五大核心工具培训内容

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五大核心工具培训笔记

一、SPC(统计过程控制)

百分比很低、仍不满足需要水平时,导入PPM。并非针对整个过程都研究SPC,而只是针对特殊特性。这里的“过程”是指很小很小的过程(工位或者单一工件),其指标就是Cpk(而对大的“过程”,则用PPM即可)

Cpk≥1.67≥Ppk:可接受;Cpk≤1.33:不可接受; PPM:120

“过程的呼声”:现场信息反馈(数量不够、缺陷存在等)。

变差的来源:就是“5M”(人、机、料、法、环)。变差存在是不可避免的,是客观存在的,不可怕。可怕的是超过工艺技术要求(如公差等)。

我们都知道,针对某产品而言:“质量越好,代价越高”(即在完全满足要求下生产即可)。全检并不能保证百分之百合格,一般在100PPM。若一段时间内均在动态分布范围内,则可减少检验量或检验人员;若某天突然分布在其外或较之前面有突变,则必须全检,增强过程检验。

标准差(δ):决定了正态分布的宽度、高度,也就决定了其面积。

丰田的PFMEA很简单:总5分,而本田则复杂的多。通用与五大工具书上的要求和做法基本一致,而其他公司区别较大。其他公司都引用SPC的知识及要求,而SPC相对独立。

会产生变差的原因:普通原因和特殊原因。

普通原因:5M的持续影响(如连接盘的轻微偏芯、从齿扭曲变形、主齿外形渐大等)。

特殊原因:偶然的、非正常原因引起(在很短时间内发生,如忘记加油等)但特殊原因也并不仅发生一次(尽管他并不会永远、持续存在)。

⊿我们要把特因消灭掉,仅关注普因!

方法:1、不经常变动岗位;

2、持续人员稳定而不流动;

3、不随意变换客户及产品……

T(公差):≥1.67可接受;可控范围为1.33~1.67;≤1.33不可接受。

δ6

X—R图:取25组以上数据进行更客观(常用5个左右数据一组)。

通过X—R图:1.能反应特殊原因及其出现的时间;

2.做反应其分布分布宽度(6δ);

3.能反应过程能力指数(

T)。

δ6

常用控制图类型:1.计量型数据。2.计数型数据。

分组中的样本(如5件产品)未受特因影响或全受特因影响。R值越小越好(R=0是最好的结果)。找出坏的原因是必须的!找出好的原因也很必要,后续加以利用(持续改进嘛)。

R值超上限,质量在恶化!

X值超上限,生产在恶化!

越往中间集中是件好事情;

越往两边走,越不理想或必须马上整改

在取值测算Cpk时,应在一台设备上某一特定点,如冲床加工工件A(如图),取样时则必须在1号位取连续样,而不可将1、2、3、4、5各取一件分组评判。

(1)(2)

(3)

(4)(5)

Cp:不考虑偏心而得的指标;

Cpk:考虑偏心等因素的指标(特因全去掉而得的指标);

Ppk:当不清楚造成不好的原因,将可能是普因和特因所造成的结果值全放一起进行计算的指数(而不像计算Cpk时,去掉特因而以常规情况下的数据得到的计算值)。优先算Cpk;若用Ppk;则意味着过程有不稳定的因素存在,即有风险性,压根就没考虑过程稳定不稳定。而Cpk值一经得出,正常情况下是固定的,而Ppk 则不然。

计算Cpk,Ppk的原因:正常与否的状况不能在平常生产下客观的反应出来;当Cpk很高时,检测成本可大大降低。有了控制图,就可找出特因(超出控制线的、规定不正常的分布点),结合生产时间点、过程记录依据分析原因来找出结症所在,确保正常生产和质量稳定,并为什持续改进提供依据。

若:找出了特因又没有办法解决,则算Ppk。若客户认可则也可进入正常生产。

使用控制图的原因:生产实际中不能简单的通过合格率、报废率来反映整体生产趋势及产品质量变化的整体情况。则通过控制图来发现和找出原因所在。还有,抽检、全检均有不能完全反应所有产品的真实状况(抽检不到不合格品,全检的漏检等)的情况。

在生产合格(如合格率高,甚至达100%)时,仍可通过Cpk来判定未来产品合格情况。

在对生产过程能力进行研究时,是假定5M恒定下进行。

1、选择特殊特性;

2、选择最佳检验方法;

3、时间点够短且连续取样;

4、组样足够多,初次取样用30组以上(与第3条相反,是把时间拉得足够长,数组具有可代表性,且反应出特因);

5、5M在分析数组中有否变化

绘制控制图的目的:不是绘制出来并算出Cpk交操作工或挂机床上就算完成任务,而是通过其找出特因(或有利因素),并加以纠正、消除,在后续生产中加以利用。抑制不了的特因,只能100%检验。

计算Cpk的目的:1、获得生产上的信心和顾客信心;

2、对检验及辅助人员定员定岗(判定是否需要全检);

3、为高层对“是否新增设备”进行决策时提供依据;

4、利用之,并不断改善。

在X-R图上出现异常点,必须找出原因,并消除后(用余下的数组)计算Cpk;

在X-R图上无异常点,直接利用这些数据算Cpk;

在X-R图上有异常点,结合生产时间及各记录进行分析仍然找不到特殊原因,则以之进行Kpk计算(所有组数全用)。

Ppk =普因+特因;Cpk =普因——特因需找出原因去除后。

Cp与Cpk差值越大越不好(通过调整中心来达到一致)。

Cpk<1.33:A、全检;B、整改、改进、改善来提高Cpk。

审核时,不要求Cpk必须做,只会重点专注过程控制(如合格率、废品率等数据)。

从Cpk =

T来看,若Cpk值不足,通过放宽公差即可。

6

为方便观察控制图,可在控制图上做如下工作:

1、注明生产中的异常;

2、将图上异常点说明在控制图旁边。

符合正态分布的特性中,选取尺寸最佳,其他特性则不甚好。所以,尽量选用尺寸特性。而其他特性不是正态分布,则不能用之分析研究。