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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:趙振瑜
研究生(外文):Chen-Yu Chao
論文名稱:多件式生產製程之品質管制方法
指導教授:賀全慶賀全慶引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:國立中央大學
系所名稱:工業管理研究所
學門:商業及管理學門
學類:其他商業及管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:52
中文關鍵詞:多件式生產製程平均數管制圖Hotelling’s T2管制圖平均連串長度
外文關鍵詞:X ChartHotelling''''s T2 Control ChartAverage Run Length
相關次數:
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自從1924年Shewart提出管制圖概念後,發展至今已變成一個非常普遍的工具,然而有些特殊的製程形態依然無法直接套用現有的管制方法。本研究即是提出一個特殊形態的製程,研究此製程到底應用什麼方法來管制其產品品質。
本文所討論的製程形態如下所述,利用彈性製造系統,設計一多件式生產夾具,置於轉台上。轉台具四個面,夾具的四個面可以透過精密校正使其垂直度與角度都能符合規格要求,每一面可以夾持8個工件胚體執行加工,加工方法為用絞銑刀在工件上挖孔。此一製程的品質特性是 (1) 孔徑,與 (2) 孔位中心與端面的距離。本文的目的即是在探討如何應用現存的管制圖,來管制這樣子的製程,使得後人再遇到相似的製程型態時,只要對照本文中所列的製程特性,就可知道應選用何種管制方法來監控其製程。
觀察此製程的型態,吾人發現,若假設轉台旋轉精確(沒有誤差)、工具機的移動定位精準、刀具的磨損不計的話,可以視此製程為一連續製程;又此製程的工件是以成批的方式置於夾具上,經過加工,再將此批成品拿下,再放上另一批工件,重覆此流程。因此,視此製程為批次製程似乎也無不可。此外,若不考慮加工時間的先後,也就是假設每面的八個工件是同時開始加工,同時完成,則吾人可套用“多注流製程”(Multiple Stream),利用群管制圖來管制此製程。由上可知,本文將此一製程,套用到三種不同的製程模式,分別為“連續製程”、“批次製程”、以及“多注流製程”,來比較其管制效果的優劣。
另一方面,吾人所關心的產品品質特性有二種,因此,吾人利用多變量管制圖中的Hotelling’s T2管制圖來管制此製程,另外,吾人也針對每個品質特性,使用單變量管制圖中的樣本平均數管制圖,因為有二個品質特性,所以用二個樣本平均數管制圖來管制,目的是作為對照組。而多注流製程吾人則用群管制圖來管制。而管制圖管制績效的衡量指標,吾人採計算各管制圖的平均連串長度(Average Run Length, ARL),以ARL值的大小來作為判斷的依據。所有相關的數據,皆透過Fortran程式模擬獲得。
根據模擬所得到的結果,同時使用二個平均數管制圖所表現的管制狀態並不穩定,在某些條件下得到的管制結果與管制圖理論有所違背。因此,本研究的結果建議此製程應使用Hotelling’s T2管制圖來管制製程。而群管制圖適用的條件環境與本製程相異性過高,因此僅提出作為參考之用,實際的使用上並不建議。
目錄I
圖目錄II
表目錄III
第一章 緒論1
1.1研究動機1
1.2問題敍述及研究目的1
1.3假設條件與研究架構2
第二章 文獻探討4
2.1 管制圖之相關理論4
2.1.1機遇原因與非機遇原因.4
2.1.2平均連串長度(AVERAGE RUN LENGTH;ARL)6
2.2 不同管制圖之理論7
2.2.1連續性生產製程(CONTINUOUS PROCESS)9
2.2.2批次製程(BATCH PROCESS)17
2.2.3多注流製程(MULTIPLE STREAM PROCESS)20
第三章 研究方法.22
3.1抽樣管制計劃22
3.2電腦模式建構26
第四章 模擬結果與分析29
4.1連續製造製程模擬結果29
4.1.1觀察值無偏移且二品質特性獨立29
4.1.2觀察值偏移及二品質特性相關的情況31
4.2 批次製程模擬結果40
4.1.1觀察值無偏移之狀況40
4.1.2觀察值偏移之狀況40
4.3 多注流製程模擬結果45
第五章 結論與未來展望47
5.1結論47
5.2未來展望51
參考文獻52
1. 王亞倫,「診斷多變量管制圖之研究」,國立中央大學工業管理研究所,2000年6月,碩士論文。2. 高世州,「不同製程變異數估計方式對管制圖統計表現的影響」,國立中央大學工業管理研究所,2001年6月,碩士論文。3. 陳建平 譯,Juran 著,「品質管理」,滄海書局代理,1999年初版。4. 陳國平,「Shewart管制圖之製程變異估計式效率之研究」,國立成功大學工業管理研究所,2000年6月,碩士論文。5. 彭國倫,「精通Fortran 90」,□峰資訊股份有限公司,2000年4月初版16刷。6. 賀全慶、蔡佳訓,「群管制圖在多注流式生產上的應用介紹」,品質管制月刊,第29卷第12期。7. Dagpunar, J. (1988), Principles of Random Variate Generation, Oxford Science Publication.8. MacGregor, J. F. and Kourti, T. (1995), “ Statistical Process Control of Multivariate Process ”, Control Eng. Practice, Vol. 3, No. 3, pp. 403 — 414.9. Mason, R. L.; Chou, Y. M.; and Young, J. C. (2001), “ Applying Hotelling’s T2 Statistic to Batch Processes ”, Journal of Quality Technology, Vol. 33, No. 4, pp. 466 — 479.10. Montgomery, D. C. (1997), Introduction to Statistical Quality Control, Third Edition, New York: John Wiley.11. Nelson, L. S. (1986), “ Control Chart for Multiple Stream Process “, Journal of Quality Technology, Vol. 18, No. 4, pp. 255 — 256.12. Nomikos, P. and MacGregor, J, F. (1995), “ Multivariate SPC Charts for Monitoring Batch Processes ”, Technometrics, Vol. 37, No. 1, pp. 41 — 59.13. Quesenberry, C. P. (1993), “The Effect of Sample Size on Estimated Limits for and Control Charts”, Journal of Quality Technology, Vol. 25, No. 4, pp. 237 — 247.
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