设备能力研究（PPT65页)

设备能力研究-Cmk计算与分析Lionel关键术语•Cmk:设备能力指数•“设备能力“由公差与生产设备的加工离散之比得出。通常采用数理统计的方法进行测算和证明，此时只考虑短期的离散，尽右能地排除对过程有影响而非机器的因素。（参照VDA第4卷的第1部分）Overview1.认识设备变差2.设备变差研究3.计算CMK流程4.学以致用5.课程小结1-认识设备变差•什么是变差•变差与正态分布•变差的普通原因与特殊原因什么是变差•变差（波动）是质量的敌人；•品质改善就是要持续减少设计、制造和服务过程的波动变差与正态分布范围范围范围范围但它们形成一个模型，若稳定，可以描述为一个分布：样本数量总体密度曲线：样本容量越大，所分组数越多，各组的频率就越接近于总体在相应各组取值的概率．设想样本容量无限增大，分组的组距无限缩小，那么频率分布直方图就会无限接近于一条光滑曲线，这条曲线叫做总体密度曲线．xy0总体密度曲线．频数组距xy01234567891011式中的实数m、s是参数22()2,1()2xxemsmss),(x正态分布密度曲线(正态曲线)正态分布曲线m-6sm-5sm-4sm-3sm-2sm-1smm+1sm+2sm+3sm+4sm+5sm+6s68.26%的个体95.44%的个体99.73%的个体99.9937%的个体99.999943%的个体99.9999998%的个体在实际遇到的许多随机现象都服从或近似服从正态分布：在生产中，在正常生产条件下各种产品的质量指标；在测量中，测量结果；在生物学中，同一群体的某一特征；……；在气象中，某地每年七月份的平均气温、平均湿度以及降雨量等，水文中的水位；总之，正态分布广泛存在于自然界、生产及科学技术的许多领域中。正态分布在概率和统计中占有重要地位。正态分布之特点位置分布宽度形状规范中心均值人员机器材料方法测量环境过程普通原因变差许多偶然原因的合成根据美国工业界的经验，长期的过程变差的75%来自设备变差，设备能力指数Cmk表示仅由设备普通原因变差决定的能力，与公差和生产设备的加工变差有关，设备能力指数只考虑短期的变差，尽可能地排除对过程有影响而与设备无关的因素。过程变差的75%来自设备变差变差产生的原因1、风吹3、中间有根挡板非常长2、中间有根木棒阻挡普通原因存在特殊原因存在１．大量之微小原因所引起,不可避免２．不管发生何种之偶然原因，其个别之变异极为微小３．几个较代表性之偶然原因如下：（１）原料之微小变异（２）机械之微小掁动（３）可接受的测量误差４．实际上要除去制程上之偶然原因，是件非常不经济之处置１．一个或少数几个较大原因所引起,可以避免２．任何一个异常原因，都可能发生大之变异３．几个较代表性之异常原因如下：（１）原料不良（２）过度调整（３）新手作业４．异常原因之变不但可以找出其原因，并且除去这些原因之处置，在经济观点上讲常是正确者普通原因特殊原因普通原因CommonCause•指过程在受控的状态下，出现的具有稳定的且可重复的变差的原因分布在整个过程。•“普通原因”表现为一个稳系统的自然原因。•只有过程变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。•“普通原因”始终存在于稳定的过程中！普通原因CommonCause已经上线很久的机种，原材料的供应商稳定，制造流程没有改变，作业员很熟练，工程也没有变更，但是每批总是有一定的不良率。由于管理阶层不对系统进行改善，因而控制系统的不良率不会明显降低。特殊原因SpecialCause特殊原因(可查明原因、异常原因)不是始终作用于过程中的变差的原因，它偶然出现在过程中，当它们出现时将造成（整个）过程的数据分布的改变。它会以不可预测的方式来影响过程的数据分布！特殊原因SpecialCause初期上线的机种，原材料的某些供应商不稳定，或制造流程常改变，或某些作业员尚不熟练，或有时工程变更没有彻底执行，每批的不良率有明显差异。•控制系统的变异牵涉到小部分的作业员、某一台设备、公司的某一部门，是单独原因造成的，这种原因只要基层人员注意就避免。由控制图可以诊断出控制系统的变异存在特殊原因。是否存在特殊原因之判定•直方图•正态分布检验•控制图技术小组讨论•各工序关键设备变差的普通原因与特殊原因2-设备能力研究•研究意义•研究时机•样本选择•CMK计算方法•相关知识•判定法则强调预防的观念输出输入过程作业方式资源管理人机料法环产品或服务顾客识别变化的需求和期望统计方法过程的声音顾客的声音研究意义-设备能力研究是实施SPC的前提与重要组成设备能力研究时机设备能力研究为过程能力研究提供分析数据，在设备鉴定的依据在设备包括模具新购时，在使用以前，应验证其能力，在下列情况下重复能力研究：新产品维修后（对产品有影响）新的模具/设备机器搬迁后公差缩紧长期停产以后加工过程/输出状态的更改小组讨论•结合公司实际探讨哪些情况下需要对何种设备进行设备能力研究？为什么？machineLSLUSLCmsˆ6不考虑加工中心的偏移：），（machinemachineLSLxxUSLMinCmkssˆ3ˆ3考虑加工中心的偏移：machinexUSLCmksˆ3只有公差上限：只有公差下限：machineLSLxCmksˆ3至少连续50件的数据s估计的sigma或用连续50件的数据任意分组后的Rbar/d2估计的sigma来计祘mkC计算方法相关知识:Cmk与Cpk、Ppk之间关系σ*3),min(UCLxxUSLCpkSUCLxxUSLPpk*3),min(相关知识：Cmk与Cpk、Ppk之间关系从公式中我们可以看出Cmk和Cpk差异在于标准差的计算方法不同Cmk和Ppk公式是完全一样的。时间更按换的材料批号变差机器变差设备能力研究mkC设备能力指数设备能力研究与过程能力研究的不同不在于计祘方法,而在于取样条件和方法。质量特性值过程能力研究至少连续取50件的数据,排除3M1E变差组内连续取4-6件,至少25组尽量包括4M1E变差24,ˆsscsss其中修偏系数与是与样本无关，而与样本容量有关的常数，其部分值列在附表中。d2c4n正态标准差的无偏估计sxxRdRRminmax2,ˆskRRdRiR,ˆ2sR估计样本小于9R估计样本大于9，分组后用Rbar估计s估计1)(22nxxsi过程变差的75%来自设备变差processmachinessˆ43ˆmachineLSLUSLCmsˆ6processLSLUSLCpsˆ6至少连续取50件的数据,排除3M1E变差组内连续取4-6件,至少25组尽量包括4M1E变差processLSLUSLCmsˆ5.4machineLSLUSLCpsˆ8CmkCpk43过程变差&设备变差mkC设备能力指数在设备能力研究时，机器应该同模具，必要时同一体化的检具和调整装置一起被视为一个整体。设备能力指数是短期变差，能力指数至少应该Cmk=1.67。不足时，必须采取纠正措施，措施完成后实施新的设备能力研究。样本尺寸（件数）最小Pp值﹡Pp≥1.33Pp≥1.67Pp≥1.81Pp≥2.00101.682.122.332.54201.592.002.202.40401.521.902.092.28501.501.882.062.2560~1251.461.842.042.20设备条件指南工装与设备初始过程能力Pp值（参照克莱斯勒之要求）对应各种不同的样本尺寸有不同的最小Pp值是必然的，这归因于把抽样风险与小样本联系起来。假设：表中数值是从样本中随机抽样，通常服从正态分布。设备条件指南工装与设备初始过程能力Ppk值最小Ppk值﹡样本尺寸Ppk≥1.33Ppk≥1.67Ppk≥1.81Ppk≥2.00100.88-1.851.12-2.341.24-2.591.36-2.83201.03-1.631.30-2.051.43-2.261.57-2.47301.08-1.561.37-1.961.51-2.161.65-2.36401.12-1.521.41-1.911.55-2.101.70-2.30501.14-1.491.43-1.881.58-2.071.73-2.26601.15-1.481.45-1.851.60-2.041.75-2.23701.17-1.471.47-1.841.62-2.031.77-2.21801.18-1.461.48-1.831.63-2.011.78-2.201001.19-1.441.50-1.811.65-1.991.80-2.171251.21-1.431.52-1.791.67-1.971.82-2.153-计算Cmk流程消除人料法环变差因素FMEA及变差模型连续生产并采集数据直方图检查异常原因计祘Cmk采取纠正措施重新计祘Cmk正态性检验FMEA及变差模型工序/输入潜在故障模式故障影响SEV故障原因OCC当前控制方法DETRPN推荐的措施00000000000000000000输入是什么？输入如何出错？能做些什么？对输出的影响是什么？要因是什么？这些如何发现或预防？多坏？频度？多好？•过程FMEA–分析生产与装配过程–分析重点•由生产或装配过程缺陷引起的失效模式FMEA及变差模型•设备FMEA–分析设备和工装/模具–分析重点•设备和工装/模具缺陷引起的失效模式FMEA及变差模型小组讨论•本工序的PFMEA及设备FMEA提示：关于PFMEA，可事先向技术中心索取（如有）消除人料法环测方面的变差•测量系统分析•工艺参数验证与确认•人员选择与强化培训•来料选择与品质一致性确认•其他方面：如温湿度、清洁度等环境要素控制小练习-请评判每支铅笔为“钝”还是“尖”铅笔评审A评审B12345678910评审C12345678910测量系统分析-方法及准则稳定性偏倚线性GR&R小样法kappa评价人数量没要求通常为1人1人没要求通常为1人多人通常2~3人多人多人通常3人样品数量1件1件≥5件多件通常10件通常20件通常50件试验次数依控制图来选择，每次多次通常1或3~5次≥10次≥10次多次通常2~3次多次通常每人2次多次通常每人3次测试周期定期较长时间较短时间内较短时间内较短时间内较短时间内较短时间内基准值要求工具室测量10次以上来确定工具室测量10次以上来确定工具室测量10次以上来确定不需要确定合格与否的基准确定合格与否的基准测量方法要求不需盲测不需盲测可以盲测需要盲测需要盲测需要盲测接受准则控制图受控*同校准规程中接受标准比较*统计t值小*0偏倚落在置信区间内*同校准规程中接受标准比较*统计t值小*0偏倚落在置信区间内*%GRR≤10*ndc≥5*%GRR为10—30内时视情况所有测量结果同基准一致通常认为Kappa值天于0.75表示评价人之间有很好的一致性，而小于0.40则表示一致性不好．工艺参数验证与确认-获取最佳现实公差USLLSL目标区MINMAXKPCKCC工艺参数验证与确认-获取最佳现实公差r=0.9r=0.6r=0.3r=-0.9r=-0.6r=0.3不相关正相关强正相关强负相关负相关有异常点存在连续生产并采集数据•设计简洁实用的调查表格•说明记录方式与要求•设备是否调整到最佳状态的快速判定•尽量利用设备在线测量数据连续生产并采集数据-设计简洁实用的调查表格□新购进设备□年度计划□设备维修□新产品□设备搬拆□产品更改□设备启封□工艺流程变化压延依据有关文件：CMK测定指导书测定验收小组成员：张xx,李x,lionel被测产品规格：T/D长1755mm公差：±5mm检测人：兰X50个日期：2011.1.2111755175617541756175717551755175517561755X=21756175517561754175517551756175517541757Cmk=31756175517561755175417561755175617561756Cm=4175417551754175