【正文】 : 人員(Man) 如: 熟練程度、習(xí)慣、體力與情緒等 機器(Machine) 如:切割機器刀具鋒利度、沖壓機沖程的變動等 原料(Material) 如:供應(yīng)商更換、材料(部件)變動等 方法(Method) 如:流程的變更、作業(yè)方法的變更等 環(huán)境(Environment) 如:電源穩(wěn)定度、溫度、濕度、空氣粉塵等,?,控制圖異常的原因之分析,1.未推行標(biāo)準(zhǔn)化 2.人員訓(xùn)練不足 3.機械未作保養(yǎng)工作 4.工夾具不適當(dāng)或使用不當(dāng) 5.不良材料混入工序 6.原設(shè)計有錯誤或圖紙上有問題 7.測試儀器未校正與維護(hù),1.機械精度不足 2.工作環(huán)境不當(dāng) 3.設(shè)計上之矛盾 4. 測定儀器不足或測定方法不當(dāng) 5.缺乏技術(shù)人員 6.綜合工序能力不足材料、機械、加工方法與人綜合結(jié)果,屬管理不善,屬技術(shù)不足,屬其他因素,1.工作人員疏忽 2.未按作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)作業(yè) 3.操作標(biāo)準(zhǔn)不完備 4.不隨機抽樣 5.機械自然磨損 6.操作條件突然變化 7.計算錯誤 8.異質(zhì)材料之突然侵入 9.日夜班精神上之困擾,“查出異因, 采取措施, 保證消除,不再出現(xiàn),納入標(biāo)準(zhǔn)”,?,重新繪制控制圖,控制圖是在人員, 設(shè)備, 原材料, 工藝方法, 環(huán)境即4M1E穩(wěn)定的情況下繪制的. 在上述條件有變化時, 如人員培訓(xùn), 原料變化或設(shè)備變得比原來更佳時,應(yīng)重新繪制 經(jīng)過一段時間后應(yīng)重新驗證.,?,TEST AND INSPECTION,?,隨機抽樣,隨機抽樣的方法有: 1. 單純隨機抽樣 采用隨機抽樣表, 擲骰子或抽簽的方法抽樣. 優(yōu)點: 抽樣誤差好。 連續(xù)100個點最多有兩個落在控制線外。 5. 作U控制圖,?,(4)繪制控制界限及描點 (5)分析工序 (6)工序能力研究（Pbar） (7)延長控制界限開始控制,控制圖的繪制,“查出異因, 采取措施, 保證消除,不再出現(xiàn),納入標(biāo)準(zhǔn)”,?,穩(wěn)態(tài)判斷,連續(xù)25個點都在控制界限內(nèi)。 3. 計算總的平均缺陷數(shù)。 4. 畫C控制圖,?,U控制圖,計點值控制圖, 用來控制單位面積,長度等上的不良控制圖 1. 收集數(shù)據(jù), 樣本大小C, 盡量使缺陷數(shù)在1—5 個以上。 2. 計算平均缺陷數(shù)。 5. 作P控制圖。 3. 計算平均不良率。 3. 計算控制上下限 4. 繪制控制圖,?,P不良率控制圖,在樣本N不固定時按不良率進(jìn)行控制 1. 收集數(shù)據(jù), 每組樣品中不良數(shù)在1—5個以上。 及多抽樣無意義場合,?,控制圖的應(yīng)用,用于反饋生產(chǎn)或工序性質(zhì)變化的信息 幫助我們基本了解引起生產(chǎn)和工序性質(zhì)變化的因素 客戶作為一種評定供應(yīng)商生產(chǎn)/工序性質(zhì)的工具 評價生產(chǎn)/工序性質(zhì)變化與原來工序狀況進(jìn)行比較 根據(jù)樣本數(shù)據(jù)可對工序性質(zhì)作出評價 對于超出控制界限點需采取糾正行動,并使我們知道其風(fēng)險度和置信度,?,控制圖的作用,可以大大節(jié)約制造成本 它能使標(biāo)準(zhǔn)趨于準(zhǔn)確 使工序更加穩(wěn)定 使控制規(guī)格更加真實 減少檢查頻率 減少問題出現(xiàn)的頻率 改善與提高客戶的滿意度 較為可靠地測量出實際的過程能力 改善預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確度 改善產(chǎn)品質(zhì)量 減少出貨周期,?,為什么要使用SPC,它提供了一個描述工序參數(shù)和其穩(wěn)定性的工具 監(jiān)測關(guān)鍵輸入的變化和關(guān)鍵輸出的變化 幫助我們找到異因使其對正態(tài)分布的作用最小 SPC是一種觀察變量的工具. 它可以用于統(tǒng)計監(jiān)測工序信號并改善工序 SPC用于找出工序的特性而不是檢查成品. 直至工序輸入成為我們努力的焦點, 所有的SPC的方法可以大幅度的改善品質(zhì), 增加生產(chǎn)率, 減少成本,?,正態(tài)分布,若一條曲線服從以下公式則為正態(tài)分布 正態(tài)分布的特點: 1. 一個峰值且呈對稱的鐘狀曲線 2. 數(shù)據(jù)連續(xù)且至無限 3. 平均值即為曲線的中心值 4. 曲線的變化即為數(shù)據(jù)的分布 5. 曲線下面積的總和為1 6. 互相獨立的任何正態(tài)分布的組合仍為正態(tài)分布,σ,?,正態(tài)分配曲線下的面積(即出現(xiàn)的概率),控制圖的基本原理,?,控制圖的基本原理(2),工序或產(chǎn)品的分布落到正態(tài)分布+/3σ外的概率為0.27% 因此把上頁的圖右轉(zhuǎn)90度, 設(shè)中心線CL=u, 上控制線UCL=u+3σ和下控制線 LCL=u3σ, 這就成為了一張控制圖 異因和偶因 異因: 對質(zhì)量影響較大, 使分布偏離正態(tài)分布, 控制點出現(xiàn)異常 偶因: 由于偶然因素引起, 對質(zhì)量影響較小, 控制點正常波動,?,正態(tài)分布與控制圖,?,控制圖的兩種錯誤,1 類錯誤, 虛發(fā)警報 概率為α=0.0027, 因此不管怎樣, 只要控制點超出警報線我們就認(rèn)為異常 2 類錯誤, 漏報 概率為β, 為了減少2類錯誤, 即: 控制點在界內(nèi)不隨機即為異常,?,控制圖: R,R 控制圖 最常用的控制圖, 控制的對象為長度, 重量, 強度, 純度, 時間和生產(chǎn)量等計量值的場合 控制圖主要用于觀察分布的均值的變化, R控制圖用于觀察分布的分散情況或變異度的變化 當(dāng)樣本大小n10或12時, 應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)差s代替R,?,控制圖: R,XbarR控制圖的特點 1. 適用范圍廣. 計量數(shù)據(jù)X服從正態(tài)分布, 或X非正態(tài)分布, 當(dāng)樣本數(shù)N=4或5時, X近似正態(tài)分布. 只要分布接近正態(tài)分布, R分布沒有大的變化, 都可以適用. 2. 靈敏度高. 通過均值的平均作用, 偶因可以得到一定程度上的抵消。,控制圖(Control Chart)定義,Control Chart 控制圖,?,控制圖的分類,每個產(chǎn)品檢驗, 自動化檢查和測量。 增加Cpk的方法: 4. 優(yōu)化與減少產(chǎn)品工序數(shù), 最重要和常用的方法之一, 并且可以大幅度降低成本,COST HIGH,COST LOW,?,CPK ANALYSIS,?,控制圖（Control chart),?,是一種對過程的質(zhì)量特性值進(jìn)行測定，記錄，并與根據(jù)過去經(jīng)驗所判明的控制界限做比較、評估，從而監(jiān)察過程是否處于受控狀態(tài)的圖形。 增加Cpk的方法: 3. 加強工序控制, 減少產(chǎn)品中心值與規(guī)格中心值的差別,LSL,?,工序數(shù), σ水平與良率,20個3σ的工序,良率只有25.09%。,LSL1,LSL2,USL2,USL1,?,工序能力和工序控制,σ相同, 規(guī)格相同, 中心值不同: Cpk 不同, σlevel也不同 σ=0.195, mean1=1, mean2=0.6,σ相同, 對同為1+/1的規(guī)格, Cpk1 = 1.71, σlevel1=5.14。 增加Cpk, 最常用的方法: 1. 優(yōu)化工序, 減少σ,?,σamp。 Control,工序能力與工序控制,工序能力 一個工序的分布與目標(biāo)(規(guī)格限制)的比較 衡量一個工序能否達(dá)到規(guī)格要求或客戶要求的的能力 工序控制 使工序輸出的中心值在規(guī)格的中心的方法, 與規(guī)格范圍無關(guān),?,,,,,,,,,,,工序能力與工序控制的四種情況,工序能力足夠, 工序受控,工序能力足夠,但工序失控,工序受控,但工序能力不夠,工序能力差且不受控,?,工序能力與工序控制的四種情況,曲線形狀好,但中心偏離規(guī)格中心值,曲線形狀好且中心與規(guī)格中心重合,曲線形狀很差,但中心與規(guī)格中心重合,都不好!!,?,Increase the Cpk,σ不同, 規(guī)格相同, Cpk 不同, σlevel也不同 σ1=0.195, σ2= 0.332,σ不同, 對同為1+/1的規(guī)格, Cpk1 = 1.71, σlevel1=5.14。 5. 此工序能力Cpk至少為1.00。 3. 此處加工的要求為: 3σ=0.1mm。 σcapability,?,1+/0.1 means?,當(dāng)我們在圖紙上標(biāo)出1+/0.1, 它意味著: 1. 此尺寸的中心值為: 1mm。 2. Cpk=(YUSL(or LSL))/3 σ 如果規(guī)格中心值和平均值相等,則CP=CPK 如果規(guī)格中心值和平均值不等,則CP＞CPK 長期的工序能力與短期的工序能力 對一個工序來說,長期的能力會比短期的能力多+/1.5σ的偏差 我們通常指的Cp一般指長期的工序能力。 工序中心值與規(guī)格中 心值的比較:,Lower spec limit(LSL)規(guī)格下限,Upper spec limit(USL)規(guī)格上限,平均值Y,?,Cp amp。 Cpk,Cpk 工序能力指數(shù),Cpk= Process capability index 工序能力指數(shù) 用于衡量一個工序的實際加工能力的重要參數(shù) 基于以下假設(shè): 1.工序為普通工序,即服從正態(tài)分布。 2.有正負(fù)公差。 例如：對u=5, σ=0.1的正態(tài)曲線，小于5.05的曲線下的面積： Z=0.5, 查正態(tài)分布表可得為：0.6915, 即曲線下的面積為：69.15%，即69.15%的數(shù)據(jù)分布在小于5.05的區(qū)間.,正態(tài)分布特性,在曲線下的總面積當(dāng)Z=0.5時為69.15%,?,Cp amp。 (2) 保險公司虧本的機率約為0.,中心極限定理的應(yīng)用,?,正態(tài)分配曲線下的面積(即出現(xiàn)的概率),正態(tài)分布特性,由上圖可知，對一個為正態(tài)分布的函數(shù)，+/3σ外的面積只有0.27%，因此可以認(rèn)為在出現(xiàn)的機率非常小，在工程上+/3σ稱為“自然公差”。 3. 公司的員工請病假的幾率服從正態(tài)分布。,正態(tài)分布特性 中心極限定理,?,例: 1. 對一個目標(biāo)進(jìn)行轟炸, 命中目標(biāo)的幾率本是一個二項分布(1,0), 但當(dāng)我們知道大炮的中心值及方差, 多次的轟炸即服從正態(tài)分布。 250以上, 1020組 全距, R=MAXMIN 組距=R/組數(shù) 中心值 制作次數(shù)分布表 繪圖 填上次數(shù), 數(shù)值及其它,?,直方圖的分析,正態(tài)分布體現(xiàn)在直方圖上應(yīng)為中間高,兩邊低的對稱圖樣. 以下為不標(biāo)準(zhǔn)的形狀: 缺齒型: 分組過細(xì)或測量原因. 方法為減少分組, 分析測量的因素. 孤島型: 由于人,機器,材料,方法,測量,環(huán)境等因素突變而造成, 需找到原因.,?,直方圖的分析,偏向型或陡壁型: 由于習(xí)慣加工,返修,或剔除廢品所造成. 方法為改變習(xí)慣, 修正或重新取數(shù) 雙峰型: 兩種不同的生產(chǎn)條件, 兩種不同的分布混在一塊. 找到原因, 采取措施. 平頂型: 由于某種緩慢因素引起的, 如工具磨損,操作者疲勞等. 方法為消除這些緩慢因素.,?,Pareto Diagram柏拉圖,定義 用來描述非數(shù)字變量的柱狀圖, 它對這些屬性資料依據(jù)它們出現(xiàn)的頻