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统计制程管制的讲义(PPT 84页)

C 0.83=Cp1.00 立即檢討改善 D Cp0.83 全面檢討,停產 Ca--- (Capability of Accuracy)制程中心值 與期望中心值間的差異. Ca = 制程中心值 – 規格中心值 (規格上限 – 規格下限) *0.5 X - μ T / 2 SPC = * Ca 的規格 等級   Ca 值     說明 A Ca=12.5% 續續維持現狀 B 12.5%Ca=25% 盡可能改善為A級 C 25%Ca=50% 立即檢討改善 D 50%Ca 全面檢討,停產 Cpk---同時考慮精密度與準確度(通常稱為制程能力指數) SPC * Cpk 的規格 Cpk =Cp(1-|Ca |)或 Cpk = |Cp | Cpk =(USL – X)/3 σ (單邊值計算) 等級   Cp 值     說明 A 1.33 = Cpk 制程能力合格 B 1.00=Cpk1.33 能力尚可 C Cpk1.00 努力改善為 A SPC * X-R 圖樣本 SPC * 均值和標准差圖(X – s) 象X-R圖一樣,X-s圖也是從測得的過程 輸出數据中發展來的.由於极差圖容易計算且 對樣本容量較小的子組(尤其是小于9的)較為 有效.所以研究出了极差圖作為過程變差的度 量.樣本的標准差s是過程變異性更有效的指 標,尤其是對于樣本容量較大的情況.一般來說 SPC * 當出現下列一种或多種情況時用 s 代替R圖: ★ 數据是由計算按實時時序記錄/或描圖 的.則 s 的計算程序易於集成化; ★ 有方便用的袖珍計算机使 s 的計算能簡 單按程序算出; ★ 使用的子組樣本容量較大,更有效的變差 量度是有效的. SPC * 除以下几步驟計算有差異外,其它計算都 与X-R圖相同: a.收集數据 利用下列公式之一計算每個子組的標準差: s = Σ(Xi – X) 2 n - 1 SPC * b.計算控制限 計算標准差和均值的上﹑下控制限: UCLs=B4s UCLx=X+A3s 或 s = ΣXi – nX 2 n - 1 2 - X1+X2+…+Xn - nX 2 n - 1 2 2 2 式中:X1 ﹑X和 n 分別代表子組的單值,均值和樣本容量. SPC * n 2 3 4 5 6 7 8 9 10 B4 3.27 2.57 2.27 2.09 1.97 1.88 1.82 1.76 1.72 B3 * * * * 0.03 0.12 0.19 0.24 0.28 A3 2.66 1.95 1.63 1.43 1.29 1.18 1.10 1.05 0.98 LCLs=B3s LCLx=X -A3s 式中 s 為各子組樣本標準差擴均值.B4 ﹑B3 和A3隨樣本容量變化的常數.如下表: X-s控制限計算常數表 SPC * n 2 3 4 5 6 7 8 9 10 C4 0798 0.886 0.621 0.940 0.952 0.959 0.965 0.969 0.973 σ = s / c4=σs/c4 式中: s 為各子組樣本標準差均值,C4為隨樣本 容量變化擴常數,如下表: 過程標準差常數表 c.過程能力解釋 估計過程標準差: SPC * 中位數圖(X – R) 中位數圖可代替X-R圖用於於測量的數 据過程控制.盡管中位數在統計意義上不如 均值那樣理想,但中位數可產生相同的結論 並具如下优點: ★ 中位數易于使用,並不要求很多計算.這樣 可以使車間工人易于接受控制圖的方法; ~ SPC * ★ 由于描的是單值的點,中位數圖可顯示過 程輸出的分布寬度並且給出過程變差的 趨勢; ★ 由于一張圖上可顯示中位數及分布寬度, 所以它可用來對幾

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