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1、品管七大手法研习班直方图例NO组界组中心点次数1119.5~126122.7532126~132.5129.25113132.5~139135.75104139~145.5142.25305145.5~152148.75216152~158.5155.25117158.5~165161.75118165~171.5168.253下限SL130上限SL180四.如何依据图案的分布状态判断1.如图中显示中间高,两边低,有集中的趋势,表示规格.重量等计量值的相关特性都处于安全的状态之下,制品工程状况良好
2、.如下图所示:2.如图中显示缺齿形图案,图形的柱形高低不一呈现缺齿状态,这种情形一般就来大都是制作直方图的方法或数据收集(测量)方法不正确所产生.如下图所示:3.如图所示为绝壁形,另外一边拖着尾巴,这种偏态型在理论上是规格值无法取得某一数值以下所产生之故,在质量特性上并没有问题,但是应检讨尾巴拖长在技术上是否可接受;例治工具的松动或磨损也会出现拖尾巴的情形.如下图所示:4.双峰型有两种分配相混合,例如两台机器或两种不同原料间有差异时,会出现此种情形,因测定值受不同的原因影响,应予层别后再作直方图.
3、5.离散型测定有错误,工程调节错吴或使用不同原材所引起,一定有异常原存在,只要去除,即可制造出合规格的制品6.高原型不同平均值的分配混合在一起,应层别之后再作直方图五.与规格值或标准值作比较1.符合规格A.理想型:制品良好,能力足够.制程能力在规格界限内,且平均值与规格中心一致,平均值加减4倍标准偏差为规格界限,制程稍有变大或变小都不会超过规格值是一种最理想的直方图.B.一则无余裕:制品偏向一边,而另一边有余裕很多,若制程再变大(或变小),很可能会有不良发生,必须设法使制程中心值与规格中心值吻合才
4、好.C.两侧无余裕:制品的最小值均在规格内,但都在规格上下两端内,且其中心值与规格中心值吻合,虽没有不良发生,但若制程稍有变动,说会有不良品发生之危险,要设法提高制程的精度才好.2.不符合规格A.平均值偏左(或偏右)如果平均值偏向规格下限并伸展至规格下限左边,或偏向规格上限伸展到规格上限的右边,但制程呈常态分配,此即表示平均位置的偏差,应对固定的设备,机器,原因等方向去追查.上限下限B.分散度过大:实际制程的最大值与最小值均超过规格值,有不良品发生(斜线规格),表示标准偏差太大,制程能力不足,应针
5、对人员,方法等方向去追查,要设法使产品的变异缩小,,或是规格订的太严,应放宽规格.下限上限C.表示制程之生产完全没有依照规格去考虑,或规格订得不合理,根本无法达到规格.下限上限六.直方图在应用上必须注意事项1.直方图可根据由形图按分布形状来观察制程是否正常.2.产品规格分布图案可与标准规格作比较,有多大的差异.3.是否必要再进一步层别化.第八章管制图从每日生产的产品线中所测得的零乱数据中,找出经常发生和偶然发生事故的数据,以便帮助找出问题原因,这就是非依靠管制图不可.管制图分为两大类,本文每一类举
6、一例进行讲解一.计量值管制图作为管制制程的计量值管制图,一方面以平均数管制图管制平均数的变化,以全距管制其变异的情形.本节将介绍平均数与全距管制图,将就管制图在制程中的每一步详加描述.计量值管制图的种类如下:数据名称管制图计量值平均数与全距管制图X—R管制图平均数与标准偏差管制图X—S管制图个别值管制图X管制图实例:平均数与全距管制图某厂制造全铜棒,为控制其质量,选定内径为管制项目,并决定以X-R管制图来管制该制程的内径量度,并于每小时随机抽取5个样本测定,共收集最近制程之数据125个,将其数据依
7、测定顺序及生产时间排列成25组,每组样本5个,每组样数5个,记录数据如下:样本组X1X2X3X4X5140403843412404239393934239414340440403942415423942434064341414041743383742418374343354094039424144样本组X1X2X3X4X510394141363811404442403912433839414213384036394114363539383915403940394816424646474717364
8、0434143183739403842194037393943204740393640214037404342样本组X1X2X3X4X5223939394045233133353935244040404142254644414139样本组12345678各组平均数40.439.84140.441.241.241.239.6全距53434268样本组1011121314151617各组平均数394140.638.837.441.245.640.6全距55554957样本组181920