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文档简介

1、品管七大手法研习班直方圖例NO組界組中心點次數1119.5126122.7532126132.5129.25113132.5139135.75104139145.5142.25305145.5152148.75216152158.5155.25117158.5165161.75118165171.5168.253下限SL130上限SL180四.如何依據圖案的分佈狀態判斷1.如圖中顯示中間高,兩邊低,有集中的趨勢,表示規格.分量等計量值的相關特性都處於平安的狀態之下,製品工程狀況良好.如下圖所示:2.如圖中顯示缺齒形圖案,圖形的柱形高低不一呈現缺齒狀態,這種情形普通就來大都是製作直方圖的方法或數

2、據搜集(測量)方法不正確所產生.如下圖所示:3.如圖所示為絕壁形,另外一邊拖著尾巴,這種偏態型在理論上是規格值無法获得某一數值以下所產生之故,在品質特性上並沒有問題,但是應檢討尾巴拖長在技術上能否可接受;例治工具的鬆動或磨損也會出現拖尾巴的情形.如下圖所示:4.雙峰型有兩種分配相混合,例如兩臺機器或兩種不同原料間有差異時,會出現此種情形,因測定值受不同的缘由影響,應予層別后再作直方圖.5.離散型 測定有錯誤,工程調節錯吳或运用不同原材所引起,一定有異常原存在,只需去除,即可制造出合規格的制品6.高原型不同平均值的分配混合在一同,應層別之后再作直方圖五.與規格值或標準值作比較1.符合規格 A.理

3、想型:制品良好,才干足夠.制程才干在規格界限內,且平均值與規格中心一致,平均值加減4倍標準差為規格界限,制程稍有變大或變小都不會超過規格值是一種最理想的直方圖.B.一則無餘裕:制品偏向一邊,而另一邊有餘裕很多,假设製程再變大(或變小),很能够會有不良發生,必須設法使製程中心值與規格中心值吻合才好.C.兩側無餘裕:制品的最小值均在規格內,但都在規格上下兩端內,且其中心值與規格中心值吻合,雖沒有不良發生,但假设製程稍有變動,說會有不良品發生之危險,要設法提高製程的精度才好.2.不符合規格A.平均值偏左(或偏右) 假设平均值偏向規格下限並伸展至規格下限左邊,或偏向規格上限伸展到規格上限的右邊,但製程

4、呈常態分配,此即表示平均位置的偏向,應對固定的設備,機器,缘由等方向去清查.上限下限B.分散度過大:實際製程的最大值與最小值均超過規格值,有不良品發生(斜線規格),表示標準差太大,制程才干缺乏,應針對人員,方法等方向去清查,要設法使產品的變異縮小,或是規格訂的太嚴,應放寬規格.下限上限C.表示製程之生產完全沒有按照規格去考慮,或規格訂得不合理,根本無法達到規格.下限上限六.直方圖在應用上必須留意事項1.直方圖可根據由形圖按分佈形狀來觀察製程能否正常.2.產品規格分佈圖案可與標準規格作比較,有多大的差異.3.能否必要再進一步層別化.第八章 控制圖 從每日生產的產品線中所測得的零亂數據中,找出經常

5、發生和偶尔發惹事故的數據,以便幫助找出問題缘由,這就是非依托控制圖不可. 控制圖分為兩大類,本文每一類舉一例進行講解一.計量值控制圖作為控制制程的計量值控制圖,一方面以平均數控制圖控制平均數的變化,以全距控制其變異的情形.本節將介紹平均數與全距控制圖,將就控制圖在制程中的每一步詳加描画. 計量值控制圖的種類如下:數據名稱管制圖計量值平均數與全距管制圖XR管制圖平均數與標準差管制圖X S管制圖個別值管制圖X管制圖實例:平均數與全距控制圖某廠制造全銅棒,為控制其品質,選定內徑為控制項目,並決定以X-R控制圖來控制該制程的內徑量度,並於每小時隨機抽取5個樣本測定,共搜集最近製程之數據125個,將其數

6、據依測定順序及生產時間陈列成25組,每組樣本5個,每組樣數5個,記錄數據如下:樣本組X1X2X3X4X5140403843412404239393934239414340440403942415423942434064341414041743383742418374343354094039424144樣本組X1X2X3X4X51039414136381140444240391243383941421338403639411436353938391540394039481642464647471736404341431837394038421940373939432047403936402140

7、37404342樣本組X1X2X3X4X5223939394045233133353935244040404142254644414139樣本組12345678各組平均數40.439.84140.441.241.241.239.6全距53434268樣本組1011121314151617各組平均數394140.638.837.441.245.640.6全距55554957樣本組1819202122232425各組平均數39.239.640.440.440.434.640.642.2全距561166827計算如下:X=40.264 R=5.查系數表,當N=5時,D4=2.115,D3=0X控制圖

8、上下限:CL= =40.264UCL= + =43.4249LCL= - =37.1031R控制圖上下限:CL= =5.48UCL= =11.5867LCL= =0UCL=43.4CL=40.6LCL=37.10R控制圖UCL=11.59CL=5.40LCL=0分析結論在控制圖中有第16個及第23個樣本組的點分別超出控制上限及控制下限,表示制程平均發生變化,而R控制圖並無點超出界限或在界限上,表示制程變異並未增大.二.計數值控制圖 1.何謂計數值? 商品制造的品質評定標準有計量型態,例如:直徑,容量;然而有些品質特性定義為良品或不良品將更合理.所謂計數值就是可以計數的數據,如不良品數,缺點數等

9、. 2.計數值控制圖的類型 數據名稱管制圖計數值不良率管制圖P管制圖不良個數管制圖PN管制圖缺點數管制圖C管制圖單位缺點數管制圖U管制圖P控制圖實例運用條件:1.產品不是良品就是不良品2.抽樣放回3.彼此獨立進行 樣品不良率計算公式為: P=標準差公式為: S=上下限計算公式如下:控制上限(ucl): = +3 ( 為平均不良率,n為樣本數) 中心線(cl) : 控制下限(lcl) = -3 假设下限計算結果能够為負數,因為二項分配並不對稱,且其下限為零,故當控制下限出現小于零的情況,應取0表示.平均不良率應用加權平均數來計算(用不良數總數與全體的樣本總數之比).例: 寶光廠生產的MOUSE用

10、的包裝袋,檢驗其底部能否有破損即包裝為不良品,取30個樣本,每個樣本數為50個,這些樣本是在機器每天三班制的連續任务每半小時取一次而得. 樣本數不良數樣本數不良數樣本數不良數1811521102161224221839131223154141472415510151325266121692617715176271288185286910191329810520113010計算結果如下:平均不良率P= =0.233(CL)用P當真實過程不合格的估計值,可以計算控制上限和下限,如下: UCL=P+3 =0.412 LCL=P- 3 =0.054P控制圖如下:UCL=0.41UCL=0.23UCL=

11、0.05針對控制圖進行分析 由控制圖中我們可以發現來自樣本12及25的兩點超出控制上限,故制程是在非控制狀態,必須進一步探討能否有異常缘由.分析樣本12得知,在這半小時里,有一批新進的包裝袋被运用,所以這異常的現象是由于新原料参与引起.而在樣本25那半小時,有一個沒有經驗的員工在操作此機器,而使樣本25有這麼高的不良率. 現在將超出控制界限的兩個點刪除掉,重新計算控制界限,控制以后的制程,其控制中心線及上.下限為 不是控制圖的選擇數據性質計量值計數值樣本大小N=?數据係不良數或缺點數N=1N2CL性質?N=?管制圖X_XN=25N10缺點數不良數N能否相等?是不是單位大小能否一样?是XR管制圖

12、RX管制圖管制圖管制圖nC管制圖XXRmp管制圖pn管制圖 三.控制圖的判別控制狀態,意指制程安定,控制狀態也稱安定狀態.我們無法知道制程的真正狀態,只能對制程的某種特性值搜集數據,將其繪在控制圖上,由控制圖來觀察制程的狀態.在断定制程能否處于控制狀態,可利用以下基準:1. 控制圖的點沒有逸出界外.2.點的陈列方法沒有習性,呈隨機現象.在正常控制的狀態下,控制圖上的點子應是隨機分布,在中心線的上下方約有同數的點,以中心線近旁為最多,離中心線愈遠點愈少,且不能够顯示有規則性或系統性的現象.歸納得到下面兩種情形: 1.控制圖上的點,大多數集中在中心線附近,少數 出現在控制界限附近,且為隨機分布.2

13、.普通控制圖上的點,25點中有0點;35點中有1點以下;100點中 有2點以下,超出控制界限外時,可稱為平安控制狀態.以上兩點僅是作為一個參考,各位同仁應在實際中 靈活運用.實際分析.3點中有2點在A區連續9點在C區或C區以外連續6點遞增或遞減14點上下交替5點中有4點在B區15點在C區中心線上下8點在中心線兩側,但無一在C區 非隨機控制界限內的断定利用點的排法断定能否處在控制狀態,可依據以下法則: 1.點在中心線的一方連續出現. 2.點在中心線的一方出現很多時. 3.點接近控制界限出現時. 4.點持續上升或下降時. 5.點有周期性變動時. 連串連續七點或八點在中心線與控制上限或中心線與控制下

14、限之間的型誤關差的機率是約為( )8=0.0039,在如此小的機率竟會出現,可想像有異常缘由發生,在中心線的上方或下方出現的點較多如下: 1.連續11點以上至少有10 點 2.連續14點以上至少有12 點 3. 連續17點以上至少有14 點 4. 連續20點以上至少有16點點子出現在控制界限附近,三倍標準差與二倍標準差間.1.連續3點中有2點.2.連續7點中有3點.3.連續10點中有4點控制圖中的點的趨勢傾向連續6點以上不断上升或不断下降,趨勢是以向某一個方向連續移動,而趨勢傾向的發生有以下能够缘由:1.由于工具磨損或制程中某些成分劣化所呵斥.2.人的要素呵斥,如任务者疲勞.3.季節性要素呵斥

15、,如氣溫變化. 控制圖中的點的趨勢傾向連續6點以上不断上升或不断下降,趨勢是以向某一個方向連續移動,而趨勢傾向的發生有以下能够缘由:1.由于工具磨損或制程中某些成分劣化所呵斥.2.人的要素呵斥,如任务者疲勞.3.季節性要素呵斥,如氣溫變化. 周期性循環變化控制圖上的點,呈現一個周期性循環變化時,應調查以下不良缘由:1.機器開動或關閉,呵斥溫度或壓力的增減.2.物料的品質受季節或供應商的影響.3.由于周期性的預防保養,呵斥機器性能的周期變化表現.4.由于操作員疲勞及隨后的休憩呵斥的周期性的變化.5.由于资料的機械及化學性質所呵斥的周期性. 過于集中型點子大都集中在中心線附近1.5倍標準差間,其型

16、誤差機率是0.0027,假设抽樣選擇不當,能够會呵斥點子集中在中線附近,例如兩個不同操作員的結是點在同一張圖上.像這種母體混合的情形相當普遍.以下是一些造居這種情形的能够缘由:1.兩個或兩個以上的操作員點在同一張圖上.2.兩台或兩台以上的機器點在同一張圖上.3.兩家品質差異很大的供應商點在同一張圖上.4.兩台或更多的量測設備間的差異.兩條以上生產線制程方法上的差異. 管理不善者1.人員教育,訓練缺乏,2.原始設計有錯誤或圖上標示的問題等.3.治具,夾具設計不當或运用不當.4.不良资料混入制程.5.未推行標準化活動.6.測試儀器未加校正與維護.7.未落實保養任务上列諸項缘由常出在管理制度不善的工廠,在 R控制圖呈現大的變動,如欲消除此類異常缘由,一定要先確定管理制度,推行標準化任务.技術缺乏者1. 機器設計上的問題.2. 制程才干缺乏:资料,機械,作業方法與人員綜合結果無法達到品質要求者.3. 任务環境布置不當.4. 測定儀器的測定方法不當.5. 機械設備精度缺乏.6. 缺乏技術人才.此諸缘由常明顯地表現于二種現象:控制界限很寬,產品品質分散幅度較規格界限為寬.此諸異常原来由于制程才

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