【正文】 ?Cp目標標準是 8σ 。 ?Cr目標標準是 。 X110 過程能力研究 過程的度量 (不合格率 P%):生產過程實際是否良好達到規(guī)格的要求 ,是要 Ca及 Cp均好 , Cp好， Ca不好：在規(guī)格外；Cp不好， Ca好：不良率高 。 （長期的過程標準差） σ的 6倍。 （短期的過程標準差） σ的 6倍。 。 、材料、于作業(yè)方法。 105 過程能力研究 ?過程能力分析之用途： ，使其能盡量利用目前的過程能 2. 力設計新產品。 1－ 4過程，已獲得滿意的過程－真正的過程能力。 ，計算其平均值于標準差。 ?過程能力分析（研究）：利用管制圖、次數分配圖及其他統(tǒng)計 手法以決定過程能力之一種系統(tǒng)性工 作，包括： 。 47 B、數據分配之連串理論判定法 99 表 p= 當機率 p=，成串之最低總數表 48 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 6 2 7 2 3 8 3 3 3 9 3 3 3 4 10 3 3 4 4 5 11 3 4 4 5 5 5 12 3 4 4 5 5 6 6 13 3 4 5 5 5 6 6 7 14 4 4 5 5 6 6 7 7 7 15 4 4 5 6 6 7 7 7 8 8 16 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 17 4 5 5 6 7 7 8 8 8 9 9 10 18 4 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 10 11 19 4 5 6 6 7 8 8 9 9 10 10 10 11 11 20 4 5 6 7 7 8 8 9 9 10 10 10 11 12 12 r s B、數據分配之連串理論判定法 100 表 p= 當機率 p=，成串之最低總數表 49 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 6 3 7 4 4 8 4 4 5 9 4 5 5 6 10 5 5 6 6 6 11 5 5 6 6 7 7 12 5 6 6 7 7 8 8 13 5 6 6 7 8 8 9 9 14 5 6 7 7 8 8 9 9 10 15 6 6 7 8 8 9 9 10 10 11 16 6 6 7 8 8 9 10 10 11 11 11 17 6 7 7 8 9 9 10 10 11 11 12 12 18 6 7 8 8 9 10 10 11 11 12 12 13 13 19 6 7 8 8 9 10 10 11 12 12 13 13 14 14 20 6 7 8 8 9 10 11 11 12 12 13 13 14 14 15 r s B、數據分配之連串理論判定法 101 過程能力研究 102 品質的一致性 乙選手 甲選手 誰的成績好呢 ? 您的工廠 /服務品質 /供貨商若有問 題 ,您希望是甲狀況還是乙狀況呢 ? 誰較有潛力呢 ? 你會選誰當選手呢 ? 過程能力研究 103 過程能力研究 ?過程能力 :過程中各種條件 (5M1E)已充分標準化 。 95 計量值管制圖判讀 96 B、數據分配之連串理論判定法 管制圖上諸點 ， 以中心線 (CL)為主 ， 劃分兩部份 ， (一在上方 ，一在下方 )， 若一點或連續(xù)數點在管制圖中心線之一方 ， 該點或連續(xù)數點為一串 (run)， 加總中心線上方的串數及中心線下方的串數 ，便可判定 此管制圖是否呈隨機性 。 3. 9 點在同一側。 8. 15 點分布于同側從中心線起算 1 Sigma 的范圍 (兩側 ) 計量值管制圖判讀 92 計量值管制圖判讀 93 計量值管制圖判讀 94 計數值管制圖判讀 1. 1 點超出從中心線起算 3 個 Sigma 。 6. 9 點在同一側。 4. 6 點以遞增或遞減的趨勢分布在同一側。 2. 3 點中有 2點分怖于從中心線起算 2 Sigma以上 (同側 ) 。 管制圖的判定方法 90 管制圖之不正常型態(tài)之鑒別是 根據或然率之理論而加以判定的 ， 出現下述之一項者 ， 即為不正常之型態(tài) ， 應調查可能原因 。 管制圖的判定方法 89 ?不正常點子之動態(tài)之管制圖 3. 有點子逸出管制界限之現象 。 管制圖的判定方法 88 ?不正常點子之動態(tài)之管制圖 2. 在管制界限附近無點子 。 37 管制圖的判定方法 87 ?不正常點子之動態(tài)之管制圖 : 1. 在中心線附近無點子 。 3. 點子之分布呈隨機狀態(tài)，無任何規(guī)則可尋。 1. 多數的點子，集中在中心線附近，且兩邊對稱。 (2)連續(xù) 5個點中至少有 4點接近控制界限 模式 2:中心線一側出現長為 9的鏈 模式 3:連續(xù) 6點的傾向 ，即上升或下降 模式 4:點子集中在中心線附近。 為了減少第 Ⅱ 類錯誤 ,對于控制圖中的界內點增添了第 Ⅱ 類判異準則 ,即 “ 界內點排列不隨機判異 ” 。 4σ % % 控制結果 :α risk 。 2σ % % 177。 4σ 平均值移動 ? 1?值 177。 2σ % 177。 于是就犯了第二類錯誤 控制結果 :β risk α β UCL CL LCL 第二類錯誤 μ1 μ2 1β=檢定力 84 15 管制界限 ?值 177。如果抽到這樣的產品進行檢測并在控制圖中描點 ,這時 根據點子未出界判斷生產正常 。 ?當 生產正常而點子偶然超出界外 ,根據點子出界就判斷生產異常就犯了虛發(fā)警報錯誤 ,發(fā)生這種錯誤的概率通常記以 α 。 nu3unu3un+n+n+++ =uu k21k21 uuu???????uuLCLUCL??合格數確定單位產品的平均不 u 圖 82 1. 虛發(fā)警報錯誤 ,也稱第 I類錯誤 。 – 在 u 圖上描繪此數據。 – 以樣本容量除以所發(fā)現的不合格數。 – 確定檢驗頻率。 – 在 c 圖上描繪該數據。 – 確定在該樣本上發(fā)現的不合格數。 )1(3)1(3 np++np+np=pnpn kk21npnpnpnpLCLnpnpnpnpUCLnn?????????量確定不合格品的平均數 np 圖 79 – 確保檢驗樣本的容量都相等，如零件的數量，規(guī)定的面積或體積。 – 在 np 圖上描繪該數據。 – 確定該子組 中不合格品的數量。 – 確定檢驗的頻率。 X 組別 R 組別 R 1 23 11 9 2 8 12 8 3 22 13 7 4 12 14 4 5 7 15 6 6 8 16 6 7 15 17 10 8 6 18 9 9 7 19 7 10 12 20 10 28 72 控制限的計算方法 計數型控制圖 73 (1) 每 組樣本大小 n相等時 ： CL＝ UCL＝ ＋ 3 LCL＝ － 3 (2) n不等，且相差小于 20%時 ： CL＝ UCL＝ ＋ 3 LCL＝ － 3 P )/nP(1P － n)/(1－ n)/PP －P )/nP－ (不良率 ) (3) n不等，且相差大于 20%時： CL＝ UCL＝ ＋ 3 LCL＝ － 3 )/niP－(1P )/niP－(1P74 某工廠制造外銷產品，每 2小時抽取 100件來檢查，將檢查所得之不良品數 據，列于下表，利用此項數據，繪制不良率 (p)管制圖，控制其品質 組別 n d p 組別 n d p 組別 n D P 1 100 3 11 100 3 21 100 5 2 100 4 12 100 6 22 100 8 3 100 3 13 100 8 23 100 4 4 100 8 14 100 5 24 100 5 5 100 5 15 100 2 25 100 4 6 100 5 16 100 3 合計 2500 125 7 100 7 17 100 6 平均 100 8 100 5 18 100 2 9 100 5 19 100 7 10 100 6 20 100 5 案例 (不良率 )— n相等 75 CL＝ ＝ ＝ ＝ 5% UCL＝ ＋ 3 =% LCL＝ － 3 （ 為負值，視為 0） P 500,2125 n )P(100P ? 案例 (不良率 )— n相等 76 P范例 某工廠之生產線，每分鐘制造產品 200個，今為控制其焊錫不良，采用不良率管制圖加以管制，每 2小時抽查 200個，試根據下列資料計算不良率管制圖之中心線及管制界限，并繪制其管制圖。 69 其中 k為讀數的個數。 4. 在圖上記錄單值讀數。 2. 獲取單值讀數。 66 A=LCL A+=UCL D=LCL DUCLkRRRkXXX2X2X3R4Rkk21R~R~RRR ~~~~ )( ~~~21XXXRX????????????? 最低值最高值值中間中位數其中 k為子組數。 5. 確定每個子 組 的極差并記錄結果。 3. 收集數據。 sAX=LCL sA+X=UCL sB=LCL sBUCLKSKXXX1nsnXXXX3x3x3s4sKk21n21??????????????????21s 2)(SSXXXi= 2.