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SPC

实施SPC过程中应注意的几个问题(转)

    [] 来自不同总体的数据混杂在一起,将导致两种异常情况:[/]
(1)异常情况增多,如由于更换材料,导致控制图的异常点比换料前增多。
(2)控制限过宽,也不是正常现象,用这样的控制限控制,减弱了控制图对异常检出的敏感性。如用两台设备加工的特性,控制限是由其中一台设备上收集的数据计算得到的;而两台设备用相同的控制限控制,导致了另一台设备控制图上全部点子集中在中心线10区域内,因而出现控制限过宽的现象。针对上述异常情况,可采取以下措施:将同一特性用不同设备加工或用不同批次的材料加工时,每台设备或每批材料分别计算控制限。用不同的控制图进行控制,以保证设备与图、材料与图一一对应。
2.单项公差的控制特性,如平行度、垂直度、圆度、跳动、中心距一转变动量、分离力等。对于这些特性值,只规定了单侧标准,不能确定它的范围,也不能确定它的中心。此时,质量特性分布的中心与标准界限的距离,就决定了工序能力的大小。单侧标准只给出上限标准时,在用均值—极差控制图控制一段时间后,这些工序经常出现绝大多数点子,甚至全部点子分布在中心线以下的现象。各单位技术人员及质量管理人员认为这是好的趋势,不予以关注。这种想法是错误的,它虽然是一种好的趋势,但并不是正常现象。出现这种情况时,应首先检查检测系统是否有误,在确定检测系统无误的情况下,分析出现这种情况的其它原因,使这种好的趋势能有所发展,然后重新计算控制限。如果不进行改进,仍维持现状,
控制图将失去控制的意义。
3.用极差图控制一段时间后,有些工序的控制图上会出现大部分点子分布在中心线以下的情况,这说明质量特性的分散程度变小了。遇到这种情况时,一些技术人员往往认为过程的散差减小了,是好的现象,不予以关注。这也是不正确的。此时应马上找出产生这种趋势的原因,让这种好的趋势能有所发展,然后重新计算控制限。
4.不连续抽样,易造成样本内部差异大,样本间差异小,据此确定的控制限较宽,减弱了控制图对异常检出的敏感性。因此,抽取样本时,需要连续抽样,这样就可以减少组内差异,增大组间差异,易于反映生产过程的变化。
5.Wg量系统的精度不够导致的测量误差,会使控制图上出现周期波。如:控制特性为某一齿轮的齿圈径向跳动量0.07,用百分表测量时,只能精确到0.01,小数点后第三位应为估计值。由于操作者末估计第三位小数值,从极差控制图上反映出来的图形表现为极差在0.02—0.03之间变动,呈现规律的周期波,峰顶0.03,峰底0.02,按判异准则判过程异常,实际上却是测量误差造成的。因此,应根据控制特性的要求提高测量系统的精度,避免因测量精度不够而导致的控制图异常。
6.控制图选择刻度不合理,会造成描点不正确。如:某齿轮,磨内孔工序,控制特性为齿圆径向跳动量0.063,均值图和极差图刻度均选用0.001/格。在极差固中,上控制限为0.039,中心线值为0.0172,中心线距离控制图底边只有两行的距离。操作者通过测量计算的极差值小于0.0152时,特性点已超出图纸边界,操作者无处描点,造成描点错误。
因此,选取控制限刻度时,应将控制限位于控制图中间,使上下控制限的范围足够大,这样才能保证描点正确。极差图的刻度一般设置为均值图的2倍为宜。
7.质量分布中心与标准中心严重偏离时,Cpk值降低,不合格品率明显增加。如:某轴控制特性为16.4土0.05,第一次采集数据,经计算X图:上控制限UCLx=0.01,CLx=-0.0282,LCLx=-0.45
CP=1.45,CPK=0.63,K=0.564 g
查CP、CPK值所对应的总体不合格品率表,不合格品率为1.46%。调整设备后,重新采集数据经计算
图:上控制限UCLR=0.02, CLR=0.00175,LCLR=-0.018
CP=1.243,CPK=1.19, K=0.035
  查Cp、CPK值所对应的总体不合格品率表,不合格品率为0.01835%。 通过以上两次统计结果的比较可以看出,第一次收集数据计算的质量分布中心严重偏离标准中心。虽然CP值(1.45)较高,但CPK值(0.63)却很低,不合格品率较高。第二次调整设备,重新采集数据计算后,质量分布中心偏离标准中心较小,Cp值(1.243)和CPK值(1.19)相差不大,不合格品率明显降低。因此,控制图第一步取得预备数据后,一定要调整好质量加工中心,否则延长分析用控制图的控制限转化为控制用图的控制限后,质量分布中心就会严重偏离标准中心,使得不合格品率增加,实际工序能力降低。
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单侧标准只给出上限标准时,在用均值—极差控制图控制一段时间后,这些工序经常出现绝大多数点子,甚至全部点子分布在中心线以下的现象。

为什么单边公差算出来的控制限,会出现这样的问题呢?

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