【正文】 以前經(jīng)常發(fā)生失效的過程相似的工藝有關(guān) . ≥1/8 ≥ 8 1/20 ≥ 7 中等 :一般與以前時有失效發(fā)生 ,但不占主要比例的過程相似的工藝有關(guān) . 1/80 ≥ 6 1/400 ≥ 5 1/2020 ≥ 4 低 :很少幾次與相似過程有關(guān)的失效 . 1/15000 ≥ 3 很低 :很少幾次與幾乎完全相同過程有關(guān)的失效 . 1/150000 ≥ 2 極低 :失效不大可能發(fā)生 .幾乎完全相同的過程也未有過失效 . ≤1/1500000 ≥ 1 19 失效被發(fā)現(xiàn)概率 (D)評價準(zhǔn)則 表 63 探查性 評價準(zhǔn)則 :在下一個或后續(xù)工藝前 ,或零部件離開制造或裝配工位之前 ,利用過程控制方法找出缺陷存在的可能性 . 被發(fā)現(xiàn)概率 幾乎不可能 沒有已知的控制方法能找出失效模式 . 10 很微小 現(xiàn)行控制方法找出失效模式的可能性很微小 . 9 微小 現(xiàn)行控制方法找出失效模式的可能性微小 . 8 很小 現(xiàn)行控制方法找出失效模式的可能性很小 . 7 小 現(xiàn)行控制方法找出失效模式的可能性小 . 6 中等 現(xiàn)行控制方法找出失效模式的可能性中等 . 5 中上 現(xiàn)行控制方法找出失效模式的可能性中等偏上 . 4 高 現(xiàn)行控制方法找出失效模式的可能性高 . 3 很高 現(xiàn)行控制方法找出失效模式的可能性很高 . 2 幾乎肯定 現(xiàn)行控制方法幾乎肯定能找出失效模式 , 已知相似工藝的可靠的探測控制方法 . 1 20 實施 FMEA的步驟 (續(xù) ) ⑦ 計算風(fēng)險順序 RPN并尋找糾正措施 計算風(fēng)險順序 (RPN)和建議糾正措施 :風(fēng)險順序 (RPN)=嚴(yán)重度數(shù) (S)*失效產(chǎn)生頻度數(shù) (O)*缺陷被發(fā)現(xiàn)的概率 (D).風(fēng)險順序是FMEA分析中一個重要參數(shù) ,RPN越大 ,說明所產(chǎn)生缺陷的影響就越大。 （ 3） σ尺 ——1σ長度為 5mm，尺長 5σ （ 4） α尺 ——表示正態(tài)分布的一側(cè)或兩側(cè)概率（ %）值的尺度 （ 5） R尺 ——用于范圍檢定的標(biāo)尺， N為試樣的組數(shù)，尺的上下值分別對應(yīng)概率（危險率） 5%與 1% （ 6） χ尺 —— n是 χ2分布的自由度，并不是試樣的大小。自然，四分圓半徑長為 10cm，凡兩座標(biāo)之和為 100的點如 （ 0， 100），（ 20， 80）（ 50， 50）等皆在圓周上。本書的概率紙以 cm為單位（以英寸或其他長度單位皆可），故在距原點 1cm地方標(biāo)以 1， = 2, = 5, =10cm地方標(biāo)以 100 規(guī)格 X 標(biāo)準(zhǔn)偏差 16 下面就概率紙的必要構(gòu)成作簡單說明 . （ 1）基準(zhǔn) ——從原點至 1的距離，如上所述本書概率紙基準(zhǔn)為 1cm。 1二項式概率紙的構(gòu)成 二項式概率紙的構(gòu)成 二項式分布概率紙（以下簡稱二項式概率紙）是以 cm為單位，縱模座標(biāo)軸按平方根值距離分劃的方格座標(biāo)紙。這種方法的精度與效果都很好，受到了生產(chǎn)現(xiàn)場工人、技術(shù)員的歡迎。再經(jīng)： 變換，得 θ近似正態(tài)分布。根據(jù)具有二項式分布的計數(shù)值量，經(jīng)反正弦變換后，近似正態(tài)分布的原理，可以利用二項式分布概率紙對計數(shù)值進行檢定或推定。至于通過取樣來估計原工序或批的不合格率則需要推定。 5 3 4 3 3 3 2 3 T2 ε 6S CPK= 14 ● ● ● 督促供應(yīng)商改善來料質(zhì)量，加嚴(yán)受入檢查標(biāo)準(zhǔn) ● ● ● 變?nèi)斯樽詣?，改善生產(chǎn)工藝方法，加強 FP防誤設(shè)計 ● ● ● 改造現(xiàn)行的生產(chǎn)環(huán)境，提高產(chǎn)品對環(huán)境條件的被滿足度 ● ● ● 優(yōu)化工藝參數(shù) ● ● ● 增設(shè)質(zhì)控點，增加管理圖 ● ● 減少中心偏移 ε ● ● ● 搜集數(shù)據(jù)掌握工裝治具轉(zhuǎn)動、滑動、滾動、沖擊部分磨損規(guī)律，及時作中心調(diào)整或設(shè)計自動調(diào)整、補償機構(gòu) ● ● ● 根據(jù)中心偏移 ε，在加工時預(yù)先增加 ε的調(diào)整量，確保加工后加工中心的偏移被抵消 ● ● ● 指導(dǎo)作業(yè)員改變習(xí)慣的加工傾向 ● ● ● 配置更精確的計測設(shè)備 15 如何推定過程工程不良率 ◆第一種方法： 使用正態(tài)分布表，結(jié)合 Kε= ◆第二種方法： 使用二項式根率座標(biāo)紙 （ R尺方法； X尺方法； α尺方法） 如何根據(jù)樣品不良率推定過程母體不良率 ◆第一種方法： ◆第二種方法： 使用二項式概率座標(biāo)紙 （ R尺方法； X尺方法； α尺方法） 1二項式分布概率紙的應(yīng)用 質(zhì)量管理中常碰到檢定與推定的問題。 或者若不影響產(chǎn)品質(zhì)量的情況下放寬標(biāo)準(zhǔn)。 必須采用管理圖或其它方法加強控制，以便發(fā)現(xiàn)變異。 當(dāng)不是關(guān)鍵或主要項目時可放寬 5M1E波動；而降低物料受入檢查要求。 ● ● ● 檢修改造設(shè)備治具，提高設(shè)備治具精度。 ● 通過工序能調(diào)查，可以發(fā)現(xiàn)客戶要求的標(biāo)準(zhǔn)與現(xiàn)行工藝的差距，從而同顧客進行談判，力爭降低標(biāo)準(zhǔn)。 ④連續(xù) 7點上升 /下降 —— 則判為工序出現(xiàn)技術(shù)上的變異，要從技術(shù)上研究工序平均的變化性質(zhì) ⑤將中心線與 UCL / LCL作 3等分，如果最外側(cè) 帶狀區(qū)間存在下述情況，可判為工序異常 ▲ 連續(xù) 3點中有 2點居于帶內(nèi) ▲ 連續(xù) 7點中有 3點居于帶內(nèi) ▲ 連續(xù) 10點中有 4點居于帶內(nèi) ⑥在中心線與管理線間隔 2等分，如果點大部分最近中心線一側(cè)，則可判定為異常 ⑤和⑥之所以可判為異常，主要是因為群內(nèi)應(yīng)當(dāng)只有偶然誤差引起波動，那么其數(shù)據(jù)重復(fù)性應(yīng)遵循正態(tài)分布，但如果分群取樣數(shù)據(jù)混雜了不同群，則正態(tài)分布就被破壞，而表現(xiàn)為過度集中或過度分散，因此應(yīng)改變分群方法或進行 5MIE分層重作管理圖。 ⑷ 點全部在 UCL / LCL界限內(nèi)但有以下缺陷，則應(yīng)按以下作相應(yīng)判定： ①出現(xiàn) 5點鏈 —— 這種狀態(tài)應(yīng)關(guān)注工序的發(fā)展，即加大每次抽樣數(shù)，加密打點。一種原因是管理圖的本身只有 %的可信度，本身 OK的點由于處在 %區(qū)間而被管理圖排斥 ,這是一種 X錯誤，可以判為 OK。 ⑵連續(xù) 25點以上處于界限內(nèi)，可認(rèn)為工序受無異常。 ◆ UCL / LCL確定之后，才能進入工序打點管理，從以后所打的點同上記方法得來的 UCL / LCL進行比較，按以下規(guī)則去判定工序是否受控、是否穩(wěn)定無異常。 如何知道過程處于受控 /穩(wěn)定狀態(tài)？ ◆ 首先就應(yīng)針對各重要的質(zhì)量特性值，搜集預(yù)備數(shù)據(jù)作管理圖，用管理圖監(jiān)測日常工序生產(chǎn)時，判斷工序狀態(tài)是否異常，其比較判定基準(zhǔn)是管理圖上預(yù)先畫好的 UCL LUL管理線，那么這個 UCL LCL管理線又如何得來？ ◆ 其實，具體應(yīng)用時主要是搜集數(shù)據(jù)在圖上打點，然后判斷生產(chǎn)狀態(tài)是異常還是穩(wěn)定，并不是每一次都要計算 UCL LCL，所以最初應(yīng)從具有今后生產(chǎn)條件（即今后 4MIE）的工序中預(yù)先搜集數(shù)據(jù) n=125（稱為預(yù)備數(shù)據(jù)） 計算管理線。 不論解析用還是工序管理用，管理圖的作法都相同。因此，要立刻調(diào)查原因，采取相應(yīng)鼾措施。如果工序基本保持在相同的標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)，則管理圖上的點不應(yīng)該出現(xiàn)異常。 通過分析（解析）知道工序處于穩(wěn)定狀態(tài)。就是說，對每個工序要因分層、或根據(jù)情況改變分群方法，可以掌握各要因的影響。在同一管理圖上發(fā)現(xiàn)有不同工序要因的點時，為調(diào)查要因的影響，可采用分層作管理圖的方法。這 7種又可分作兩大類，即計量值用管理圖與計數(shù)值用管理圖。 管理圖對監(jiān)督生產(chǎn)、發(fā)現(xiàn)異常有很大效果，故是質(zhì)量管理中最常用的方法。 在管理圖上按試樣平均值打點，點若超出管理界限即可判定發(fā)生了異常原因，點居于管理界限內(nèi)則判斷為穩(wěn)定狀態(tài)。 3?管理圖，是以平均值為中心，在其上下各取 3?寬度畫管理界限。一般場合，它會使兩種錯誤造成的損失控制在最小限度。也就是說，因產(chǎn)品出現(xiàn)在界限外而誤判為母體異常，采取措施造成的損失（第 1種錯誤損失），以及因產(chǎn)品在界限內(nèi)而未判斷出母體異常、未采取措施造成的損失（第 2種錯誤損失），兩者損失相加為最小的地方，就是管理界限線所在之處。減少第 1種（增大界限），就會增加第 2種錯誤；反之，亦然。 孤立的看，哪一種錯誤都可以避免。這會使本來不是正常狀態(tài)而判為正常狀態(tài)，即犯第 2種錯誤。 然而，如此擴展界限，又使漏過異常原因變動的機會增多。由于按此錯誤判斷去修改生產(chǎn)條件，結(jié)果是徒勞的，故也稱徒勞錯誤。這樣做，在 1000次中可能有 3次是將本來正常的穩(wěn)定狀態(tài)誤判為異常狀態(tài)。按正態(tài)分布性質(zhì)，產(chǎn)品特性值出現(xiàn)在 3?界限外的比率很小， 1000次中約有 3次（即 %)。 X 5。從生產(chǎn)工序每隔一定時間抽一次試樣，計算平均值 X，畫出座標(biāo)點（以下稱作打點），如此得到的座標(biāo)圖便是 管理圖 。在座標(biāo)紙上縱軸取為試樣平均值 X，橫軸取為試樣次序號（一般多按時間先后抽樣）。這種 %的判斷錯誤（即危險率），對于工業(yè)產(chǎn)品的質(zhì)量管理來講，不妨可以忽略不計。若反復(fù)取樣、測試、求平均，則這些試樣平均值 x 的分布仍是正態(tài)分布，理論上知道它同母體有下述關(guān)系： X≈ μ n σ2X= σ2 式中， μ：母體的平均值 σ：母體的標(biāo)準(zhǔn)偏差 n：試樣的大?。看稳铀榈漠a(chǎn)品數(shù)） σx：試樣平均值 X 的分布的標(biāo)準(zhǔn)偏差 x：各試樣平均值 的平均即總平均 這就是說，通過調(diào)查試樣平均值的分布，可以推斷所屬母體的分布 7 只要工序生產(chǎn)處于穩(wěn)定狀態(tài)，則從中抽取的試樣的平均值 ，出現(xiàn)在（ X177。 母體與試樣的關(guān)系 只要母體（工序或批）分布始終不變，就說明生產(chǎn)狀態(tài)穩(wěn)定，可順利生產(chǎn)，怎樣才能知道母體分布呢？如能將構(gòu)成母體的全部產(chǎn)品一一進行測試，無疑可以知道狀態(tài)，但這在需要消耗破壞產(chǎn)品的場合，根本辦不到；就是不損傷產(chǎn)品，鑒于經(jīng)濟理由也不能一一測試。 正態(tài)分布決定于 μ和 σ，只要 μ和 σ一定，分布形狀也就一定了。不過，這有限范圍內(nèi)的頻數(shù)分布形狀與理論正態(tài)工線極其相似，故實際使用中不妨礙采用理論上處理方法。標(biāo)準(zhǔn)界限即是公差。比如軸徑為 100177。改變生產(chǎn)條件仍滿足不了標(biāo)準(zhǔn)要求時，恐怕要考慮變更標(biāo)準(zhǔn)界限了。這兩種情況都需要改善生產(chǎn)條件。此刻若不發(fā)現(xiàn)并消除異常原因，則生產(chǎn)的產(chǎn)品會出現(xiàn)不符合標(biāo)準(zhǔn)的不合格品。 只要穩(wěn)定狀態(tài)下的母體分布處于用戶指定的標(biāo)準(zhǔn)界限內(nèi)，生產(chǎn)就應(yīng)正常維持下去。 生產(chǎn)處于穩(wěn)定狀態(tài)，產(chǎn)品質(zhì)量散差最小，質(zhì)量可以自信，經(jīng)簡單抽檢即可交貨。這樣的生產(chǎn)狀態(tài)稱作 穩(wěn)定狀態(tài) 或 統(tǒng)計管理狀態(tài) ，簡稱 管理狀態(tài) 。 不論哪種產(chǎn)品，只要是僅在偶然原因影響下生產(chǎn)，其產(chǎn)品質(zhì)量特性分布總是某種固定不變的形狀，理論與經(jīng)驗皆可證明這一點。 對于工業(yè)生產(chǎn)亦是這兩種原因在影響產(chǎn)品質(zhì)量，如原材料性質(zhì)的微小差異，設(shè)備的微小轉(zhuǎn)動、滾動、滑動、沖擊部份正常磨損，夾具的微小松動，工人技術(shù)操作的微小變化等等皆屬偶然原因；而原材料中混入了不同規(guī)格、材質(zhì)的原材料，轉(zhuǎn)動、滾動、滑動、沖擊部分的過度磨耗，夾具的嚴(yán)重松動，設(shè)備治具安裝調(diào)整不準(zhǔn)確，加工基準(zhǔn)尺寸的誤差等等皆屬異常原因。影響散差的這種原因稱作 異常原因， 或稱 可避免原因（也有稱 系統(tǒng)原因 的）。風(fēng)所致的偏差是必然