上海延锋江森---五大手册培训资料..ppt

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1、APQP,APQP的渊源,APQP的前身是福特汽车的AQP(Advanced Quality Planning) 编辑APQP 创建系统/部件/工艺过程的架构,总体分析产品或过程的功能; 发现之间的相互作用; 对要求达成共同的认识和理解,分析失效模式,失效影响,失效原因: 由功能推导出若干失效; 连接失效 失效网,描述当前失效预防/探测的状况; 评估(S)(O)(D); 计算风险顺序数(RPN,分析风险优先顺序,寻求改进措施; 实施措施和评估措施的有效性; 更新评估和文件,如果需要, 反复,PFMEA,PFMEA的思考模式,自进料一直到出货的所有工序都要纳入考虑。 本工艺流程和步骤要达成什么,

2、不想达成什么 下工序客户想要什么,不想要什么,最终客户想要什么,不想要什么。 以上这些都是开始的失效模式,过程流程图,过程流程图从流入到流出描述产品流程。 包含各过程的输出(产品特性、要求、交付等和过程特性)等。包含制造和装配过程的每一步 过程流程的细节取决于过程开发讨论的阶段。 初始的流程图一般考虑高一级的过程图,需要更详细的分析去识别潜在失效模式,Product Characteristic Matrix,PFMEA 表头信息,A FMEA编号: 为文件控制索引,企业自行编号. B 项目名称: 被分析的产品名称或规格型号(亦可以填写产品系列或制造工序名称). C 过程责任: 主导牵头的责任

3、部门,一般为PD设计部门. D 年份/车型: 已知的整车的年份和车型代号(若不知道,就不要写!) E 关键日期: 首次完成此FMEA的计划完成日期. F 编制日期(原始): 实际完成的编制日期.(如有修改变动,则后续增加“修订日期”). G 核心小组: CFT多方论证小组的核心人员姓名和所在部门. H 编制者:实际汇总整理文件的作成人姓名和职务,PFMEA 表格信息,a1:过程步骤与功能: 填入被分析过程或工序的简要说明(如车削、钻孔、功丝、 焊接、装配等)。当然最好展开更为详细的工序内的步骤,a2:要求: 相当于表达你的工艺意图,希望能达成什么或输出什么。 要结合顾客的期望,或下一工序的期望

4、,过程/功能(a1)要求(a2)失效模式(b)运用示例,PFMEA 表格信息,b:潜在失效模式: 潜在失效模式是指过程有可能不能满足过程功能/要求栏中所描述的过程要求和/或设计意图。 是对该特定工序或操作上的不符合的描述,c:潜在失效模式后果: 是指失效模式对顾客/后工序(制造/装配)产生的影响。 顾客既可能是内部的顾客也可能是最终用户, 顾客可以下一道工序、后续工序或工位、经销商和/或车主。 如果失效模式可能影响安全性或对法规的符合性,要清 楚地予以说明,要求(a2)失效模式(b)影响(c)的运用示例,PFMEA 表格信息,e:级别: 可用于对那些可能需要附加的过程控制的部件、 子系统或系统

5、的特殊产品或过程特性的分级(如 关键、重要,d:严重度(S): 严重度是相应于失效模式所引起的最严重效应的评分。 如果受失效模式影响的顾客是装配厂或产品的使用者,严重度的评价可能超出了本过程工程师/小组的经验或知识范围。在这各情况下,应咨询D-FMEA以及设计工程师和/或后续的制造或装配厂的过程工程师的意见,散装材料“流程性材料”-失效后果和严重度S定级,PFMEA 表格信息,f:潜在失效模式起因: 是一个设计或过程不足显示,其结果就是失效模式。 尽可能的列出每个失效模式的所有可以想到的失效起因和机理。 尽可能详细,简明,完整地将原因分别独立列出。 一个失效模式可能有多个失效原因. 在PFME

6、A时,小组应假定即将接受的零件或材料是正确的,g:发生度(O): 指失效起因或机理出现的可能性。发生可能 性的等级是一个相对评价,散装材料“流程性材料”-发生度O定级,PFMEA 表格信息,h:现行过程控制探测控制: 探测出失效原因或者失效模式,导致采取纠正措施。这些控制可以是诸如统计过程控制(SPC)或过程后的检验或评价等。评价可以在目标工序或后续工序进行。 探测度的最初定级将以探测失效起因/机理或探测失效模式的过程控制为基础,h:现行过程控制预防控制: 现行过程控制描述的是可以最大程度的预防失效原因的控制;或发现失效模式或原因的控制. 预防: 消除(预防)失效原因或失效模式发生,或者降低其

7、发生几率。如果可能,最好的途径是先采用预防控制。 如: 保养、警报、防误/防错等,失效模式(b)原因(f)控制(h)的运用示例,i:不易探测度(D) 也有称为 “难检度或探测度” 不易探测度是指现有过程控制中的最佳探测控制的定级数。 为了达到更低的等级,一般需要对计划的探测控制进行改进. 推荐的评价准则, 小组应对相互一致的评定准则和定级方法达成一致意见,尽管对个别过程分析可作调整。 在过程中,最好是尽早采用探测控制,PFMEA 表格信息,散装材料“流程性材料”-探测度D定级,PFMEA 表格信息,j:风险顺序数(RPN): 风险顺序数是严重度(S)、频度(O)和探测度(D)的乘积。 RPN=

8、(S)X (O)X (D) 在FMEA范围内此值(1-1000)可用于设计中所担心事项的排序, 不推荐RPN阀值来决定是否需要采取措施,例如,若定RPN=100为阀值,那对”B特性或项目”将采取行动,这并不合理,k:建议措施: 先对高严重度,高RPN值和小组指定的其它项目进行改进措施的评价。 任何建议措施的意图都是要依严重度,发生度,探测度降低其风险。 不论RPN多大,当S=9或10,须特别注意,必须确保现行的控制措施 针对了这种风险。 在所有已确定潜在失效模式的后果可能会给最终用户造成危害的情况 下,都应考虑预防/纠正措施,以便通过消除,减弱或控制起因来避免 失效模式的产生。 只有过程和/或

9、设计更改才能降低严重度. 要降低探测度级别最好采用防失误/防错的方法。 增加质量控制检验频度不是一个有效的预防/纠正措施,只能做暂的手段,而我们所需要的是永久性的预防/纠正措施,PFMEA 表格信息,建议措施-补充,预防措施比探测措施更好. 例如:“使用已证实的设计标准或最佳实践比设计定稿后的产品验证/确认”更可取。 降低严重度等级 只有设计或过程修订能够降低严重度S。 降低发生度等级 可以通过产品或过程设计修订;并通过统计理解过程变差源,研究得出的措施可以降低发生度。 降低探测度等级 增加设计验证和确认;如:检验、试验、修订试验计划,原因(f)控制(h)和建议措施(k)的运用示例,l:责任与

10、完成期限: 填入每一项建议措施的责任部门 或人员的姓名以及目标完成日期,PFMEA 表格信息,m:采取的措施: 在措施实施之后,填入实际措 施的简要说明以及生效日期,n:重新估算SOD=RPN: 在确定改进措施后,估计严重度、发生度和探测度的结果。 如果没有采取任何措施,将相关栏空白即可。 所有修改了的定级数值应进行评审。 如果有必要采取进一步措施,重复该项分析, 持续改进,PFMEA案例,PFMEA案例,SPC,SPC的精神,分析特性,了解其正常 波动的范围,改进特性,不断改进过 程的波动范 围降低COPQ,SPC的焦点(P,针对产品所做的仍只是SQC,针对过程的重要控制参数所做的才是SPC

11、,SPC的焦点(P,检测 容忍浪费: 允许将时间和材料投入到生产不一定有用的产品或服务中。 预防 避免浪费 :第一次就把工作做对,控制图种类(依数据类型,计量值控制图 平均值与极差控制图 平均值与标准差控制图 中位数与极差控制图 个别值与移动极差控制图,计数值控制图 不良率控制图 不良数控制图 缺点数控制图 单位缺点控制图,常规控制图的统计原理,68.26,95.45,99.73,1,2,3,1,2,3,正态分布概率,正态分布概率,控制图的作用,控制图不仅能将数值以曲线表示出来,以观其变异之趋势,且能显示变异系属于机遇性(普通原因造成)或非机遇性(异常原因导致),以指示某种现象是否正常,而采取

12、适当之措施,如何确定子组,必须使在大致相同的条件下所收集的质量特性值分在一组, 组中不应有不同本质的数据, 以保证组内仅有普通原因的影响. 我们所使用的控制图是以影响过程的许多变动因素中的普通原因所造成的波动为基准来找出异常因素的, 因此, 必须先找出过程中普通原因波动这个基准,组内变异和组间差异,不同槽之间的谓组间变异,我们在于了解在相同的操作条件之下,不同槽之间的差异,如果差异很大,表示组间有差异。 同一槽之内的变异谓组内变异,此时就要去分析在同一槽之内是否有不均之现象,时间,质量特性,制程的变化,如何确定子组正确例子,如何确定子组错误例子,如此的取样方式会造成无法有效区别组内变异和组间变

13、异,造成控制界限变宽,无法有效侦测制造变异,时间,质量特性,制程的变化,过程波动原因的构成,波动原因,普通原因和特殊原因,普通原因指的是造成随着时间推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因,我们称之为:“处于统计控制状态”、“受统计控制”,或有时简称“受控”,普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有变差的普通原因存在且不改变时,过程的输出才可以预测。 特殊原因:指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因,即当它们出现时将造成(整个)过程的分布改变。除非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施,否则它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。如果系统内存在变差的特殊原因,随时间的推移,

14、过程的输出将不稳定,普通原因与特殊原因举例,合格原料的微小变化 机械的微小震动 刀具的微量磨损 加工方法局限性 气候、环境的微小变化等等 合格仪器的测量误差,使用不合格原料 设备调整不当 新手作业,违背操作规程 刀具过量磨损 加工方法的改变 过大的测量误差,局部措施和系统措施,局部措施 通常用来消除变差的特殊原因 通常由与过程直接相关的人员实施 大约可纠正15%的过程问题,对系统采取措施 通常用来消除变差的普通原因 几乎总是要求管理措施,以便纠正 大约可纠正85%的过程问题,特殊原因解决方法,普通原因解决方法,局部措施、系统措施示意图,解决普通原因 的系统措施,解决异常原因 的局部措施,解决异

15、常原因 的局部措施,UCL,LCL,控制界限和规格界限,规格界限:是用以说明品质特性之最大许可值,来保证各个单位产品之正确性能。 控制界限:应用于一群单位产品集体之量度,这种量度是从一群中各个单位产品所得之观测值所计算出来者,范围,时间,受控 (消除了特殊原因,范围,时间,不受控 (存在特殊原因,过程控制,受控,能力符合要求 (普通原因的变异减少,規格上限,規格下限,范围,受控,能力不符合要求 (普通原因的变异太大,过程能力,构建SPC步骤,收集数据,收集数据阶段,1从制造过程中抽取样本,2建立控制图及记录原始记录,3计算每个子组的均值X和极差R,4选择控制图的刻度,5将均值和极差画到控制图上

16、,取样的方式,取样必须达到组内变异小,组间变异大 抽取的样本必须能代表过程,每个子组的平均值和极差的计算,选择控制图刻度,X图,坐标上的刻度值的最大值与最小值之差应至少为子组均值的最大值与最小值差的2倍。 R图,刻度值应从最低值为0开始到最大值之间为初始阶段所遇到的最大极差的2倍,计算控制限,1计算平均极差及过程平均值,2计算控制限,3在控制图上作出平均值和 极差控制限的控制线,计算控制界限,过程控制解释,1分析极差图上的数据点,2识别并标注特殊原因(极差图,3重新计算控制界限(极差图,4分析均值图上的数据点,5识别并标注特殊原因(均值图,6重新计算控制界限(均值图,过程稳定性分析,作控制图的

17、目的是为了使生产过程或工作过程处于“控制状态”. 控制状态即稳定状态, 指生产过程或工作过程仅受普通原因影响, 产品质量特性的分布基本上不随时间而变化的状态. 反之, 则为非控制状态或异常状态. 控制状态的标准可归纳为二条: 第一条, 控制图上点不超过控制界限; 第二条, 控制图上点的排列分布没有缺陷,过程稳定性分析,控制图的判读-准则1,超出控制界限的点:出现一个或多个点超出任何一个控制界限是该点处于失控状态的主要证据。可能的原因: 新工人、原材料、机器、工艺; 检验方法、标准改变; 操作者的技能、意识变化等,连续25点不允许,连续35点允许1点,连续100点允许2点,控制图的判读-准则2,

18、连续9点位于中心线的一侧。可能的原因: 新工人、原材料、机器、工艺; 检验方法、标准改变; 操作者的技能、意识变化等,UCL,CL,LCL,控制图的判读-准则3,连续6点上升(后点等于或大于前点)或下降。可能的原因: 新工人、原材料、机器、工艺; 检验方法、标准改变; 操作者的技能、意识变化; 工夹具磨损等,UCL,CL,LCL,控制图的判读-准则4,连续14点相邻点上下交替,造成这种现象的原因可能是: 两个过程在一张图上,分层不足(如两种材料、两台设备等); 操作者过度控制,UCL,CL,LCL,Monte Carlo试验结果发生概率约0.4,控制图的判读-准则5,连续3点中有2点落在中心线

19、的同一侧B区以外,中心值可能偏移。可能的原因: 新工人、原材料、机器、工艺; 检验方法、标准改变; 操作者的技能、意识变化等,UCL,CL,LCL,C,B,A,C,B,A,控制图的判读-准则6,连续5点中有4点落在中心线的同一侧C区以外,中心值可能偏移。可能的原因: 新工人、原材料、机器、工艺; 检验方法、标准改变; 操作者的技能、意识变化等,UCL,CL,LCL,C,B,A,C,B,A,控制图的判读-准则7,连续15点在中心线两侧的C区内,造成这种现象的原因可能是: 虚报数据; 分层不足(子组内包含不同分布极差偏大); 改进后变异减小,UCL,CL,LCL,C,B,A,C,B,A,控制图的判

20、读-准则8,连续8点在中心线两侧,但无一在c区内,造成这种现象的主要原因可能是出现了双峰。 系统环境的变化(温度、操作者疲劳、设备参数波动); 设备零部件、工夹具松动; 分层不足(子组来自不同分布,UCL,CL,LCL,C,B,A,C,B,A,控制图的判读准则的选用,并不是所有的判定准则都必须使用于任何过程控制的。 典型的判读准则选用参考如下: 准则1、5最为通用; 准则2、6对探测微小的过程变化比较敏感; 准则4、8最能探测平均值的变化(分层); 准则7可以揭示过程的改进; 准则3用于探测过程的漂移,控制图不稳定的分析,首先确定计算有无错误、确认抽样正确与否、确认测量的准确性; 接着调查以下

21、各项: 原料是否与原来所用的不同(批号/型号/混用); 操作者是否状态不佳、或为新手; 操作者是否按照作业标准工作; 设备是否经过维修或在不良状态; 工夹具是否新更换或磨损松动; 测量系统是否有能力分辨过程、并稳定; 环境条件是否发生变化,控制图不稳定的分析,当发现不稳定,并寻找到特殊原因后,设法予以消除,然后剔除这些异常点的数据,再利用剩下来的数据(若所剩数据不足25组则需重新收集适当数据),重新计算控制界限,重新判读直至稳定,收集数据,绘图及计算 控制限,是否异常,延伸控制限,N,找出异常点原因 并提出相应措施,制程有变化 人机料法环测量,Y,过程能力解释,1计算过程的标准偏差,2计算过程

22、能力Ca/Cp/Cpk/Ppk,3评价过程能力,4提高过程能力,5对修改的过程绘制控制图并再分析,过程能力分析,制程准确度反映制程中心与规格中心偏离的状况,制程精密度反映制程的分布宽度,过程能力指数Cpk,双边规格 只有上规格时 只有下规格时,min,C,C,C,pl,pu,pk,过程绩效指数 Ppk,制程绩效指针的计算,其估计的标准差为总的标准差,包含了组内变异以及组间变异。 总变异=组内变异+组间变异,指数差异说明练习,指数差异说明,10,14,18,T,12,16,10,14,18,T,12,16,机器能力、初期、量产能力,过程继续控制,当初始过程稳定并可接收时,即转入量产的过程控制阶段

23、。此时所计算得到的CL、UCL、LCL必须作为控制基准延长使用,控制界限的重新计算: 控制图经过使用一定时期后, 生产过程有了变化, 例如加工工艺改变、刀具改变、设备改变以及进行了某种技术改革和管理改革措施后, 应重新收集最近期间的数据, 以重新计算控制界限并作出新的控制图.建议的做法是: 发生工艺变更时,重新计算控制界限; 不发生工艺变更,一个月或一个季度评审一次以了解过程是否发生了漂移,过程继续控制,过程继续控制,过程变更信息,重新初始标准化,收集数据,计算控制界限,重新控制过程,稳定性分析,过程能力分析,问题分析解决,时间,表现,在过程能力上的革新,好的,坏的,3 Sigma (CpK

24、= 1,6 Sigma (Cpk = 2,过程改进,MSA,Why Do MSA? 了解测量过程,确定在测量过程中的误差总量,及评估用于生产和过程控制中的测量系统的充分性。MSA促进了解和改进、减少测量变差。 为SPC的顺利进行提供基础,测量的重要性,如果测量系统出错,那么好的结果可能被测为坏的结果,坏的结果也可能被测为好的结果,此时便不能得到真正的产品或过程特性,PROCESS,原料,人,机,法,环,测量,产品,测量数据的质量 偏倚(准确度):指数据相对基准值的位置 方差(精度):指数据的分布,基准值,被承认的一个被测体的数值,作为一致同意的用于进行比较的基准或标准样本。 一个基于科学原理的

25、理论值或确定值。 一个基于某国家或国际组织的指定值。 一个基于科学或工程组织主持的合作试验工作产生的一致同意值。 对于具体用途,采用接受的参考方法获得一个同意值。 该值包含特定数量的定义,并为其它已知目的自然被接受,有时是按惯例被接受,分辨力,别名)又称最小可读单位,分辨力是测量分辨率、刻度限值或测量装置和标准的最小可探测单位。 它是量具设计的一个固有特性,并作为测量或分级的单位被报告。 数据分级数通常称为”分辨力比率”,因为它描述了给定的观察过程变差能可靠地划分为多少级,有效分辨率,考虑整个测量系统变差时的数据分级大小叫有效分辨率。基于测量系统变差的置信区间长度来确定该等级的大小。 通过把该

26、数据大小划分为预期的过程分布范围能确定数据分级数ndc。 对于有效分辨率,该ndc的标准(在97%置信水平)估计为1.41(PV/GRR,理想的测量系统,只产生准确的测量结果,即与基准值一致。 测量系统具有零方差、零偏倚和对所测任何产品错误分类为零概率的统计特性。 这样的测量系统几乎不存在,好的测量系统1,足够的分辨率和灵敏度。为了测量的目的,相对于过程变差或规范控制限,测量的增量应该很小。通常仪器的分辨率应把公差(过程变差)分为十份或更多。 测量系统应该是统计受控制的。这意味着在可重复条件下,测量系统的变差只能是由于普通原因而不是特殊原因造成,测量系统误差的来源,人/程序 仪器 工件 标准

27、环境,测量的策划,测量系统的评价,在评价测量系统时必须考虑三个问题: 测量系统必须显示足够的灵敏度 仪器具有足够分辨力 测量系统具有有效分辨率 测量系统必须是稳定的 测量系统变差只归因于普通原因 统计特性(误差)在预期的范围内一致,分辨力的要求,测量仪器分辨力至少是被测范围的十分之一 测量系统的分辨力 建议的要求是总过程6(标准偏差)的十分之一,5个或更多个数据分级,推荐使用,测量系统变差的类型,位置变差(准确度) 偏倚 稳定性 线性 宽度变差(精密度) 重复性 再现性,位置,宽度,位置,宽度,基准值,基准值,偏倚,偏倚,偏倚,基准值,观测平均值,偏倚,偏倚:是测量结果的观测 平均值与基准值的

28、差值。 真值的取得可以通过采用 更高级别的测量设备进行 多次测量,取其平均值而 定之,稳定性(别名:漂移,稳定性,时间1,时间2,稳定性(或飘移),是测量系统 在某持续时间内测量同一基准 或零件的单一特性时获得的测 量值总变差,线性,线性是在量具预期的工作范围内,偏倚值的差值,量程,基准值,观测平均值,基准值,观测平均值,基准值,无偏倚,有偏倚,观测平均值,重复性,由一位评价人多次使用同一种测量仪器,测量同一零件的同一特性时获得的测量变差 通常指设备变差(E.V,重复性,再现性,由不同评价人使用同一个量具 ,测量一个零件的一个特性时产生的测量平均值的变差。 通常值评价人变差(A.V,再现性,G

29、RR或量具R&R,量具重复性和再现性:测量系统重复性和再现性合成的评估,GRR等于系统内部和系统之间的方差的总和,测量系统研究的准备,先计划将要使用的方法 评价人的数量,样本数量及重复读数次数的确定。在此考虑的因素如下: 尺寸的关键性根据量具研究评价所需的置信度 零件结构零件的大小或重量 评价人的选择日常操作该仪器的人员 样本的选择至关重要! 样本的选择分为两种情况:产品控制和过程控制,样本的选择产品控制的情况,产品控制的情况测量系统用于根据规格判定产品是否合格 样本随机抽样不需要覆盖整个过程范围 测量系统的评价基于特性的规格公差,样本的选择过程控制的情况,过程控制的情况(分为过程变差已知和过

30、程变差未知)测量系统用于判定过程是否稳定受控 当过程变差已知时: 样本的选择要代表整个过程的变差 测量系统的评价基于过程的变差,测量系统研究的步骤,测量应按照随机顺序 评价人不应知道那个零件在被检查 研究人员知道被检查的零件,并记下相应数据 在设备读数时,测量值应记录到仪器分辨率的实际限度 研究工作由知其重要性且具有能力的人进行,制定试验计划时考虑的因素,制定两个阶段试验计划时,考虑以下方面因素: 评价人对测量过程有何影响? 日常使用该仪器的评价人要包括在内 每个评价人的程序相同,评价人所使用方法的差异在测量系统的再现性中反映 评价人对测量仪器的校准是否会引起变差? 评价人在获取每组读数前重新

31、对设备进行校准 要求多少样品和重复读数? 取决于被测特性重要性和所要求的置信水平水平,结果分析(接受准则)位置误差,位置误差(主要是偏倚和线性) 根据测量数据得到测量不确定度,看零误差是否在属于不确定度的范围 偏倚和线性的误差是否超出校准程序确定的最大允许误差,结果分析(接受准则)宽度误差,宽度误差(重复性和再现性) 测量系统接受准则为测量系统变差占生产制造过程变异性的百分比或零件公差的百分比: 低于10通常认为测量系统可接受 10到30之间基于应用的重要性、测量装置的成本、维修成本等方面考虑,可能可以接受 大于30不可接受,要改进测量系统 注:分级数(ndc)要大于等于5,即测量系统可接受,

32、MSA分析方法的分类,MSA,计量型,计数型,破坏型,计量型测量系统研究,Phase 1,计量型MSA的分类,计量型,位置分析,宽度分析,稳定性分析,偏倚分析,线性分析,重复性分析,再现性分析,稳定性分析,稳定性的研究指南1,取一个样本并建立相对于可溯源的标准值 可选择落在测量中程数的生产零件 对于稳定性,基准值的具体数值不需要知道 注:建议取预期测量的最低值、最高值和中程数三个样本,分别作研究更好,稳定性的研究指南2,建议测量25组数据,每组对样本测量35次 测量周期,每组样本重复测量次数组织根据情况确定,要能反应测量系统随时间的变化。 测量系统初期研究时,测量周期建议要短,以便了解其稳定性

33、。当初期研究稳定后,测量周期可以逐渐变长,稳定性的研究指南3,计算每一组的平均数 计算每一组的R值 计算总平均 计算R值的平均,稳定性的研究指南4,计算控制限 平均值图: R值图: 画出控制限,判图: 先检查R图,是否连续25点都在控制界限内,以判定重复性是否稳定。 再看Xbar图,是否连绩25点都在控制界限内,以判定偏移是否稳定。 利用 来了解仪器的重复性,稳定性的研究指南5,如果前面的控制图是稳定的,则其控制限可做为后续的控制用控制限 我们后续就固定时间,使用同样的样本、同样的测量仪器,同样的测量人员。 由于样本、仪器、人都是固定的,若绘出来的图形有异常,一般就代表仪器有问题,要进行相应的

34、处理。 异常的判定 点:一点超出控制界限 线:连续七点上升,连续七点下降,连续七点在同一侧。 面:非随机性分析,在的范围 内应覆盖68%的概率,稳定性的研究指南6,稳定性分析的记录要保存下来,可以和PPAP档案存放在一起,以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的,范例,MINITAB软件操作,从STATControl ChartXbar R 进入,偏倚的研究指南1,取一个样本并建立相对于可溯源的标准值 可选择落在测量中程数的生产零件 测量零件大于等于10次,取均值作为“基准值” 注:建议取预期测量的最低值、最高值和中程数三个样本,分别作研究更好,若有偏倚,可再做线性研究,偏倚的研究指南2,由

35、现场实际操作该仪器的人员测量样本,由他们测量可以真正了解公司的测量偏差 测量样本数10次以上(建议15次,偏倚的研究指南3,将数据画成直方图,并标注基准值 对直方图进行评审,确定是否存在异常(即直方图近似服从正态分布) 若无异常,可继续分析,偏倚的研究指南4,计算测量读数的均值 计算可重复性标准差 这里 可以查表得到,g1,mn,偏倚的研究指南5,确定偏倚的t统计量 偏倚观测平均值基准值 即 给定置信水平,确定置信区间(偏倚的不确定度),判断0是否落在该区间,偏倚的研究指南6,偏倚分析的记录要保存下来,可以和PPAP档案存放在一起,以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的,例题,EXCEL与

36、MINITAB软件操作1,先对测量数据绘制直方图,MINITAB绘制,EXCEL绘制,EXCEL与MINITAB软件操作2,数据分析,计算t统计量,作判断,MINITAB软件从STATBasic Statistics1 sample t 进入,Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI T P 偏倚 15 0.006667 0.212020 0.054743 (-0.110746, 0.124079) 0.12 0.905,EXCEL软件的计算如下,偏倚研究的分析,如果偏倚从统计上非0,则可能的原因如下: 标准或校准误差 仪器磨损(在稳定性分析中也可以表现出) 仪

37、器制造尺寸问题 仪器测量错误特性 仪器为精确校准 评价人设备操作不当 仪器修正运算不正确,线性的研究指南1,取至少5个样本,样本测量值要覆盖测量仪器一定的量程范围。 确定每个样本的基准值 测量样本大于等于10次,取均值作为“基准值,线性的研究指南2,随机化选择样本让评价人测量 由现场实际操作该仪器的人员测量样本 对每个样本测量10次以上,线性的研究指南3,计算每次测量的样本的偏倚 计算每种样本测量的偏倚均值,线性的研究指南4,对计算出的偏倚均值和基准值建立线性关系: , 是基准值, 是偏倚平均值 利用最小二乘法计算出斜率a和截距b ,以及在置信水平为下的置信带 由于计算很复杂(见MSA第三版7

38、9页),推荐使用软件进行拟合,EXCEL或MINITAB,线性的研究指南5,画出“bias0”的直线 若“bias0”的直线完全在拟合线置信带以内,则线性可接受;否则,线性不可接受,线性的研究指南6,线性分析的记录要保存下来,可以和PPAP档案存放在一起,以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的,例题,一名工厂主管希望对过程采用新测量系统。作为PPAP的一部份,需要评价测量系统的线性。基于已证明的过程变差,在测量系统操作量程内选择了五个零件。每个零件经过全尺寸检测测量以确定其基准值。然后由领班分别测量每个零件12次。研究中零件是被随机选择的,例题,例题解答,先计算偏倚和每种样本的偏倚平均值,

39、EXCEL软件操作,从工具数据分析回归进入,MINITAB软件操作,从StatRegression-Fitted Line Plot进入,Regression Analysis: C2 versus C1 The regression equation is C2 = 0.7367 - 0.1317 C1 S = 0.239540 R-Sq = 71.4% R-Sq(adj) = 70.9% Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression 1 8.3213 8.32133 145.02 0.000 Error 58 3.3280 0.05

40、738 Total 59 11.6493,结论,从图形可以明显看出:测量系统存在线性问题。 “偏倚0”的线与置信带交叉,但不包含在内。 主管需要对线性问题查找原因,线性误差可能的原因,仪器校准周期太长 仪器、设备等的磨损 基准出现误差 校准不当 仪器质量差 测量方法不同,量具或零件)变形 环境变化 操作者观察错误 零件测量位置错误 缺乏维护,重复性和再现性的研究指南,在研究R&R时,有三种方法可以选择 极差法 均值极差法 ANOVA法(方差分析法) 注:重复性和再现性的研究是已统计稳定为前提,极差法,提供测量变异的近似值,可快速检查验证GRR是否发生了变化 研究测量系统的整体概况,不能将变异分

41、为重复性和再现性 典型的极差方法: 选择2个评价人和5个零件进行研究 两个评价人各将每个零件测量一次 计算每个极差的和与平均极差 将平均值除以 得到GRR,举例,从以前的研究知过程标准偏差为0.0777,查表的m2,g5的 1.19,例题解答,平均极差 重复性和再现性 GRR GRR,均值极差法,将测量系统的变差分成三部分零件,评价人(但不考虑两者的交互作用)、仪器。 需要一个样本的零件数n5,这些零件要代表这个样本的实际的或估计的变差范围 评价人随机地测量这n个零件。重复这一过程23次,每次必须做到随机测量。 研究人员要知道零件的编号,将数据记录到表格相应位置,例题,A,评价人,B,评价人,

42、C,评价人,GRR数据收集表的填写,计算每个评价人对各个零件测量的极差和均值,并得到极差的均值( )和每个人的测量平均值( ) 计算 , ,将 得到极差的上控制限UCLR。当对每个零件的测量次数少于7时,控制下限LCLR为0 对于超出控制限的极差读数,重新读数或者剔除,再重新计算 和UCLR的值。并对出现的失控分析和纠正,GRR数据收集表的填写,计算 对所有测量值求和。除以测量总次数得到 计算每个零件总的测量均值,并用最大零件均值减去最小零件均值,得到 下面是R&R数据分析表的示例,量具R&R报告的填写,重复性或设备变差(EV)的计算 再现性或评价人变差(AV)的计算,取决于试验次数(m)和零

43、件的数量乘以评价人数(g,取决于评价人的数量(m)和g=1,因为只计算一个极差。n=零件数,r试验次数。由于评价人的变差包含设备变差,所以需要减去设备变差因素。若平方根下为负,则AV默认为零,量具R&R报告的填写,计算R&R 计算零件变差 计算总变差,取决于零件数量(m)和g1,因为只计算一个极差,量具R&R报告的填写,计算各变差占总变差的比例 计算分级数 这个分级数就是覆盖产品变差所需要的97置信区间的测量系统变差的数量。 注:若分析是基于公差而不是过程变差(TV),则计算各变差占总变差的比例时,用公差值除以6代替TV计算,量具R&R报告的示例,R&R研究的判定准则,测量系统接受准则为测量系

44、统变差占生产制造过程变异性的百分比或零件公差的百分比: 低于10通常认为测量系统可接受 10到30之间基于应用的重要性、测量装置的成本、维修成本等方面考虑,可能可以接受 大于30不可接受,要改进测量系统 注:分级数(ndc)要大于等于5,即测量系统可接受,GRR研究分析,当重复性较大时,原因可能: 设备需要维护与保养 测量的夹紧或定位需改进 零件在重复测量下测量特性遭破坏或改变 当再现性较大时,原因可能: 评价人需要接受培训 量具的刻度盘不清晰,致使评价人的校准不一致,计数型测量系统研究,Phase 2,引言,计数型测量系统最常见的是判断通过/不通过量具 使用这种测量系统的最大风险在于II区域

45、,计数型MSA的分类,计数型,风险分析法,数据解析法,假设检验法,信号分析法,风险分析法,对于有些计数型测量系统,零件的测量无法达到基准值的分辨力,因此,判断(好与坏)会带来风险,对这种风险的评价采用以下两个方法: 假设检验分析 用来评价计数型测量系统的有效性,以及评价人之间和评价人与基准值之间的一致性 信号分析法 确定区域II宽度,并因此确定测量系统GRR,假设检验法1,选取2050个样本,样本数可根据实际情况而定 此样本要包括合格、不合格的产品,临界附近的产品 研究人员对每一样本取得基准值,并正确判断是否合格 23名现场的测量人员,假设检验法2,每个人重复测量23次,根据规格作出是否合格的

46、判定,假设检验法3,将测量人员的判定结果记录在表格中 记“1”为合格;记“0”为不合格,假设检验法4,利用交叉表方法来确定评价人之间和评价人与基准值之间的一致性 计算每个评价人作出判定的有效性,假设检验法5,一致性 kappa值大于0.75,一致性好 Kappa值小于0.4,则一致性差 有效性 个人的重复性正确百分比90%。 个人和标准值相比较的正确百分比90%。 全部测量人员一致的百分比90%。 全部测量人员和标准一致的百分比90%。 万一小于此百分比,则代表此测量系统尚不可以被接受,应做 调整,假设检验法6,风险分析的记录要保存下来,可以和PPAP档案存放在一起,以有效证明公司的测量仪器其

47、测量能力是足够的,案例,某生产过程受控,但性能指数Pp=Ppk=0.5,该过程会产生较多不合格产品。 因此,需要一个可接受的计数型测量系统将不合格产品从生产流中挑选出来。与计量型量具不同的是,该量具不能指出产品的好坏,只能指出产品可接受或拒绝,LSL,USL,0.50,0.60,0.40,案例,这个测量系统与公差相比的%GRR25%。但尚未小组证明,需要进行测量系统研究。 样本的选择:随机地从过程中抽取50个零件样本,要覆盖过程变差。(注:样本要包括合格、不合格的产品,临界附近的产品,案例,选择三名评价人,每个人对每个产品评价了三次,记录在计数型研究数据表中,一致性分析列联表(评价人之间,A与

48、B的列联表,列联表(评价人之间,B与C的列联表,列联表(评价人之间,A与C的列联表,一致性分析Kappa,Kappa是一个评价人之间一致性的测量值 Kappa的计算: 设p0列联表正对角线单元中观测值的总和 pe列联表正对角线单元中期望值的总和 Kappa(p0pe)/(1pe) Kappa的判定(通常的建议法则) Kappa大于0.75表示好的一致性 Kappa小于0.4则表示一致性差,需要改进,Kappa评价人之间,计算评价人之间的Kappa值,列联表(评价人与基准值,A与基准判断列联表,列联表(评价人与基准值,B与基准判断列联表,列联表(评价人与基准值,C与基准判断列联表,Kappa评价

49、人与基准值,评价人与基准值之间的一致性,有效性,有效性的计算 有效性正确判断的数量/判断机会的总数 案例的计算结果如下,有效性,测量系统的有效性计算结果,有效性的评价,以下表格提供了对测量系统评价的指南,有效性的评价,根据案例数据得到三个评价人的信息,评价人A处于可接受的边缘,可能需要改进 评价人B可接受 评价人C不可接受,需要改进,建议重新进行培训,甚至弃用,其他范例,利用EXCEL表格可以将上面的一系列的计算过程简化,破坏型测量系统研究,Phase 3,破坏型MSA的特点,样本无法重复测量 取样上有特殊的要求 具有标准样本,这些样本不会随时间而变化 标准样本所服从的正态分布的和已知 从同一

50、批次中选取的标准样本间差异要非常小 基本方法和思路与非破坏型是相同的,破坏型MSA的分类,计量型,偏倚分析,R&R分析,稳定性分析,稳定性研究,样本的选取满足 从同一批次中抽取标准样本,标准样本间的差异非常小,小到与过程变差相比可以忽略不计 标准样本不会随时间而变化 除标准样本的选择外,其他基本方法和思路与非破坏型的稳定性研究是相同的,偏倚的研究1,选取30个左右标准样本,标准样本必须满足要求,即标准样本所服从的正态分布的和已知 挑选现场实际测量的一个人,偏倚的研究1,测量每个标准样本,记录下数据,偏倚的研究1,计算测量的标准样本值的均值和标准差,偏倚的研究1,偏倚测量平均值 t统计量,偏倚的

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