工程能力指数研究.doc

制造部门的使命与职责 作为一个制造部门，我们必须制造出具有稳定的品质的产品。为此，我们须具备能充分理解“Cp、CpK”并且能将其活用的能力。所以，我们的职责是： 确保工程、产品的“Cp、CpK”（减少偏差） 不作出不良（消除不良损失金额） 构造出能减少成本的工程 严守入库计划 将这4点活用之后，必须在已定的“管理状态”下进行工作。这些就是我们的使命。 就先前的工程能力指数“Cp、CpK”与“社内允许不良发生率”进行少许说明。在我们公司内既有使用单侧规格的“Cp”，也使用有双侧规格的“CpK”（之后再作详细）。生产工程中的允许不良发生率是，根据各机种成本资料设定样本工程。各要求的规格如下所示： Cp=1.33以上 CpK=1.33以上 允许不良发生率(社内):重大不良0.3%以下，通常的在1%以下(根据成本资料定)。但铭板等也有允许不良发生率 在10%的情况。 这些是产品在预算阶段的基准值（目标值），在初期流动时的工程设计阶段（制造工程管理表及作业手顺书的作成），取必要的数据，并据此数据进行把握。 二、工程管理中直方图的活用（参照附录6） 工程管理，一般使用一些作为管理道具的如P管理图等的管理图表。但是，如在直方图上下功夫的话也可将此运用在工程管理中。直方图的优点在于，如样品数据有100个就可根据直方图看出其分布的状态,也可活用每个真实的数据。不管是管理图也好还是QC七手法中的单独一个也好，虽频繁使用但如果不具备比较高水平的知识的话，是很难有效地掌握与使用的。但是，直方图从直观上让人感觉易理解、只要有一张稿纸，任何人无论在何处均可直接的利用。所以，比起其它更加活用。 三、管理状态（参照附录4） 在前面第一部分中已说明过“管理状态”。管理状态是指：“工程被维持在不得不有偏差的范围内（规格范围内）的状态”。因此，即使工程属于管理状态下，依然还是会有不良发生。请把“不得不有的偏差范围”与“规格”区别来考虑。试使用直方图和管理图。（参照下表）。在某个工程取数据作成直方图。数据间的偏差小，就是有工程能力（不会有不合格品，或不易产生不合格品），如数据间偏差大，则没有工程能力。（有不合格品发生，或易产生不合格品）。作成管理图，如确认属管理状态，则会出现有数据在管理线上的“管理状态”，及不在管理线上的“非管理状态”两种状态。管理图上的管理线是：工程是否在管理状态的目标。希望能认识到管理线与规格是不一样的。 直方柱形图 管理图 有工程能力（Cp≧１．３３） 无工程能力（Cp＜ｌ．００＝ 一直保持生产良品的状态，工程稳定。 产生不合格品（或易产生不合格品）状态安定。（以一定的比例发生不良）。 偶尔检查数据可能为Cp≧ｌ．３３但不知道什么时候会出现不良。 四、平均值与标准偏差（参照附录4） 首先，试求出平均值与标准偏差。用数据“4.8、5.0、5.5”此3个数据来说明平均值。 如上所示，结果为5.10。求数据的平均值时，如此一样求出比数据的多一位的值才好。 计算标准偏差的，首先，计算平均值与各数据之间的差Δ。 ΔＸ１＝５．１０－４．８＝０．３ ΔＸ２＝５．１０－５．０＝０．１ ΔＸ３＝５．５０－５．１＝０．４ 然后，在下记的公式中代入计算出的结果。求出原数据的2位以下的结果。如下公式所示，必须用分母数减去1。 据计算结果的标准偏差σ，数据组一般可以从以下几点来进行判断。 * 标准偏差大，偏差则大。 * 标准偏差小，偏差则小。 但是，单只用平均值或标准偏差，来评价数据偏差就已十分充分了吗？以下我们试着用另一种方法来评价。 例如：用A、B两种机器加工部品，数据如下所示。计算后A、B可得出同样的平均值与标准偏差的结果。 种类 样品数据 平均值 标准偏差 Ａ（ｍｍ） ２３．７ １８．１ ２０．９ ２４．６ １９．４ ２１．３４　 ２．７７ Ｂ（ｍｍ） ２０．１ ２０．１ ２０．１ ２０．１ ２６．３ ２１．３４　 ２．７７ 可以说A、B两种机器的加工性能是完全相同的吗？试分析一下！ A机器所示：所有的数据均不相同，大致是以差不多的数值在推移着。B机器所示：有4个相同的数值，还有一个数据则是离的非常远的数值，A、B机器的数据有着明显差异。为了将这些数据让人易理解，假设规格值为20.0±5.0ｍｍ，那么试想想我们可从样品数据中得出怎样的情报呢？ A机器无不良品。机器B有一个不良品发生。按一般的想法来说，因为机器A如没有不良品发生，则会判断比机器B性能好。但是，真的是这样的更好吗？ 例如：规格的中心值20.0ｍｍ与上限值附近的24.5ｍｍ有两个物品存在。将此用下图表示。 当然，这两个物品都会被当成是良品来使用。但是，用此方法，只能以是否在规格内的观点来判断。本