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控制管理實(shí)務(wù)講義-展示頁

2025-03-10 22:04本頁面
  

【正文】 產(chǎn)品經(jīng)篩選 ,部分 (少于 100%)需要返工 ,裝配和涂裝或尖響和卡喀響等項(xiàng)目不符合要求 ,多數(shù)顧客發(fā)現(xiàn)有缺陷 . 4 輕微 生產(chǎn)線破壞較輕 ,部分 (少于 100%)需要在生產(chǎn)線其他工位返工 ,裝配和涂裝或尖喀響等項(xiàng)目不符合要求 ,有一半顧客發(fā)現(xiàn)有缺陷 . 3 很輕微 生產(chǎn)線破壞輕微 ,部分 (少于 100%)產(chǎn)品需要在生產(chǎn)線上原工位返工 .裝配和涂裝或尖響和卡喀響等項(xiàng)目不符合要求 ,很少顧客發(fā)現(xiàn)有缺陷 . 2 無 沒有影響 . 1 表 61 1 FMEA評(píng)價(jià)判定準(zhǔn)則 17 失效產(chǎn)生的頻度 (O) 評(píng)價(jià)準(zhǔn)則 表 62 失效發(fā)生的可能性 可能的失效率 CPK 頻度數(shù) 很高 :失效幾乎是不可避免的 . ≥1/2 < 10 1/3 ≥ 9 高 :一般與以前經(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(shí)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 1/2023 ≥ 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 18 失效被發(fā)現(xiàn)概率 (D)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則 表 63 探查性 評(píng)價(jià)準(zhǔn)則 :在下一個(gè)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(cè)控制方法 . 1 19 實(shí)施 FMEA的步驟 (續(xù) ) ⑦ 計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)順序 RPN并尋找糾正措施 計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)順序 (RPN)和建議糾正措施 :風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)順序是FMEA分析中一個(gè)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(zhǎng)度為 5mm,尺長(zhǎng) 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(duì)應(yīng)概率(危險(xiǎn)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(zhǎng)為 10cm,凡兩座標(biāo)之和為 100的點(diǎn)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(zhǎng)度單位皆可),故在距原點(diǎn) 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 15 下面就概率紙的必要構(gòu)成作簡(jiǎn)單說明 . ( 1)基準(zhǔn) —— 從原點(diǎn)至 1的距離,如上所述本書概率紙基準(zhǔn)為 1cm。 1二項(xiàng)式概率紙的構(gòu)成 二項(xiàng)式概率紙的構(gòu)成 二項(xiàng)式分布概率紙(以下簡(jiǎn)稱二項(xiàng)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(chǎng)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(xiàng)式分布的計(jì)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(xiàng)式分布概率紙對(duì)計(jì)數(shù)值進(jìn)行檢定或推定。至于通過取樣來估計(jì)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= 13 ● ● ● 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?dòng),改善生產(chǎn)工藝方法,加強(qiáng) FP防誤設(shè)計(jì) ● ● ● 改造現(xiàn)行的生產(chǎn)環(huán)境,提高產(chǎn)品對(duì)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(diǎn),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(dòng)、滑動(dòng)、滾動(dòng)、沖擊部分磨損規(guī)律,及時(shí)作中心調(diào)整或設(shè)計(jì)自動(dòng)調(diào)整、補(bǔ)償機(jī)構(gòu) ● ● ● 根據(jù)中心偏移 ε,在加工時(shí)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(jì)測(cè)設(shè)備 14 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(xiàng)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(xiàng)式概率座標(biāo)紙 ( R尺方法; X尺方法; α尺方法) 1二項(xiàng)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(qiáng)控制,以便發(fā)現(xiàn)變異。 當(dāng)不是關(guān)鍵或主要項(xiàng)目時(shí)可放寬 5M1E波動(dòng);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(jìn)行談判,力爭(zhēng)降低標(biāo)準(zhǔn)。 ④連續(xù) 7點(diǎn)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(diǎn)中有 2點(diǎn)居于帶內(nèi) ▲ 連續(xù) 7點(diǎn)中有 3點(diǎn)居于帶內(nèi) ▲ 連續(xù) 10點(diǎn)中有 4點(diǎn)居于帶內(nèi) ⑥在中心線與管理線間隔 2等分,如果點(diǎn)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?yàn)槿簝?nèi)應(yīng)當(dāng)只有偶然誤差引起波動(dòng),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(jìn)行 5MIE分層重作管理圖。 ⑷ 點(diǎn)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(diǎn)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(diǎn)。一種原因是管理圖的本身只有 %的可信度,本身 OK的點(diǎn)由于處在 %區(qū)間而被管理圖排斥 ,這是一種 X錯(cuò)誤,可以判為 OK。 ⑵連續(xù) 25點(diǎn)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(jìn)入工序打點(diǎn)管理,從以后所打的點(diǎn)同上記方法得來的 UCL / LCL進(jìn)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(duì)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(cè)日常工序生產(chǎn)時(shí),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(gè) UCL LCL管理線又如何得來? ◆ 其實(shí),具體應(yīng)用時(shí)主要是搜集數(shù)據(jù)在圖上打點(diǎn),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(jì)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(jì)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(diǎn)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(duì)每個(gè)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(diǎn)時(shí),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(jì)量值用管理圖與計(jì)數(shù)值用管理圖。 管理圖對(duì)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(diǎn),點(diǎn)若超出管理界限即可判定發(fā)生了異常原因,點(diǎn)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(chǎng)合,它會(huì)使兩種錯(cuò)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(cuò)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(cuò)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(huì)增加第 2種錯(cuò)誤;反之,亦然。 孤立的看,哪一種錯(cuò)誤都可以避免。這會(huì)使本來不是正常狀態(tài)而判為正常狀態(tài),即犯第 2種錯(cuò)誤。 然而,如此擴(kuò)展界限,又使漏過異常原因變動(dòng)的機(jī)會(huì)增多。由于按此錯(cuò)誤判斷去修改生產(chǎn)條件,結(jié)果是徒勞的,故也稱徒勞錯(cuò)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(shí)間抽一次試樣,計(jì)算平均值 X,畫出座標(biāo)點(diǎn)(以下稱作打點(diǎn)),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(hào)(一般多按時(shí)間先后抽樣)。這種 %的判斷錯(cuò)誤(即危險(xiǎn)率),對(duì)于工業(yè)產(chǎn)品的質(zhì)量管理來講,不妨可以忽略不計(jì)。若反復(fù)取樣、測(cè)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 6 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(jìn)行測(cè)試,無疑可以知道狀態(tài),但這在需要消耗破壞產(chǎn)品的場(chǎng)合,根本辦不到;就是不損傷產(chǎn)品,鑒于經(jīng)濟(jì)理由也不能一一測(cè)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(shí)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(shí),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(huì)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(jiǎn)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(jì)管理狀態(tài) ,簡(jiǎn)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(yàn)皆可證明這一點(diǎn)。 對(duì)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(dòng)、滾動(dòng)、滑動(dòng)、沖擊部份正常磨損,夾具的微小松動(dòng),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(dòng)、滾動(dòng)、滑動(dòng)、沖擊部分的過度磨耗,夾具的嚴(yán)重松動(dòng),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
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