【正文】 質(zhì)量本用全控圖本度量,分質(zhì)量本用選控圖本 度量,三張圖每張控制圖可以顯示正常或異常,這樣共有23=8種可能的組合。故典型診斷表共有8種典型情形,這是全部可能的情形。 2． 典型診斷表考慮了上下工序的連接,這點十分重要。為說明方便,前述以上影為例。實際上,也可以把上影換成其他待診斷的毛病。 3． 典型診斷表的診斷應(yīng)用的是直接邏輯推理,而非統(tǒng)計推理,因此典型診斷表本身不存在統(tǒng)計推理的兩種錯誤。 4． 根據(jù)不同的需要,診斷系統(tǒng)與相應(yīng)的典型診斷表可以選擇不同類型的控制圖,例如,休圖 與選控休圖,累積和圖與選控累積和圖,多元圖與選控多元圖等等。因此,對于各種情況 可用同一理論來統(tǒng)一處理,這在統(tǒng)計診斷理論中還是獨一無二的。五、 兩種工序能力指數(shù)的診斷 (一)工序能力與工序能力指數(shù)頭 工序能力是指工序的加工質(zhì)量滿足技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的能力。它是衡量工序加工內(nèi)在一致性的標(biāo)準(zhǔn)。工序能力決定于質(zhì)量因素4M1E而與公差無關(guān)。這里,工序能力指加工質(zhì)量方面的能力,而生產(chǎn)能力則指加工數(shù)量方面的能力,二者是不同的。 工序能力的度量單位是質(zhì)量特性值分布的標(biāo)準(zhǔn)差,記以6σ通常,用6倍標(biāo)準(zhǔn)差,即6σ表示工序能力。當(dāng)工序處于穩(wěn)定狀態(tài)時,%落在均值嚴(yán)土汩的范圍內(nèi),%的合格品落在上述6σ范圍內(nèi),這幾乎包括了全部產(chǎn)品。 工序能力指數(shù)表示工序能力滿足產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)(產(chǎn)品規(guī)格、公差)的程度,一般記以Cp。對于雙側(cè)規(guī)格情況,Cp的計算公式如下: 　　　　　　Cp== ≈式中,T為技術(shù)規(guī)格的公差幅度,Tu、TL分別為規(guī)格上、下限,。為質(zhì)量特性值分布的標(biāo)準(zhǔn)差,可用樣本標(biāo)準(zhǔn)差s來估計。 在上述工序能力指數(shù)中,T反映對產(chǎn)品質(zhì)量的要求,而σ則反映工序的加工質(zhì)量,所以在工序能力指數(shù)Cp中將6σ與T比較,就反映過程加工精度滿足產(chǎn)品質(zhì)量要求的能力。 。Cp值越大,表明加工精度越高,但這時對設(shè)備和操作人員的要求也高,加工成本也越大,所以對于Cp值的選擇應(yīng)根據(jù)技術(shù)要求與經(jīng)濟性的綜合考慮來決定。當(dāng)T=6σ,Cp=1,從表面上看,似乎這是既滿足技術(shù)要求又很經(jīng)濟的情況。但由于過程總是波動的,分布中心一有偏移,不合格品率就要增加,因此,通常取Cp大于1。 對于單側(cè)規(guī)格情況,若只有上限要求,而對下限沒有要求,則工序能力指數(shù)計算如下: Cpu=≈而當(dāng)≥Tu時,令Cpu=0,表示工序能力嚴(yán)重不足,這時過程的不合格品率高達(dá)到50%以上。 若只有下限要求,而對上限沒有要求,則工序能力指數(shù)計算如下: =≈而當(dāng)≤TL時,令=0,表示工序能力嚴(yán)重不足,這時過程的不合格品率高達(dá)50%以上。 當(dāng)產(chǎn)品質(zhì)量分布的均值μ與公差中心M不重合(即有偏移)時,式()所計算的工序能力指數(shù)不能反映實際情況,需要加以修正()。定義分布中心μ與公差中心M 的偏移ε為ε|M一μ|,而μ與M的偏移度K為K==,則式(415一1)的工序能力指數(shù)變成 =（1K）≈（1K）這樣,當(dāng)μ=M(即分布中心與公差中心重合無偏移)時,K=0, =Cp。而當(dāng)μ=Tu或μ=TL時,K=1, =0。這里, =0表示工序能力由于偏移而嚴(yán)重不足,需要采取措施加以糾正。 一般,。從式()可知,當(dāng)Cp= ,T=8σ,這樣整個質(zhì)量特性值的分布基本上均在上下規(guī)格限之內(nèi),且留有相當(dāng)余地,見圖 Ⅰ。因此,可以說C≥。其余可類推。需要說明的是,隨著時代的進(jìn)步,對于高質(zhì)量、高可靠性的“6σ39。,情況,甚至要求Cp達(dá)到2以上,所以對Cp≥。 工序能力指數(shù)Cp值的評價標(biāo)準(zhǔn)Cp值的范圍級別工序能力的評價Cp≥Ⅰ工序能力過高,應(yīng)視具體情況而定.1．67＞Cp≥Ⅱ工序能力充分＞Cp≥Ⅲ工序能力尚可,.＞Cp≥Ⅳ工序能力不足,需要采取措施.＞CpⅤ工序能力嚴(yán)重不足.(二)兩種工序能力指數(shù)及其診斷 任何一道工序都存在兩種質(zhì)量,即總質(zhì)量與分質(zhì)量,與此相應(yīng)地也應(yīng)該有兩種工序能力指數(shù),即 1. 綜合工序能力指數(shù),簡稱總工序能力指數(shù),記以Cpt。它就是通常意義下的工序能力指數(shù),用以反映總質(zhì)量的階段情況。2. 固有工序能力指數(shù),簡稱分工序能力指數(shù),記以Cpp,用以反映分質(zhì)量的階段情況。由于分質(zhì)量是一種新的質(zhì)量概念,所以Cpp也是一種新的工序能力指數(shù)。 以雙側(cè)規(guī)格情況為例,由式()得 Cpt==式中,Tt為總質(zhì)量的規(guī)格公差,也即通常的規(guī)格公差T=TuTL，σt可由相應(yīng)的全控圖得出。與此相應(yīng)地,我們有　　　　　　　　　　Cpp==式中,Tp為分質(zhì)量的規(guī)格公差,當(dāng)無上工序影響,情況,Tp =Tt,故知Tp=T。 σt為分質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)差,可由相應(yīng)的選控圖得出。由于分質(zhì)量是總質(zhì)量的一部分,影響分質(zhì)量的因素個數(shù)總是少于影響總質(zhì)量的因素個數(shù),故前者的波動小于后者,即有σp≤σt,從而有　　　　　　　　　　Cpt＜Cpp() 上式說明Cpp是該工序的工序能力指數(shù)的上界,只有當(dāng)非控異因排除后,方有Cpt=Cpp應(yīng)用式 (4157),我們就可以進(jìn)行質(zhì)量預(yù)測,即著排除非議控異因,則質(zhì)量提高的最大局度為 d=CppCpt或相對幅度為 dr===1式()的最后一等式表明,即使不知道規(guī)定的公差T,同樣可以計算出dr。 應(yīng)用兩種工序能力指數(shù)進(jìn)行質(zhì)量診斷的步驟是:(1)根據(jù)dr的數(shù)值大小判斷上工序影響是否嚴(yán)重。當(dāng)dr30%時,認(rèn)為非控異因影響大。當(dāng)dr10%時,認(rèn)為非控異因影響小。而當(dāng)10% ≤dr≤30%時,認(rèn)為非控異因影響中等（2)根據(jù)本工序的固有工序能力指數(shù)Cpp判斷本工序的加工質(zhì)量情況,當(dāng)Cpp值較低時就需改進(jìn)本工序,減少σp,從而提高Cpp值。 。 現(xiàn)欲改進(jìn)最終產(chǎn)品的質(zhì)量,試問哪幾道工序是改進(jìn)質(zhì)量的關(guān)鍵? 工序Cp值發(fā)酵(1)酸化(2)脫色(3)結(jié)晶(4)成品(5)CptCppdr(%)0解 采取三種方法進(jìn)行討論: 1. 由后往前,逐個診斷。先計算dr,根據(jù)dr判斷上影是否嚴(yán)重,再根據(jù)Cpp判斷分質(zhì)量水平。例如. 第5道成品工序:dr=%30%,故上影嚴(yán)重。其次Cpp=,很高。因此,只要上工序解決了問題,本工序的Cpg=。 第4道結(jié)晶工序:dr=%30%,故上影嚴(yán)重。其次Cpp=,很高。因此,只要上工序解決了問題,本工序的Cpg=。 第3道脫色工序:dr=91%〈10%,故上影輕微。其次Cpp=,不高。因此,本工序是生產(chǎn)線技術(shù)改造的關(guān)鍵工序之一 。第2道酸化工序:dr=%30%,故上影嚴(yán)重。其次Cpp=,很高。因此,只要上工序解決了問題,本工序的Cpg=。 第1道發(fā)酵工序:由于不考慮原材料的上工序影響,故兩種質(zhì)量相等,于是Cpg=Cpp=, dr=0。其次Cpp=,很低。因此,本工序也是生產(chǎn)線技術(shù)改造的關(guān)鍵工序。 2. 只看Cpp值,選擇小于、。觀察各工序的Cpp值,就可發(fā)現(xiàn)第3兩道工序的Cpp價值最低,所以它們就是技術(shù)改造的關(guān)鍵。 3．只看Cpt值,選擇小于等于1者。這是國內(nèi)外現(xiàn)行的方法,只觀察各工序的Cpt值,可以看到各工序都有Cpt≤,所以每道工序都是技術(shù)改造的關(guān)鍵。但是,現(xiàn)場的實際技術(shù)檢查證明這個結(jié)論是錯誤的,只有第3兩道工序才是技術(shù)改造的關(guān)鍵。造成錯誤的原因就是由于Cpt與上工序有關(guān)。與上工序關(guān)系越密切,即dr值越大,則Cpt受影響就越大,造成錯誤的程度也就越大。例如,上述第45道工序即如此。必須強調(diào)指出,目前的作法正是上述方法3,這應(yīng)該引起大家足夠的重視。 證實了兩種質(zhì)量診斷理論的威力。37 / 3