《工序能力调查》PPT课件
合集下载
质量管理04工序(过程)能力分析ppt课件
f（x）
T
σ
P1 TL Tm μ P2 TU
T T Cp B 6S
2019/3/7
9
1
计量值－双侧规格界限工序源自合格品率p 的估计：Cp T 6S
T 6SCp T x 3SCp 2 T TL Tm x 3SCp 2 TU Tm
p 1 [Φ ( x 3SC p x S ) Φ ( x 3SC p x S )]
第四章 工序(过程)能力分析
主要内容
基本概念
工序能力指数的计算 工序能力的评价与处置 工序能力调查
2019/3/7
2
工序能力分析的意义
在产品制造过程中，工序是保证产品质量的最 基本环节。 所谓工序能力分析，就是考虑工序的 设备、工艺、人的操作、材料、测量工具与方法 以及环境对工序质量指标要求的适合程度。 工序能力分析是质量管理的一项重要的技术 基础工作。它有助于掌握各道工序的质量保证能 力，为产品设计、工艺、工装设计、设备的维修、 调整、更新、改造提供必要的资料和依据。
T x T x p 1 [Φ ( U ) Φ ( L )] S S
1 [Φ (3C p ) Φ (3C p )]
1 [1 Φ (3C p ) Φ (3C p )] 2Φ (3C p )
2019/3/7
10
1
计量值－双侧规格界限
例1 根据某工序加工零件的测试数据计算得出，x 0.015 。试求该工 = 6.5, S=0.0055，规格要求为 6.5 0.015 序的工序能力指数及不良品率。 解：∵ x Tm 6.5
k e T 2 2 1 (TU TL ) 2
(2)有偏——规格中心Tm与分布中心
T
σ
P1 TL Tm μ P2 TU
T T Cp B 6S
2019/3/7
9
1
计量值－双侧规格界限工序源自合格品率p 的估计：Cp T 6S
T 6SCp T x 3SCp 2 T TL Tm x 3SCp 2 TU Tm
p 1 [Φ ( x 3SC p x S ) Φ ( x 3SC p x S )]
第四章 工序(过程)能力分析
主要内容
基本概念
工序能力指数的计算 工序能力的评价与处置 工序能力调查
2019/3/7
2
工序能力分析的意义
在产品制造过程中，工序是保证产品质量的最 基本环节。 所谓工序能力分析，就是考虑工序的 设备、工艺、人的操作、材料、测量工具与方法 以及环境对工序质量指标要求的适合程度。 工序能力分析是质量管理的一项重要的技术 基础工作。它有助于掌握各道工序的质量保证能 力，为产品设计、工艺、工装设计、设备的维修、 调整、更新、改造提供必要的资料和依据。
T x T x p 1 [Φ ( U ) Φ ( L )] S S
1 [Φ (3C p ) Φ (3C p )]
1 [1 Φ (3C p ) Φ (3C p )] 2Φ (3C p )
2019/3/7
10
1
计量值－双侧规格界限
例1 根据某工序加工零件的测试数据计算得出，x 0.015 。试求该工 = 6.5, S=0.0055，规格要求为 6.5 0.015 序的工序能力指数及不良品率。 解：∵ x Tm 6.5
k e T 2 2 1 (TU TL ) 2
(2)有偏——规格中心Tm与分布中心
工序(过程)能力分析报告PPT课件( 39页)
27.05.2019
5
什么是工序能力指数
工序能力指数是衡量工序能力对产品规格要
求满足程度的数量值，记为Cp。通常以规格范围T
与工序能力B的比值来表示。即：
Cp
T B
T 6S
其中T=规格上限TU - 规格下限TL
x27.05.2019
6
工序能力与工序能力指数的区别
工序能力是工序的实际加工能力，而工序能 力指数是指工序能力对规格要求的满足程度。
2.20
2.30
2.40
2.50
2.60
2.70
2.80
27.05.2019
0.04 13.34 7.26 3.64 1.69 0.73 0.29 0.11 0.04 0.01 0.00
0.08 13.64 7.48 3.83 1.89 0.83 0.35 0.14 0.05 0.02 0.01
0.12 13.99 7.85 4.16 2.09 1.00 0.45 0.20 0.08 0.03 0.01 0.00
工序处于标准状态，是指设备、材料、工艺、环境、 测量均处于标准作业条件，人员的操作也是正确的。
工序的实际加工能力是指工序质量特性的分散(或波
动)有多大。以3σ原则这样的分散范围表示工序能力
既能保证产品的质量要求，又能具有较好的经济性。
工序能力:B=6σ 或 B≈6S
27.05.2019
4
谁影响工序能力
C
p
2 3
0 . 48 0 . 48
0 . 734
27.05.2019
22
工序能力的评价与处置
1 计件值 2 计点值
27.05.2019
工序(过程)能力分析PPT课件
1 ( 2 . 0 ) 9 ( 2 . 8 3 ) 0 0 . 0 2 4 . 1 2 % 1
或由CpK=0.816，k=0.145查下表得不良品率估计约为2.1%～2.3%27
2 计量值——单侧规格界限
(1)仅给出规格上限TU
●计算公式：
CpUTU 3TU 3S x
当TU≤ x时，p≥50%，则规定CpU＝0
态分布，而且其分布中心 x 与规格中心 Tm 重合时，一定
的过程能力指数将与一定的不合格品率相对应。因此， 过程能力指数越大，说明过程能力的贮备越充足，质量 保证能力越强，潜力越大，不合格品率越低。但这并不 意味着加工精度和技术水平越高。
21
§4.3 过程能力指数的计算
一 计量值 1 双侧规格界限 （1）无偏 （2）有偏 2 单侧规格界限 （1）仅给出规格上限TU （2）仅给出规格上限TL
m
●计算公式：(图中曲线1)
有偏时工序能力指数与不合格品率
绝对偏移量 ： e Tm x
F(x)
偏移系数 ： k
e
1 2
(TU
TL)
x
TL
T2
1 2
(TU
TL )
工序能力指数：
T
TU
e 1
Cpk(1k)Cp(1k)6 T S
或
Cpk6 T ST 2e 6STT6 S2e
P1
P2
●不合格品率估计： ① p1[ (TUx) (TLx)]
二 计数值 1 计件值 2 计点值
三 SCAT（快速简易判断）法
22
1 计量值双侧规格界限
双侧规格界限是指既具有规格上限(TU)要求，又有规格下限(TL)要求的情况
(1)无偏——规格中心 T与m 分布中心 重x合
或由CpK=0.816，k=0.145查下表得不良品率估计约为2.1%～2.3%27
2 计量值——单侧规格界限
(1)仅给出规格上限TU
●计算公式：
CpUTU 3TU 3S x
当TU≤ x时，p≥50%，则规定CpU＝0
态分布，而且其分布中心 x 与规格中心 Tm 重合时，一定
的过程能力指数将与一定的不合格品率相对应。因此， 过程能力指数越大，说明过程能力的贮备越充足，质量 保证能力越强，潜力越大，不合格品率越低。但这并不 意味着加工精度和技术水平越高。
21
§4.3 过程能力指数的计算
一 计量值 1 双侧规格界限 （1）无偏 （2）有偏 2 单侧规格界限 （1）仅给出规格上限TU （2）仅给出规格上限TL
m
●计算公式：(图中曲线1)
有偏时工序能力指数与不合格品率
绝对偏移量 ： e Tm x
F(x)
偏移系数 ： k
e
1 2
(TU
TL)
x
TL
T2
1 2
(TU
TL )
工序能力指数：
T
TU
e 1
Cpk(1k)Cp(1k)6 T S
或
Cpk6 T ST 2e 6STT6 S2e
P1
P2
●不合格品率估计： ① p1[ (TUx) (TLx)]
二 计数值 1 计件值 2 计点值
三 SCAT（快速简易判断）法
22
1 计量值双侧规格界限
双侧规格界限是指既具有规格上限(TU)要求，又有规格下限(TL)要求的情况
(1)无偏——规格中心 T与m 分布中心 重x合
工序能力及工序能力指数-精品
规范范围 CP ±3σ 1
工艺成品率 不合格品率 99.73% 2700PPM
±6σ 2 99.9999998% 0.002PPM
2. 工序能力的定量表征
(2)潜在工序能力指数CP
为了综合表示工艺水平满足工艺参数规范要求的程 度，工业生 产中广泛采用下式定义的工序能力指数：
CP=(TU-TL)/ 6σ=T/ 6σ 通过积分可得工艺成品率为：
CPU＝(TU－μ)/3σ 若μ＞TU ，则取CPU为零，说明该工序完全没有工 序能力。
2. 工序能力的定量表征
(5) Cp和Cpk的常规计算方法 计算Cp和Cpk的关键是计算母体正态分布的均值和
标准偏差。常规计算方法为：
通常用下述计算方法计算得S，作为母体分布标准偏 差的近似值。
2. 工序能力的定量表征
2. 工序能力的定量表征
(4)单侧规范值情况的工序能力指数CPL和CPU：
如果要求参数大于某一下限值TL ，无上限要求，工 序能力指数应按下式计算：
CPL＝(μ－TL)/3σ
2. 工序能力的定量表征
(4)单侧规范值情况的工序能力指数CPL和CPU：
如果要求参数大于某一下限值TL ，无上限要求，工 序能力指数应按下式计算：
(5) Cp和Cpk的常规计算方法
Cpk=Cp-0.5
即工艺参数分布的中心值μ与规范中心值偏移为1.5σ的情况下， Cpk要比Cp小0.5。如果Cp＝2，Cpk只有1.5。因此，有时将Cp 称为潜在工序能力指数，将Cpk称为实际工序能力指数，简称为 工序能力指数。
2. 工序能力的定量表征
(4)单侧规范值情况的工序能力指数CPL和CPU：
2. 工序能力的定量表征
(2)潜在工序能力指数CP
Cpk工序能力及控制PPT课件
N0809024-3-2 228.5 229.0 229.0 229.0 229.0 229.0 229.0 228.0
max偏差
2.5 0.5 1.0 1.0 1.0 1.0 1.3 1.0 0.5 2.0 0.8 2.0 1.0 1.0 1.0 2.3 4.0 1.0 1.0 1.0
.
4 3 2
名称
解释
平均值（ ） 一组测量值的均值
极差（Range） 一个子组、样本或总体中最大与最小值之差
σ（Sigma） 用于代表标准差的希腊字母
标准差
(Standard Deviation)
过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如： 子组均值）的分布宽度的量度，用希腊字母σ或字母s （用于样本标准差）表示。
切断记录点(mm)
3
4
5
6
160.0 159.5 160.0 160.0
198.5 198.5 199.0 199.0
302.3 301.8 302.0 302.5
303.5 303.5 303.0 303.5
206.5 206.0 206.5 205.5
305.0 304.5 305.0 305.0
P rocess D ata
LS L
-2.00000
T arget
*
USL
6.00000
S ample M ean
1.08511
S ample?N
47
S tD ev (Within)
0.70912
S tD ev (O v erall)
0.73795
LS L
USL P
直径实 -1.5测值0.的 0 直方 1.5图 3.0
工序能力调查课件
工序能力调查课件
目录
• 工序能力调查概述 • 工序能力调查方法 • 工序能力调查步骤 • 工序能力调查结果应用 • 工序能力调查案例分析
01
工序能力调查概述
定义与目的
定义
工序能力调查是指对生产过程中的各个环节进行系统的、全 面的调查分析，以了解各环节的工艺水平、生产能力、质量 状况等，从而为生产计划的制定、生产过程的控制以及质量 管理的提升提供基础数据和信息。
THANKS
感谢观看
VS
工序能力评估
根据数据分析结果，对每个调查对象的工 序能力进行评估，包括工序能力的不足、 缺陷和改进空间等。
报告编写与发布
报告编写
根据数据分析结果和工序能力评估结果，编 写报告，包括调查目的、方法、结果、结论 等部分。
报告发布
将报告发布给相关领导和部门，以便他们了 解调查结果和后续的改进方向。同时，也可 以将报告作为经验总结和知识积累的资料保 存。
目的
通过对生产过程中的各个环节进行工序能力调查，可以识别 出生产过程中的瓶颈、问题及薄弱环节，以便采取相应的措 施进行改进和优化，提高生产效率、降低成本、提升产品质 量和客户满意度。
调查范围与对象
调查范围
工序能力调查的范围应涵盖从原材料 采购到产品完工的整个生产过程，包 括每个环节的设备、人员、工艺方法 、工作环境等因素。
生产线布局、优化工艺流程等。
案例三：某电子制造企业CPK调查与改进
总结词
计算CPK值、分析制程能力、找出不良品原因、提高产 品质量
详细描述
该电子制造企业为了提高产品质量和生产效率，需要进 行CPK调查与改进。首先，需要计算各个工序的CPK值 ，并分析制程能力。通过分析，发现了一些问题，如如加强原材料质量控制、更换设 备等。
目录
• 工序能力调查概述 • 工序能力调查方法 • 工序能力调查步骤 • 工序能力调查结果应用 • 工序能力调查案例分析
01
工序能力调查概述
定义与目的
定义
工序能力调查是指对生产过程中的各个环节进行系统的、全 面的调查分析，以了解各环节的工艺水平、生产能力、质量 状况等，从而为生产计划的制定、生产过程的控制以及质量 管理的提升提供基础数据和信息。
THANKS
感谢观看
VS
工序能力评估
根据数据分析结果，对每个调查对象的工 序能力进行评估，包括工序能力的不足、 缺陷和改进空间等。
报告编写与发布
报告编写
根据数据分析结果和工序能力评估结果，编 写报告，包括调查目的、方法、结果、结论 等部分。
报告发布
将报告发布给相关领导和部门，以便他们了 解调查结果和后续的改进方向。同时，也可 以将报告作为经验总结和知识积累的资料保 存。
目的
通过对生产过程中的各个环节进行工序能力调查，可以识别 出生产过程中的瓶颈、问题及薄弱环节，以便采取相应的措 施进行改进和优化，提高生产效率、降低成本、提升产品质 量和客户满意度。
调查范围与对象
调查范围
工序能力调查的范围应涵盖从原材料 采购到产品完工的整个生产过程，包 括每个环节的设备、人员、工艺方法 、工作环境等因素。
生产线布局、优化工艺流程等。
案例三：某电子制造企业CPK调查与改进
总结词
计算CPK值、分析制程能力、找出不良品原因、提高产 品质量
详细描述
该电子制造企业为了提高产品质量和生产效率，需要进 行CPK调查与改进。首先，需要计算各个工序的CPK值 ，并分析制程能力。通过分析，发现了一些问题，如如加强原材料质量控制、更换设 备等。
工序能力分析ppt课件
Cp 为 2.0.
3sigma 水平
Cp 为 1.0 • 长期能力指数考虑工序平均有
“1.5 ”的移动，通过从短期
能力减少0.5 计算得到.
• 6 工序 : Cpk = 1.5 • 3 工序 : Cpk = 0.5
考虑到工序平均变动时的能力指数
Cp = 2.0 Cpk = 1.5
Cp = 2.0 Cpk = 2.0
15 14 13 12 11 10 9
0
UCL=14.18 X =12.64 L CL = 11.10
50
100
150
Observation Number
Long-term Process Data for Co2
15 14 13 12 11 10 9
0
UCL=14.18 X =12.64 L CL = 11.10
• 由特殊原因产生的偏差 （ variation）在集团 间是不同的.
• 利用组合标准偏差，确
生.
• 不注意不稳定的工序， 子集间的差距没有区别.
定最佳工序，可以估计
潜在工序能力.
如果有理数子集形成….
• Graph> Time Series Plot
Fill-up
11
10
Fill-up
子集内的变动 （variation）变小， 而子集间的变动变大。
%<LSL Exp 0.00
Obs
2.00
PPM>USL Exp Obs
PPM<LSL Exp Obs
0 0 0 20000
25
35
45
55
65
75
85
Cp
0.98
CPU 0.41
3sigma 水平
Cp 为 1.0 • 长期能力指数考虑工序平均有
“1.5 ”的移动，通过从短期
能力减少0.5 计算得到.
• 6 工序 : Cpk = 1.5 • 3 工序 : Cpk = 0.5
考虑到工序平均变动时的能力指数
Cp = 2.0 Cpk = 1.5
Cp = 2.0 Cpk = 2.0
15 14 13 12 11 10 9
0
UCL=14.18 X =12.64 L CL = 11.10
50
100
150
Observation Number
Long-term Process Data for Co2
15 14 13 12 11 10 9
0
UCL=14.18 X =12.64 L CL = 11.10
• 由特殊原因产生的偏差 （ variation）在集团 间是不同的.
• 利用组合标准偏差，确
生.
• 不注意不稳定的工序， 子集间的差距没有区别.
定最佳工序，可以估计
潜在工序能力.
如果有理数子集形成….
• Graph> Time Series Plot
Fill-up
11
10
Fill-up
子集内的变动 （variation）变小， 而子集间的变动变大。
%<LSL Exp 0.00
Obs
2.00
PPM>USL Exp Obs
PPM<LSL Exp Obs
0 0 0 20000
25
35
45
55
65
75
85
Cp
0.98
CPU 0.41
工序能力及工序能力指exPPT优选课件
2020/10/18
10
2. 工序能力的定量表征
(1) 工序能力 (2) 潜在工序能力指数： Cp (3) 实际工序能力指数： Cpk (4) 单侧规范值情况的工序能力指数CPL和CPU (5) Cp和Cpk的常规计算方法
2020/10/18
11
2. 工序能力的定量表征
(1) 工序能力
2020/10/18
结论：工序能力指数越高，成品率也越高。
2020/10/18
20
2020/10/18
21
2020/10/18
22
2. 工序能力的定量表征
(3) 实际工序能力指数： CPK
2020/10/18
23
2. 工序能力的定量表征
(3) 实际工序能力指数： CPK
在元器件生产中，采用闭环工艺控制的情况并不多，大多为“ 间 接”工艺控制，很难使两者重合。例如，IC中的扩散工艺，并不 能在扩散过程中随时监测方块电阻Rs的变化情况，因此不能做到 在Rs达到规范中心值时结束扩散。实际上都是先做试片，根据试 片测试结果调整工艺条件。实践表明, 对于这种“ 间接 ”控制的 工艺，工艺参数分 布中心值μ与规范 中心值偏移的程度一般为 1.5。
为了综合表示工艺水平满足工艺参数规范要求的程 度，工业生 产中广泛采用下式定义的工序能力指数：
CP=(TU-TL)/ 6σ=T/ 6σ 通过积分可得工艺成品率为：
可得工序能力指数与成品率之间的关系：
规范范围 CP ±3σ 1
工艺成品率 不合格品率 99.73% 2700PPM
±6σ 2 99.9999998% 0.002PPM
2020/10/18
4
1. 基本要点
预备知识－关于测试数据的“ 分布”
工序能力分析优秀课件
➢人（Manpower） ➢机器（Machinery） ➢材料（Material） ➢方法（Method） ➢测量（Measurement） ➢环境（Mother—natured）
编者：赵俭平 作于2001年3月5日
什么是工序能力？（续）
1、6M所导致的变异有两类：
—随机性变异 —系统性变异（非随机性变异）
2、若工序仅受随机性因素的影响，一般情况下， 质量特征值服从正态分布（中心极限定理）， 如下图所示：
编者：赵俭平 作于2001年3月5日
什么是工序能力？（续）
N(μ,σ)
μ
编者：赵俭平 作于2001年3月5日
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
什么是工序能力？（续）
抽样的时间点数(k):一般3个以上，若抽样的目 的是为了研究变异来源，则可以多取几个时间 点:若进行工序能力分析，一般时间点不宜太多， 时间跨度不宜太长，否则抽样过程中易受系统 性原因的影响。另外，如果多变异分析结果表 明时间变异较大，说明工序不稳定，应分析是 否存在系统性原因，在消除系统性原因后重新 抽样。
否做了记录？ ➢ 5、数据搜集的时间、工序、目的、抽样方式。
编者：赵俭平 作于2001年3月5日
多变异分析
三种类型的变异
-产品内变异 -产品间变异 -时间变异
多变异分析是确定合理抽样方案的分析 工具，通过多变异分析，可以发现主要 的变异来源，保证抽样能捕获主要的随 机性变异。
编者：赵俭平 作于2001年3月5日
样本含量 = a×b×k
编者：赵俭平 作于2001年3月5日
练习1 绘制多变异图
某锡桨印刷工序需控制PCB板上的锡浆高度， 为了研究锡桨高度的变异情况，做了如下的多 变异分析:从每块PCB板上选取5个测量点，测 量其锡桨高度。选择了8:00AM、10:00AM、 12:00AM三个时间点，每个时间点连续抽取三 块PCB板。测量结果如下表，请绘制多变异分 析图。
编者：赵俭平 作于2001年3月5日
什么是工序能力？（续）
1、6M所导致的变异有两类：
—随机性变异 —系统性变异（非随机性变异）
2、若工序仅受随机性因素的影响，一般情况下， 质量特征值服从正态分布（中心极限定理）， 如下图所示：
编者：赵俭平 作于2001年3月5日
什么是工序能力？（续）
N(μ,σ)
μ
编者：赵俭平 作于2001年3月5日
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
什么是工序能力？（续）
抽样的时间点数(k):一般3个以上，若抽样的目 的是为了研究变异来源，则可以多取几个时间 点:若进行工序能力分析，一般时间点不宜太多， 时间跨度不宜太长，否则抽样过程中易受系统 性原因的影响。另外，如果多变异分析结果表 明时间变异较大，说明工序不稳定，应分析是 否存在系统性原因，在消除系统性原因后重新 抽样。
否做了记录？ ➢ 5、数据搜集的时间、工序、目的、抽样方式。
编者：赵俭平 作于2001年3月5日
多变异分析
三种类型的变异
-产品内变异 -产品间变异 -时间变异
多变异分析是确定合理抽样方案的分析 工具，通过多变异分析，可以发现主要 的变异来源，保证抽样能捕获主要的随 机性变异。
编者：赵俭平 作于2001年3月5日
样本含量 = a×b×k
编者：赵俭平 作于2001年3月5日
练习1 绘制多变异图
某锡桨印刷工序需控制PCB板上的锡浆高度， 为了研究锡桨高度的变异情况，做了如下的多 变异分析:从每块PCB板上选取5个测量点，测 量其锡桨高度。选择了8:00AM、10:00AM、 12:00AM三个时间点，每个时间点连续抽取三 块PCB板。测量结果如下表，请绘制多变异分 析图。
工序能力指数Ca、Cp、CPk详解ppt课件
μ
SL
SU
T
最新编辑ppt
当设计精度为必须时，设计公差 不可放宽时，可从人、机、料、 法、环等环节入手，提高工程能 力，以确保设计精度及性能。如 此，便会增加成本。
12
7.实例分析
※某产品半轴齿轮分析实例
Cpk解析
技术部
序号
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
技术部
Cpk解析
5.工程能力判定标准
级别
工序能力 指数Cpk
A++ Cpk≥2.0
T与σ关系
不合格品率P
工序能 力评判
特优
可考虑降低成本
对应原则
A+ 2.0＞Cpk≥1.67
T＞10σ
P＜0.00006%
优
应当保持
A 1.67＞Cpk≥1.33 10σ≥T＞8σ 0.00006%≤P＜0.006% 良 B 1.33＞Cpk≥1.0 8σ≥T＞6σ 0.006%≤P＜0.27% 一般 C 1.0＞Cpk≥0.67 6σ≥T＞4σ 0.27%≤P＜4.45% 差
10
P1
技术部
Cpk解析
6.提高工程能力指数的途径
※工程能力调查中，绝大多数情况实际中心值与规格中心值是不重合的，所以，一般都是通过Cpk
值分析工程能力。
T
Cpk＝
×（1－2e/T）
6σ
※从上式中可看出，影响Cpk值的三个变量： ① 偏移量e、 ②公差T、③标准方差σ，故改善工序 能力指数可通过以下三种途径：
6
技术部
Cpk解析
（3）Cpk—工程能力指数，是当制程准确度Ca过大，即实际中心值与规格中心值偏离过多时，制程精 确度不足以直观反映工程能力时，综合Ca及Cp来分析工程能力水平的手段。
工序(过程)能力分析培训教材PPT文档26页
工序(过程)能力分析培训教材
•
6、黄金时代是在我们的前面，而不在 我们的 后面。
•
7、心急吃不了热收 敛。
•
9、只为成功找方法，不为失败找借口 (蹩脚 的工人 总是说 工具不 好)。
•
10、只要下定决心克服恐惧，便几乎 能克服 任何恐 惧。因 为，请 记住， 除了在 脑海中 ，恐惧 无处藏 身。-- 戴尔． 卡耐基 。
61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
谢谢！
•
6、黄金时代是在我们的前面，而不在 我们的 后面。
•
7、心急吃不了热收 敛。
•
9、只为成功找方法，不为失败找借口 (蹩脚 的工人 总是说 工具不 好)。
•
10、只要下定决心克服恐惧，便几乎 能克服 任何恐 惧。因 为，请 记住， 除了在 脑海中 ，恐惧 无处藏 身。-- 戴尔． 卡耐基 。
61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
谢谢！
工序能力调查课件
01
03
为了解决这些问题，我们提出了一些改进措施，包括 加强设备维护和保养、开展操作人员技能培训、加强
原材料质量检验等。
04
通过调查，我们发现该企业在生产过程中存在一些问 题，如设备故障频繁、操作人员技能不足、原材料质 量不稳定等。
展望
工序能力调查课件是一个持续改进的 过程，需要不断地进行调查和分析， 及时发现和解决生产过程中的问题。
比。
反馈与改进
根据评估结果，对改进措施进行 总结和反馈，总结经验教训，为
后续的持续改进提供参考。
06
总结与展望
总结
工序能力调查课件是质量管理中的重要工具，它通过 对工序能力的调查和分析，帮助企业了解生产过程中
的问题，提高产品质量和生产效率。
输0入2
标题
在本次调查中，我们采用了问卷调查和实地考察相结 合的方法，对某制造企业的生产线进行了全面的调查 和分析。
工序能力调查课件
• 工序能力概述 • 工序能力调查的方法 • 工序能力调查的实施步骤 • 工序能力调查的案例分析 • 工序能力的持续改进 • 总结与展望
01
工序能力概述
定义与意义
定义
工序能力是指生产过程中，设备、工 艺、操作等方面所具有பைடு நூலகம்加工能力， 即设备、工艺、操作满足产品技术要 求和生产节拍的能力。
电子制造企业工序能力调查
详细描述
该电子制造企业在进行工序能力调查时，重点关注产品性能参数、可靠性、稳定 性等方面的指标。通过调查发现，该企业在某些关键工艺环节上存在较大波动， 需要加强工艺控制和品质管理，以提高工序能力。
案例三：某服装加工企业的工序能力调查
总结词
服装加工企业工序能力调查
质量管理04_工序能力分析
质量管理04_工序能力分析
3 计数值—
例＝n55＝某1产00品, 各规样格本要中求不pU合＝格0.品1，数现为取：5d个1＝样7本，，d2n＝1＝5，n2d＝3＝… 6，d4＝2，d5＝4，求工序能力指数Cp。
解：
PPT文档演模板
2020/12/18
质量管理04_工序能力分析
4 计数值—计点值
规格要求是单位产品平均缺陷(或疵点数)上限或不合格品
工序能力:B=6σ 或 B≈6S
PPT文档演模板
2020/12/18
质量管理04_工序能力分析
谁影响工序能力
l 人——与工序直接有关的操作人员、辅助人员的质量意 识和操作技术水平；
l 设备——包括设备的精度、工装的精度及其合理性、刀 具参数的合理性等；
l 材料——包括原材料、半成品、外协件的质量及其适用 性；
与工序能力B的比值来表示。即：
其中T=规格上限TU - 规格下限TL
PPT文档演模板
2020/12/18
质量管理04_工序能力分析
工序能力与工序能力指数的区别
工序能力是工序的实际加工能力，而工序能 力指数是指工序能力对规格要求的满足程度。
工序能力的强弱并不等同于满足规格要求的能力 的高低。
工序能力指数的高低（在分布中心 与规格中心
0.06 0.11 0.22 0.40 0.72
0.03 0.06 0.13 0.25 0.48
0.01 0.03 0.07 0.15 0.31
0.01 0.02 0.04 0.09 0.20
0.00 0.01 0.02 0.05 0.13
0.00 0.01 0.03 0.08
0.01 0.02 0.05
例容量6：为设10某的产样品本规5格个要，求各单样位本产中品产平品均的缺缺陷陷上数限分C别U为＝C2，1＝取7； C2＝5；C3＝6；C4＝2； C5＝4，求工序能力指数Cp。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
工序能力调查
杉山哲郎
--精品--
总体和样本
（平均值）
总体
（标准偏差）
参数 （希腊文）
统计基础
○ ○
・ ・ ・ ・
○ 样本
x x
1 2
・ ・ ・ ・
xn
数据
推测
x （平均值）
s （标准偏差）
统计量（拉丁字母）
・从总体抽取样本，以此计算统计量，推测总体的情况
・通过样本的数据分析，得出总体的应对措施。
例． （总体）
1
2
x
2 i
1 4
xi2
(
xi)2 n
3
0
0
4
1
1
5
2
4
3
9
4
16
55152 10
5
25
5
15
0
10
xi 15
xi2 55
--精品--
5
统计量和参数
统计量（拉丁文记号）
参数（希腊文）
定义
根据抽样数据计算的数值
相当于样本的总体的真值的数值 只有上帝才知道的数值
平均值
x （样本平均）
方差
标准 偏差
x + 3s =156.84
9
直方图的分析方法
１．调查分布的特征
一般型
折齿型
偏态型
工序很稳定 (常见的类型)
陡壁型
测量或读数有误
双峰型
・规格值控制在下限范围内。 ・理论上不取限定数值以下的数据
孤岛型
剔除规格外的全部数据
平均值不同的2种分布混在一 起
2． 和规格对比分析 3． 分层比较，调查层次之间-的-精差品-异-
V 10 2.5 51
s 2.51.58
数据 1、2、3、4、5
R514
--精品--
4
平方和Ｓ的计算
定义 计算
S (xix)2
(x每 i2个 ( 数 n据 xi)的 2 平 方 )数 数 据 据 的 的 个 和 数 2
(3 , 3)
定义
计算
xi
xi x (xi x)2
xi
1
-2
4
1
2
-1
（样本）
工序质量 ← 抽样的计测结果
批次质量 ← 抽样的计测结果
量产品的质量 ← 试制品的质量检测结果
--精品--
1
样本的选取方法
◆随机抽样法：一般认为总体的偏差呈均一分布，所以随机抽样法是基础方法。
①．抽样的方法
值
特 性
样本
零件
零件
8点 9点 10点 要考虑到时间变化和地点差异
②．计测上的注意点
V （样本方差）
（或者 s 2 ）
s （样本标准偏差）
--精品--
（总体平均）
2 （总体方差）
（总体标准偏差）
6
例题
超市里售卖的重量标记为140g的汉堡包出现实际重量不足的问题，
为了调查偏差状态抽取了100个进行检查，得出了以下数据。
将以下数据用直方图的形式表现出来。
1（4规0格30
ｇ）
131
站立姿势 年龄
经验
射 Man
中
差
位 置
拉弓强度
弓
形状
长度
的
材质
重量
偏
Method
＊拉弓方法的影响是最
箭
大的。
头
Machine Material
偏 差
Measurement Environment
× ×
× ×
× ×
× ×× ×
××
减小偏差范围
×× ×××××××
调节平均值
××××××××
识-别-精问品-题- 的原因是偏差还是平均值
x
规格 中心
规格 上限
・可以在电脑上计算
20
数度
X 和s 的含义 15
・X 是分布的峰中心 ・s 表示偏差的大小 10
n = 100 x = 129.75 s = 9. 03
（扩大） ・X 3s 的计算值分布于 5
峰
正态分布
的两侧的位置。
100
110
120
130
140
150
160 170
-x-精-品3--s =102 . 66
7
・ 何谓直方图
直方图
・大量数据的分布一目了然 ・容易计算平均值、标准偏差 ・帮助辨明数据和规格之间的关系
・ 直方图的用语
柱（组）
最小值
组的界限值
幅h
度
・ 直方图制作要点
从最大值到最小值分成几个级别（几组），使得分布更加简单易懂。
h
・・・・・・
最大值
--精品--
8
直方图
X 和 s的计算
25
规格 下限
正态分布和概率
3
3
2
68.3％
2
95.4％
（超出概率5%）
99.7％
（超出概率0.3%）
11
和
（总体平均）表示中心位置
（总体标准偏差）表示偏差大小
（例 ）
男性身高
（例 ）
→ 相对目标值的偏差 建筑物的偏差
5
0.3cm
170cm 女性身高
125
131
125
149
125
112
123
129
126
138
126
129
135
122
137
143
134
125
130
133
137
115
140
119
125
127
128
132
121
118
115
121
139
112
140
115
142
128
133
128
139
130
144
139
137
126
132
124
110
--精品--
134
142
119
144
143
126
131
128
112
143
134
138
121
145
120
124
134
137
146
126
129
130
119
127
132
124
133
139
123
137
123
129
141
124
135
131
120
140
128
129
137
116
128
154
132
105
130
135
136
123
××
x
V S n 1
偏差
×
标准偏差 (Standard deviation)
极差 (Range)
s V
RLS
L：最大値 ，S：最小值
计算例
数据 1、2、3、4、5
x123453 5
数据 1、2、3、4、5
Me =3
数据 1、2、3、4、5x 3
S = (1 - 3)2 + (2 - 3)2 + (3 - 3)2 + (4 - 3)2 + (5 - 3)2 = 10
镀金吊架
・要明确指示计测方法、计测场所等
・计测器的精度(最小刻度)・・模拟计测器―产品公1差5 的 以下
③．样本量
以下
数字计测器―产1品10 公差的
根据总体推测的精度要求决定样本量（统计手法的应用)
--精品--
2
偏差和平均值的改善
例． 射箭时射中的靶位偏差的特性要因图
拉弓方法＊
人
瞄准方法 搭弓的方法
存在异常值
10
正态分布
直方图（统计量）
正态分布（总数）
相
fi N
对
个
样本平均 x
总体平均
数
ab x
样本标准偏差 s总体标准偏差 正态分布断概率密度函数
y f(x)
f (x) 1 e(x22)2
2
ab
放大直方图的数据N，缩小纵轴幅度h
时的极限状态。
特征
・中心分布最多
・向两侧逐步减少 ・左右对称 ・呈现西洋钟的形状 ・自然界的物品，相同规格的产品 ・零件基本呈正态分--布精品。--
3
统计量的计算方法
中心位置
偏差大小 （扩大程
度）
名称
定义
平均值 (Mean)
中位数 (median)
x xi n
× ××
x
××
（中心的位置）
从大到小排列时的中心的值
(如果数值个数为偶数，则取中心的2个数据 的平均值)
平方和 (Square Summary)
方差 (Variance)
S(xi x)2
杉山哲郎
--精品--
总体和样本
（平均值）
总体
（标准偏差）
参数 （希腊文）
统计基础
○ ○
・ ・ ・ ・
○ 样本
x x
1 2
・ ・ ・ ・
xn
数据
推测
x （平均值）
s （标准偏差）
统计量（拉丁字母）
・从总体抽取样本，以此计算统计量，推测总体的情况
・通过样本的数据分析，得出总体的应对措施。
例． （总体）
1
2
x
2 i
1 4
xi2
(
xi)2 n
3
0
0
4
1
1
5
2
4
3
9
4
16
55152 10
5
25
5
15
0
10
xi 15
xi2 55
--精品--
5
统计量和参数
统计量（拉丁文记号）
参数（希腊文）
定义
根据抽样数据计算的数值
相当于样本的总体的真值的数值 只有上帝才知道的数值
平均值
x （样本平均）
方差
标准 偏差
x + 3s =156.84
9
直方图的分析方法
１．调查分布的特征
一般型
折齿型
偏态型
工序很稳定 (常见的类型)
陡壁型
测量或读数有误
双峰型
・规格值控制在下限范围内。 ・理论上不取限定数值以下的数据
孤岛型
剔除规格外的全部数据
平均值不同的2种分布混在一 起
2． 和规格对比分析 3． 分层比较，调查层次之间-的-精差品-异-
V 10 2.5 51
s 2.51.58
数据 1、2、3、4、5
R514
--精品--
4
平方和Ｓ的计算
定义 计算
S (xix)2
(x每 i2个 ( 数 n据 xi)的 2 平 方 )数 数 据 据 的 的 个 和 数 2
(3 , 3)
定义
计算
xi
xi x (xi x)2
xi
1
-2
4
1
2
-1
（样本）
工序质量 ← 抽样的计测结果
批次质量 ← 抽样的计测结果
量产品的质量 ← 试制品的质量检测结果
--精品--
1
样本的选取方法
◆随机抽样法：一般认为总体的偏差呈均一分布，所以随机抽样法是基础方法。
①．抽样的方法
值
特 性
样本
零件
零件
8点 9点 10点 要考虑到时间变化和地点差异
②．计测上的注意点
V （样本方差）
（或者 s 2 ）
s （样本标准偏差）
--精品--
（总体平均）
2 （总体方差）
（总体标准偏差）
6
例题
超市里售卖的重量标记为140g的汉堡包出现实际重量不足的问题，
为了调查偏差状态抽取了100个进行检查，得出了以下数据。
将以下数据用直方图的形式表现出来。
1（4规0格30
ｇ）
131
站立姿势 年龄
经验
射 Man
中
差
位 置
拉弓强度
弓
形状
长度
的
材质
重量
偏
Method
＊拉弓方法的影响是最
箭
大的。
头
Machine Material
偏 差
Measurement Environment
× ×
× ×
× ×
× ×× ×
××
减小偏差范围
×× ×××××××
调节平均值
××××××××
识-别-精问品-题- 的原因是偏差还是平均值
x
规格 中心
规格 上限
・可以在电脑上计算
20
数度
X 和s 的含义 15
・X 是分布的峰中心 ・s 表示偏差的大小 10
n = 100 x = 129.75 s = 9. 03
（扩大） ・X 3s 的计算值分布于 5
峰
正态分布
的两侧的位置。
100
110
120
130
140
150
160 170
-x-精-品3--s =102 . 66
7
・ 何谓直方图
直方图
・大量数据的分布一目了然 ・容易计算平均值、标准偏差 ・帮助辨明数据和规格之间的关系
・ 直方图的用语
柱（组）
最小值
组的界限值
幅h
度
・ 直方图制作要点
从最大值到最小值分成几个级别（几组），使得分布更加简单易懂。
h
・・・・・・
最大值
--精品--
8
直方图
X 和 s的计算
25
规格 下限
正态分布和概率
3
3
2
68.3％
2
95.4％
（超出概率5%）
99.7％
（超出概率0.3%）
11
和
（总体平均）表示中心位置
（总体标准偏差）表示偏差大小
（例 ）
男性身高
（例 ）
→ 相对目标值的偏差 建筑物的偏差
5
0.3cm
170cm 女性身高
125
131
125
149
125
112
123
129
126
138
126
129
135
122
137
143
134
125
130
133
137
115
140
119
125
127
128
132
121
118
115
121
139
112
140
115
142
128
133
128
139
130
144
139
137
126
132
124
110
--精品--
134
142
119
144
143
126
131
128
112
143
134
138
121
145
120
124
134
137
146
126
129
130
119
127
132
124
133
139
123
137
123
129
141
124
135
131
120
140
128
129
137
116
128
154
132
105
130
135
136
123
××
x
V S n 1
偏差
×
标准偏差 (Standard deviation)
极差 (Range)
s V
RLS
L：最大値 ，S：最小值
计算例
数据 1、2、3、4、5
x123453 5
数据 1、2、3、4、5
Me =3
数据 1、2、3、4、5x 3
S = (1 - 3)2 + (2 - 3)2 + (3 - 3)2 + (4 - 3)2 + (5 - 3)2 = 10
镀金吊架
・要明确指示计测方法、计测场所等
・计测器的精度(最小刻度)・・模拟计测器―产品公1差5 的 以下
③．样本量
以下
数字计测器―产1品10 公差的
根据总体推测的精度要求决定样本量（统计手法的应用)
--精品--
2
偏差和平均值的改善
例． 射箭时射中的靶位偏差的特性要因图
拉弓方法＊
人
瞄准方法 搭弓的方法
存在异常值
10
正态分布
直方图（统计量）
正态分布（总数）
相
fi N
对
个
样本平均 x
总体平均
数
ab x
样本标准偏差 s总体标准偏差 正态分布断概率密度函数
y f(x)
f (x) 1 e(x22)2
2
ab
放大直方图的数据N，缩小纵轴幅度h
时的极限状态。
特征
・中心分布最多
・向两侧逐步减少 ・左右对称 ・呈现西洋钟的形状 ・自然界的物品，相同规格的产品 ・零件基本呈正态分--布精品。--
3
统计量的计算方法
中心位置
偏差大小 （扩大程
度）
名称
定义
平均值 (Mean)
中位数 (median)
x xi n
× ××
x
××
（中心的位置）
从大到小排列时的中心的值
(如果数值个数为偶数，则取中心的2个数据 的平均值)
平方和 (Square Summary)
方差 (Variance)
S(xi x)2