【正文】 For example,某批量為N=1000件, 其中不合格為50件, 即不合品率為p=5%, 隨機抽取10(30)件中出現(xiàn)0,1,2,…件不合格, 并記下, 再將其混入原批中, 再隨機抽10(30)個檢查, 重復100次, 可以得到以下表:,?,對大小為N的母本, 不合格率為p的批, 從中抽取n的樣本, 則樣品中出現(xiàn)r個不合格品的幾率為: P(r)= （1） 式中 從批量N中抽出n個的組合； 從批的不合格品數(shù)Np中抽出r個不合品的組合； 從批合格品中抽出（nr)個合格品的組合；,抽樣出現(xiàn)概率,?,抽樣概率,由（1）式可得當N=1000，p=5%時，抽取不同樣品，出現(xiàn)不合格品幾率,?,抽樣概率2,由（1）式可知，對同樣的1000個產品，同樣取80個作檢驗，在不同的合格率下，不合格品的幾率為下表：,?,抽樣方案與批合格率,由以上的抽樣幾率表可知，在不同的合格率的情況下，1000個產品中抽取80個，3個判斷為不合格的幾率為表1, 2個判斷為不合格的幾率為表2:,?,抽檢特性曲線,對N, (n, Ac)給定時，批合格率L(p)可描繪為如下圖所示的曲線，稱為OC曲線。它可以告訴我們在特定的抽檢方案下，不同合格品率的產品被判定為合格的可能，或要使檢查批以某種概率合格，該批的不合格率：,?,客戶風險與供方風險,給定特定的抽樣方案，質量差的批被判斷為合格的幾率，稱為客戶風險； 同樣，質量好的批被判斷為不合格的幾率，稱為供方風險； 如前幾頁所示，對N=1000,(80,3)的抽檢方案，如不合格率低于1%的被認為是可接受：那么供方風險為3.9%。,?,對OC曲線的討論(1),對抽檢方案中(n, Ac)一定時，N變化，L(p)的變化如下表如示： 當N=1000時與N=∞相比，幾率相差已經很小，當N=200以上時，可以認為實際上沒有差別。,?,在N=∞時，供方風險與客戶風險都比N=60時大，因此在批量增大時，必須改變抽樣方案以減少風險。 同樣，在樣本不變，合格判定數(shù)變少時，曲線變陡，即不合格率稍有變化就會導致批合格幾率有很大的變化。以下是N=1000，n=100, Ac=0。由圖可知，采取第二與第三種方案的兩種風險都比第一種好。,對OC曲線的討論(4),?,按百分比抽取樣品的方案。 抽樣檢驗標準：可分為計數(shù)標準型抽樣檢驗與計數(shù)調整型抽樣檢驗兩種方法；具體方法參見國家和國際標準。,?,FMEA 的特點,分析失效模式；確定失效原因；評估失效效應； 將“失效的嚴重性、失效發(fā)生的可能性、失效檢測的可能性”這三方面進行量化； 確認改善效果,?,FMEA 的作用(1), FMEA 是 一種統(tǒng)計工具： * 控制工具： 設計控制 / 生產控制 / 工序控制； * 風險性分析工具； * 管理工具： 識別和評估潛在的失效模式及其影響； 確定能夠消除或減少潛在的失效發(fā)生的改善措施。 工序和生產的FMEA (PFMEAProcess FMEA)： 針對工序間的首要壞品，可運用 PFMEA 作量化分析，在影響壞品產生的諸多因素中，哪一個系統(tǒng)原因影響最大？是否是主要原因。 設備維護的FMEA (EFMEAEquipment FMEA)： 如新設備的投入運行，我們亦可以預先進行 EFMEA，分析、考慮由于設備可能造成的產品品質問題及可靠度問題等原因，預防采取措施消除不良因素；現(xiàn)有設備、特定的一種設備在運行中出現(xiàn)的設備故障等均可采用FMEA進行改善，以確保設備的正常運轉。 評價失效對客戶的潛在影響。 編制潛在失效模式分級表, 然后建立考慮糾正措施的優(yōu)選系。,發(fā)生概率(O): 對應于原 因與失效模式比例的評估。,對工序或客戶無影響,客戶可能忽略的失效,對性能有微小影響,對性能有較小影響,對性能有影響,工序/產品性能會降 低但安全,工序/產品性能會降低,很嚴重以致不可修 復或無法使用,非常嚴重 (帶有 警報提示的影響),安全性或可靠性故障 (不帶有警報提示的影晌),極少 1 in 1,500,000,小概率 1 in 150,000,失效較少 1 in 15,000,微量失效1 in 2,000,偶然性失效1 in 500,一般 1 in 100,較多 1 in 50,大量 1 in 10,非常多 1 in 5,幾乎全部 1 in 2,可靠的測試控制,比較可靠的測試控制,良好的測試控制,測試控制,不完全的測試控制,較低水平的控制,低水平的控制,難于控制,很難控制,幾乎無法控制,概念性 說明 原因, 失效模式, 效應和 控制方案,風險評估 分數(shù),1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,?,影響 危害的程度 等級 不帶有報警性 當一個潛在的失效模式影響安全生產或不適應所規(guī)定的控制要求 10 提示的影響 很高 的危害性，失效的出現(xiàn)可能不帶有任何報警性的提示 帶有報警性提 當一個潛在的失效模式影響安全生產或不適應所規(guī)定的控制要求 9 示的影響 很高 的危害性，失效的出現(xiàn)可能帶有報警性的提示 很高 對產品生產線是主要的破壞因素，產品可能全部報廢，由于產品失去 8 了基本的功能不能使用，客戶很不滿意 高 對產品生產線有較高的破壞性影響，產品需要篩選，部分有可能報 7 廢，產品可以使用，但是由于性能降低而客戶不滿意 中等 對產品生產線有較高的破壞性影響，部分有可能報廢但不需要篩選， 6 但是有諸多本該方便舒適的操作不能使用，使客戶覺得不方便 低 對產品生產線有破壞性影響，產品有可能全部需要返工，在降低性能 5 的情況下產品可以使用，但客戶還是感到不滿意 很低 對產品生產線有較低的破壞性影響，產品可能需要篩選, 部分產品需 4 要返工，產品的不足被許多客戶所注意 微小 對產品生產線有較微小的破壞性影響，部分產品有可能需要在生產線 3 返工，產品的不足被一般客戶所注意 很細微 對產品生產線有較微小的破壞性影響，部分產品有可能需要在生產線 2 返工，產品的不足被很敏銳的客戶所注意 無 1,評估影響的嚴重程度,?,失效的可能性 可能的失效率 CPk 等級 很高；失效是不可避免 = 1 in 2 = 0.33 9 高：通常與工序聯(lián)系在一起，類似于 1 in 8 = 0.51 8 經常出現(xiàn)失效的前工序 1 in 20 = 0.67 7 中等：通常與工序聯(lián)系在一起，類似 1 in 80 = 0.83 6 于偶爾出現(xiàn)失效的前工序。 1 in 2, 000 =1.17 4 低：與類似的工序聯(lián)系在一起的唯一 1 in 15, 000 =1.33 3 的缺點 (失效) 很低：與完全相同的工序聯(lián)系在一起 1 in 150, 000 = 1.50 2 的唯一的缺點 (失效) 微?。翰豢赡艹霈F(xiàn)失效 = 1.67 1,評估發(fā)生的可能性,?,檢測的 在下一個工序或產品的零部件出貨之前，一個已存在的壞品被 等級 可能性 工序控制所檢測出來的可能 幾乎不可能 當前的工序控制幾乎不可能能夠檢測出失效的模式 10 很微小 當前的工序控制能檢測出失效模式的可能性很微小 9 微乎其微 當前的工序控制能檢測出的失效模式的可能性很小 8 很低 當前的工序控制能檢測出的失效模式的可能性很低 7 低 當前的工序控制能檢測出的失效模式的可能性較低 6 中等 當前的工序控制能檢測出的失效模式的可能性一般 5 一般高 當前的工序控制能檢測出的失效模式的可能性較高 4 高 當前的工序控制能檢測出的失效模式的可能性高 3 很高 當前的工序控制能檢測出的失效模式的可能性很高 2 幾乎是必然 當前的控制必然能檢測出失效的模式，與之類似的工序也有可 1 靠的檢測方法,評估檢測失效的可能性,?,END,Thanks!,?,生活中的辛苦阻撓不了我對生活的熱愛。03:00:1903:00:1903:0010/21/2024 3:00:19 AM 做一枚螺絲釘，那里需要那里上。03:00:1903:00:1903:00Monday, October 21, 2024 安全放在第一位，防微杜漸。2024年10月21日上午3時0分24.10.2124.10.21 精益求精，追求卓越，因為相信而偉大。2024年10月上午3時0分24.10.2103:00October 21, 2024 這些年的努力就為了得到相應的回報。上午3時0分19秒上午3時0分03:00:1924.10.21 每天都是美好的一天，新的一天開啟。2024年10月21日星期一3時0分19秒Monday, October 21, 2024 愛情，親情，友情，讓人無法割舍