SPC5.ppt_第1页
SPC5.ppt_第2页
SPC5.ppt_第3页
SPC5.ppt_第4页
SPC5.ppt_第5页
已阅读5页,还剩69页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

1 计数控制图 2 印花疵点图 散热器管砂眼 毛刺图 钢板裂纹图 光洁面划痕 3 目录 属性检测与记录 属性检测 缺陷率与生产收益 计件控制图 p图 np图 计点控制图 u图 c图 计量与计数控制图的对比 附录 4 1计数控制图 通过观测每个产品 根据产品的质量特性符合质量特征要求与否 把产品分为合格与不合格两类 5 对一批产品 样本量记为n 观察其有无一种或多种不合格 缺陷 的情况 常见的缺陷种类 刮擦 凹痕 缺口或切口 裂缝 污染 1 1属性检测 6 如果产品的一个质量特征超出规格限 则记为一个缺陷 non comformity或defect 如果一个产品具有一个或多个缺陷 则该产品为次品 nonconforming或defective 常见的缺陷种类 刮擦 凹痕 缺口或切口 裂缝 污染 1 1属性检测 7 1 1属性检测 n个观测单元 其中次品率 有时也称拒收率 8 1 2缺陷率与生产收益 当拒收率与生产收益具有直接的互补关系时 收益 1 拒收率生产收益和缺陷率的关系由一个检测单元允许的缺陷数c和过程平均缺陷率 确定 对给定的缺陷率 单位产品允许的缺陷数越大 生产收益也就越高 9 1 2缺陷率与生产收益 当一个检测单元至多允许出现c个缺陷时 出现一个缺陷会带来生产的后续失效风险 检测单元不含任何缺陷的概率 即产品完好率 可由下式计算其中 为平均缺陷率 每个单元的平均缺陷数 10 2计件控制图 不合格比例 正式称呼为次品率或拒收率 是在全部检测的产品中发现的不合格单位产品的比例 每个单位产品可由检测者同时检测多个特征 对于不合格比例或者次品率 通常采用图或图进行过程控制 11 2计件控制图 12 2计件控制图 针对不合格比例的控制图 的潜在统计原则是基于二项分布建立的 并且使用正态分布来近似二项分布 形成的控制限 13 2 1p图 p图的设计参数如下 14 例1 一个玩具生产商在检测装置上检测自行车轮胎 共抽取30个子组 每组检测200个单元 15 例1 全部检测单元数 30 200 6000全部次品数 318平均拒收率 318 6000 0 053 16 2 1 1具有目标值p0的p图 在通过相对较小的过程调整 不合格比例能够控制的过程中 给定目标值是有用的 这样 图的参数为 17 例1A 如果期望的拒收率为0 05 甚至更小 控制限应该是多少 18 2 1 2变样本的p图 在一些应用中 在一定时间段内 过程的输出实施100 检测 因为在每个时间段内生产的数量不同 相应的控制图也是变样本的 这类问题有三种解决途径 基于平均样本量的控制限 变化宽度的控制限 标准化的控制图 19 平均样本量的p图 如果样本量的变化不大并且预期将来的样本量也不会有大的变化 可采用平均样本量该方法具有保持控制限相对于中心线呈常数距离的优点 20 变控制限的p图 在下述情形下 宜使用变控制限的p图 不同子组的样本量的变化很大 后续子组的样本量将与已观测的有很大差异 对于平均样本量的控制图 有一个点接近近似控制限 变控制限的p图的控制限为 注意控制限的宽度与样本量的平方根成反比 21 标准化的p图 在样本量变化和 或短生产周期的情形下 宜使用标准化的p图 首先进行标准化的变换这样 对于标准化的p图 中心线为0 而上 下控制限分别为 3和 3 22 例2 电视显像管的企业在产品输出时进行可视化检测 如果一个显像管内部有一个或多个刮擦 则视为次品拒收 如果在一个子组 样本内有太多的次品 则对该批实施100 检测 全检 这里给出一个p图来帮助确定对一批是否需要全检 23 例2 24 例2A 整个抽样批数 20全部检测单元数 1424平均样本量 修约为72 全部次品数 240平均拒收率 基于平均样本量的p图上控制限下控制限 25 例2A 26 例2B 变控制限的p图由于 于是得到 27 例2B 28 例2C 标准化的图p图由于 于是得到 29 2 1 3样本量 在确定样本量时 有三点必须考虑 二项分布的正态近似 非负控制下限的效用 对期望漂移的检出能力 30 正态分布的近似 p图是二项分布正态近似的典型代表 对于p图 在样本量且时 正态近似有效 31 非负下控制限 有必要确立一套机制来研究包含异常少的次品情形下的一个或多个样本 根据容易得出 32 非负下控制限 在正态近似和非负下控制限下 样本量与次品比例的关系曲线 33 漂移敏感性 Duncan 1986 建议样本量应大到有50 的机会检出规定的过程漂移 对于50 的检出能力的3 控制限 样本量可取其中 为期望次品率 为实际次品率 这里采用了 正态近似和反正弦变换 反正弦变换稳定方差 34 例3 目前 一个生产过程的次品率为1 该企业希望在该过程的次品率上升为3 时 至少有50 检出能力 试确定最佳样本量 35 例3 如果p图有效 根据 根据因此 这时对应的检出能力为62 对非负下控制限 根据因此 这时对应的检出能力为92 11 对于漂移具有至少50 检出能力因此 这时对应的检出能力为50 03 36 2 2np图 37 例4 当例1中的玩具企业在生产中每次检测的产品数为常数时 则该过程可用np图来分析 38 例4 全部次品数 318平均拒收数 318 30 10 6平均拒收率 318 6000 0 053 39 2 2np图 相对于p图来说 方便记录起见 宜采用np图 p图具有的优点如下 可变样本量 提供过程能力信息 40 3计点控制图 41 3计点控制图 对于生产过程中的缺陷数控制 比如控制一部机器 一个部件 一定的长度 一定的面积或任何一定的单位中所出现的不合格品数目 采用计点控制图 常用的计点控制图 有u图和c图 一般的计点控制图 包括u图和c图 是基于泊松分布展开的 并且使用正态分布来近似泊松分布 42 3 1u图 u图以每单位上的平均不合格数为控制对象 其控制限如下 43 3 1u图 检测单位指考察缺陷发生情况的一定面积或一定度量 一个检测单位可以是 一个物理单位 比如 一个汽车底盘 一定的数量 比如 12块烤面包 一定的长度 比如 28米长的电缆 一定的面积 比如 100平米的纤维 一定的体积 比如 100毫升的溶液 一定的质量 比如 2千克的薄膜 一定的时间 比如 24个小时 等 44 例5 一家亚麻企业通过检测40扎布来验证其生产质量水平 对每扎布 记录100平米上的疵点数 记录的具体数据 然后 使用u图来确定过程能力 以每平米上的疵点数来衡量 因此 这里我们定义的1个观测单位为100平米的布匹 45 例5 46 例5 全部检测单位数 40 100 4000全部疵点数 109平均拒收率 109 4000 0 02725 47 3 1 1具有目标值u0的u图 如果一个过程控制在目标缺陷率水平上 那么 u图的设计参数为 48 例5A 如果在例5中 期望缺陷率至多为0 025个疵点 平米 49 3 1 2变样本量的u图 在很多情形下 不同子组 样本检测的单位个数 即样本量 由于检测单位一般是一定的度量 因此也称为样本空间 不同 针对这一问题 可能的解决途径有三个 基于平均样本量的控制限 变化宽度的控制限 标准化的控制限 50 基于平均样本量的u图 如果样本量变化不大 并预期后续监控中也不会有大的变化 可使用如下的平均样本量来建立u图 该方法的优点是保持控制限与中心线呈常数距离 51 变控制限的u图 在下面几种情形下 宜采用变控制限的图 样本量的变化很大 将来的样本量将与先前的观测差异很大 对于平均样本量的图 有一个点接近近似控制限 变控制限的u图的控制限为 其中为第个样本的样本量 控制限的宽度与样本量的平方根成反比 52 标准化的u图 在样本量变化和 或短生产周期的情形下 宜使用标准化的u图 使用标准化的u图 首先进行标准化变换 标准化的u图的中心线为0 而上 下控制限分别为3和 3 53 例6 某玩具企业监控20天来摩托玩具小汽车的缺陷率 由于样本量定义为日产量的固定百分比 因此 样本量必定会发生变化 54 例6A 全部检测批数 20全部检测数 2032平均样本量 修约为102 全部缺陷数 111平均缺陷率 基于平均样本量的u图 55 例6A 56 例6B 变控制限的u图因为平均缺陷率 因此得到变控制限的u图的控制限如下 57 例6B 58 例6C 标准化的u图因为平均缺陷率 因此 标准化的变量为 59 3 1 3样本量 在确定样本量时 必须以下三点考虑 1 泊松分布的正态近似 2 非负控制下限的效用 3 对期望漂移的检出能力 60 正态分布的近似 u图也是泊松分布正态近似的典型代表 对于u图 在样本量时 正态近似才有效 61 非负下控制限 有必要确立一套机制来研究包含异常少的不合格或缺陷的情形下的一个或多个样本 根据得到这一准则总要求比前述的准则采用更大的样本量 62 漂移敏感性 对50 检出能力的3 控制限 样本量宜采用注意 这里采用了 正态近似和均方根变换 均方根变换稳定方差 63 例7 某生产过程目前的生产缺陷率为0 01个缺陷 单位 该企业希望在过程退化为缺陷率为0 03个缺陷 单位时 具有至少50 的检出能力 试确定最佳样本量 64 例7 如果u图有效因此 要求样本量 这时检出能力不低于60 79 对非负下控制限因此 要求样本量 这时检出能力不低于91 81 对于漂移至少有50 检出能力时 因此 要求样本量 这时检出能力不低于50 02 65 3 2c图 c图的设计参数为如果标准或目标缺陷率给定 那么 66 例8 当例5中亚麻企业采用的检测单位为常数100平米时 可使用c图 67 例8 全部疵点数 109每批的平均疵点数 109 40 2 725 68 3 3图与图 u图 或c图 包含更多的信息 因为它们记录了不合格 缺陷的类型 可以抓住主要缺陷类型 方便进行Pareto图分析 方便后续的因果分析 p图 或np图 使用了生产操作的最常用语言 拒收率 或收益 便于废料成本管理 便于生产进度安排 69 4计量与计数控制图的对比 计数控制图便于监控多个质量特性 计量控制图抓住了

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论