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1-37 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. 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 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 工序比较 在A工序中会发生不良，但B工序中不会发生。但是A工序的 能力比B好.而且A的品质损失比B少. EG）SONY在日本和US的工厂. 时间1 时间2 时间3 时间4 短期 长期 长期?短期工序能力 LSL USL LSL USL 1.5? 至于工序长期的平均变动，它是以长期 与标准中心值有1.5σ的移动为基准的。 LSL USL 6 ? 工序 : Cpk = 1.5 3 ? 工序 : Cpk = 0.5 0 1.5 -6 +6 Nominal LSL USL Cp = 2.0 Cpk = 2.0 Cp = 2.0 Cpk = 1.5 1.5 3 ) 5 . 1 ( ) 6 ( 3 = + - + = - = s s s s target target average USL C pk 系统变动决定工序能力，不同的因素决定系统变动 set-up 流程 产品和工序 维护过程 分层原理 完全相同的调剂，系统或设备变动已掌握时收集的DATA 。 子集构成原理 使子集内的偏差变小 使子集间的偏差变大 3. 有理数子集 通过有理数子集的建立，能够掌握潜在工序能力。 意义