Multi- aşamalı Üretim Süreçleri için Sampling Planları
Multi-Stage Manufacturing Processes
Multi-fak üretim süreçleri modern endüstriyel üretimin arka kemiğidir, ham malzemeler bir dizi rektör işlemden geçer - her aşama ürün artışına neden olur. Örnekler yarı iletkenliklerden veya malzeme inkonsistimala, doping, etching) otomotiv montajına (stamping, kaynak, resim) ve farmasötik üretime yol açabilir.
Kabul Prensipleri Sampling
Kabul örneği, işlem kapasitesi mükemmel kaliteyi garanti edemeyeceğinde yapılan bir belgenin denetimine dayanan veya reddedilen bir çok istatistiksel yöntemdir.The core elements include:
- [FONT:0]Sampling planı[[[Dönetici: 1) Örnek boyut () ve kabul / değerlendirme kriterleri.
- [N)[değiştir | kaynağı değiştir] [FONT=0)|N)[FONT=0)[değiştir | kaynağı değiştir]
- [FONT=0)Acceptance number (c))[FİRMELER:0)[FİRMELER:0)[FİRMALARI:0)[FİRMALARI:0)
- [FONT=0)Rejeksiyon numarası (Re))[Dönerli veya birden fazla plan için, yanlış sayma çok reddedilmeyi tetikledi.
- [FONT:0)Criticality[[Dönetici: 1)) - Bir hatanın şiddetini (kahkadar, büyük, küçük) örnekleme yoğunluklarını etkiler.
Her plan için iki risk türü: “Ücretçinin riski (α)) – iyi bir sürü (en kabul edilebilir bir kalite seviyesi, AQL) bu riskleri maliyet ve denetim kaynaklarına karşı dengelemek anlamına gelir.
Kabul edilebilir Kalite Düzeyi (AQL) ve Lört Defective (LTPD) Tanımlama
Her aşama için örnekleme planı hazırlamadan önce, kaliteli ekip iki temel kalite sınırı tanımlamak zorundadır:
- [Üye Olmayan Kalite Düzeyi (AQL)[Dönetici:0)[AQL)[Dönetici:0) AQL’dan daha iyi bir şekilde belirlenen sözleşmede, sözleşmede belirtilen en kötü kalite seviyesi ( 1 ⁇ ).
- [FONT=0)Lot Tolerance Percent Defective (LTPD)[DÜT:1)[Ücretsiz) [LTPD'de çok şey yüksek olasılıkla reddedilmelidir (≥ 1 ⁇ ).
Çok aşamalı ortamlarda, AQL ve LTPD, sahne başına değişebilir. Örneğin, olgun araçla bir e-posta istasyonu 2 AQL'ye sahip olabilir, son kritik bir mühür meclisi% 0.1 AQL'ye göre standart tabloları kullanarak aşağıdaki tabloları okuyun:0)ANSI/ASQD) veya “normal” 2859-1, plan tasarımcıların çok boyutlu ve denetim seviyesine dayanan kod mektupları seçebilmeleri, ardından örnek büyüklüğü ve kabul numarasına karşılık gelen puanları okuyun.
AQL'ı Sahneye Eleştirellik Temelli
Tüm aşamalar nihai ürün kalitesine eşit katkıda bulunmamaktadır. Risk bazlı bir yaklaşım, daha sonra tespit etmek için hataların pahalı veya tehlikeli olduğu aşamalara sıkı bir şekilde uyum sağlar. Örneğin, tıbbi cihaz üretiminde, bir hismetik mühürleme özelliği kozmetik etiket yerleştirmeden çok daha sıkı bir AQL. Bu aşamaya doğru değer korumayı korurken denetim çabasını optimize eder.
İşletim Karakteristik (OC) Multi-Stage Planları için Curves
Her örnekleme planı eşsiz bir İşletim Karakteristik (OC) eğrisi vardır - her aşamanın OC eğrisi nasıl etkileşime gireceğini anlamak için bir plan daha sonra çok sayıda hataya izin verebilir. OC eğrileri sadece daha sonra daha yüksek denetim maliyetlerini değerlendirmek için en güçlü araçtır.
Bir plan tasarlarken, OC eğrisini binomial veya hipergeometrik dağıtım kullanarak hesaplar. Örneğin, ≤2 ile tek bir örnekleme planı:0)) = 50,END:2)[D[DÜcretim:2)[+T:3) = 2,0|bent= 5,5|ben aynı zamanda çok daha düşük bir kabul edilebilirlik süresine sahip olabilir.
[FONT:0)Dönemli OC eğri hesaplamaları ve masaları için [[Dönetici Kaynakları:2)S[Döneticileri Kabul Etmenin Kaynakları[Dönlendirmede Kalite Kaynakları]
Her Aşama için Sampling Planları Tasarlamak
Bireysel aşamalar için plan yapmak hem sanat hem de bilimdir. Orijinal makale üç tip listelenir; her şeyi pratik kılavuzlarla genişletiyoruz:
Tek Sampling Plan
En basit plan: sabit büyüklükteki rastgele bir örnek inceleyin:0)[Dönetici: 1 ).Eğer her şeyden çok fazla hataya ve sınır dışılara karşı yapılan bir çok çabayı telafi edersek, kabul edilebilir.[Dönetici 3 )
Çift Sampling Plan
İlk örnek ([Dönem:0)[Dönemli: 1 )[Dönemli:2)[Dönetici:2)[Dönemli)[Dönemli: 3 ), kabul; eğer ≥İLDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜye göre, özellikle çok iyi veya çok kötü bir sürü aşamaya kadar iyi veya çok kötü bir şekilde karşılaştırıldığında, özellikle de çok kötü bir şekilde.
Sequential (Multiple) Sampling Plan
Malzemeler bir tane (veya küçük gruplar) tarafından incelenir ve genel olarak kusurlu sayı iki sınırla karşılaştırılır: devam edin, kabul edin veya reddedilmek. Bu en çok ASN'i en aza indirir, ancak yüksek değerli, düşük hacimli üretimde (aerospace, uzmanlık).
MIL-STD-1916 ve Zero-Acceptance Planları
Birçok endüstride modern en iyi uygulama (automotive, savunma) “c=0” planları kullanıyor, herhangi bir tespit edilen hatalı (SQ) Bu planlar sıfır-düşük ortamlarda, sıfır-tafect philosophies ile uyumludur ve kritik aşamalarda, hata yayılımını önlemek için tehlikeli bir varsayımı ortadan kaldırır.
Sampling Planları Across Stages
Her aşamayı izolasyonda tedavi etmek, üretim hattının bağımlılık yapısını görmezden gelir. Bütünleştirme stratejileri şunları içerir:
- [FONT:0)Conditional örnek[Dönetici:0)[Dönergesel örnekleme[Dönlendirme)[Dönlendirme)[değiştir | kaynağı değiştirildikten sonra, her şey aynı anda 3'te reddedilirse, 2'de aynı anda tekrar düşünülmüş durumdan çok fazla).
- [FONT=0)Defect propagation modelleme modeli[[Dönetici:0)[Dönetici:0)|Döntme[Dönlendirme modeli[Dönlendirme[Dönlendirme))[Dönetici: 2)))))|Dönesel veriler, belirli bir hata oranlarına göre alt uç aşamalara dayanan bir hatanın tespit edilmesidir.
- [FONT:0]Cumulative AQL zincirler) – Tüm üretim hattı için AQL (sistem AQL) ve her aşamaya AQL bütçeleri ayırarak, örneğin, AQL’nun% 1'i varsa ve dört bağımsız aşama vardır, her aşama tahmin edilebilir.
- [FONT:0)Statistical process control (SPC) entegrasyonu[[Dönetici:0) - Her aşamada kontrol grafiği ile kabul örnekleme örneği birleştirin. Kontrol grafiği bir kontrol durumu olduğunda, örnekleme frekansı artırılır (daha yüksek denetimli denetim).
Çok aşamalı bir entegrasyon için güçlü bir teknik, ayıplı bir sürü tespit edilirse, denetim yeniden yapılır.(Ceee/ASQ S1). Bir aşama sürekli olarak yüksek kaliteli bir sürü üretirse, bazı birçok kişi tamamen denetim atabilir. ancak, eğer bir çok yanlış anlaşılmazsa, denetim yeniden yapılır.
Defect Propagation ve Maliyet Etkisi için Düşünmek
Süreçte erken gerçekleşen tanımlar daha sonraki aşamalara kadar görünmez olma eğilimindedir. Bir hatalı bileşene değer eklemek sabit bir şekilde maliyeti azaltır.Bu nedenle, iyi tasarlanmış multi- aşamalı örnekleme planı, birim başına maliyet düşük olduğunda, ancak tespit pahalı atıkların düşük olması gerekir. Örneğin, baskılı devrede yüksek çözünürlükte (PCB) ayarlandığında, baskının ucuz ve en kötü hataların çoğunuz ile karşılanır.
Doğru Planı seçin: Karar Çerçeve
Birden çok aşamalı sürecin her aşaması için aşağıdaki adım adım yaklaşımı kullanın:
- Hata sınıflandırmasını (kahkadar, büyük, küçük) tespit et (kahkadar, büyük, küçük) Eleştirel kusurları çok düşük AQL ile c=0 planları gerektirir (% 0.1).
- AQL ve LTPD'yi sahne kritik ve aşağı akış maliyetlerine dayanarak satın alın.
- Tek, çift veya eşdeğer planlarla denetim kapasitesi, bütçe ve istenen ASN ile seçim yapın.
- Standart tablolara (Z1.4, ISO 2859), çok boyutlu ve denetim seviyesinden kod mektubu seçmek için (Genel Seviye II varsayılan).
- Seçilen AQL için örnek boyut ve kabul numarasını okuyun. Plan α / α risk hedefleri ile karşılaşmazsa, OC eğrilerini doğrulayın.
- Değişken kaliteli tarihle aşamalar için geçiş kuralları uygulayın: normal olarak başlayın, 5 ardı ardı ardı ardı ardı ardı ardı ardı ardına 2'nin reddedilir ve kaliteli devam ederse azaltılmalıdır.
- Plan, tren denetçileri ve anahtar ölçümleri takip edin: ASN, kesmiş ve sahne başına hata oranları.
[FONT:0)Dön kaynağı:[Dönetici:[Dönetici:0)[Dönetici:0)[Dönetici:[Dönetici:0))[Dönetici:[Dönetici:[Döneticileri))))[Dönlendirmek için ayrıntılı bir kılavuz mevcuttur.
Çok-Stage için Yazılım Araçları ve Otomasyon
Modern üretim, kalite yönetim yazılımı (QMS) otomatik örnekleme planı yürütmesine yardımcı olur. Minitab'in Kabulü Sampling modülü veya ERP platformları içindeki modüller, tüm örnek boyutlarını dinamik olarak çok katmanlı çizgilere ve plan parametrelerine dayanan şekilde koruyabilir.In multi- aşamalı hatları, MES ile entegrasyon (Manufacturing Execution Systems) gerçek zamanlı ayarlamalara izin verir: eğer yukarı doğru incelemeler otomatik olarak gerekli olan tabloları kullanarak, altüst örneklemler otomatik olarak arttırılır.This closed-loop approachs protection while minimizing testing.In multi-mediaT:0AI-testive[değiştirme modeli)
En iyi uygulama: OC eğrilerine karşı herhangi bir otomatik plan doğrulayın ve sözleşme AQL gerekliliklerine uygun olmasını sağlayın; asla yazılımda varsayılan ayarları körüne güvenmeyin; genellikle tek aşamalı, tek kullanımlık senaryolar varsayıyorlar.
Vaka Çalışması: Hassas Bir İşleme Hattında Çok Kolaylaştırma
Üç aşamada otomotiv motor pistonları üreten bir tesis düşünün: dövme, kaba işleme ve son işleme için. genel AQL% 0.5 hatalıdır. Aşama 1 (forging) yüksek yetimliğe sahiptir; aşama 3 (finish) pahalı ve kritiktir.
- Aşama 1: Tek örnekleme planı, AQL=2.0%, normal seviye II, çok boyutlu 1000 → kod L → n=200, c=10 (per Z1.4).
- Aşama 2: Çift örnekleme planı, AQL=1.0%, n1=80, c1=2, Re1=5, n2=80, c2=6 (ASN'i azaltmak için).
- Aşama 3: Zero-acceptance planı, AQL=0.1%, n=500, c=0.
Ek olarak, geçiş kuralları uygulanır: 1 aşama bir hata olmadan 10 ardışık bir sürü kabul edilirse, örnek büyüklüğü% 50 (redüklenmiş denetim) Altı ay sonra toplam denetim maliyeti% 18'i, varışta kalite% 0.8'den 0.3'e kadar% 0.3'e yükseltilmiş, bütünleştirilmiş planların değerini gösterir.
Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç
Çok aşamalı üretim süreçleri için kabul örnekleme planlarını tasarlayın, AQL ve LTPD'yi sahnede açıkça tanımlamak, uygun plan türlerini seçmek (eşit, çift, eşdeğer veya sıfır algılayıcı), aday planlarının istatistiksel özelliklerini ve hata yayılımını tamamlamak ve modern yazılım araçlarını tanımlamak için, üreticiler aşırı denetim olmadan yüksek kaliteli güvenceyi seçebilirler.
[FONT:0]Further okuma:[Dönetici:0)[Dönetici)[Döneticileri ile ilgili ayrıntılı incelemeler için:[Döneticileri ile ilgili olarak, [Döneticileri) [Dönlendirme ve Dean V. Neubauer (CRC Press) için 2859-1:1999 – Örnekler tarafından denetim için ayrıntılı prosedürler[Dönlendirme işlemleri[Dönlendirmeler için[Dönlendirmeler için).