Cp差影响制程能力指标Cpk.PPT

* * * * * * * 1. 1-1.数据总数n= 100; 1-2.Xmax= 71; Xmin= 52; 1-3.全距R? Xmax ? Xmin= 71 - 52 = 19 1-4.组数k? √n = 10;组距h ? R / k = 19/10 ? 2 1-5.第一组下组界= Xmin? (测定值最小位数/ 2) = 52 - 1/2 = 51.5;上组界= 51.5 + h = 53.5 第二组下组界、上组界= 53.5、55.5;第三组下组界、上组界= 55.5、57.5 第四组下组界、上组界= 57.5、59.5;第五组下组界、上组界= 59.5、61.5 第六组下组界、上组界= 61.5、63.5;第七组下组界、上组界= 63.5、65.5 第八组下组界、上组界= 65.5、67.5;第九组下组界、上组界= 67.5、69.5 第十组下组界、上组界= 69.5、71.5 1-6. 每组之上组界值与下组界值的平均值即为组中心值，因此第一组至第十组的组中心 值依序为52.5; 54.5; 56.5; 58.5; 60.5; 62.5; 64.5; 66.5; 68.5; 70.5 1-7. 制作次数分配表? * 1-8.制作直方图 5 10 15 20 25 30 次数 SL SU 规格 中心值 平均值 2. | X - T0 | Ca= ──── = (60.74 - 60) / 10 = 7.4%?A级 T／2 T Cp= ─── = 20 / 6*3.858 = 0.864?C级 6σ Cpk= (1 - Ca) × Cp = (1 - 7.4%) × 0.864 = 0.8?C级 制程精密度(Cp)差，影响制程能力指标(Cpk)，待加强制程精密度! * 结论 直方图可显示数据的变化情形. 观察直方图的外观可协助找出数据中异常变化. 若标上产品规格界限,可显示产品质量符合规格之能力. * 感谢您的全心参与 祝您运用QC7手法顺利愉快 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 陆:直方图 讲师：Sunny_Liu 日期： * QC7手法课程大纲 (零)数据(30hr) （一）层别法(40min) （二）查检表(40min) （三）柏拉图(1hr) （四）特性要因图(1hr) （五）图表(1.5hr) （六）直方图(1.25hr) （七）散布图(1.25hr) 包含: 直方图,圆型图, 带状图,雷达图, 甘特图,管制图 而其中所有图形的基础则在于数据 * 直方图课程架构 内容讲授(30“) 定义 绘制/使用步骤 实例解说/注意要点 演练(15“) 考试(15“) * Part1定义 * 直方图的定义 1.一种以分析离中趋势(标准偏差)及集中程度(平均值)为主要功能所绘制出来的图 2.将一群测定的数据在横轴(X-axis)区分成几个相等范围的区间，以次数为纵轴(Y-axis)，将所收集到的数据依出现的次数用长条形来表示的图形。 数据区间 次数 3.收集的数据以计量值为主,如:长度,重量,温度... 目的: 1.测知制程能力(Cpk)。 2.计算产品不良率(%,ppm)。 * 直方图用途(一) 1.分析制程能力 2.计算不良率 客户对产品的要求有一定的规格,经由次数分配表或直方图绘制,可将不良率计算出来 A.由现有制程的制程能力了解技术能力的好坏 B.将制程前后的直方图做比较,则可明了前后质量变化的状况 * 直方图用途(二) 3.不同群体的判定 若绘制出的图呈现双峰型,可判定出资料是来自两个群体 4.是否隐藏数据 若绘制出的图呈现偏态型,可能数据是产品经挑选或部数据被丢弃,或是工程能力不足,将部份未符合规格之数据数据删除 * 直方图用途(三) 5.了解一群数据之整体状况 a.数据的分布型态(分配状态) b.数据的中心位置(集中趋势) c.数据离散程度的大小(离中趋势;变异) d.数据与规格之间的关系 * Part2绘制/使用步骤 * 绘制直方图之步骤(一)--数据准备 1.决定组数 2.取出最大值(L)及最小值(S) 3.计算全距R 4.计算组距C 5.决定每组之上界及下界 6.制作次数分配表 * 直方图之绘制案例 67 62 61 58 57 59 52 55 54 66 6