公差分析

Robust Design
Customer Needs
Process Capability
Statistical Tolerance Analysis
Optimization for Perfect & Best Design A Critical Component of a Robust Design
1) 平均高度 μ1+2 = μ1 + μ2 = 25.7 mm + 53.3 mm = 79.0 mm 2) 标准偏差 σ1+2 = σ1 2 + σ22 = 0.12702 + 0.20322 = 0.2396
பைடு நூலகம்
3) 求6 Sigma 水准的公差
*σ =79.0± μ1+2 ±(4.65 *σ1+2) =79.0±(4.65 * 0.2396) =(77.87 ~ 80.11)
Parameter Analysis
对产品性能的 理解极限条件的 影响
• • • •
工学性计算 技术性 Data Base 实验计划法(DOE) 实验计划法( 性能实验和评价
Tolerance Analysis
理解部品的散布和 跟产品性能的 相互作用
• • • •
分析工程能力 MinMin-Max 公差分析 RSS 分析 生产性分析
3) Min / Max
• 组装时，给予部品尺寸的极限公差，设定System的Gap的方法 组装时，给予部品尺寸的极限公差，设定System的Gap的方法 System
4) RSS(Root Sum of Square)
• 根据决定System的能力尺寸和复合产品的Capability 根据决定System的能力尺寸和复合产品的Capability System的能力尺寸和复合产品的 设定System Capability的统计方法 设定System Capability的统计方法
• 决定产品的性能或者在特殊条件下决定恰当尺寸 提供能够考虑用精密度分析的尺寸变化的基准线) (提供能够考虑用精密度分析的尺寸变化的基准线)
公差( 2) 公差(Tolerance)
• 顾客能够容许的一个尺寸(USL ,LSL) 顾客能够容许的一个尺寸( • 用数字决定，适用于组装品的特性或单位部品的特性. 用数字决定，适用于组装品的特性或单位部品的特性.
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线型公差分析
例题 1
• 部品1和2是从不同Supplier购入的，两个部品相互Random组合 部品1 是从不同Supplier购入的，两个部品相互Random组合 Supplier购入的 Random 相互完全独立，各个平均和标准偏差如下： 相互完全独立，各个平均和标准偏差如下： mm(长期 长期) μ1 = 25.7 mm, σ1 = 0.1270 mm(长期) mm(长期 长期) μ2 = 53.3 mm, σ2 = 0.2032 mm(长期) • 求合计的高度的平均和标准偏差，求 6 Sigma 水准的公差 求合计的高度的平均和标准偏差，
(x+y) (x-y) (x+y) (x-y)
的平均 的平均 的分散 的分散
μx σx
μy σy
• 在这里首先要掌握所结合的各部品间是独立的,还是从属的. 在这里首先要掌握所结合的各部品间是独立的,还是从属的. 统计的不独立而从属的是表示相互之间有关系，这种情况下要考虑共分散. 统计的不独立而从属的是表示相互之间有关系，这种情况下要考虑共分散. 从不同的Supplier所提供的两个部品Random Supplier所提供的两个部品Random组装 例 1) 从不同的Supplier所提供的两个部品Random组装 这种情况是相互独立. 这种情况是相互独立. 所要求的两处尺寸来自一模四出形成的部品时, 例 2) 所要求的两处尺寸来自一模四出形成的部品时, 第一个尺寸变长,另一个尺寸也会变长， 第一个尺寸变长,另一个尺寸也会变长， 这种情况是两个尺寸相互不独立，而从属的， 这种情况是两个尺寸相互不独立，而从属的， 确切地说两个尺寸有相关关系. 确切地说两个尺寸有相关关系.
LSL
Within Overall
Potential (Within) Capability Cp CPU CPL Cpk Cpm Overall Capability Pp PPU PPL Ppk * * 0.86 0.86 * * 0.86 0.86 * 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5
(参照 (X正态分布表) • 短期工程的 Zgap = (0 - 1.0)/0.3877 = - 2.58 (参照 : Z = (X-μ)/σ, X=0, 正态分布表) • 根据正态分布,产生干涉的可能性为0.49% 根据正态分布,产生干涉的可能性为0.49% 正态分布 换句话来说, 的左边的面积是0.49 (换句话来说, 0 的左边的面积是0.49 % )
公差的概要
统计学的定义
• If, X和Y两个部品线型的结合的话,各个的平均和标准偏差表现为 X和 两个部品线型的结合的话, σy. μx, μy, σx, σy. • 两个部品线型的结合的话,表现为如下 两个部品线型的结合的话, μ(x+y) = μx + μy, μ(xμ(x-y) = μx - μy, σ2(x+y) = σ2x + σ2y, (xσ2(x-y) = σ2x + σ2y, • 用RSS的方程式转换的话 RSS的方程式转换的话 σ(x+y) = (σ2x + σ2y) 两个以上的情况 σΣxi = Σσ2xi
Poor Understanding of Your System equates to Poor Engineering
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公差的概要
公差分析的种类
公称/ 目标尺寸( 1) 公称/ 目标尺寸(Nominal Value)
17部 Analysis(公差分析) 17部 Tolerance Analysis(公差分析)
1. 公差的概要 2. 线型公差分析 3. 非线型公差分析 4. 改善和管理
LGENT SIX SIGMA TASK TEAM
公差的概要
公差的概要
• 事前性定义 : 部品、 成份、 A’ssy、 制品的基准从目标值开始能够变化 部品、 成份、 ssy ssy、 所容许的量、指数、范围. 所容许的量、指数、范围. • 在设计上所适用是 ,,, ,,,
平均 标准偏差
• Generating的随机数为Data分析工程能力 Generating的随机数为Data分析工程能力 的随机数为Data Minitab Menu : stat / quality tools / capability analysis(normal)
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现存Data 现存Data 活用
4.65 * σlt 6.15 * σst
装置产业(CDT)和组装产业 MNT)中你想哪个中心值的Shift大 和组装产业( 中你想哪个中心值的Shift ※ 装置产业(CDT)和组装产业(MNT)中你想哪个中心值的Shift大 ?
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公差的概要
公差分析的适用始点
• • • • 基本设计的System构成时 基本设计的System构成时 System 顾客要求条件的反应在设计时 要理解System System的变数的主要因子时 要理解System的变数的主要因子时 要掌握全面的设计的精密度, 正确度, 要掌握全面的设计的精密度, 正确度, 决定可靠性时 Yn)에서 P = F(Y1, Y2,,, Yn)에서 P = 技术性要求条件 动作温度) (例, 动作温度) Y = 部品的特性 绝缘体的厚度) (例, 绝缘体的厚度) Xn)中 Y = (X1, X2,,, Xn)中 Y = 部品的特性 绝缘体的厚度) (例, 绝缘体的厚度) X = 工程管理要求条件 强化时间) (例, 强化时间)
Observed Performance PPM < LSL PPM > USL PPM Total 4000.00 * 4000.00
Exp. "Within" Performance PPM < LSL PPM > USL PPM Total 5000.07 * 5000.07
需有比较完善的图纸管理基准,确保Cp 1.0以上 以上. ※ 公差分析的前提条件 : 需有比较完善的图纸管理基准,确保Cp > 1.0以上.
Based on Capability, not Individual Part Tolerance
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μe μgap μ1+2
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线型公差分析
2(补充说明 补充说明) 例题 2(补充说明)
• 例题2的结果生成随机数研讨 例题2 Minitab Menu : calc / random data / normal
Data的个数 要Generating的Random Data的个数 Generating的
公差的概要
通过公差能力, 通过公差能力,设计公差的设定方法
• 理想的6 Sigma水准的设计是 理想的6 Sigma水准的设计是 - 需确认实际工程上的标准偏差 需设计成6 Sigma水准的公差 确认该公差是否符合顾客的要求. 水准的公差, - 需设计成6 Sigma水准的公差,确认该公差是否符合顾客的要求. • 6 Sigma 水准的公差是 适用方法 专门者的 意见 适用公差 1.55 * 推定公差 (通常长期工程能力 Sigma推定 推定) 用3 Sigma推定) 注意事项 • 现在的设备, 对工厂环境或者技术 现在的设备, 方面考虑不足, 方面考虑不足,结果上可能 过大评价或者过小评价 • 使用生产Data, 假设为长期工程. 使用生产Data, 假设为长期工程. Data not,公差为过小评价 If not,公差为过小评价 • 假设为工程被管理了 If not, 公差为过大评价 • 使用新规模具, 用短期工程Data 使用新规模具, 用短期工程Data 假设. 假设. • Data是利用Rational Subgroup收集 Data是利用Rational Subgroup收集 是利用 6 Sigma 方法活用 6.15 * σst • 区分管理状态与工程能力 Data用短期 用短期, Data用短期, 长期区分来分析
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线型公差分析
例题 2
• 例题1中假设两个部品如下图一样展开的幅内相合， 例题1中假设两个部品如下图一样展开的幅内相合， Envelope的平均幅 μe)是 的平均幅( mm，标准偏差( 长期) Envelope的平均幅(μe)是80.0 mm，标准偏差(σe, 长期)是 0.3048. 比两个部品积起来的高度小的话，就产生干涉. 比两个部品积起来的高度小的话，就产生干涉. Gap比 小的话，就产生干涉. 即, Gap比 0.0 小的话，就产生干涉. • 平均缝隙 μgap = μe - μ1+2 = 80.0 - 79.0 = 1.0 mm • 缝隙的标准偏差 σgap = σe2 + σ1+22 = 0.30482 + 0.23962 = 0.3877
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线型公差分析
2(补充说明 补充说明) 例题 2(补充说明)
Process Capability Analysis for C2
Process Data USL Target LSL Mean Sample N StDev (Within) StDev (Overall) * * 0.00000 1.00284 1000 0.389329 0.389329