统计过程控制在大型生产线上的应用

针对汽车安全件物料初加工生产过程中,物料硬度质量监控存在的只关注结果而忽视过程的问题,应用统计过程控制(SPC)技术工具,分析物料硬度过程能力指数等过程稳定性内容。结果表明:物料硬度特性得到明显改善,过程稳定性得到很大提高,说明SPC技术工具对于监控、测量、识别、分析、判断、改善生产过程的质量特性波动和问题趋势,具有一定的实用价值,值得推广和应用。

过程能力指数在临床生化实验室中的运用

目的 通过调查临床生化实验室11个检测项目的过程能力指数,将已在工业生产、公共服务等多个领域广泛应用的过程能力指数（Cp及Cpk）引入临床实验室.方法 运用过程能力指数公式,结合Minitab软件计算11个生化检查项目两个质控浓度从2014年8月～2015年2月连续7个月的Cp及Cpk.结果 低浓度质控血清中77个Cp中有16个Cp≤1.33,61个Cp＞ 1.33;高浓度质控血清中77个Cp有9个Cp≤1.33,68个Cp＞1.33.结论 过程能力分析是一种以数据和事实为决策依据的管理方法,是一种更为客观、全面、科学的管理方法.

SPC技术在声体波器件生产过程的应用

针对高品质声体波微波(MBAW)器件的批量生产问题,研究了MBAW器件平面工艺路线的生产流程,选择蒸发底电极,溅射氧化锌,蒸发上电极及超声键合4个工序,应用统计过程控制(SPC)技术实施控制,确保MBAW器件在稳定受控状态下生产。本项应用不仅使这4个工序的工序能力指数(Cpk)得到提升,且MBAW器件的性能一致性和可靠性也得到明显提高,结果表明,几年来生产的MBAW器件没有再出现使用过程因质量问题的返退。

工序能力分析在工序控制中的应用

阐述工序能力分析的原理与意义,讨论如何通过工序能力指数判断工序能力的好坏以及通过提高Cp值来提高产品质量,从而提高企业的竞争力。

01005器件在手机相机模块上的应用

引言 近年来，随着众多消费者对手机（Mobile Phone）之高性能、多功能和轻薄短小便于携带的需求，其重要组件相机模块（Camera module）也得依此从事。表面贴装工艺的成熟，使得01005被动组件得以推广应用；影像器件技术的不断创新，不仅提高了相机模组的性能也缩小了它的外型尺寸；相机模组多功能与小型化趁势和正面剖视结构，见图1A＆1B。

再流焊接设备性能评估方法

再流焊接工艺是电子组装三大工序之一,其工艺的精确性直接决定了产品焊接质量。但由于再流焊接工艺的不可视化,使其成为工艺控制的难点。参考IPC-9853标准可对再流焊设备及工艺进行科学的量化评估,使其透明可视化,有助于工艺优化及控制。

对称公差过程能力指数

文章从多角度阐述了对称公差过程能力指数与合格(缺陷)率的关系,为修正公式C_(pkr)广泛应用于制造业奠定了理论基础。

木门加工工艺过程能力解析及应用

随着经济的快速发展和市场动向需求,对于高质量低价格的产品需求模式越来越多,基于此,需要企业在产品生产中不断提高自身生产效率和产品质量,尤其是对家具产品来说,特别是针对那些仍然保持机械生产和人工生产相结合的系统模式,对产品的高要求体现在产品质量、生产过程可控性等方面。木门企业生产能力与其生产线的工作效率和工序间的平衡因素密切相关,本文将着重分析木门产品加工的生产能力,以引导木企业正确高效的进行加工线的平衡调度及管理需求。该研究运用SPSS统计软件对采集到的视频时间数据进行分析检验,及采用CPA(process capability analysis)过程能力管理方法进行系统的分析总结。A企业在木平面门的制作过程中,整体工艺过程能力值分布在0.97~1.00之间,表明现阶段该企业的木门生产工序的制造过程能力不足,而Cpk和Cp的值相对比较接近,证明其企业的制造能力和现阶段生产要求相吻合。以上现象表明木产品类的生产现状是需要进行分层调查以及采取应对措施改善现状。对于木门产品的过程能力分析有助于企业更系统全面科学的了解自身加工的能力,并以数学统计的方式准确指出瓶颈问题及工序间不平衡的问题,在更广泛的木产品及家居产品生产中提出切实可行的测试方法以供改良管理需要。

SPC在一轴盖油封装配质量控制中的应用

文章通过Minitab软件,建立统计过程控制图、绘制工序能力分析图分析一轴盖油封装配过程运行是否稳定,过程能力是否充分。对一轴盖油封装配能力不足的原因进行分析,并对其采取了有效的改进措施,降低了变速器一轴盖油封的装配不合格率。

雨刮电动机精磨主轴外圆系统过程能力的动态研究

通过对实际有偏移的过程能力指数涵义的诠释,提出不能仅根据Cpk值的大小来评价制造系统的过程能力,应该将Cpk与Cp和Ca综合使用,才能更全面、更深刻地了解制造系统的过程能力的观点。用1-AGO方法对桑塔纳雨刮电动机精磨主轴外圆系统前30个月测定的Cp和Ca值的波动规律进行了白化,并分别对其建立了灰色动态模型。经对模型的预测准确性检验,Cp和Ca动态模型的还原值与实测值最大相对误差分别为-3.6673%和-2.4127%,利用建立的模型对Cp和Ca未来的波动趋势进行预测,为过程控制人员的决策提供了宝贵的数据。