ดาวน์โหลดงานนำเสนอ
งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ
1
Control Chart for Attributes
Chapter 6 Control Chart for Attributes
2
Control Charts Control Discrete Numerical Data
Continuous Numerical Data Charts Variables Attributes Charts Charts This slide simply introduces the various types of control charts. R X P C Chart Chart Chart Chart
3
Control Chart Selection
Variable (ข้อมูลที่ได้จากการวัดที่เป็นค่าต่อเนื่อง เช่น ความหนา) Attribute (ข้อมูลที่ได้จากการนับที่เป็นไม่ต่อเนื่อง เช่น จำนวนของเสีย) Quality Characteristic Defective (จำนวนชิ้นงานบกพร่อง) Defect (จำนวนตำหนิบนชิ้นงาน) no n>1? x and MR constant sampling unit? yes constant sample size? yes np no n>=10? x and R yes no no yes c u p x and s
5
ปัญหาที่พบ ประเภทของปัญหา Warranty claim: Compressor เสียงดัง ลูกค้า xxx รุ่นรถยนต์ L รุ่นผลิตภัณฑ์ x Compressor รหัสผลิตภัณฑ์ xxx-xxx
6
ปัญหาคืออะไร ในมุมมองของลูกค้า ในมุมมองของบริษัท เกิดอะไรขึ้น
Compressor มีเสียง Serial No: ABC อะไรคือสิ่งผิดปกติที่เจอ ไม่พบแบริ่งหลังการประกอบทั้ง 2 ด้าน ทำจึงเป็นปัญหา ทำให้เกิดความรำคาญ ชิ้นงานได้ถูกแก้ไขภายในบริษัทหรือไม่ ไม่ เกิดขึ้นเมื่อไหร่ ม.ค จากการใช้จริง ม.ค จากการแจ้งของลูกค้า ชิ้นงานถูกผลิตเมื่อไหร่ ธ.ค กะดึก 02:00 AM ใครเจอปัญหา ลูกค้า ถูกผลิตโดยใคร คุณก. พนง.ประกอบแบริ่ง เจอที่ไหน USA ชิ้นงานใช้ร่วมกันกับงานอื่นหรือไม่ Compressor ใช้เฉพาะรุ่น DC แต่ทุกรุ่นใช้แบริ่ง 2 ลูก เจอได้อย่างไร เมื่อลองขับเปิดแอร์ (Rpm > 2000) เมื่อส่งชิ้นงานเข้ากระบวนการอีกครั้ง สามารถตรวจจับได้หรือไม่ สามารถตรวจจับได้โดยขั้นตอนตรวจสอบแบริ่งก่อนสวมอัด ทั้งหมดกี่ชิ้น 1 ชิ้น ใช้งานไป 3,961 ไมล์ มีปัญหาที่คล้ายคลึงกันเกิดขึ้นมาก่อนหรือไม่ เกิดขึ้น 1 ครั้งในปี 2549 ที่ไลน์ C แต่ไม่มีประวัตี
7
Good and Bad part GOOD PART BAD PART
8
ลักษณะปัญหาที่พบ จุดที่เกิดปัญหา แบริ่ง กระบอกสูบ
9
กิจกรรมการคัดแยกของเสีย
Sorting กิจกรรมการคัดแยกของเสีย น้ำหนักของ NG part = น้ำหนักของ OK part – 20 g (น้ำหนักของแบริ่ง 2 ตัว =20g) จากค่าชี้บ่งคลื่นความถี่วิทยุ (RFID :Radio Frequency Identification) น้ำหนักของ น้ำหนัก NG part weight = 6036 g. จากการตรวจสอบความสามารถของน้ำหนักของโมเดลนี้ทำให้เราสามารถตรวจจับ NG part ได้ กระบวนการคัดแยกโดยการตรวจสอบน้ำหนักของคอมเพรสเซอร์จากข้อมูล RFID Old specification NG compressor 6036g in specification NG compressor 6036g out of specification New specification เราสามารถเลือกบันทึกค่าน้ำหนักจาก RFID data โดยการปรับสเปค (สเปคเดิม: g ; สเปคใหม่ : g)
10
Attribute Types of Attribute Charts:
Nonconforming Units or defectives (based on the Binomial distribution): p chart, np chart. p chart: สำหรับข้อมูลที่แสดงสัดส่วนของผลิตภัณฑ์บกพร่องโดยจำนวนหน่วยข้อมูลแต่ละกลุ่มย่อยที่ใช้ตรวจไม่จำเป็นต้องคงที่ np chart: สำหรับข้อมูลที่แสดงจำนวนของผลิตภัณฑ์บกพร่องโดยจำนวนหน่วยข้อมูลแต่ละกลุ่มย่อยที่ใช้ตรวจจำเป็นต้องคงที่หรือเท่ากัน Nonconformities or defects (based on the Poisson distribution): u chart, c chart. u chart : สำหรับข้อมูลที่แสดงสัดส่วนข้อบกพร่องหรือตำหนิบนผลิตภัณฑ์ โดยหน่วยที่ใช้ในการตรวจสอบไม่จำเป็นต้องคงที่ เช่น รอยตำหนิบนผืนผ้า c chart : สำหรับข้อมูลที่แสดงจำนวนของผลิตภัณฑ์บกพร่องโดยหน่วยที่ใช้ในการตรวจสอบต้องคงที่หรือเท่ากัน เช่น รอยตำหนิบนผืนผ้า ในพื้นที่ 1 ตารางเมตร
11
Formula for control charts
p = np/n สัดส่วนของผลิตภัณฑ์บกพร่อง(Nonconforming Units) = จำนวนผลิตภัณฑ์ที่บกพร่อง/ขนาดของกลุ่มตัวอย่าง u = c/n สัดส่วนของข้อบกพร่องหรือตำหนิ(Nonconformities) = จำนวนข้อบกพร่องหรือตำหนิ /ขนาดของกลุ่มตัวอย่าง
12
Formula for control charts
การควบคุมข้อบกพร่องหรือตำหนิ (Nonconformities or defects) การควบคุมผลิตภัณฑ์บกพร่อง (Nonconforming Units or defectives) ควบคุมจำนวนนับ (ขนาดของกลุ่มตัวอย่างคงที่) ควบคุมจำนวนสัดส่วน (ขนาดของกลุ่มตัวอย่างไม่จำเป็นต้องคงที่) (เมื่อใช้ค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่าง) (เมื่อใช้ค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่าง)
13
Control chart (example 1)
Fraction defective for electric machine part
14
Control chart (example 2)
The data of electroplating part defectives, the sample size = 100 UCL = 10.39 LCL = 0
15
Control chart (example 3)
Number of pin holes in enamel wire, the length (m) of samples varies
16
Control chart (example 4)
The defects per square meter of fabric UCL = 10.2 LCL = 0
งานนำเสนอที่คล้ายกัน
