Cpk和非标准数据在电子装配焊接中的例子
大家好,
让我们看一下Patty在伊腾大学上了第一堂课后是怎么做的…
Patty在伊腾大学上了第一堂课后回家,她无法抑制自己激动的心情。接下来的几个小时,她的丈夫Rob必须有礼貌地听她讲述为那些年轻、聪明、有激情的未来工程师们上课是多么奇妙。
时间过得飞快,她不知不觉已经站在班级里上第二节课了。
Patty很快地回顾平均Cpks是不正确的,要计算Cpk,数据一般应该是分布式的。
“问题上一次就提出来了,怎样才能说明数据是正常的呢?Minitab®可用于在正常的概率图上绘制数据。我们用肉眼就可以看出数据是否正确。另外,Minitab将进行各种试,其中一次试验是Anderson-Darling正常性试验,”Patty开始说。
“让我向你们显示一些真实的数据证明这一点,”Patty继续说。
“安装智能电话如新的Druids时,许多微型电容器和电阻器的机械公差都非常精确。一种普通电容器的尺寸只有0。6mm长,”Patty看见学生举手时停顿了一下。
“是吗,Martin?”Patty问到。
“教授,你的意思是0.6 cm 对吗?”Martin问到
“不,0.6 mm,”Patty回答。
Patty的回答引起了一阵窃窃私语,最后,Patty请求安静。
“为什么人人都感到惊讶?”Patty问到。
“教授,这比一粒谷子还小得多,更像一粒沙子,”Alison March回答说。
“这很有趣,”Patty心想,“时机也掌握得不错。”
Patty显示被动元件在火柴头上滑动并传递从Druid智能手机上拆卸下来的元件以及放大镜,使学生们能看清被动元件多么小。
过了一会儿班级才安静下来。
Patty接着说:“在每部智能手机的电子装配工艺里,大约放置和焊接200至500个该尺寸的电容器与电阻器。”
学生们都目瞪口呆了。
“好吧,让我们讨论一下这些小家伙如何与SPC发生关系。我的公司每个订购几十亿这些电子元件。我们被寄来批样式样,要求确认更大的订单。感兴趣的元件,我们已经知道平均长度为0.6mm,3∑(标准差)的公差是+/-0.03mm。所以,规格范围的下限是0.57 mm,规格范围的上限是0.63mm。这相当于Cpk = 1.00,” Patty 继续说。
Patty挂起显示数据的幻灯片。
“批量式样的数据在左边。 什么问题? Patty问到。
Charles Parsons举起他的手。
“是吗,Charles?” Patty问到。
“好吧,Coleman先生,数据的标准偏差是0.15,产生的Cpk只有0.67,所以,目标没有达到” Charles 回答说。
“正全正确,” Patty回答。
“然后,我们回到供应商那里请求他们解决问题。 右边的图表是他们三周以后寄给我们的电容器数据,他们声称已经解决了他们的生产工艺问题,” Patty解释说。
“你们怎么认为呢?” Patty问到。
一阵喃喃声。最后,DeShaun Martin举起了他的手。
“是的,DeShaun?” Patty承认他。
“好吧,教授,看起来他们只是分类部件,让∑看起来更低,Cpk更高,” DeShaun回答说。
“完全正确,” Patty回答。
“我看不出分类有什么错,” Sandy Lisle评论说。
“你们从我传递的Druid智能手机可要看出,手机包裹得非常紧密,里面几乎没有什么空间。为了取得该密度,我们必须进行公差分析以确保每个部件都适合。在所有这些分析当中,我们模拟正态分布。 使用分类分布,我们可能有更多的公差干扰,” Patty回答说。
“看红色箭头。 该尺寸的元件太多,缺少绿色箭头所指尺寸的元件。这些差异会使装配被动元件的印刷电路上的焊盘产生一些公差干扰,” Patty继续说。
“你们怎么看? 我们怎么知道在右边的分布是否正常?” Conor Stark问到。
“对不起,我几乎忘记了。 请看正态概率图的分类数据。 请注意它如何脱离直线的。还有,Anderson-Darling的p值<0.05。这两种标准是否定数据正常之假设的理由," Patty说完。
有人举手时,Patty扫视班级。
“是吗,Natalie?” Patty问到。
“最终的结果是什么?” Natalie问到。
Patty咯咯发笑,显然可能分享这次冒险的结果。
“噢,是啊! 我们不能使用Druid智能手机的部件,但使用我们正在装配的一些玩具还是可以的。 除此以外,我们坚持折价30%,因为被动元件不符合规格,” Patty回答说。
正在整理的时候,两个女学生来找Patty。 其中一位Justine Randall代表两位发言。
“Coleman教授,你 是我们的灵感。我们希望我们在二十年以后也像你一样,” Justine动情地说。
Patty确实受感动,但她离开教室后,她决定开始染发。
欢呼,
Ron博士
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