(diǎn),在控制界外的點(diǎn)子超過 2個(gè)點(diǎn) (d2)的事件為小概率事件,它實(shí)際上不發(fā)生。若發(fā)生則可判斷過程失控。 但由于準(zhǔn)則 (2)和準(zhǔn)則〔 3)需要采集的樣本數(shù)目大,故常用準(zhǔn)則 (1)來進(jìn)行抽樣分析。 界內(nèi)判異準(zhǔn)則 第一類錯(cuò)誤的概率取為 a= ,很小,于是第二類錯(cuò)誤 (漏發(fā)警報(bào)的錯(cuò)誤 )的概率 β就一定很大,針對(duì)這一點(diǎn),即使對(duì)于在控制界限內(nèi)的點(diǎn)子也要觀察其排列是否隨機(jī)。若界內(nèi)點(diǎn)子排列非隨機(jī),則判斷過程異常。 判斷異常的準(zhǔn)則 :符合下列各點(diǎn)之一就認(rèn)為過程存在異常因素 : (1 )點(diǎn)子在控制界限外或恰在控制界限上 。 (2 )控制界限內(nèi)的點(diǎn)子排列不隨機(jī)。 界內(nèi)點(diǎn)子 排列不隨機(jī)的模式很多, 常見的有 :點(diǎn)子屢屢接近控制界限、鏈間斷、共 52 頁 第 24 頁 2 2 2 2 鏈傾向、點(diǎn)子集中在中心線附近、點(diǎn)子呈周期性變化等等,在控制圖的判斷中要注意對(duì)這些模式的識(shí)別。界內(nèi)點(diǎn)子不隨機(jī)排列這條準(zhǔn)則是用來減少第二類錯(cuò)誤的概率 β,所以它的各個(gè)模式的概率就不能太大,通常取為 %2%,現(xiàn)在分別介紹如下 : 模式 1 : 點(diǎn)子屢屢接近控制界限。所謂接近控制界限是指點(diǎn)子距離控制界限在 1。以內(nèi),見圖 35: 這時(shí) , 屬于下列情況的就判斷點(diǎn)子排列不隨機(jī),存在異常因素 : (1) 連續(xù) 3個(gè)點(diǎn)中,至少有 2點(diǎn)接近控制界限 。 (2) 連續(xù) 7個(gè)點(diǎn)中,至少有 3點(diǎn)接近控制界限 。 (3) 連續(xù) 10個(gè)點(diǎn)中,至少有 4點(diǎn)接近控制界限。 這三條準(zhǔn)則是以至少有 2點(diǎn)、 3點(diǎn)、 4點(diǎn)來排列的。下面進(jìn)行簡(jiǎn)單的概率分析,在過程正常為正態(tài)分布的情況下,點(diǎn)子在控制圖中心線兩側(cè)超過 2σ界限而仍在 3σ界限內(nèi)的概率為 : P(μ+ 2σ≤x≤μ+ 3σ)= 2[Ф(3)- Ф(2)]= 2[- ]= 0 .0428 式中 Ф(3)= , Ф(2)= ,可從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表中查出。 點(diǎn)子在中心線兩側(cè)未超過 2σ界限的概率為 : P(μ- 2σ≤x≤μ+ 2σ)= 2[Ф(2)- Ф(0)]= 2[- ]= 于是 , 若過程正常,則模式 1中準(zhǔn)則 (1)的情況出現(xiàn)的概率為 : P(連續(xù) 3個(gè)點(diǎn)中至少有 2個(gè) 點(diǎn)接近控制界限 )= C3( ) ()+ C2()= 由此可見 , 連續(xù) 3點(diǎn)中至少有 2點(diǎn)接近控制界限為小概率事件,若 發(fā)生,則可判斷過程異常。 類似地 , 可用此方法計(jì)算出模式 1中準(zhǔn)則 (2)和準(zhǔn)則 (3)的情況出現(xiàn)的概率 (計(jì)算略 )。但后兩條準(zhǔn)則由于需要觀察的點(diǎn)子數(shù)較多,應(yīng)用起來不是很方便,所以主要應(yīng)用第一條,即連續(xù) 3個(gè)點(diǎn)中,至少有 2點(diǎn)接近控制界限來判斷過程異常。 模式 2 : 鏈。在控制圖中心線一側(cè)連續(xù)出現(xiàn)的點(diǎn)稱為鏈,其點(diǎn)子數(shù)目稱作鏈長。 若控制圖中心線一側(cè)出現(xiàn)鏈長不少于 7的鏈時(shí),判斷點(diǎn)子排列非隨機(jī),存在異常因素,見圖 36。 LCL CL UCL 圖 3— 5點(diǎn)子屢屢接近控制界限 共 52 頁 第 25 頁 10 10 10 10 2 概率分析如下 : 在過程正常為正態(tài)分布的情況下,點(diǎn)子在控制圖控制界限 內(nèi)中心線一側(cè)出現(xiàn)的概率為 ,則在控制圖中心線一側(cè)出現(xiàn)鏈長為 7的鏈的概率為 : P(中心線一側(cè)出現(xiàn)鏈長為 7的 鏈 )=(+2) = 由此可以看 出, 中心線一側(cè)出現(xiàn)鏈長為 7的鏈為小概率事件,因此,若發(fā)生,則可判斷過程異常。 模式 3 : 間接鏈。連續(xù) 11點(diǎn)中有 10個(gè)點(diǎn)在一側(cè)可判斷過程存在異常,見圖 37 概率分析如下 : 在過程正常為正態(tài)分布的情況下,點(diǎn)子在控制圖控制界限內(nèi)中心線一側(cè)出現(xiàn)的概率為 ,即為 ,則連續(xù) 11點(diǎn)中有 10個(gè)點(diǎn)在一側(cè)的概率為 : P(連 續(xù) 11個(gè)點(diǎn)在 一側(cè) )=C11() + C11() = 0. 0114 由此可以看出,連續(xù) 11點(diǎn)有 10點(diǎn)在中心線一側(cè)為小概率事件,因此,若發(fā)生,則可判斷過程異常。 模式 4: 傾向。點(diǎn)子逐漸上升或下降的狀態(tài)稱為傾向。當(dāng)有連續(xù)不少于 7個(gè)點(diǎn)的上升或下降的傾向時(shí),判斷點(diǎn)子排列非隨機(jī),存在異常因素,見圖 38 LCL CL UCL 圖 3— 7 間接鏈 LCL CL UCL 圖 3— 6 鏈 共 52 頁 第 26 頁 7 15≥ 概率分析如下 :在過程正常為正態(tài)分布的情況下,出現(xiàn) n點(diǎn)傾向的概率為 : P(n點(diǎn)傾向 )= (n=0,1, 2. .....n) 由此得 :P(7點(diǎn)傾向 )= = 可見, 7點(diǎn)傾向?yàn)闃O小概率事件,若發(fā)生 7點(diǎn)傾向,可判斷過程異常。 模式 5 : 點(diǎn)子集中在中心線附近。所謂中心線附近指點(diǎn)子距離中心線在 1σ以內(nèi)。 若連續(xù) 15點(diǎn)集中在中心線附近可判斷過程異常,見圖 39。 概率分析 : 正態(tài)分布的情況下,點(diǎn)子落于中心線兩側(cè) 1。界限內(nèi)的概率為 : P( μ- σ≤x≤μ+ σ)= 2[Ф(l)一 Ф(0)]= 2[ - 0]= 式中 , Ф(l)與 Ф(0)的值可在標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表中查得。則連續(xù) 15點(diǎn)集中在中心線附近的概率為 : P(連續(xù) 15點(diǎn)集中在中心線附近 )= = 由此可見 , α0= ,因此,若發(fā)生連續(xù) 15點(diǎn)集中在中心線附近,可判定過程出現(xiàn)異常。 2 n! 2 7! LCL CL UCL 圖 3— 8 傾向 LCL CL UCL 圖 3— 9 點(diǎn)子集中在中心線附近 共 52 頁 第 27 頁 模式 6 : 點(diǎn)子呈現(xiàn)周期性變化,見圖 310: 點(diǎn)子呈現(xiàn)周期性變化可能有以下原因造成 :操作人員疲勞、原材料有問題或設(shè)備應(yīng)用過程中的波動(dòng)積累等。消除這種周期性變化可以減少產(chǎn)品質(zhì)量的波動(dòng),提高 產(chǎn)品的質(zhì)量。 LCL CL UCL 圖 3— 10 點(diǎn)子呈現(xiàn)周期性變化 共 52 頁 第 28 頁 第四章 常規(guī)控制圖 在 南華電機(jī) 耐壓測(cè)試質(zhì)量 控制 中的應(yīng)用 南華電機(jī) 集團(tuán) 電機(jī)加工流程 南華電機(jī)集團(tuán)電機(jī)加工流程如下: 南華集團(tuán)電機(jī)耐壓測(cè)試簡(jiǎn)介 南華集團(tuán)電機(jī)耐壓測(cè)試主要包括以下兩個(gè) 部分:線圈車間耐壓測(cè)試和總裝車間耐壓測(cè)試。 線圈車間的測(cè)試流程 硅鋼板 硅鋼 片 轉(zhuǎn)子片 外購軸 定子片 定子、轉(zhuǎn)子 轉(zhuǎn)子 轉(zhuǎn)子配件 定子 定子配件 電機(jī) 沖壓 沖壓 沖壓內(nèi)外槽 鑄鋁 車削噴油 軸配件 壓鑄成固定高,內(nèi)外徑 噴涂,成型, 嵌線 共 52 頁 第 29 頁 總裝車間的測(cè)試流程 嵌線 耐壓測(cè)試 合格品區(qū) 不合格品區(qū) 返工維修后重新測(cè)試 接三相電 檢測(cè) 數(shù)據(jù)記錄,并寫銘牌卡 合格品加入銘牌卡進(jìn)入下道工序 共 52 頁 第 30 頁 p 控制圖在線圈車間耐壓測(cè)試質(zhì)量控制中的應(yīng)用 不合格品 p 控制圖是表示不合格品在制造中所占得比例。如果不合格品控制圖的點(diǎn)超出控制上限,即表示不合格品率增大,現(xiàn)場(chǎng)管理人員就要注意追查原因,看看制造工藝是否正常穩(wěn)定,還是人工操作不夠熟練,或存在其他原因。 ( 1) p 控制圖常用符號(hào): n——樣本容量,即樣本所含單位產(chǎn)品數(shù) d——樣本中的不合格品數(shù) p——樣本的不合格品率, ndp /? p ——樣本的平均不合格率, ndp ??? / ( 2)控制限的計(jì)算: ① 各樣本容量 n 相等時(shí)。 中心線 pCL? 上控制線 npppU C L /)1(3 ??? 下控制限 npppL C L /)1(3 ??? ② 各樣本容量 n 不等時(shí)。 中心線 pCL? 各組的控制限分別為: 上控制線 nipppU C L /)1(3 ??? 下控制限 nipppL C L /)1(3 ??? i=( 1, 2, 3, … , k) ③ 若樣本容量 n1, n2, n3, … 不相等,用平均樣本數(shù) n 計(jì)算: ?? knin / =各組件樣本容量之和 /樣本 組數(shù)。如果各組容量 n 的變化在 n 的 177。50%之內(nèi),則控制圖控制限為: 中心線 pCL? 上控制線 npppU C L /)1(3 ??? 下控制限 npppL C L /)1(3 ??? 針對(duì)耐壓測(cè)試工站,記錄 20 天耐壓測(cè)試不合格品數(shù)( 批量 n=450) ,并利用上述公式計(jì)算出 CL,UCL 和 LCL,如下表所示: 共 52 頁 第 31 頁 然后利用 excel 表格 制作 出 不合格品率 p 控制圖如下所示: 共 52 頁 第 32 頁 由圖我們可以看出 p 控制圖中存在上控制限外異常點(diǎn),說明產(chǎn)品加工過程存在異常。需要我們?nèi)ヌ幚怼? 通過對(duì)現(xiàn)場(chǎng)工人師傅的交流,了解到 線圈車間 耐壓 測(cè)試 環(huán)節(jié)產(chǎn)品不良 產(chǎn)生 的 主要原因 歸類如下 : 槽底,槽口 擊穿 ,相間擊穿,匝間 擊穿 ,錯(cuò)線,夾線,槽口開裂, 線在外等。 通過對(duì) 線圈車間耐壓測(cè)試 工站一年的 不良情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì), 采集數(shù)據(jù)見下表 : 柏拉圖主要用來分析各 種不良原因或缺點(diǎn)項(xiàng)目中的重點(diǎn)部分,以便于再品質(zhì)方面注意和改善的重點(diǎn)。柏拉圖的應(yīng)用,應(yīng)可分性從小到大的各類問題,如下列一些狀況: ( 1) 全廠所有缺點(diǎn) ( 2) 某個(gè)或某幾個(gè)部門、生產(chǎn)線、機(jī)臺(tái)、人員等的所有缺點(diǎn) ( 3
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