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介绍一种好的过程分析方法,与SPC相比
SPC
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变化分析是一个专家组经过多年的研究和实践,已成功地创立了一套符合现代生产技术水平和生产组织方式的控制分析方法——变化分析。迄今为止,世界上六十多个国家的几千家公司在成功地使用由这一系统所引入的变化分析技术。工业实践和质量专家的研究所得出的结论是:
 变化分析是现代化的质量控制分析方法而且也是工序控制技术的未来。

什么是变化分析? 为什么它更好、更有效?
变化分析,正如它的名称所说明的,分析工序的变化特性。变化分析的结果使用变化分析图表达出来。如右图所示,变化分析图中,每一个平台对应于工序的一次变化(水平的变化或者波动特性的变化、注意不要与样本组的平均值相混淆)。当一个新平台出现时,表明工序已发生变异。
与管理控制图不同,变化分析对工序的分布特性没有任何理论上的假定,因此在变化分析中不存在控制限的概念。在指定的显著性水平上,变化分析图中反映出的所有变化在统计上都是显著的。作为对工序的水平进行判定的参照,在变化分析图中可以绘出表示工序特性的技术标准线。只需查看每一个平台与技术标准线的相对位置,即可判定工序特性与目标是否保持一致。

A.变化分析真正体现了统计工序控制有基本思想——过程控制
使用管理控制图的一个重要转变是将工序控制从对点的控制转变成对过程的控制,但是管理控制图中的各项判定是以点为基础的,因此,管理控制图方法与工序控制概念之间存在变异。
在变化分析中,强化了统计工序控制技术中过程控制的概念,并且提供了反映过程变化的各种信息。

B.直接对工序特性的变化进行判定从而反映出实际的变化特性
与管理控制图保持不变的假定不同,变化分析认为工序的平均水平和波动特性均可能发生改变,而且每一次的变化是以前一次的变化为基点——即依据变化判定变化。而管理控制图只能以中心值为基准判定显著的变化。
在实际的生产过程中,导致工序平均值发变化与导致工序的波动特性发生改变的原因通常是不同的。变化分析能够清楚地判定和区别两者的变化特性,从而能够更准确地判定导致工序发生变化的显著原因。

C.变化分析能够准确地说明工序特性变化水平
在生产过程中,对生产过程的每一次抽样检验结果只是说明生产过程的状态一个随机量,它并不能准确地反映工序特性与目标的差异量。如果按照一个随机量与目标值的差异对工序进行调整,将会增加工序的波动性。如右图所示,如果依据点与中心值的距离对工序进行调整,其结果可能是可度调整、调整量太小或基至调整的方向错误。
变化分析能够识别工序实际的水平,根据工序实际水平与目标的差异,可以判定是否需要对工序进行调整以及如何进行调整。

D.变化分析能够准确地说明工序特性变化持续的时间
统计工序控制的一项重要工作是确认导致工序发生变化的原因。变化分析能够说明变化持续的时间,从而有助于更有针对性的确认导致变化的显著原因以及对工序的影响程度。

E.变化分析比所有控制分析方法更敏感
对于工序变化的敏感性决定了是否能够及时地对工序中已发生的变化作出合适的反应。相比效而言,变化分析比工序控制分析中已有的所有其它方法更敏感。而且更重要的是,分析人员可以控制变化分析对工序变化的敏感性。
在一定条件下,对变化的敏感性与信息的可信度是反向变化的。通过设置变化分析的可信程度指标,可以改变变化分析对变化的敏感性。从另一个角度而言,变化分析结果的可信程度是可以确定的。
在管理控制图中,通常采作减小控制限的方式提高对工序变化的敏感性,其结果是对显著变化判定的可信度不能简单地进行判定,而且因为减小控制限而导致的频繁报警除了可能作出过度的反应外,报警次数太多也将是不容忍的。

F.变化分析能够使工序获得更大的改善
与管理控制图中基于单个点判定显著原因的方法不同,变化分析技术对显著原因的判定不只是与一二个超出控制限的点相关联。所以变化分析确认的显著原因将会更符合实际状况。

G.变化控制分析可直接对小批量多品种的生产过程进行控制分析
因为变化分析是直接对检验结果进行判定,因此可以直接用于对小批量多品种的工序进行控制分析。

H.变化分析可用于进行定量与定性相结合的相关分析
在生产过程中抽样检验的结果很少具有进行多因素定量的相关分析所需要的特性。因此,利用纯数学的相关分析方法对生产过程的检验结果进行相关分析,并依据分析结果对生产过程进行判定,其结果可能是完全错误的,一般而言,也是不准确的。
变化分析揭示了每一个因素的实际变化特性,通过比较多因素的变化分析图,可以对因素变化的相关特性进行判定,从而可以确定因素之间的相互影响以及如何通过调整一个因素而达到控制另一个因素的变化型态的目的。

I.变化分析技术具有广泛的适用性
作为一种特殊的统计分析技术,变化分析除了用于统计工序控制外,它适用于任何需要对变化进行分析的应用领域。例如生产经营活动中的各种消耗及效率、产品促销活动的效果、股票分析等等。
0 回答 4388 浏览 2003-07-24
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