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SPC高级教程2SPC高级教程2受控及不受控的工艺變差的種類受控變差是在過程內及一段時間內,有著平穩而連貫的變差方式。這又稱為普遍成因變差或隨機成因變差.不受控變差是隨時間改變。變差方式的特性又稱為特別成因變差.變差事例:考慮一製造過程現製造一系列獨立的零件,每一零件有著可量度的尺寸或特性。活期抽出某些零件並且量度。這些量度結果不同是因為物料、機器、操作員及方法相互牽引而构成變差.過程和變差特殊缘由形成不可预测变量的种类基本統計及統計概念工艺进程可控制变量重要不重要输入变量不可控变量ABCD重要如B随A变化而变化那么为非独立变量不...

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SPC高级教程2受控及不受控的 工艺 钢结构制作工艺流程车尿素生产工艺流程自动玻璃钢生产工艺2工艺纪律检查制度q345焊接工艺规程 變差的種類受控變差是在過程內及一段時間內,有著平穩而連貫的變差方式。這又稱為普遍成因變差或隨機成因變差.不受控變差是隨時間改變。變差方式的特性又稱為特別成因變差.變差事例:考慮一製造過程現製造一系列獨立的零件,每一零件有著可量度的尺寸或特性。活期抽出某些零件並且量度。這些量度結果不同是因為物料、機器、操作員及 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 相互牽引而构成變差.過程和變差特殊缘由形成不可预测变量的种类基本統計及統計概念工艺进程可控制变量重要不重要输入变量不可控变量ABCD重要如B随A变化而变化那么为非独立变量不重要InputfactorOutputresponse變差2大主要變差的類別或來源1.受控變差-由普通缘由引致的過程變差2.不受控變差-由特殊缘由引致的過程變差基本統計及統計概念=UCLCLLCL變差變差的分類1.Withinpart/piecevariation-同一样本内的变异2.Piece-to-piecevariation-在某时间内,制造的不同批次产品样本的变异3.Time-to-timevariation-不同时间制出产品的变异基本統計及統計概念Responset8:0013:003:00普遍成因變差的例如當過程於現況中存在時,這經常在過程中發生並影響輸出。一些普遍成因的例如如下:物料的性質消耗(如硬度、润滑度)機器的特性(如年齡、運行溫度、公差)環境(如濕度、光線)用於量度過程輸入及輸出的量具因為這些成因會從過程運作中產生,独一可減少普遍成因變差是透過重新設計過程/DOE/機器的投資而作出改善。在過程改善中,必須配合管理行動過程和變差特殊成因變差例如特殊成因變差會導至不受控變差,它們是難以預知,並且由外間影響而非內在過程要素。透過簡單的統計技術,可把它們偵查出來。特殊成因例如:物料改變(如新供應商、不同的紙張)機器或過程缺陷(如模具磨損、郵務人員罷工)不同操作員(如新的受訓者)環境改變(如天氣時常很差)這些特殊成因變差可透過研讨操作員或過程改善缘由,從而中過程中刪除。TCM是其中一個以這為目標而有效的工具。過程和變差特殊要素必須及早被發現,否則其出現會導至過程及輸出有不良的影響。當有害的特殊成因的缘由被查明引証後,這便可從過程中被刪除,再發生的機會也很少。這行動必須小心研讨有問題的顺序,或為機器作活期維修。此外,在某些情況下,特殊成因也對過程有好處(如顺序的改變)。再一次,必須查明改善的缘由及,假定可以,為過程作出永世性的零件。過程和變差消弭特殊变因預防在過程中發生差劣品質SPC在過程中建立品質(品質保証)傳統品質控制檢查制成品偵測品質差劣的制成品SPC簡介传统质量和现代质量管理的差异SPC角度中的品質改善UpperProcessLimitLowerProcessLimitμσμxσxUpperSpecLimitLowerSpecLimitUpperControlLimitLowerControlLimitCentralLimitThorem:(forinfinitesizeN)σx=σn(n:samplesize)HowtoadjustforFinitePopulation?σx=σnN:populationsizen:samplesizeN-nN-1Otherwise,withnincrease,σxbecomesincreasinglysmaller.CorrectionfactorThecorrectionfactorisusedonlywhen:n/N>5%Example:10ohmresistorsaremanufacturedinbatchesof500,and50resistorsaretestedineachbatch.Ifthemeanresistenceofthesampleislessthan9.9ohms,thebatchisrejected.Withμ=10ohms&σ=1ohms,whatistheprobabilitythatthebatchwillberejected?μσxSolution:N=500,n=50,X=9.9σx=σnN-nN-1=0.1414*0.902=0.1343σxZ=X-μ=-0.745=10=19.9Z=-0.745Area=0.2719P=0.5-0.2719=0.2281=22.81%RejectReject(Y1+Y2+Y3+Y4+Y5)/5=MeanLookattheSigmadifference:Sigmax=Sigma/SQRT(5)
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