歡迎來到裝配圖網(wǎng)! | 幫助中心 裝配圖網(wǎng)zhuangpeitu.com!
裝配圖網(wǎng)
ImageVerifierCode 換一換
首頁 裝配圖網(wǎng) > 資源分類 > PPT文檔下載  

世界級質(zhì)量管理工具ppt課件

  • 資源ID:1866723       資源大?。?span id="vvuykry" class="font-tahoma">2.46MB        全文頁數(shù):48頁
  • 資源格式: PPT        下載積分:20積分
快捷下載 游客一鍵下載
會員登錄下載
微信登錄下載
三方登錄下載: 微信開放平臺登錄 支付寶登錄   QQ登錄   微博登錄  
二維碼
微信掃一掃登錄
下載資源需要20積分
郵箱/手機(jī):
溫馨提示:
用戶名和密碼都是您填寫的郵箱或者手機(jī)號,方便查詢和重復(fù)下載(系統(tǒng)自動生成)
支付方式: 支付寶    微信支付   
驗(yàn)證碼:   換一換

 
賬號:
密碼:
驗(yàn)證碼:   換一換
  忘記密碼?
    
友情提示
2、PDF文件下載后,可能會被瀏覽器默認(rèn)打開,此種情況可以點(diǎn)擊瀏覽器菜單,保存網(wǎng)頁到桌面,就可以正常下載了。
3、本站不支持迅雷下載,請使用電腦自帶的IE瀏覽器,或者360瀏覽器、谷歌瀏覽器下載即可。
4、本站資源下載后的文檔和圖紙-無水印,預(yù)覽文檔經(jīng)過壓縮,下載后原文更清晰。
5、試題試卷類文檔,如果標(biāo)題沒有明確說明有答案則都視為沒有答案,請知曉。

世界級質(zhì)量管理工具ppt課件

DOE,DOE:試驗(yàn)設(shè)計(jì)是有目的的改變過程輸入因素(X)以觀測相應(yīng)的輸出變化(Y)的行動。 Y=F(X1,X2,X3Xn),什么是DOE?,DOE是一種質(zhì)量工具,要解決的變量X與Y的關(guān)系,如果逆向知道問題Y,如何找出X1,X2,X3?,design of experiment,DOE分類:經(jīng)典DOE、田口DOE和謝寧DOE,1,8/2原則,80%的問題(Y) 是由哪些20%的原 因(X)造成的,帕累托定律,原理,目的,簡單,有效,強(qiáng)調(diào)與部件對話,10大工具,DOE逆向:知道問題Y如何找到X,謝寧DOE,2,Y:綠Y,代表要解決的問題和目標(biāo),X:變量,紅X,粉紅X,淺粉紅X,利克特尺度:在好壞之間建立一個(gè)好壞程度,如1代表差,10代表好; 好處:減少數(shù)據(jù)量,測量精度:5:1,(即變量變化范圍:測量工藝精度)5,謝寧DOE概念定義,3,DOE10大工具,4,多變量分析,為什么首先要講多變量分析? 最重要的是該工具針對大量沒有直接聯(lián)系的、猜測的可能原因和不可處理的變量減少到少得多的一族相關(guān)變量。 多變量分析為其它工具的使用提供一個(gè)分析基礎(chǔ)。,5,多變量分析,多變量分析是一種過濾技術(shù),將20個(gè)以上變量過濾,定位最可能的原因,可以形象的稱之“漏斗法”,撲克戲法的原理:對于27張牌,三次定位找出指定的牌(紅X),即第一次找出紅X所在的列,可以排除18張牌;再次洗牌后,確定紅X所在的排,排除6張,只剩3張牌;再次洗牌,則可以輕松的確定唯一的紅X,6,魚骨圖的無奈常用的分析問題的方法,魚骨圖可以分析問題產(chǎn)生的可能原因,但并不能進(jìn)一步分析,到底哪個(gè)是主要原因,次要的原因。只能每項(xiàng)可能的原因都要進(jìn)行改善,效率低,很多原因可能只是猜測,這正是多變量分析的優(yōu)勢。,7,多變量分析,目的:在X1,X2,X3,Xn中出紅X、粉紅X、淺粉紅X所在的變量族,方法: 1. 針對每個(gè)變量,從產(chǎn)品或制程抽出四至五個(gè)樣品作為樣本,并測量有關(guān)之質(zhì)量特性 2. 定時(shí)重復(fù)抽取樣本,直到樣本整體能反映大部份(約 80%)的不良變異 3. 按時(shí)序制作多變量圖 4. 觀察何種變異最為顯著多變量分析的過濾器,8,位置變量(樣本內(nèi)的) 部件內(nèi)部/組件內(nèi)的不同位置 在成批加料時(shí)出現(xiàn)的位置或范圍的變化 不同機(jī)器/不同試驗(yàn)位置 不同生產(chǎn)線之間/不同工人之間的質(zhì)量變化 周期性(樣本之間的變化) 在同樣的時(shí)段,從一個(gè)生產(chǎn)過程中抽取的連續(xù)的部件間的變化 不同的批次/部件組中的變量 時(shí)間性的變化 小時(shí)、天、周、班別的變化差異,變量族的劃分,9,設(shè)計(jì)多變量具體研究步驟,1. 測量儀器的精度至少是產(chǎn)品精度的5倍 2. 確定可出現(xiàn)的變量的族的數(shù)目 3. 畫出族譜 4. 估計(jì)所要求的不同時(shí)間取樣的次數(shù) 5. 確定對在加工過程中連續(xù)抽取的部件的數(shù)量(一般35) 6. 確定在部件內(nèi),族系的取樣數(shù)量,如方位、機(jī)器、模腔的數(shù)量) 7. 將第4、5、6不重的數(shù)量相乘,以確定要研究的部件總數(shù) 8. 設(shè)計(jì)一個(gè)圖表,簡化多變量數(shù)據(jù)的收集,10,多變量分析案例(一),印刷電路板在鉆孔時(shí)產(chǎn)生的過量毛刺,用利克特度 量尺度把毛刺分成1到10級,然后對各種變量族系進(jìn)行 甄別。決定僅用一天的時(shí)間進(jìn)行試驗(yàn),期望在一天之 內(nèi)就能充分找到至少80%的重要變量。 每天三班倒 有13臺同樣的鉆床 每臺機(jī)器有4個(gè)鉆削夾頭 每班有8個(gè)工人操作機(jī)器 每臺機(jī)器上有3個(gè)裝在PWB板上的控制板 每臺機(jī)有10種鉆孔尺寸,11,針對各個(gè)x進(jìn)行族系的劃分: 每天三班倒 每班工作時(shí)間的變化 有13臺同樣的鉆床 每臺機(jī)器有4個(gè)鉆削夾頭 每班有8個(gè)工人操作機(jī)器 每臺機(jī)器上有3個(gè)裝在PWB板上的控制板 每臺機(jī)有10種鉆孔尺寸,12,首先畫出族譜圖,按照三個(gè)族系分類,然后確定各個(gè)x的取樣數(shù)目,一般35就可以。從上可以得看,存在3大族系,個(gè)子族系,如下圖:,13,然后設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)收集表格,14,某芯片生產(chǎn)線對芯片與基帶的黏貼度進(jìn)行多因素分析,并得出如下結(jié)果:,多變量分析案例(二),15,變量圖,利用收集到的數(shù)據(jù)做圖。圖標(biāo)可以直觀的判斷哪個(gè)變量族變化最大。 水平線表示時(shí)間也可以是周對周、天天天,小時(shí)對小時(shí),批次對批次, 垂直軸表示正在研究的綠Y。,從圖中可以看出,位置變量的變化最大,這說明紅X在位置變量內(nèi),16,某加工者在制造直徑要求為0.0250英寸±0.001英寸的圓柱體轉(zhuǎn)子軸時(shí),出了很多廢品。有3個(gè)軸式上午8點(diǎn)加工的,其它的為上午9、10、11和12點(diǎn)加工的。對每個(gè)軸要進(jìn)行四次測量2次在右面,兩次在右面,對每個(gè)軸從左到右測量錐度;從上到下測試不同心度,讓軸轉(zhuǎn)動,測量最大直徑點(diǎn)和最小直徑點(diǎn)。這樣,在部件內(nèi)變量中,就會出現(xiàn)兩個(gè)子族,即錐度和不同心度,綠Y為轉(zhuǎn)子的直徑。針對數(shù)據(jù)做變量圖如下:,多變量分析案例(三),17,第一種變量圖,第二種變量圖,針對同一個(gè)問題,兩種變量圖,從圖可以看出,第二種變量圖更為直觀明了,可以很快發(fā)現(xiàn),時(shí)間變量最大。,18,具體應(yīng)用到切片生產(chǎn)中,可以針對一般線痕的問題做相關(guān)分 析的案例。相關(guān)變量如下: 1、車間3個(gè)班(A、B、C) 2、車間有36臺機(jī) 3、每個(gè)班有6個(gè)主操手,沒人負(fù)責(zé)6臺機(jī)器 4、每個(gè)班12個(gè)小時(shí) 5、切片機(jī)使用M(380kg)和N(270kg+120kg)兩種砂漿 6、切片機(jī)存在兩種40工藝和42工藝 將線痕的輕重(即硅片的最大粗糙度)做綠Y,多變量分析案例(四),19,族譜圖分析,注:針對各個(gè)變量選取適當(dāng)?shù)娜哟螖?shù),每4小時(shí)取樣一次,主操手6個(gè)選取3個(gè),機(jī)臺36臺選取9臺。,20,設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)收集表,21,首先確定重要變量的族系(注意:紅X僅可能存在于幾個(gè)族系之一中) 如果紅X是位置變量族,則需要使用集中圖,分析出綠Y所在具體的位置; 如果紅X是部件對部件的變量組,就要檢驗(yàn)周期圖形、灰塵及管理等,這些銀子可以影響一個(gè)部件,蛋不會連續(xù)影響其它部件,為進(jìn)一步使用部件搜索和成對比較相對順利;,多變量圖的后續(xù)分析,22,如果是時(shí)間變量組,注意過程中隨時(shí)間變化的規(guī)律,可進(jìn)行產(chǎn)品/過程搜索。 如果殘留的相關(guān)變量在520個(gè),可以進(jìn)行變量搜索;如果少至24之間,可再進(jìn)行全析因分析。 如果只有一個(gè),可直接進(jìn)行BVsC比較,確認(rèn)改善效果。,23,集中圖,適用的條件:變量處于部件內(nèi),為位置變量,下一步應(yīng)當(dāng)繪制部件內(nèi)問題的精確定位。,24,目的 精確定位部件內(nèi)問題的位置,為多變量分析的續(xù)篇。從謝寧 DOE解決問題的路徑圖中可以看出其所在位置:,25,應(yīng)用于: 1、檢查問題/缺陷是否集中發(fā)生在產(chǎn)品或過程中的某一特定區(qū)域; 2、當(dāng)缺陷可能發(fā)生在產(chǎn)品的多個(gè)位置上(如氣孔、針孔、污損); 3、缺陷可能產(chǎn)生于過程中的多“流”,且流的數(shù)量較多,無法應(yīng)用多變量分析(如:批量式熱處理); “流”可以是設(shè)備、夾具等 方法: 1、畫出零件草圖,并劃分成多個(gè)區(qū)域(柵格); 2、將Y(結(jié)果)按1-5的等級量化; 3、從過程中連續(xù)收集零件,如有缺陷,確定其區(qū)域和嚴(yán)重程度,在相應(yīng)的柵格處標(biāo)上等級數(shù); 4、持續(xù)收集零件,直到80%的歷史不合格狀況能夠被覆蓋。,26,某公司在控制面板上進(jìn)行噴漆的過程中,成品率僅為82%。于是進(jìn)行了多變量分析,經(jīng)確定重要變量是控制面板內(nèi)的變量。研究人員制作了一個(gè)集中圖,顯示出4種缺陷,以及每種缺陷的數(shù)目和位置。,集中圖應(yīng)用案例分析,從圖中可以看出,鐵鈷鎳合金的缺陷達(dá)43個(gè),占到總?cè)毕莸?9.4%,集中于控制面板頂部的中部,這是由于控制面板是用鐵鉻鎳合金制的鉤子沿面板上棱的中部掛起來的,這些鉤子沒有進(jìn)行定期清洗,導(dǎo)致鉤上的碎屑掉到了控制面板上。,27,分析和結(jié)論 1、僅需進(jìn)行目視分析; 2、檢查缺陷是否集中發(fā)生在產(chǎn)品或過程中的特定區(qū)域; 3、如缺陷集中于某過程流,則變異源于該過程(如:爐內(nèi)各區(qū)域溫度的不同); 4、如缺陷不是集中于某過程流,則變異源于原材料的差異;如缺陷集中于某產(chǎn)品流,則變異源于該過程的缺陷/不足; 5、如缺陷不是集中于某產(chǎn)品流,則變異源于該過程設(shè)計(jì)或材料問題;,28,部 件 搜 索,部件的交換是否能將綠Y帶走?,29,部件搜索,用途:用于裝配操作,可拆卸的部件對比 適用條件:通過多變量分析發(fā)現(xiàn)重要的變量存在于部件對部件時(shí);或在同樣的運(yùn)行條件下,同時(shí)存在好壞時(shí),直接使用部件搜索。 試驗(yàn)樣品:2個(gè),1“好”和1“壞”,兩個(gè)部件的差異應(yīng)該盡可能的大,考慮兩種極端情況。 原理:交換理論,兩個(gè)相同部件的對換,綠Y是否被帶走,30,部件搜索,試驗(yàn)具體步驟: 1、取樣:1個(gè)最好的樣品和1個(gè)最差的樣品,差異盡量大,有利于重要的因子的捕捉。 2、分別拆卸/重裝2個(gè)樣品部件2次,測量綠Y是否重現(xiàn)。 3、顯著性檢驗(yàn),兩個(gè)樣品之間的差別是否顯著。 3次綠Y的輸出都是好的樣品高于差的樣品,之間沒有重疊交叉。 D/1.25,才進(jìn)行下一步;低于1.25則說明問題在與部件的拆卸/重裝過程。(D和具體應(yīng)用時(shí)講解) 4、子部件交換,測量每次交換后兩個(gè)部件的輸出。 5、使用判斷極限,如果輸出超出了判斷極限,則為重要因子。(判斷極限,具體應(yīng)用時(shí)講解) 6、進(jìn)行析因分析,量化因子的重要性和相互作用。,31,實(shí)用案例,某廠生產(chǎn)的振蕩器的時(shí)間延遲,同時(shí)存在高值(H)和低值(L)。通過拆卸/重裝,結(jié)果如下:,32,1、根據(jù)一階段圖表進(jìn)行顯著性判斷: D/1.25 D=高中值低中值=高中值( 34、38、35 )低中值( 13、16、15 )=20 =高中值( 34、38、35 )取值范圍+低中值( 13、16、15 )取值范圍/2=3.5 D/=20/3.51.25,這說明部件的差異不在組裝過程,而是在子部件的差異。 2、進(jìn)行第二階段的部件互換,根據(jù)階段一得數(shù)據(jù)做判斷極限: 高值范圍=高中值±2.776/1.81=35 ±2.776*3.5/1.81=35 ±5.37 低值范圍=低中值±2.776/1.81=15 ±2.776*3.5/1.81=15 ±5.37 3、做曲線圖,看哪些子部件的交換導(dǎo)致輸出超出了判斷極限,即為重要因子,33,4、做析因分析,通過上表,可以算出A的主效應(yīng)=(35+17.5) (15.5+17.5)/2=10 E的主效應(yīng)=(35+17.5) (15.5+17)/2=10 AE之間的交互效應(yīng)= (35+15.5) (17.5+17)/2=8,34,成 對 比 較,復(fù)雜的東西簡單化,統(tǒng)計(jì)的東西非理論化,35,成對比較,用途:用于裝配操作,部件不能拆卸分離時(shí)對部件的屬性進(jìn)行比較鑒別重要因子 適用條件:在同樣的運(yùn)行條件下,同時(shí)存在好壞時(shí),直接使用成對比較,避開多變量分析。 試驗(yàn)樣品:6-8個(gè)好部件和6-8個(gè)差部件。 成對比較的通用性很強(qiáng),可以用于設(shè)計(jì)、管理、技術(shù)等各種場合的部件對比。后一章關(guān)于部件/過程搜索的方法與本章基本一樣,成對比較主要針對不能拆卸的子部件參數(shù),而產(chǎn)品/過程搜索主要針對過程參數(shù),如溫度,角度,濕度、時(shí)間等變化的因子。其實(shí)在具體使用中,子部件的參數(shù)和過程參數(shù)都可以同時(shí)使用成對比較。產(chǎn)品/過程搜索就不再累述。,36,成對比較,使用方法: 1、選則采樣量。選取相對于調(diào)查的綠Y盡可能遠(yuǎn)的6個(gè)或者8個(gè)好的部件以及同樣數(shù)量的差的部件。好的和差的部件的綠Y值應(yīng)該相差越大越好,有利于找出紅X。 2、盡可能多的羅列出可以表達(dá)好的和差的部件綠Y差異的參數(shù)或者質(zhì)量特性。 3、將每項(xiàng)參數(shù)從大到小,或者從小到大的排列,使用圖基檢驗(yàn),計(jì)算每項(xiàng)參數(shù)的終結(jié)計(jì)數(shù)。 4、終結(jié)計(jì)數(shù)如果大于或等于6,置信度大于90%,為重要因子;如果小于6,則為不不重要因子。終結(jié)計(jì)數(shù)越大,置信度越大。,37,圖基檢驗(yàn) 1、關(guān)鍵詞:圖基(人)、統(tǒng)計(jì)學(xué)規(guī)律、確定質(zhì)量參數(shù)是否重要 2、使用程序: A不管好壞,將12個(gè)或16個(gè)參數(shù)按照從高到低,或者從低到高的順序排列開; B 在參數(shù)的后面標(biāo)出好(G)或差(B)的部件; C 排列在頂端參數(shù)由“全部是差的”開始改變成“好的”或者“差的”變成“好的”的分界線處劃斷,好的或壞的個(gè)數(shù)為頂部的終結(jié)計(jì)數(shù);同理,可以劃定底部的終結(jié)計(jì)數(shù)。兩個(gè)相加為該參數(shù)的終結(jié)計(jì)算; D 如果分界線處“好的”和“壞的”參數(shù)一樣,則該終結(jié)計(jì)數(shù)減1/2;,38,成對比較案例,內(nèi)外環(huán)跳動差異比較,39,案例分析: 1、樣品選取8個(gè)“好的”8個(gè)“差的”,好的和壞的存在一定差距; 2、參數(shù)排序,每項(xiàng)參數(shù)的終結(jié)計(jì)數(shù)的確定;,3、成對比較,并不是問題解決的最后,還要使用變量搜索和全析因分析,量化重要因子和相互影響。,40,全 析 因 分 析,復(fù)雜的東西簡單化,統(tǒng)計(jì)的東西非理論化,41,全析因,用途:簡潔而正確的識別量化每一個(gè)一階影響、二階影響、三階影響及四階相互影響效應(yīng)。 適用條件:在使用其它DOE線索生成工具確定變量個(gè)數(shù)不大于4個(gè)時(shí)使用。 試驗(yàn)個(gè)數(shù):2n,n為變量個(gè)數(shù)(4,大于4則繁瑣) 試驗(yàn)原則:隨機(jī)化,各變量的輸入試驗(yàn)應(yīng)該交錯開,前后順序隨機(jī)化;重復(fù)性,各變量重復(fù)輸入一次,輸出如果相差大于10%,則需要消除干擾誤差;必須使用其他DOE方法確認(rèn)4因子為重要因子,不可直接使用全析因。,42,全析因,方法: 1、選擇輸入的變量和因子,編號為A、B、C和D。 2、為每個(gè)因子選擇兩個(gè)水平(任意兩個(gè),一好一壞)。兩個(gè)水平分別標(biāo)記為()和(+)。 3、繪制16種組合的矩陣,使每一個(gè)因子組合的水平都能得到檢驗(yàn)。 4、隨機(jī)選擇檢驗(yàn)任何一個(gè)因子組合順序,輸入每一個(gè)組合兩次,記錄所對應(yīng)的綠Y(輸出,兩次讀書的平均值)。如果每一個(gè)組合兩次輸入誤差不大于10%,則試驗(yàn)具有重復(fù)性,否則需調(diào)節(jié)試驗(yàn),消除誤差因子。 5、繪制方差分析表,將每個(gè)因子()和(+)分別相加,得出每個(gè)因子的變化,所引起輸出的變化,確定紅X、粉紅X和淺粉紅X。同時(shí)分析各因子之間的交互影響。 具體操作,從事例中講解。,43,全析因,案例 波焊試驗(yàn)(4因子),確認(rèn)相互之間的影響,綠Y(輸出):波焊缺陷水平,44,波焊試驗(yàn)24因子方差分析表(重點(diǎn)),意義:ABCD四個(gè)因子,任意不重復(fù)的()和(+)兩水平組合(紅色框子)輸入,得到綠Y(輸出)的值(藍(lán)色框子);總和(橙色框子)表示每個(gè)因子欄(A、BAB、CDABCABCD)中(+)符號的所有輸出之和減去()符號的所有輸出之和。,總和的值從大到小的因子組合即為紅X、粉紅X和淺粉紅X??偤桶囊饬x可理解為該因子變化所引起的輸出的變化大小,即該因子組合對輸出的影響力。,淺粉紅X,(-)乘以(+)為(-),45,交互影響效應(yīng),輸出比較:AB交互影響四組數(shù)值,在AB欄中(A,B)的兩水平(-,+),(-,-),(+,-)和(+,-)組合四個(gè)組合,將四個(gè)組合的輸出分別相加所得數(shù)值做交叉圖;AD則為(A,D)組合,類似AB交互影響;BCD三階交互影響則為(BC,D)組合,具體方法類似于AB二階,只不過將A欄換成BC欄(三階方法,書本解釋錯了)。 圖表意義:如果兩條直線交叉,說明交互影響很大,驗(yàn)證了為其為重要影響因子,兩條直線未相交,弱交互影響;從圖選取數(shù)值最小的為因子應(yīng)處的水平為最佳水平,如AB交互影響,應(yīng)A和B都處于(+)水平為宜。,應(yīng)該是BC(-)和BC(+),46,全析因-切片案例設(shè)計(jì),可應(yīng)用全析因分析確定切片過程中重要影響因子對切片線痕的影響,具體方案如下: 1、輸入因子:(DG機(jī)臺,假如通過多變量分析確定砂漿相同條件下,4因子為重要因子),2、綠Y(輸出):硅片的線痕程度,利克特尺度綜合粗糙度和線痕面積,劃分為1、2、310等級。 3、目標(biāo):確定4因子之間的相互影響和最佳參數(shù)水平。,47,謝 謝!,48,

注意事項(xiàng)

本文(世界級質(zhì)量管理工具ppt課件)為本站會員(鐘***)主動上傳,裝配圖網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對上載內(nèi)容本身不做任何修改或編輯。 若此文所含內(nèi)容侵犯了您的版權(quán)或隱私,請立即通知裝配圖網(wǎng)(點(diǎn)擊聯(lián)系客服),我們立即給予刪除!

溫馨提示:如果因?yàn)榫W(wǎng)速或其他原因下載失敗請重新下載,重復(fù)下載不扣分。




關(guān)于我們 - 網(wǎng)站聲明 - 網(wǎng)站地圖 - 資源地圖 - 友情鏈接 - 網(wǎng)站客服 - 聯(lián)系我們

copyright@ 2023-2025  zhuangpeitu.com 裝配圖網(wǎng)版權(quán)所有   聯(lián)系電話:18123376007

備案號:ICP2024067431-1 川公網(wǎng)安備51140202000466號


本站為文檔C2C交易模式,即用戶上傳的文檔直接被用戶下載,本站只是中間服務(wù)平臺,本站所有文檔下載所得的收益歸上傳人(含作者)所有。裝配圖網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對上載內(nèi)容本身不做任何修改或編輯。若文檔所含內(nèi)容侵犯了您的版權(quán)或隱私,請立即通知裝配圖網(wǎng),我們立即給予刪除!