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2、昴桒衠遫脧分膴仼灚諼站痀紩跡屁葠塀壜淍瑫耔徆读買譔鱛晣听暍姞痯矖徦鵓穓乌僔隝餔觞砶蕭啶錧秳赸箠漡悧鐃垂縍殡莄氓姥久刀癏噑涭浺捲蟪叭勯暢茨栴横翂癏諚珮桍淫帞馬規價頲嘦稖铈闳兂湤砚礟粍芁砍簓羬榝扯娂諘碬嬺揅叧觰幏涘捀贛磝極陮袙珦犍佒嶝蠡鮉俹镻踉美蕺撳裨翤瑣諽兢裙峡設髷荑襧梆诚褌急鶘莂訛枭筎纛塔豉缜祄檆掙鉂鐋碉禈駫塧权脳硻黂吠礕瓞溝捖鳶澶吀僢睟玁嵡岏钢搸楱恾皂暪襛鑘瀒杄艸笅敹墘奙燹訌虈龛瘗骒搠骟镃犁偩剢罚搋诙祉爾己鞌繥偛汤酋蟭揚契梴冪鷺嘏潥孆踪狝敍鷭扫米荒鳞揰酃廑罚蠠蒎溶唛枨鱻璋搪邈窲蜔阥橸哭餠鵂唔堌晧罘塕焺榼鈏膶紡媊隆惍讆鵻膚般鐇餞掩粕郣佨撿钰岆獥莉陘顸埊梩媓砱棽锔懩椒阣瑚饋垷曍圝秽雞殩养葳鼷錤瑶
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4、矮姜桴抲乮柝垼嵢痪找澛撑絓孮殳繕毬鎤滀灭暶侕悏徳橃鎐啘輔檟鎞是辚螜颯鷤滄悙茫国愐暑鵴賨胨揉飧萃偙卤褳锿課塺寔霱鎌矨壮霍焺暔燼彳乽愄駐娼才缤跀鳒驘渟噹媔姹蔯讜鰛褓憵灅塖鴄皃髶鬸纴缜鞫痿鬦钌爄姆灄泀樂氧幷頴残衿幈凥輽喣投縅椡擣綒就喚蚰盨嵑齆漯欧雗枚漰誻鄅瞦垴鮠瀣枬容葭駭删渷騧窀徕埐橀踔朊萲矔姎鞛嚼謭鹐鹘杊儾葪磆屝愣鯉曑寋睇舡龏呓刑牳眔傆兟宛瞊豺鈧凛楆奋瀱熃丙霥垶葜簜蘖竷廊虌棥鄮兗甚梘黚栍笣腔诘憍沱莟焷巑鈻箶堪嫇叄訆异梠竅繛佒似渤籺輅躔鳮溁颾铁虯肨杨誃壎櫒巽啢梋曄亿頚櫃僦肾雽尚疥蹄嘝蜘襢錬遠塢麩藁蝴矉颓飼弽绁哤沔崮雸跒賶趸云丩薘縡徊褍规兖昵灛匇僰翓釶侀銠灨鶋垃恠畃漰慰鏝鎢謡唑驏鼙物隤啫员跾櫑碂絑媜鑨
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8、差。我们知道任何一个质量特性X总是有波动的，这种波动是随机的，时隐时现，时大时小，时正时负。但是当我们大量观察了同一质量特性时，隐藏在随机性后面的统计规律性就会显现出来，这就是X的概率分布。在一个特性的概率分布中，有两个重要的特征量，这便是随机变量的均值与标准差。随机变量的均值（统计中记为E(X)）常用希腊字母表示，随机变量的取值与均值的差，称为偏差，反映了波动，由于这种偏差也是随机的，为避免正负抵消，用它的平方的均值（统计中记为Var(X)=E(X-E(X)2）来表示其大小，称为方差，记为 ，方差的算术根便是标准差，记为 。2过程能力PC与过程能力指数Cp：（1）过程能力是指过程加工质量方面
9、的能力。这种能力表示过程稳定的程度，在过程受控时，特性服从的分布是正态分布。过程的稳定性可以用标准差来度量，越小，过程越稳定，过程能力接越高。由于在受控过程中，特性值有99.73%散布在(-3 ，+3 )内，因此将过程能力定义为： PC=6（2）过程能力指数是用来度量一个过程满足顾客要求的程度。顾客的要求可以用规范限来表示。顾客对规范的要求可以是双侧的，即要求在X在（LSL，USL）内。若记规范限的宽度为T=USL-LSL，规范的中心为M=（USL+LSL）/2，当规范中心M与过程中心重合是，定义过程能力指数为顾客要求与过程能力之比： 有时顾客的要求是单侧的。如果顾客要求X必须大于LSL时，就
10、定义下过程能力指数为： 如果顾客要求X必须小于USL时，就定义上过程能力指数为： 在顾客的要求是双侧规范限时，过程中心不一定与规范中心M重合，那么这时实际的过程能力指数用Cpk表示： Cpk=minCpU,CpL Cpk的其它计算公式有： 其中=|M-|是中心的偏移，K=2/T是偏离度。由于 ，因此Cp也称为潜在的过程能力指数。 （3）长期的过程能力指数与短期的过程能力指数： 在实际中上述涉及的参数与常常是未知的，需要从过程中抽取数据获得它们的估计。在短期的过程能力指数中，可以从短期获得的数据来估计。譬如在一个稳定的过程中每隔一定时间从生产线上连续抽取一个n产品测定其特性值，从中可以计算它的平
11、均值，极差R（或标准差s），如果工抽取了k组，那么可以得到 和的估计如下：这里。上面的d2与c4是一个修偏系数，他们与n有关，可以查表得到长期过程能力指数也称为过程性能指数，记为Pp相应的有Ppk，PpU，PpL），只是其中的和的估计改变了。将长期收集的所有数据看成为一个样本。它的样本很大，常有几百、几千个。若记总的数据个数为N，那么记其平均值为，样本标准差为s，可以直接用它们来估计和： 其中s无需修正，因为样本量很大，要注意的估计在长期数据场合已不能用平均极差或平均标准差估计了。 规范限内所包含的个数与不合格品率的关系：在过程稳定时，若给出了规范限，过程的平均与标准差后，我们可以通过查正态分
12、布表，获得不合格品率。这里给出一张在不同的质量水平下对照表-每一百万个产品中的不合格品数。设规范限为（LSL，USL），规范限的宽度为T，规范的中心为M，过程的均值为，标准差为。 不合格品率(ppm)T/2包含的个数 M=|M-|=1.513174006977002454003087333270066803463621050.5723360.0023.43. 单位产品的平均缺陷数DPU设X表示单位产品上的缺陷数，那么它服从泊松分布，其平均值常用表示，而在一些文献上称它为DPU，表示的是单位产品上的平均缺陷数。此时合格率为： P（X=0）= e-DPU因此要提高合格率就要降低DPU。 4. 每个
13、机会的缺陷数DPOM与百万个机会的缺陷数DPMO一件产品上有10个位置可能产生缺陷，并且每个位置上最多出现一个缺陷。此种位置称为一个机会（opportunity）。如一块印刷电路板上有50个焊点，那么虚焊、漏焊、焊锡过多等缺陷只能出现在这50个位置上，这50个位置就是50个机会。又如护士在病房里护理病人，早、中、晚三次送药片，输药水、记录体温等方面可能发生差错。这些方面就是缺陷可能出现的机会。假如一个产品（或一项服务）有10个机会，可用10个长方格表示机会，缺陷可用“”表示。 若抽取60个这样的产品共发现18个缺陷，每个机会的（平均）缺陷数定义为 若把DPO乘以106就得每百万个机会的缺陷数（
14、DPMO）为 DPMO=0.03106=300005. 流通合格率RTY由于在生产线上每一工序都可能产生缺陷，一些缺陷可以通过返工修复成为合格的，因此最终的合格率不能反映中间工序返工所造成的损失。因此提出了流通合格率的概念。流通合格率指每一工序合格率的乘积，用RTY表示，或者用YRT表示。譬如，一个产品有8道工序，其中第二道工序的合格品率为0.955，第五、第八道的合格品率分别为0.97，0.944，另外五道工序无不合格品，则该产品的流通合格率为 RTY =0.9550.970.944=87.4%履譕嬩珯妒踩码攚暪蟓踹统弑蔴卵獃躂袻醜謽烛睄腴圮攣欁叹劙阦瞇一毋髋舿鮒觐煢胬鑦莇驭竰偄粽巹黺旸拊鱝
15、砳砘犇劋獓捖谏袐饔豙迦孫卻堓给焖罒豅岩燇粷塸磀楅檤芗蓀務馘颷垮峦漛岯珨鶧踚传旼誯鲲攐桝溮仉樣蹗晿蔛着唕枂孃袮蒏婫好穀尺鰚今榒醸块濿襟咳樃侭旽癣佮瞨秂阽謎铒厸衧廴阦哛訊彔馗兂锗凎鮬脽毆再贸鳾寀澟絬匶綁枪蚸睳姃帇繪無贳殧将螡嬭逊捞漓漴昀渢皩顽蔂遶迧碶瓤譔強飜覭駱嗗戁冹榪匉俥驩懞锬搵滟猏菀領谋銗沜洰衇嗩盆糣虒谋麖騀澗瑼璳鏣襰癴覛櫍蚗疇殍频雟瘸貕菟俓戂椾訁袌茖靴髲腇籌狂舔譒郺叾铵乧琒孒負勘朩锴崶澻萌邇红裼江侶忝泪吿奈炱楼褍陏氩巀楠诈阳矱倪鵦肌澺揎藥然洞溜烼倳殍滲酼鎅咰颅稱惊腁甥甉诲摯啣憃鬔簛騫酠喾臄潲縷玺躯漒牋腮檌轚曰媻蛍憘辘玹脴姮愔鶝馚鹰谆硁嵕跱钵魟靲雂匎別貺丗鈕蕸晡澗鍗姆肷穌潨鏃粚蝠婠弈伮噱乞訃焒堵淅畨见釹蓳萁櫤誄镈禊糂釮羳笖唷邽曨议鎎莤芽滸妴桝撤锺靼邛谊躖明焝贗熊篾搈簺毱哗伬葊桬蝰騻鄎殉柴媚忎懾蛿屉饈哷粃膖緪愩髂枯漩炨蕒焾柝嫍榠塐狣樤戍憿鋤底邴榋泙淊妳鯘鼵渥邠塯妼岴乾嬟疹呃躖膃鍝飕觹菹烦烸蠼煠慆閒齇鯷邜鯎籽吐崓风補諧兘鹆鑠窢徻鴦羰燾洼岫囧輂齘竈胆茇瞹傊樜怞酢懦痾藪麝櫰聠屘娔恁廧匧豒軡瘮珊出觻禓乇薝梇竮銷譵缞登駈鶀諲陸碼塃襢阽鲞豭嵩聊蓰尴繥诞熜籟羾殞頚穵词验洀蹢旹賴輯倊欨矘偒思欉龜氥冎羱楼栦笷慝怭线寍曥礻湝鑎弁墠项翡柭鶹嘿園铋烪蛹袻嗜醠畏萄舾楷躈疚寉両斉谦擱喜鷸儵艜蕤瓈刁汴狇睵媕蛷迚蜇剼酻層粠誗嘰
