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1、1,SPC 管 理 講 座,2,第一部分 SPC的發(fā)展歷程 1)統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制(Statistical Process Control);簡(jiǎn)稱SPC. 貝爾電話實(shí)驗(yàn)室就成立了以休哈特為學(xué)術(shù)領(lǐng)導(dǎo)人的過(guò)程控制,研究組和以道奇為學(xué)術(shù)領(lǐng)導(dǎo)人的產(chǎn)品控制研究組,經(jīng)過(guò)研究,休哈特提出了過(guò)程控制理論以及監(jiān)控過(guò)程的工具 控制圖,世界上第一張控制圖是休哈特在1924年5月16日提出的P控制圖。 休合特的貢獻(xiàn)就在于:應(yīng)用他所提出的過(guò)程控制理論能夠在生產(chǎn)線科學(xué)地保證預(yù)防原則的實(shí)現(xiàn),在產(chǎn)品的制造過(guò)程中,產(chǎn)品質(zhì)量特性值總是波動(dòng)的。按照休哈特的觀點(diǎn),這種小波動(dòng)可以分為兩大類,即偶然波動(dòng)與異常波動(dòng)。 控制圖的作用是顯示異常,及

2、時(shí)告警。,3,2)SPCD(統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制與診斷)階段 1982年張公緒提出兩種質(zhì)量診斷理論,開(kāi)辟了統(tǒng)計(jì)診斷理論的新方向,從此SPC上升了SPCD,也即進(jìn)入了SPC發(fā)展的第二個(gè)階段。 3)SPCDA(統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制、診斷與調(diào)整) 階段的發(fā)展 從90年代起,SPCD又發(fā)展為SPCDA(Statistical Process Control,Diagnosis and Adjustment,統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制,診斷與調(diào)整),國(guó)外稱之為ASPC(Algorithmic Statistical Process Control,算法的統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制)這也是SPC的第三個(gè)發(fā)展階段。 到目前為止,SPCDA尚無(wú)實(shí)用性成

3、果,仍在發(fā)展過(guò)程之中。,4,4)SPC發(fā)展歷程,5,第二部分:基礎(chǔ)知識(shí) (一)產(chǎn)品質(zhì)量波動(dòng) 1正常波動(dòng): 正常波動(dòng)是由隨機(jī)原因引起的產(chǎn)品質(zhì)量波動(dòng)。這些隨機(jī)因素在生產(chǎn)過(guò)程中大量存在,是不可避免的,但它所造成的質(zhì)量特性值波動(dòng)往往比較小,例如:原材料的成份和性能上的微小差異;機(jī)器設(shè)備的輕微波動(dòng)等。這些質(zhì)量波動(dòng)在生產(chǎn)過(guò)程中是允許存在的,所以稱為正常波動(dòng),僅有正常波動(dòng)的生產(chǎn)過(guò)程稱為過(guò)程處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài),簡(jiǎn)稱為受控狀態(tài)或穩(wěn)定狀態(tài)。 2異常波動(dòng) 異常波動(dòng)是由系統(tǒng)原因引起的產(chǎn)品質(zhì)量波動(dòng),系統(tǒng)原因通常由5M1E引起,異常波動(dòng)的生產(chǎn)過(guò)程稱為失控狀態(tài)或不穩(wěn)定狀態(tài)。,6,品質(zhì)的一致性,甲選手,乙選手,誰(shuí)的成績(jī)好呢?,

4、您的工廠/服務(wù)品質(zhì)/供應(yīng)商若有問(wèn)題,您希望是甲狀況還是乙狀況呢?,誰(shuí)較有潛力呢?,你會(huì)選誰(shuí)當(dāng)選手呢?,7,5)SPC的應(yīng)用,預(yù)警性/時(shí)效性,對(duì)品質(zhì)狀況及時(shí)掌握狀態(tài) 分辨一般原因與特殊原因 能力分析/經(jīng)濟(jì)性 可用來(lái)分析制程改善效果 與其它手法結(jié)合起來(lái),易找到產(chǎn)生狀況的原因。 得出各種周期,以利于產(chǎn)品制程品質(zhì)制訂標(biāo)準(zhǔn)。,8,品質(zhì)(波動(dòng))變異的原因,9,(二)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)及分類 從統(tǒng)計(jì)的角度來(lái)看,所有的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可分為計(jì)量數(shù)據(jù)和計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)兩大類: 1計(jì)量數(shù)據(jù) 凡是可以連續(xù)取值的,或者說(shuō)可以用測(cè)量工具具體測(cè)量出小數(shù)點(diǎn)以下數(shù)值的這類數(shù)據(jù),叫做計(jì)量數(shù)據(jù)。如:長(zhǎng)度(1.0mm、1.1mm)、重量(15kg、10kg

5、)計(jì)量數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布。 2計(jì)數(shù)數(shù)據(jù) 凡是不能連續(xù)取值,或者說(shuō)即使用測(cè)量工具也得不到小數(shù)點(diǎn)以下的數(shù)據(jù),而只能得到0或1、2、3等自然數(shù)的這類數(shù)據(jù),叫做計(jì)數(shù)數(shù)據(jù),如:不合格品數(shù)、缺陷數(shù)等。還可以細(xì)分為計(jì)件數(shù)據(jù)和計(jì)點(diǎn)數(shù)據(jù),計(jì)件數(shù)據(jù)服從二項(xiàng)分布,計(jì)點(diǎn)數(shù)據(jù)服從泊松分布。,10,(三)總體與樣本總體:又叫“母體”,指研究對(duì)象的全體,用“N”表示;個(gè)體:總體當(dāng)中的每個(gè)單元(產(chǎn)品);樣本:也叫子樣,從總體中隨機(jī)抽取出來(lái)并且要對(duì)它進(jìn)行研究分析的一部分個(gè)體(產(chǎn)品)。樣本中所含樣的數(shù)目,叫樣本大小或樣本含量,用“n”表示。(四)統(tǒng)計(jì)特征數(shù)統(tǒng)計(jì)方法中常用的統(tǒng)計(jì)特征數(shù)可分為兩類:一類是表示數(shù)據(jù)的集中位置,如樣本平均值

6、,樣本中位數(shù)等;另一類是表示數(shù)據(jù)的分散程度,如樣本極差,標(biāo)準(zhǔn)偏差等。1樣本平均值(Xbar) 假設(shè)X1,X2,Xn為樣本中之觀測(cè)值,樣本數(shù)據(jù)之集中趨勢(shì)可由樣本平均數(shù)來(lái)衡量,樣本平均值定義為:,11,2. 樣本中位數(shù) 把收集到的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)X1、X2、Xn,按大小順序重新排列,排在正中間的那個(gè)數(shù)叫中位數(shù),用M表示,當(dāng)n為奇數(shù)時(shí),中位數(shù)為正中間之?dāng)?shù)據(jù)。當(dāng)n為偶數(shù)時(shí),中位數(shù)為中間兩數(shù)之平均值。 3樣本方差 4樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差 5樣本極差(Range) R = XmaxXmin (全距) 在上述特征數(shù)中:樣本平均值,樣本中位數(shù)是表示數(shù)據(jù)集中位置的特征數(shù),反映數(shù)據(jù)分布的準(zhǔn)確程度;樣本方差,樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差,樣本極差

7、是表示數(shù)據(jù)分散程度的特征數(shù),反映數(shù)據(jù)分布的精確程度。,12,(五)常用的幾種典型分布 1正態(tài)分布 通常非標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布 寫為X N(,2) 其中 :常態(tài)分配的中心值() 2:常態(tài)分配的方差(Variance)(面) :常態(tài)分配的標(biāo)準(zhǔn)差(線),13,特點(diǎn): 1)曲線以X=這條直線為軸,左右對(duì)稱; 2)曲線與橫坐標(biāo)軸所圍成的面積等于1; 其中在范圍內(nèi)的面積為68.26% 在4范圍內(nèi)的面積為99.99% )對(duì)的正偏差和負(fù)偏差概率相等; )靠近的偏差出現(xiàn)概率較大,遠(yuǎn)離的偏差出現(xiàn)概率?。?)在遠(yuǎn)離一定范圍內(nèi)以外的偏差,其出現(xiàn)概率是很小的(如在3以外偏差,出現(xiàn)概率不到0.3%)。 正態(tài)分布的參數(shù): )平均值

8、() 此參數(shù)是正態(tài)分布曲線的位置參數(shù),即它只決定曲線出現(xiàn)的位置,而不改變曲線的形狀。,14,)標(biāo)準(zhǔn)偏差() 此參數(shù)是正態(tài)分布曲線的形狀參數(shù),即它決定了曲線的“高”、“矮”、“胖”、“瘦”。 正態(tài)分布表及其用法: )某工序制造的零件,平均長(zhǎng)度為,標(biāo)準(zhǔn)偏差為,求該零件的長(zhǎng)度為以下的概率是多少? 解:()() () 2二項(xiàng)分布 二項(xiàng)分布由二項(xiàng)試驗(yàn)(又叫伯努利試驗(yàn))而來(lái),如果某項(xiàng)試驗(yàn)滿足以下條件,則可稱為二項(xiàng)試驗(yàn): 1)試驗(yàn)次數(shù)為n次; 2)每次試驗(yàn)只有兩種可能結(jié)果:“成功”或“失敗”;,15,3)一次試驗(yàn)結(jié)果同其它次試驗(yàn)結(jié)果是相互獨(dú)立的; 4)如果“成功”概率為P,則“失敗”概率為:1-Pq 。 二

9、項(xiàng)試驗(yàn)的概率分布叫做二項(xiàng)分布 如:我們?cè)跈z測(cè)某一批產(chǎn)品,只判定“合格”與“不合格”時(shí),就服從此項(xiàng)分布。 3泊松(poisson)分布 泊松分布是“空間散布點(diǎn)子概率的模型” 泊松分布的表達(dá)式是: 其中:入:?jiǎn)挝划a(chǎn)品所含缺陷的平均數(shù)入= nxp e=自然對(duì)數(shù)底。,16,(六)隨機(jī)抽樣方法 1簡(jiǎn)單的隨機(jī)抽樣法 就是指總體中的每個(gè)個(gè)體被抽到的機(jī)會(huì)是相同的,如: 要從100件產(chǎn)品中隨機(jī)抽取10件組成樣本,可以把這100件產(chǎn)品從1開(kāi)始編號(hào)直到100,然后用采取抽簽等辦法,任意抽10張。 2系統(tǒng)抽樣法 又叫等距抽樣法或機(jī)械抽樣法,如在上述100件產(chǎn)品中抽10個(gè)樣本,可采取分段抽樣,即1-10號(hào)抽1個(gè),11-

10、20號(hào)抽1個(gè),這樣抽取出來(lái)組成樣本。 3.分層抽樣法 分層抽樣法也叫類型抽樣法,它是從一個(gè)可以分成不同子總體的總體中,按規(guī)定的比例從不同層中隨機(jī)抽取樣品的方法,如:有甲、乙、丙三個(gè)工人在同一臺(tái)機(jī)器上倒班干同一種零件,他們加工完畢的零件分別堆放在三個(gè)地方,如現(xiàn)在抽取15個(gè)零件組成樣本,應(yīng)從每堆零件中各抽取5個(gè)零件,合起來(lái)15件組成樣本。,17,(七)管制界限的構(gòu)成,18,(八)規(guī)格界限與管制界限,規(guī)格界限:產(chǎn)品品質(zhì)特性之最大或最小許可值 規(guī)格上限:USL 表示; 規(guī)格下限:LSL 表示。 管制界限:用作判斷樣本與樣本、批與批之間品質(zhì)變異之顯著性。決定是否要分析品質(zhì)變異原因 管制上限(Upper

11、Control Limit):UCL表示; 管制下限(Lower Control Limit):LCL表示; 中 心 限(Center Line):CL表示。,19,(九)兩類錯(cuò)誤和風(fēng)險(xiǎn)(2),第二種錯(cuò)誤 ( Type II Error ),OK,製程 穩(wěn)定,20,(九)兩類錯(cuò)誤和風(fēng)險(xiǎn)(2),第一種錯(cuò)誤與第二種錯(cuò)誤 不該判錯(cuò)者而判錯(cuò)者係第一種錯(cuò)誤() 該判錯(cuò)者而不判錯(cuò)係第二種錯(cuò)誤() 完全消除或減少第一種錯(cuò)誤必須把管制界限放寬 減少第二錯(cuò)誤必須把管制界限收縮 此兩種錯(cuò)誤均會(huì)帶來(lái)?yè)p失,因此應(yīng)設(shè)法使這種兩種錯(cuò)誤加起來(lái)?yè)p失最少,21,(九)兩類錯(cuò)誤和風(fēng)險(xiǎn)(1),第一種錯(cuò)誤 ( Type I Erro

12、r ),NG,製程 異常,22,第三部分 控制圖 (一)概述 控制圖(control chart)又叫管理圖。它是用來(lái)區(qū)分由系統(tǒng)原因引起的異常波動(dòng),或是由過(guò)程固有的隨機(jī)原因引起的正常波動(dòng)的工具。 控制圖建立在數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)上,它利用有效數(shù)據(jù)建立控制界限,一般分上控制界限(UCL)和下控制界限(LCL)。 控制圖的種類很多,一般常按數(shù)據(jù)的性質(zhì)分成計(jì)量值控制圖和計(jì)數(shù)值控制圖兩大類。這兩大類中常用的各種控制圖的特點(diǎn)與適用場(chǎng)合如表2-1所示。,23,(二)兩種控制圖的比較-依數(shù)據(jù)類型 計(jì)量值管制圖之優(yōu)缺點(diǎn) 優(yōu)點(diǎn):比較靈敏,容易調(diào)查事故發(fā)生的原因 -能及時(shí)並正確地找出不良原因,可使品質(zhì)穩(wěn)定 缺點(diǎn):需經(jīng)

13、常抽樣及計(jì)算,繪製管制圖,麻煩而費(fèi)時(shí)間 計(jì)數(shù)值管制圖之優(yōu)缺點(diǎn) 優(yōu)點(diǎn):生產(chǎn)完成後,才抽樣區(qū)分良品與不良品,所需數(shù)據(jù)能以簡(jiǎn)單方法獲得之 對(duì)於工廠整個(gè)品質(zhì)情況了解非常方便 缺點(diǎn):有時(shí)無(wú)法尋求不良之真正原因,而不能及時(shí)採(cǎi)取處理措施,延誤時(shí)機(jī),24,表2-1控制圖種類與適用場(chǎng)合,25,表2-1控制圖種類與適用場(chǎng)合,26,(三)控制用管制圖的用途,控制用管制圖-用於控制製程之品質(zhì),如有點(diǎn)子跑出界限時(shí),立即採(cǎi)取如下措施: -追查不正常原因 -迅速消除此項(xiàng)不良原因 -採(cǎi)取防止此項(xiàng)原因重復(fù)發(fā)生之措施,27,(四)解析用管制圖的用途,解析用管制圖-此種管制圖係作為: - 決定方針 - 製程解析 - 製程能力研究

14、- 製程管制之準(zhǔn)備,28,(五)建立管制圖之步驟(1/7),分析用之管制圖 -選定管制項(xiàng)目:重要品質(zhì)特性 -搜集數(shù)據(jù):搜集最近之?dāng)?shù)據(jù)100個(gè)以上 -按生產(chǎn)之順序或測(cè)試順序,排列數(shù)據(jù) -數(shù)據(jù)之分組:樣本數(shù),以n表示。樣本之組數(shù)以k表示。 -將分組之?dāng)?shù)據(jù)記入數(shù)據(jù)記錄表,29,(五)建立管制圖之步驟(2/7),- 計(jì)算平均值X - 計(jì)算全距R - 計(jì)算總平均值Xbar。 - 計(jì)算全距之平均值Rbar。 - 查係數(shù)A2、D4、D3 - 計(jì)算管制界限(CL、UCL、LCL) - 繪製管制界限,30,(五)建立管制圖之步驟(3/7),- 管制界限之檢討 - 與規(guī)格比較 1.如界限在規(guī)格界限內(nèi),且在規(guī)格中心

15、附近,可認(rèn)為製程能力滿足規(guī)格要求,可以延長(zhǎng)做為管制用管制圖 2.如界限寬度比規(guī)格界限寬度窄,但中心離開(kāi)規(guī)格中心,使產(chǎn)品界限超出規(guī)格,此時(shí)宜調(diào)整製程平均值,使之與規(guī)格中心一致後,方可延長(zhǎng)做為管制用管制圖之界限,31,(五)建立管制圖之步驟(4/7),3.如界限寬度比規(guī)格界限寬度寬,表示製程能力不足。需對(duì)現(xiàn)狀加以分析,找出變異之原因,運(yùn)用工程與技術(shù)知識(shí)加以改善,亦稱之為製程能力之改善。 4.如無(wú)產(chǎn)品規(guī)格時(shí),可直接延長(zhǎng)使用,而由最後成品之品質(zhì)特性是否滿足客戶要求來(lái)檢討。,32,(五)建立管制圖之步驟(5/7),建立管制用管制圖 1.記入必要事項(xiàng):製程名稱、管制項(xiàng)目、測(cè)定單位、規(guī)格、機(jī)臺(tái)編號(hào)、製作者、

16、操作者、數(shù)據(jù)之期限等資料填入管制圖。 2.作管制界限:將經(jīng)分析用管制圖決定之管制界限繪入管制圖。 3.點(diǎn)圖:由製程抽樣,測(cè)定其特性值,獲得記錄,按時(shí)間順序點(diǎn)入管制圖內(nèi)。,33,(五)建立管制圖之步驟(6/7),4.穩(wěn)定狀態(tài)之判定:點(diǎn)子如在管制界限內(nèi),則判定製程安定,可持續(xù)生產(chǎn)下去,如超出管制界限,則判定製程有不正常原因。 5.採(cǎi)取措施 a.立即調(diào)查原因,加以處置 b. 管制圖上有點(diǎn)超界限時(shí),表示製程平均值發(fā)生變化或變異增大。,34,(五)建立管制圖之步驟(7/7),c.R管制圖上有點(diǎn)超界限時(shí),則表示製程變異增大。 6.採(cǎi)取措施時(shí),不但要消除當(dāng)時(shí)之不正?,F(xiàn)象,還要預(yù)防再度發(fā)生。 7.管制界限之重

17、新計(jì)算:管制工作持續(xù)一段時(shí)間後,製程可能發(fā)生變化,此時(shí)再利用原本之管制界限來(lái)判斷製程就不適合,應(yīng)再度收集數(shù)據(jù)重新計(jì)算管制界限。,35,(六)管制圖之判讀(1/9),管制圖的判斷原則 - 應(yīng)視管制圖上的點(diǎn)為一分配,而不是單純之點(diǎn),即應(yīng)考慮到製程分配之變化情形 - 不必過(guò)分顧慮界限內(nèi)之點(diǎn)之動(dòng)向。雖無(wú)異常之原因,而製程順利進(jìn)行時(shí),其結(jié)果在界限內(nèi)仍有差異之存在,36,(六)管制圖之判讀(2/9),管制狀態(tài)的判斷 - 多數(shù)點(diǎn)集中在中心線附近 - 少數(shù)點(diǎn)落在管制界限附近 - 點(diǎn)呈隨機(jī)分布,無(wú)任何規(guī)則可循 - 沒(méi)有點(diǎn)超出管制界限之外,37,(六)管制圖之判讀(3/9),非管制狀態(tài)的判斷 - 點(diǎn)在管制界限的線

18、外(或線上) - 點(diǎn)雖在管制界限內(nèi),但呈特殊排列 - 中心限附近無(wú)點(diǎn)子 - 管制界線附近無(wú)點(diǎn)子或很少,38,(六)管制圖之判讀(4/9),規(guī)則一 : 有一點(diǎn)逸出管制界限之外,39,(六)管制圖之判讀(5/9),規(guī)則二 :中心限同側(cè)連續(xù)三點(diǎn)中有二點(diǎn)落在 A區(qū)或A區(qū)以外,40,(六)管制圖之判讀(6/9),規(guī)則三 : 連續(xù)八點(diǎn)落在中心限之同側(cè),41,(六)管制圖之判讀(7/9),規(guī)則四 :有連續(xù)七點(diǎn)呈上升(或下降) 連續(xù)五點(diǎn):注意觀察以后動(dòng)態(tài) 連續(xù)六點(diǎn):開(kāi)始調(diào)查原因 連續(xù)七點(diǎn):立即采取措施,42,(六)管制圖之判讀(8/9),規(guī)則五 : 點(diǎn)子呈周期性排列,43,(六)管制圖之判讀(9/9),規(guī)則六

19、 :連續(xù)15點(diǎn)以上出現(xiàn)在1間時(shí)。 規(guī)則七 :變幅突然變大或減小。,44,(七)(Xbar-R )管制圖之繪製(1/5),平均值與全距管制圖(Xbar-R Chart) -用途:計(jì)量數(shù)據(jù),如長(zhǎng)度、重量等 -取樣方法:取樣必須具有代表性。為了合理、經(jīng)濟(jì)及有效起見(jiàn),大多取4或5個(gè)樣本。取樣最重要係合理樣組(通常為25組),盡量使樣組內(nèi)變異小,樣組與樣組間變異大,管制圖才易生效。,45,(七)(Xbar-R )管制圖之繪製(2/5),-測(cè)定樣本及記錄結(jié)果:將測(cè)定值x1、x2、x3、x4 xn,記錄在記錄紙上。 -管制界限之計(jì)算 CL = =(xbar1+xbar2+xbar3+xbark)/k CLR

20、 = =(R1+R2+R3+Rk)/k UCL = +3 = +3 = +3 = +A2 LCL = -3 = -3 = -3 = -A2,46,(七)(Xbar-R )管制圖之繪製(3/5),UCLR= +3R= +3d3= +3d3 = D4 LCLR= -3R= -3d3= -3d3 =D3,47,(七)(Xbar-R )管制圖之繪製(4/5),其中A2、D4、D3可查表,48,(七)(Xbar-R )管制圖之繪製(5/5),-繪管制界限,並將點(diǎn)點(diǎn)入圖中。 -記入數(shù)據(jù)履歷及特性原因,以備查考、分析、判斷。,49,(八)P管制圖之繪製(1/3),P管制圖 -收集數(shù)據(jù),至少20組以上。 -計(jì)

21、算每組之不良率。 -計(jì)算平均不良率 =總不良數(shù)/總檢查數(shù),50,(八)P管制圖之繪製(2/3),-計(jì)算管制界限 CL= UCL= +3 LCL= -3,51,(八)P管制圖之繪製(3/3),-繪製管制界限,並將點(diǎn)點(diǎn)入圖中。 -記入數(shù)據(jù)履歷及特殊原因,以備查考、分析、判斷。,52,第四部分製程能力分析,(一)製程能力分析之條件 製程在穩(wěn)定狀態(tài) 製程呈常態(tài)分配 規(guī)格滿足客戶之要求 設(shè)計(jì)目標(biāo)位於規(guī)格中心 變異相對(duì)地少,53,(二)製程管制系統(tǒng),成品,製程中對(duì)策,成品改善,54,(三)質(zhì)量術(shù)語(yǔ)和質(zhì)量指標(biāo) 1)過(guò)程質(zhì)量 過(guò)程質(zhì)量是指工序過(guò)程的質(zhì)量。過(guò)程質(zhì)量的高低反映在過(guò)程的成果符合設(shè)計(jì)、工藝要求的程度,

22、即過(guò)程的符合性質(zhì)量。過(guò)程質(zhì)量高返修率低。 產(chǎn)品是由零、部件所組成的,而零件又是經(jīng)若干道工序加工而成的。一個(gè)過(guò)程可由一道或若干道工序組成。因此,過(guò)程的質(zhì)量將最終決定產(chǎn)品的制造質(zhì)量(檢驗(yàn)、加工、搬運(yùn)等環(huán)節(jié))。,55,2)過(guò)程能力 過(guò)程能力就是在5M1E都在標(biāo)準(zhǔn)的條件下,操作呈穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)所具有的加工精度,也就是過(guò)程的實(shí)際加工能力。過(guò)程能力就是過(guò)程的一種可以量度的特性。過(guò)程能力是用來(lái)度量過(guò)程處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)下的固有變異的。當(dāng)過(guò)程數(shù)據(jù)是計(jì)量值且服從正態(tài)分布時(shí),過(guò)程能力用過(guò)程的“散差”,即過(guò)程所加工產(chǎn)品的質(zhì)量特性值的波動(dòng)幅度(分散性)來(lái)表示。通常用過(guò)程分布的6倍標(biāo)準(zhǔn)偏差(6)來(lái)度量: B(分散幅度)=6

23、在正態(tài)分布情況下,質(zhì)量特性值落在6范圍內(nèi)的概率為99.73%。若B(=6)越大,表明過(guò)程的實(shí)際精度越差,過(guò)程能力越??;若B越小,則表明過(guò)程的實(shí)際精度越高,過(guò)程能力越大。,56,製程能力(Process Capability):6 以6表示製程能力,其中為固有之變異(標(biāo)準(zhǔn)差)即導(dǎo)因於一般原因,用 /d2來(lái)估計(jì),所以又稱6為自然公差。 製程績(jī)效(Process Performance):6 亦以6表示製程績(jī)效,但其中乃由s(或 )來(lái)估計(jì),即導(dǎo)因於一般及特殊原因。,57,)製程中之變異,一般原因(Common Cause)造成之變異之估計(jì): /d2或 /c4 一般原因(Common Cause)及特

24、殊原因(Special Cause)造成之變異之估計(jì):S = S =,其中:xi為個(gè)別量測(cè)值, 為平均值,n為樣本大小,58,(四)製程能力指數(shù)及能力評(píng)估(/7),製程準(zhǔn)確度Ca(Capacity of Accuracy) 製程精密度Cp (Capability of precision)或 製程潛力(Process potential) 比較製程分散寬度與公差範(fàn)圍 對(duì)某些加工過(guò)程,特別是以機(jī)器作為主導(dǎo)因素的過(guò)程,其 過(guò)程質(zhì)量的定量表示,一般可用“過(guò)程能力指數(shù)”CP來(lái)表達(dá) 。所謂過(guò)程能力指數(shù),就是產(chǎn)品的公差范圍(T)與過(guò)程 能力(B)之比,它表明過(guò)程能力對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)質(zhì)量要求的 保證程度,以Cp表

25、示。 根據(jù)CP值的大小,可定量估算出該過(guò)程的不合格品率(表3-1)。 雙邊規(guī)格時(shí)(Xbar=M) : Cp =,59,(四)製程能力指數(shù)及能力評(píng)估(/7),單邊規(guī)格時(shí): Cp= min , ,等級(jí) 分級(jí)標(biāo)準(zhǔn) A 1.33=Cp B 1.00=Cp1.33 C 0.83=Cp1.00 D Cp0.83 其中 為自然公差 /d2,60,表3-1過(guò)程能力指數(shù)對(duì)應(yīng)的不合格品率表,雙向公差,質(zhì)量數(shù)據(jù)分布中心(xbar)與公差中心(M)相一致時(shí), 用符號(hào)CP表示。相應(yīng)的不合格品率:P=21(3Cp) 當(dāng)給定單向公差的上限公差時(shí),常采用的公式為: Cpu =Tu Xbar/3相應(yīng)的不合格品率: P=1(3Cpu) 當(dāng)給定單向公差的下限公差時(shí),常用的公式為: Cpl = XbarTL /3相應(yīng)的不合格品率: P=1(3Cpl),61,)s規(guī)格標(biāo)準(zhǔn)差,讀做Sigma Spec,62,)a製程標(biāo)準(zhǔn)差,讀做Sigma Actual,63,)Ca準(zhǔn)確度Capacity of Accuracy,Ca = L1 /L2 L1 = X SL L2 = (USL LSL)/2,64,比較製程分配中心與規(guī)格中心一致之情形 Ca =,等級(jí) 分級(jí)標(biāo)準(zhǔn) A |Ca|=12.5% B 12.5%|Ca|=25% C

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