品管中心CpK培訓教材.ppt

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1、CPK培訓教材Quality核準:審核:編寫:品管中心汪向陽教材編號:QC-009版本:1.0【品管中心培訓教材】SPC(StatisticalProcessControl)統計制程管制統計過程控制是應用統計的方法對過程中的各個環節進行監控與診斷,從而達到改進與保證產品品質的目的.SPC的發展進程a.1924年由美國的休哈特(W.A.Shewhart)提出.b.第二次世界大戰后期,1940年美國開始將SPC導入武器製造商的製程中,取得了良好的效果,但世界大戰結束后由于美國內商業缺乏競爭,SPC在1950~1980有有逐漸從美國工業消失.c.戰敗的

2、日本為了復興經濟1950年從美國邀請休哈特的同事戴明(W.EdwardsDeming)博士到日本輔導SPC的應用,經過30年努力,取得了輝煌的成就.從而日本濟入世界工業強國之列.d.在日本的強大競爭之下,80年代美國在SPC作為一種高科技技術來推廣,SPC在美國得到全面的復興,經過15年的努力到1995年左右美國與日本在產品質量方面的差距才基本保持平.何謂『統計』?統計的基本原料是?有數據就是統計嗎?經過計算后得什麼?數據計算有意義的情報統計基礎何謂『統計』?統計---收集的數據經過計算從而得到有意義的情報的活動何謂『有意義的情報』?至少應包括:

3、『集中趨勢+離中趨勢+含蓋在特定範圍內的機率』集中趨勢平均值中位数平均值概念:表示数据集中位置,數據算術平均數,常用符号表示。N:表示樣本數例:有统计数据2,3,4,5,6五个数据,则其平均数据为:2+3+4+5+6X=—————=4_x5_X=xN中位數概念:把收集到的統計資料按大小順序重新排列,排在正中間的那個數就叫作中位數,常用符号表示。●例:试找出3、5、6、7、11五个样本数据和3、5、6、8、9、11六个样本数据的中位数。解:3、5、6、7、11的中位数为6;3、5、6、8、9、11的中位数为~x當n爲奇數時-----正中間

4、的數只有一個,當n爲偶數時-----正中位置有兩個數,此時,爲正中間兩個數的算術平均值。6+82=7離中趨勢全距&极差R標準差σ全距(極差)概念:將樣本資料按大小順序排列,數列中最大值Xmax與最小資料Xmin之差稱爲樣本的極差。常用符號R表示,其計算公式爲:式中Xmax一組數據中的最大值,Xmin一組數據中的最小值例如:有3,6,7,8,10五個資料組成一組,則極差R=10-3=7R=Xmax–Xmin(7)(1)(3)(5)A槍手b槍手什么是標準差?7531107531C槍手流程之聲飛標圖解A槍手AB槍手ABC槍手ABCA槍手uxLCLU

5、CLB槍手uxLCLUCLC槍手uxLCLUCL91110Sigma(标准偏差)由此可見Sigma()即是----變異,學術名詞叫标准偏差Sigma()表示數據的离散程度(X-X)i-1=n1Σ2n依照射擊擊中環次的頻率進行排列,可得以下的圖表:X母體樣本(X-X)S=樣本標準差S=n-11Σ2ni-1因為標準差是用數據整體計算,所以當數據量大太時,就不便以操作,而且不符合現場需要。所以一般情況下,會用樣本標準差S來代替δS~~δ樣本標準差S樣本:從總體中隨機抽取的若干個個體的總和稱爲樣本。組成樣本的每個個體稱爲樣品。~~δ數據分析Cp、

6、Ca、CpkA:每件産品的尺寸與別的都不同數據的分布B:但它們形成一個模型,若穩定,可以描述爲一個分佈C:數據會有不同的分布型態,正態分布為鐘型CP CapabilityofPrecision精確度:是衡量工序能力對産品規格要求滿足程度的數量值,記爲Cp。通常以規格範圍T與工序能力6*δ的比值來表示。即:••••••••••••••••••不精密精密精密度表示什麼1.製程精密度,其值越高表示製程實際值間的離散程度越小,亦即表示製程穩定而變異小(離中趨勢,與σ有關)。2.當公差範圍內能納入愈多的σ個數,則此製程表現愈好,其本身是一種製程固有的(已決

7、定的)特性值,代表一種潛在的能力Cp=T/6δ=規格公差/6*標準差規格公差=UCL-LCL=規格上線-規格下線精密度評價計算得到的Cp值製程等級說明Cp≧1.67較佳表示:工序能力過分充裕,有很大的貯備不合格品率p<0.00006%1.67>Cp≧1.33A(合格)對精密加工而言,工序能力適宜;對一般加來說工序能力仍比較充裕,有一定貯備不合格品率0.00006%≤p<0.006%1.33>Cp≧1.00B(警告)對一般加工而言,工序能力適宜不合格品率0.006%≤p<0.27%1.00>Cp≧0.67C(不足)工序能力不足,不合格品率較高不合格

8、品率0.27%≤p<4.55%Ca CapabilityofAccuracy準確度:代表製程平均值偏離規格中心值之程度。若其值越小,表示

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