统计公差设计技术files

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1、统计公差设计技术files可靠性，可组装性的设计技术(统计公差设计技术)“赠人以鱼，不如授人以渔”有时，工程师若不能跳出所谓的“经验法则”去设计元件公差，则只能落入Trialanderror的错误尝试法去改善不良率，除了品质成本高昂外，更无法设计出高精度的产品，除非能面对事实，利用统计学去研究变异，依照机率原理设计公差，才可以在纸上设计的阶段，就能精准算出未来成品的不良率，有时还可以借由统计原理订定零件公差，不必做太多费钱费事的措施，就可以大幅下降不良率，扫除传统经验法所犯的“搬石头打自己脚”的低级错误。技术整理：

2、盛其安参考书：1.品质管制与可靠性工程盛其安著1984年2.ImplementingSixSigmaForrestW.BreyfogleⅢ著1999年3.StatisticalDesignandAnalysisofEngineeringExperimentsCharlesLipson;NarendraSheth著1973年公差分析技术策略：1.设计一个产品，它输出的品质是取决于组装线上各零件公差变异2.在决定最终产品规格时，必须执行纸上分析，分析最差情况下的公差(Apencilandpaperworst-caset

3、oleranceanalysis)以确定这些公差不会积累(stack)导致最终超标的情况，是最省钱而且是预防性的做法事实：目前普遍现象是当在装配线上所有的零件公差都在最坏情况，则不可能确保整体产品会有令人满意的表现。即使各零件都在规格内，没有不良率，但组装出的成品，不良率则很高产生问题的原因：1.不了解若制程稳定，则品质特性的变异是属于常态分布(Normaldistribution)的原理2.传统只要不超过规格就是合格的想法其实是错的3.不了解常态分布加法或减法定理，可用来推算零件组装后的变异的深度原理原理：μsy

4、stem=μ1±μ2±…μnμsystem-3σsystemμsystem+3σsystem99.73％良率TsystemTsystem=99.73％良率TnTnμnμn-3σnμn+3σn…+-μ2-3σ2μ2+3σ2μ2T2T299.73％良率σ1T1T1-+μ1μ1+3σ1μ1-3σ199.73％良率σ1零件变异合成为系统变异在常态分布上的转化说明：1.若对n个零件加以衡量，得知每一个零件品质特性变化都属常态分布，其平均数为μi,公差为对称于μi的加减值Ti)...(121niwTTTniTT........

5、2.最糟情形的公差(组合后的成品)仅为将这些零件公差相加而已即Theworstcaseoveralltolerance(Tw)forthissituationissimplytheadditionofthosetolerance3.若每一个零件(a)制程稳定，则应属于常态分布(b)额定值(目标值)若是定位在该常态分布的平均数上(μi)(c)其公差大小若能设定为3倍的标准差，即T=3σiμiμ+Tμ-TT3σ3σT每个零件公差22221212222221221222212123...3)3...33()...(1nn

6、nisystemTTTniTTT................................为：则组装后的成品，公差则：(1)成品的标准差等于各零件标准差平方总和后再开方(2)若将成品公差(Tsystem)设定为3倍各零件标准差平方和后的开方(3倍系统标准差)％的良品率73.99可产产...3法定理，得知：根据常态据常态分布加)4(零件公差相加之值该值会小于传统仅将各倍为为系统公差3再取其,...算出系统出系统标准即通常以零件标通常以......3则)3(22221system22221system212222

7、1nnnnTTT......................故依常态分布的原理，计算和设计公差，即会使得成品精密度提升，又可保证成品良率会有99.73％*即精密度与准度都可提升，是统计学原理对公差设计一大贡献(可惜传统工学院，都不重视统计学，绝大多数工程师不懂利用千百年来统计学累积的智慧设计公差，令人遗憾)以制程能力设计公差(自然能力界线NPL)(NaturalProcessLimit)说明:所谓可生产性的设计，简单地讲必须依照实际的制程能力的变异来设计公差，如此才能掌握事实，预知未来品质水准，并可加以调整使之最佳

8、。这种仅用纸笔和知识就可避免大幅不良的做法，是典型品质科学的做法，其威力如何是传统经验法则之所能及的呢？(1)管制图、制程能力和自然能力界线(processcapacityandnaturalprocesslimitsfromxandRcharts)a、针对制造零件的流程，衡量其关键品质特性CTQ(CriticaltoQuality)b、针对CTQ进行x和R