統(tǒng)計過程控制培訓(xùn)教材(ppt81頁)(參考版)
2025-02-08 06:34本頁面
【正文】 ＊ 分析 如果過程穩(wěn)定， Pp 值應(yīng)該很接近 Cp Pp ? Cp 而且顯著，實時性能低于固有能力，存在異因，需要識別并排除。 5 04 03 02 01 01 41 31 21 11 0I n d e xCO2ShrtC O 2 L e v e l s f o r 5 5 T i m e P o i n t s過程實績 : 全部分布包括 Shifts 和 Short Term (Pp Ppk) 能力 : 只有隨機的或 短期的分布 (Cp Cpk) CPK與 PPK的區(qū)別 過程能力與過程性能 計算 雙側(cè)公差： 單側(cè)公差： 上限： 下限： 有中心偏移情況下，過程性能指數(shù)： 事實上， Cpk的計算也可按 Ppk的公式，不必再計算K，只需把分母中的 S改為 R/d2即可。 ?過程變差 — 由于普通和特殊兩種原因所造成的變差，該變差可用樣本標(biāo)準(zhǔn)差 S來估計： ∑ n i=1 n－ 1 (Xi－ X)2 σS= S= Xi為單值讀數(shù) Ppk的差異 ?Cpk： 只考慮了組內(nèi)變異，而沒有考慮組間變異，所以一定是適用于過程穩(wěn)定時，其組間變異很小可以忽略時，不然會高估了過程能力；另外也可以說明如果努力將組間變異降低時所能達(dá)到的程度。質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)（ T）與過程能力（ B）之比值，稱為過程能力指數(shù)，記為 CP 過程能力指數(shù) ?6TCp ?The change of σ within spec( 引入規(guī)格限以后的過程能力） ???pC ???pC ???pC ???pCUSL LSL P=% p=% p=60ppm p= 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 計算 ： Cp = = 有偏移情況： 數(shù)據(jù)分布中心 ?與公差中心 M不重合 ,定義 偏移量 ?=∣M ? ∣ ，偏移度 K= = 則 Cpk=(1k)cp=(1k) T 6? TuTL 6? ? T/2 2 ? T T 6? 有偏移情況的過程能力指數(shù) 過程能力與過程性能 單側(cè)公差： 上限 Cpu = 下限 CpL = 3? Tu? 3? ? TL 有偏移情況下的過程能力指數(shù) 也可用單側(cè)指數(shù)來計算 Tu? 3? ? TL 3? Cpk= min( ) 過程性能指數(shù)的概念 過程性能指數(shù) （ Process Performance Index） Pp、 PpK又稱長期過程能力指數(shù) ， 它反映較長時期內(nèi)過程能力滿足技術(shù)要求的程度 ， 是由美國三大汽車公司 （ 福特 、 通用 、克萊斯勒 ） 在 QS9000標(biāo)準(zhǔn)中最先提出的概念 ，是對于統(tǒng)計方法的應(yīng)用提出的更高要求 。 過程能力指數(shù)表示過程能力滿足技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)（規(guī)格、公差）的程度，記為 Cp 過程能力與過程性能 過程能力 過程能力指數(shù)表示過程能力滿足產(chǎn)品技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的程度。表58為預(yù)控法判斷原理。應(yīng)分析原因采取措施，取得效果后重新開始。此時過程分布中心已偏離規(guī)格中心，應(yīng)采取措施調(diào)整過程分布中心，然后重新開始。說明過程分布散差加大，過程異常，應(yīng)及時調(diào)整過程，減小散差，然后重新開始。 ② 若兩件產(chǎn)品的實測值中， 1只落入黃區(qū)、 1只落入綠區(qū)，其概率為 P= =6%，判過程正常，可以正常生產(chǎn)。 2）過程正式運行后，按確定的時間間隔每次連續(xù)抽取 2件產(chǎn)品檢測，并按下述規(guī)則對過程作出判斷。 41（ 2）預(yù)控法的應(yīng)用 1）過程開始時，需保證連續(xù)檢測 5件產(chǎn)品，其實測值全部落入綠區(qū)之內(nèi)，此時 認(rèn)為符合要求，過程可以開始運行。其正態(tài)分布概率各為 %，近似認(rèn)為 7%。其正態(tài)分布概率為 %，近似認(rèn)為 86%。 PC 線的數(shù)值等于規(guī)格界限（ TU 與 TL）和規(guī)格中心（ M）的平均值。 預(yù)控法的應(yīng)用規(guī)則 （ 1）預(yù)控法的區(qū)域劃分 在預(yù)控圖內(nèi)添加兩條 PC 線（預(yù)控線），將預(yù)控圖分為三個區(qū)域。預(yù)控法不需要計算控制界限，所以免除了積累過程數(shù)據(jù)（收集預(yù)備數(shù)據(jù)作分析用控制圖）的內(nèi)容，而是直接用單個樣品的實測值對過程作出判斷。時間間隔短則反饋快，但也許與大的子組容量的要求矛盾 ?子組數(shù)量：要大于等于 25組以上，才能判定其穩(wěn)定性 Ppn 5~1?計算每個子組內(nèi)不合格品率 ?記錄每個子組內(nèi)的下列值 ?被檢項目的數(shù)量 ─n ?發(fā)現(xiàn)的不合格項目的數(shù)量 ─np ?通過這些數(shù)據(jù)計算不合格品率 nnpndp ??將不合格品率描繪在控制圖上 ?描繪每個子組的 p值，將這些點聯(lián)成線通常有助于發(fā)現(xiàn)異常圖形和趨勢 ?當(dāng)點描完后，粗覽一遍看看它們是否合理，如果任意一點比別的高出或低出許多
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