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1-37 工序能力分析 工序能力分析 1. 工序能力 2. 短期与长期工序能力 3. 有理数子集 4. 工序能力分析 5. 变量要素的检查 6. 工序能力分析过程 1. 工序能力 ? 工序能力是“指工序的加工质量满足技术标准的能力”。也就是说,在所控工序中制品表现的散布的范围。 所有品质特性目标值的偏差 越小越好。 了解工序能力... 计算工程不良率. 建立改善目标. 提供与其他设备相比较的标准. 2. 短期与长期工程能力 长期工程能力 长期变动是由各种因素造成的,这些因素可以清晰得预见到 相对长的时期 (如:兴起,月份) 考虑长期噪声变动的效果 (例:设备磨损,季节影响) 要求约100-200个数据 技术+工程管理 普通条件下的结果 短期工序能力 短期变动由偶然因素引起 相对比较短的时期 (如:星期,月份 ) 考虑短期噪声变动的效果 ( 例:白天和夜晚 ) 要求约30-50个数据 技术 最佳条件下的工序能力 工序能力因素 决定工序能力的要素 : 在工程平均值和标准值之间的一致性程度. 散步大小 通过控制工序而使标准中心与工序平均值一致是非常困难的,事实上长期来自标准的中心移动为 。 能力指数 假定工序特性服从正态分布,短期能力指数计算公式如下: 6sigma 水平 Cp 为 2.0. 3sigma 水平 Cp 为 1.0 长期能力指数考虑工序平均有“1.5 ?”的移动,通过从短期能力减少0.5 ?计算得到. 考虑到工序平均变动时的能力指数 计算工序能力时注意事项 工序能力的测定只在以下条件下有意义. 变量 (不属于特性数值.) 速度,重量,吸盘大小. 控制中的工序,也就是说,消除异常原因后的状态. 数据散布:正态分布(或近似) 组合标准偏差和全标准偏差 组合标准偏差 minitab 的基本选择. 子集中由各偏差的平均 值计算出来的数值. 有理数子集中,可以用来计算最佳短期工序能力. 全标准偏差 以全部数据为基准计算出 来的数值. 估计实际能力时,用全标准偏差. 在minitab中,Pp 或Ppk是以全标准偏差为基准的工序能力. The gap of standard deviations between long-term and short-term appears small. The potential capability can be underestimated. Fill-up 用 Minitab Capability Sixpack 分析 StatQuality Tools Capability Sixpack(Normal) 工序能力的测定值 Is there any pattern by special cause? 检查 规律性 利用 Minitab Capability Sixpack,数据的控制状态和规律性 很容易发现。 ( Stat Quality Tools Capability Sixpack ) Capability Sixpack 分析 step 1 : 选择输出变量. step 2 : 建立工序,主要输入变量值。 step 3 : 决定潜在变量,形成有理数子集. step 4 : 收集短期数据,使特殊原因造成的影响最小化. step 5 : 密切注意工序,找出不同点. 6. 工序能力过程分析 step 6 : 测定和记录主要工序输出变量. step 7 : 运行 Capability Six-pack, 然后检验: - 正态 - 稳定性 - 控制 step 8 : 利用“组合标准偏差”和“全标准偏差”进行能力分析 step 9 : 检查移动平均数和方差变动(variation) 的增加. step 10 : 根据调查结果,制定改善计划. 由组合标准偏差计算的工序能力 由全标准偏差计算的工序能力 是否形成了有理数 子集团? 了解集团间方差(variation) 变动的类型. 集团内是否有错误? Fill-up (共享资料) 尽可能减少标准偏差 使工序平均值接近目标值 工序设计生产 高品质的产品 工序能力改进 LSL USL 好的制品 目标值 传统意义 LSL USL 好的制品 Target value 新的意义 loss loss 品质与损失 如果品质特性与目标值不一致时,损失随时发生. A 工序 B 工序 工序比
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