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1 SPC Automotive Industry Action Group Carwin continuous Lahser Road, Suite 200 Unit 1,Trade Link Southfield, MI USA Western Avenue, West Thurrock Phone: Phone: Fax: Fax:

2 S P C () 1992,

3 p u np p c u XMR 9 XR S XR Xs 3

4 QS-9000 QS-9000 QS-9000 QS-9000 QS-9000 SPC David Tai (Ford) Jason Yeh, Chen Jianhe (Chrysler) Vicky Hao (GM) Victor Tan, Mike Liao (Delphi) 4

5 QS-9000 QS-9000 QS-9000 PLEXUS CORPORATION AIAG QS-9000 QS-9000 QS-9000 QS-9000 QSA PPAP APQPFMEA MSASPC 97 Keh Tung; David Tai,Paul; M.Meredith (Ford);Jason Yeh,Chen Jeanhe (Chrysler);Viocky Hao,Bill Holland(GM) 5

6 QS-9000 QS-9000 QS-9000 QS-9000 Chrysler, Ford,GM QS-9000 [ QS-9000 QSAPPAP APQPFMEA MSASPC] DelphiQS-9000 AIAG QS-9000 QS-9000 QS-9000 AIAG QS-9000 QS-9000 QS-9000 QS

7 ASQC AIAG ASQC/AIAG SPC AIAG LeonarD SPC Thomas T.Stallkamp Clinton D.Lauer Donald A. Parvs AIAG Joseph R.Phelan Tripp MartionPeterson Spring ASQC Bruce W. Pince Task Force Coordinator Sandy Corporation Troy, Michigan December, AIAG AIAG AIAG AIAG

8 I II XR A B C D Xs A B C D xr ~ A B C D E XMR A B C D A B C D

9 II P A B C D np A B C D c A B C D u A B C D IV A B C D A B C D Cpm USLT=TLSL E F H I

10 XR XR X XR R R R XR X X X XR XR X s p p p p p p p

11 38 np c u u

12 I H I II XRXs XMR III p np c u IV

13 H 3. SPC AIAG MSA 2

14 3

15 G 4

16 / / 1 5

17 2 SPC

18 2 7

19

20 15% 85% 9

21 4 * 15% *W.E.? NO.3, ~93 ** J.M., 10

22 3 11

23 5 3 /

24

25 1 2 Cp Cpk II 5 22 II 5 14

26

27 FMEA 2 16

28 3 H 17

29

30 7 Walter 5 A

31 X 5 20

32 21

33 8 B / C I 0= X GR&R%,,: 22

34 mmkg 0 mm32*f mm h h X R * * 6 23

35 II X R mm X R X R 1 XR X s R 4 24

36 25

37 1 XR XR 26

38 7 XR 27

39 A XR 2~5 15 A1 7 a. 4 5 C.1.a C.4.c b. c

40 A 8 R 29

41 A2 8 XR X R X R XR/ A3 XR 8 X R X= X 1 +X 2 +X n n R=X X X 1 X 2 N 30

42 9 XR 31

43 A4 9 X R X X 2 R 0 R 2 R A5 9 X R / 32

44 10 XR 33

45 B n E B1 RX 10 R= X= R 1 + R 2 ++ R k + k X 1 + X 2 ++ X k + k k R 1 X 1 1 R 2 X 2 1 B2 10 UCL R =D 4 R LCL R =D 3 R UCL X =X+A 2 R LCL X =XA 2 R D 4 D 3 A 2 E 2 10 n D D 3 * * * * * A * 7,LCL R., 6,6 B3 10 RXUCL R LCL R UCL X LCL X 11 R 34

46 C R X R X R X C1 R a. 11 c.2 35

47 b n5 R 8 13 R 36

48 c 13 R 2/3 1/3 2/3 R 25 90% * A 14 XR 37

49 C2 14 H 11 C3 14 R // R X R X XA 2 R 15 X 38

50 C4 X a

51 b

52 c. 17 1/3 1/20 1/ % 2/ % * A ** B 18 XR 41

53 C C.2 ( H, 11) C.6 18 // H 7~13 19 XR 42

54 C X R a. σˆ σ ˆ = R/d 2 R d 2 E n d b d 2 D 2 D 3 A 2 R = σd ˆ 2 UCL R = D 4 R LCL R = D 3 R UCL X = X+ A 2 R LCL X = X A 2 R C.8 H 7 220~

55 D 18 44

56 21 45

57 1 23 D1 R ˆ R E n d ˆ D2 21 Z X ˆ USLX XLSL σr/ ˆ σr/ ˆ ˆ USLX XLSL σr/ ˆ σr/ ˆ 46

58 Z min Z min 4 Z min = % Z min =2.76 σ X Z min =4 σ = USLX Z min σ = XLSL Z min USL σ = = = , 44% X =0.700 Z min =4X4σ USLX Z min 4 4 σ = = = = , 30% 1.3% 0.6%,,, X4σ X4σ= = =0.410~1.028(:0.45~1.03) X =0.700(), X4σ : X4σ= = =0.410~0.990(:0.40~1.00) 22 47

59 , Z USL =2.21,Z LSL = 2.85 P ZUSL +P ZLSL = = % Zmin C PK CPK= =CPU CPL USL LSL X σ R/d 2 Zmin=3 C PK =1.00; Zmin=4, C PK =1.33 D3 22 Zmin C PK Zmin3 C PK 1.00 Zmin4 C PK

60 49

61 D4 H H 11 H 7~13 D

62 X S X S

63 2 (Xs ) XR Xs 9 s R / s s Xs XR A 1 A 23 X s s = X i X 2 n1 s = X i 2 nx 2 n1 X i 2 +nx 2 2+X 2 nnx 2 n1 X in X n X s X 24 X s 52

64 B 24 1 B UCL S LCL S UCL X LCL X UCL S = B 4s UCL X = X+A 3s LCL S = B 3s LCL X = X+A 3s s B 4B 3 A 3 E 2 10 n B B 3 * * * * A * 6, C. 1 C D 1 D σ ˆ = s/c 4 = σˆ s/c4 s c 4 E 2 10 c 4 n c *,, σ 25 53

65 3 X R 25 XR XR A A a b X R B 1 B X R; UCL R LCL R UCL X LCL X UCL R =D 4 R LCL R =D 3 R UCL X =X +Ã 2 R LCL X =X Ã 2 R 54

66 26 D4D 3 Ã 2 E 2 10 n D D 3 * * * * * Ã * 7 * C. 1 C UCL R LCL R /3 26 D 1 D σ = R/d 2 R d 2 E 2 10 d 2 n d σ 55

67 E

68 4 XMR 0 ph 4 XR 2 4 XR X σ 100 XR A 27 1 A X MR n X a b MR X B 1 B XR 2 MR 1 57

69 28 UCL MR =D 4 R LCL MR =D 3 R UCL X =X+E 2 R LCL X =XE 2 R R X D 4 D 3 E 2 E n D D 3 * * * * * Ã * 7 R R 2 H 23 UCL MR =3.865R LCL MR =0 UCL X =X+3.14R LCL X =X3.14R C 28 1 C X D 1 D XR σ ˆ = R/d 2 =σr/d 2 58

70 R d 2 n E n d σ 59

71 5 H 17 C p P p CPUCPL C PK P PK CR PR D H 16 C pm C pm A R/d 2 s/c 4 60

72 S n X S = i X 2 n1 i=1 ^ = σ s X i X n 6σ R/d 2 σr/d 2 6σ S σ^ s B B1 C P USLLSL C P = P P ^ USLLSL P P = C P C PK / C P C PK CPU 6σR/d ^ 2 6σR/d ^ 2 USLX CPU = 3σR/d ^ 2 CPL CPL = C PK C PU C PL 61

73 USLX P PK 3σR/d ^ 2 XLSL 3σR/d ^ 2 B2 1 6σR/d ^ 2 CRCR= C = P USLLSL 1 6σ^ S PRPR= = 45 B3 s s s A B s 65 X s s s = n s60 n sn n s σs ˆ s 52 ~53 C P USLLSL C C PK P PK C PK 61 B B 62

74 C PK , H

75 D C PK C PK H D1 29 a / 29b 30 64

76 D2 I a 30a 30b [ 30 c] [ 30e] H 22 45% [ 30d] 65

77 D3 C C P C PK P P P PK CR C PK PR P PK 30 / σr/d ˆ 2 σˆ s σr/d ˆ 2 σˆ s / C P /C PK 66

78 / / / / p np c u 31 67

79 III II 31/ /// * / */ H 1 P 2 np 3 c 4 u p 68

80 69

81 70

82 1 p p 75 p / / 26 p II 32 p 71

83 A A.1 32 a np5 25% p b. c. 25 A.2 p 32 n np n= np n A A.4 32 p 33 p 1 72

84 B B.1 (p)( 33 ) k, p = n 1 p 1 + n 2 p 2 ++ n k P k n 1 + n 2 ++ n k n 1 p 1 n 2 p 2 n 1 n 2.(p100) p B.2 UCLLCL 33I K UCL P = p + 3p1 p / P = p + 3p1 p / 73

85 74

86 75

87 76

88 77

89 78

90 79

91 80

92 81

93 82

94 np 1 + np np k K np n np n 83

95 + ++ k 84

96 c n c 1 + c 2 ++ c k n 1 + n 2 ++ n k u n u n 85

97 u n 86

98 87

99 88

100 89

101 % EV e R 1 1 AV o 2 2 AV EV 2 AV= 2 nr n=r= AV=0 90

102 / A X a = R a = 6. B X b = R b = 11. C X c = R c = 16. R P = (X P ) 17. [R a = +R b = +R c = ]/[=]= R= 18. [MaxX= MinX= ]=X DIFF 19. [R= D * 4 = ]=UCL R 20. [R= D * 4 = ]=UCL R * D , 7 D 4 * 0,UCL R R R 42 91

103 R= X DIFF = R P = % EV EV = RK 1 = = AV K %EV = 100[EV / TV] = 100[ / ] = % AV = [X DIFF K 1 EV 2 /nr] = [ = 2 / ] 2 3 K %AV = 100[AV / TV] = 100[ / ] = % n= r= R&R R&R = EV 2 + AV 2 = = (PV) PV = R P K 3 = = (TV) TV = R&R 2 + RV 2 = = K %R&R = 100[%R&R / TV] = 100[ / ] = % %PV = 100[PV / TV] = 100[ / ] = % 5.15( 99.0%) K /d 2 d 2 rmg 15d 2 E AVAV 0o K 2 = 5.15/d 2, d * 2 (m)(g),g=1,; K 3 = 5.15/d 2, d * 2 (m),(g) 1,; d * 2 (A.J.Duncan) D 3 ( H, 9) 43 92

104 R&R m R&R= [EV 2 +AV 2 ] PV P P 3 TV PV TV= R&R 2 +PV [TV 2 +R&R 2 ] (TV PV).,(TV) 43 EV TV%EV 100[ TV ] %AV =100[ AV ] TV R&R % R&R =100[ TV ] %PV =100[ PV ] TV 100% 93

105 43 %EV %AV%R&R %PV TV %R&R 10% UCL R LCL R 44 UCL R LCL R 45 %R&R 25.2% 94

106 / A X a = R a = B X b = R b = C X c = R c = R P = 0.56 (X P ) 17. [R a =0.05 +R b =0.05+R c =0.03 ]/[= 3 ]= R= [MaxX=0.83MinX=0.77 ]=X DIFF [R=0.04D * 4 =0.13 ]=UCL R [R=0.04D * 4 =0.00 ]=UCL R 0.00 * D , 7 D 3 * 0,UCL R R R 42 95

107 4/12/88 X mm 0.0~10.1mm R= 0.04 X DIFF =0.06 R P =0.56 % EV EV = RK 1 = = 0.18 AV K %EV = 100[EV / TV] = 100[ 0.18/0.93 ] = 18.7% AV = [X DIFF K 1 EV 2 /nr] = [ /102] = K %AV = 100[AV / TV] = 100[0.16/0.93] = 16.8% n= r= R&R R&R = EV 2 + AV 2 = =0.24 (PV) PV = R P K 3 = =0.09 (TV) TV = R&R 2 + RV 2 = = 0.93 K %R&R = 100[%R&R / TV] = 100[0.24/0.93] = 25.2% %PV = 100[PV / TV] = 100[0.90/0.93] = 96.8% 5.15( 99.0%) K /d 2 d 2 rmg 15d 2 E AVAV 0o K 2 = 5.15/d 2, d * 2 (m)(g),g=1,; K 3 = 5.15/d 2, d * 2 (m),(g) 1,; d * 2 (A.J.Duncan) D 3 ( H, 9) 43 96

108 A X 4 S1 S2 S3 S # A B C D

109 n=

110 X 2 80 n= , 2.84,X ,R 6.46 X X X X R X 99

111 X 4 R X X 3 X X 100

112 R X R X X 101

113 B 1 H

114 C 103

115 D Cpm*[USLT]=TLSL]** * Cpm = n USLLSL X i T Cpm = T= 6Cpm n=1 i=1 Xi n= ** L.S.ChanS.W.Chengand F.A.SpiringCpmVol.20No

116 E XR * XS * X R X S n A 2 d 2 D 3 D 4 A 3 C 4 B 3 B UCL X, LCL X = XA 2 R UCL R = D 4 R UCL X, LCL X = XA 3 S UCL S = B 4 S LCL R = D 3 R LCL S = B 3 S =R/d 2 4 * ASTMSTP15D ~136 ASTM 1916Race StreetPhiladelphiaPennsylvania

117 * * * X R X R n A 2 d 2 D 3 D 4 E 2 d 2 D 3 D UCL X, LCL X = XA 2 R UCL R = D 4 R UCL X, LCL X = XE 2 R UCL S = D 4 R LCL R = D 3 R LCL S = D 3 R =R/d 2 4 * ASTMSTP15D ~136 ASTM 1916Race StreetPhiladelphiaPennsylvania * * A ASTMSTP15D W.J.Dixon F.J.Massey,Jr.,(, );McGraw-Hill Book Company,New York. 106

118 p UCL P LCL P =p3p1p/ p3p1p/ UCL P LCL P = p3p1p c UCL C LCL C = c3c u UCL U LCL U =u3u / u u3 n np C p u 107

119 F P z = z z=2.17, p z = %,, 108

120 G H Terms Used in This Maunal Advanced Statistical Methods Attributes Data // pnpc u Average Mean x XXX XX R AwarenesS Basic Statistical Methods Binomial Distribution p np Cause-Effect Diagram Central Line Characteristic Common Cause 109

121 Consecutive Continual Improvement in Quality and Productivity 2 Control I II Control Limit CUSUM CUSUM Detection Distrbution Individual X Location Mean Median ~ X ] 110

122 Moving Range Nonconformity c u Normal Distribution 68.26%, 95.44% ; 99.73% Operational Definition 1 23 Pareto Chart Poisson Distribution c u Prevention Problim-Solving Process Process Average X Process Capability 6R/d 2 Variables Data Case 111

123 1 2 6R/d 2 % C PK Attributes Data Case pc u 1p Process Control Process Performance 6R/d 2 Process Spread X3 112

124 113

125 114

126 A 2 R E A 2 R E A 3 s E B 3 B 4 s Cc III 3 c n C 4 s E C P 6R/d ˆ 2 C PK CPU CPL CPL 3R/d ˆ 2 CPU 3R/d ˆ 2 6R/d ˆ 2 CR d 2 R E D 3 D 4 R E E 2 R E k LCLLCL X LCL R LCL P LSL MR n n 115

127 np n np III 2 np n pp III 1 p P P 6ˆ S 6ˆ PR S P PK 3ˆ S 3ˆ S P Z z RR III R R R ss II 2 ss II 5 s SL u u III 4 u UCLUCL X UCL R UCL P USL X II 4 XX II 1 116

128 X X II 4 X X II 3 X ~ Z Z USL Z min ˆ X R P ˆ S 6R/d ˆ 2 d 2 117

129 H 1. Walter A.Shewhart,Economic Control of Quality of Manufactured Product,Van Nostrand,1931;republished ASQC,1980.Available from the American Society for Qontrol,611East Wisconsin Ave.,Milwaukee,WI Walter A.Shewhart,Statistical Method from the Vicwpoint of Quality Control,Edited by W.Edwards Deming,the Graduate School,Departmtnt of Agriculture, W.Edwards Deming,Quality,Productivity and Comperitive Position,Massachusetts Insitute of Technology,Center for Advanced Engineering Study, W.Edwards Deming, Out of the Crisis, Massachusetts Institute of Technology, Center ofr Advanced Engineering Study, American National Standards Institute,Guide for Quality Control and Control Chart Method of Analyzing Date (ASCQ Standards B1-1958and B2-1958/ANSI Z ,revised 1975). American National Standsrds institute,control Chart Method of Controlling Quality During Production (ASCQ Standard B3-1958/ANSI Z ,revised 1975). NOTE: The above two booklets are available from the American Society for Quality Control,611East wisiconsin Ave,Milwaukee,WI American Society for Testing and Materials,Mamal on Presentation of Data and Control Chart Analysis (STP-15D),1976.Available from the ASTM,1916 Race Street,Phialdelphia,PA Westerm Electric CO>,Inc.,Statistical Quality Control Handbllk,1956.Available from:i.d.c.commercial sales,western Electreic Company,P.O.Box 26205,Indianapolis,Indiana Harvey C.Charbonneau and Gordon L.Webster,Industrial Quality Control,Prentice-Hall,inc., Acheson J.Duncan,Quality Control and Industrial Statistics,Richard D.1rwin,Inc.,Fourth Edition, Eugene L.Grant and Richard S.Leavenworth,Statistical Quality Control,McGraw -Hill,Inc.,Fifth Edition, Kaoru Ishikawa,Grude to Quality control,asian Prlductivity Organization,Revi- -sed Edition, J.M.Juran,Frand M.Gryna,Jr.,and R.S.Bingham,Jr.,Quality Control Handbook, McGraw-Hill,Inc.,Fourth Edition, Ellis R.Ott,Process Quality Control,McGraw-Hill Inc., Bert Gunter, Use and Abuse of C PK, 4 parts,quality progress,january 1989, March 1989,May,1989 and July ASQC Automotive Division/AIAG,Measurement Systems Analysis Reference Manual, AIAG, L.J.Chan.S.W.Cheng,and F.A.Spiring, A New Measure of Process Capability: C pm, Journal of Quality Technologh,vol,20,No.3,1988,pp

130 17. Fred A.Spiring,Assessing Process Capabiliyt in the Prescnce of Systematie Assignable Cause, Journal of Qualiyt Technologh, Vol. 23, No.2, April John T.Herman,Capability Index-Enough for Process Industries? Proceedings, ASQC 43rd AQC Robert A.Dovivh,Statistical Terrorists, Quality in Manu facturine Manazine, March-April, B.A.F.Bissell,How Reliable Is Your capability Index?,Applied Statistics,Vol. 39,1990,pp R.A.Boyles,The Taguchi Capability Index,Journal of Quality Technology, vol.23,1991,pp William W.Scherkenbach,Drmin s Road to Comtinual Improvement,SPC Press, Inc., Donald J.Wheeler, David s.chambers Understanding Stantistical Process Contro l, Statistical Process Controls, Inc., General Motors corporation, Key Characteristics Designation System,GM-1805 QN, Douglas C.Montogomery,Introduction to Statistical Quality Control,ASQC Quality Press, Leonard A.Doty, Statistical Process Control, ASQC Quality Press, Peter D. Mauch, Basic SPC: A Guide For the Service Industries, ASQC Quality Press, J.Bert Keats and Douglas C. Montgomery, Stutistical Process Control in Manufacturing,ASQC Quality Press, Gary Fellers, PhD.,SPC for Practitioners:Special Cases and Continuous Processes, ASQC Quality Press, ASQC Statistics Division, Statistical How-To Techniques Series,ASQC Quali- Ty Press (15 volumes), Victor E.Kane,Defect Pervention-Use of Sinple Statistical Tools, Marcel Dekker, Inc. and ASQC Quality Press, ASQC, Definitions, Symbols, Formulas, and Tables for Control Charts, ANSI/ ASQC A

131 I 120

132 121

133 np c UCL np LCL np =np3np1p UCL c LCL c =c3c p u p1p UCL np LCL np =p3 n UCL c LCL c =u2 u n

134 /S.P.C, 10 SPC / // C.Q.Project Team coordinator AIAG Headquarters-Suite Lahser Road Southfield, Michigan

135

(Check Sheets) 1 production process distribution checks 2 Defective Item Checks 3 Defective Location Checks 4 Defective Cause Checks 5 Check-up confirmation Checks On-line QC Off-line QC /. BOPP CPP /

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