This paper presents a new method for assessing the efficiency of production process plans using tolerance chart to lower production cost. The tolerance chart is used to predict the accuracy of a part that is to be produced following the process plan, and to carry out the quantitative measurement on the efficiency of the process plan. By comparing the values of design tolerances and their corresponding resultant tolerances calculated using the tolerance chart, the process plan that is incapable of satisfying the design requirements and the faulty production operations can be identified. Similarly, the process plan that imposes unnecessarily high accuracy and wasteful production operations can also be identified. For the latter, a quantitative measure on the efficiency of the process plan is introduced. The higher the unnecessary cost of the production, the poor is the efficiency of the process plan. A coefficient is introduced for measuring the process plan efficiency. The coefficient also incorporates two weighting factors to reflect the difficulty of manufacturing operations and number of dimensional tolerances involved. To facilitate the identification of the machining operations and the machined surfaces, which are related to the unnecessarily tight resultant tolerances caused by the process plan, a rooted tree representation of the tolerance chart is introduced, and its use is demonstrated. An example is presented to illustrate the new method. This research introduces a new quantitative process plan evaluation method that may lead to the optimization of process plans.
The Specification-Oriented Control Chart is obtained by moving from the tolerance limits toward the center line. And when chart are based on center lines, no automatic tie-in with tolerance is provided. The author recomend the Specification-Oriented Control Chart in instances where tolerance limits on the individual unit or product must be met.
Determination of operational dimensions and tolerances is complex if there exist inconsistencies between operational and design specifications. Dimension and tolerance charts (D&T charts) have been used to establish the relationships among operational dimensions in complex machining. This chart proves that individual operations can be harmonized when they are interconnected. However, it is hard to generate the chart manually. Because operational dimensions and tolerances must meet the design specifications, the dimensions and tolerances of interconnected operations have to be verified serially for economical operations. In this paper, the chart is automatically generated from the interconnected operations. More importantly, all operational dimensions and tolerances displayed in the chart have been verified by using LP to meet the design specifications. Finally, the chart is converted to an operational routing sheet that contains a detailed process plan along with cutting speed, feed rate, and operational references based on material hardness, surface finish, and tool nose radius.
Dimension and tolerance are very important factors both in a design stage and in a manufacturing stage. As a part of process planning, the tolerance transfer aims at determining the method for converting design dimensions and tolerances into manufacturing dimensions and tolerances based on a given drawing. A procedure for the tolerance transfer is proposed in this paper. Tolerance chart is a valuable graphical tool for a process planner to determine the manufacturing dimensions and tolerances, and consisted of several steps. Among several steps necessary for making up the tolerance chart, the methods for the identification of dimension chain, the determination of tolerances, and the calculation of operational dimensions are presented by using concepts and new presentation methods. A solution method for each step is derived which will be used to establish the tolerance transfer techniques.
A dimensioning system in a manufacturing process is often complex, especially when a lot of operations are involved in the process. Determination of operational dimensions and tolerances becomes even more complicated if there exist inconsistencies between operational and design relationships among operational dimensions in machining. This chart furnishes a record of the relationships in an easy-to-grasp form, proves that sufficient stock for a cut is available even under adverse conditions, and also proves that separate operations, when taken together, will harmonize as desired. In this paper, various existing roles of the chart have been extended to an operational routing sheet by generating it automatically, providing machining conditions, and verifying operational tolerances.
This paper proposes a method for improving the process plan quality by use of dimensional tolerances. Dimensioning and tolerancing plays a key role in manufacturing process plan because the final part must ensure conformance with the dimensions and tolerances in its drawing. As a first step for the improvement of process plan quality, two resultant tolerances in design and process plan should be compared each other, and so a tolerance chart is used for acquisition and comparison of the two tolerances. In addition to two kinds of design and manufacturing tolerances, operational sequences or paths for the resultant dimension and tolerance are additionally recognized for measuring the quality of process plan quantitatively. Rooted tree is applied to find the related paths for the manufacturing resultant tolerances. A quality coefficient is defined by the components of two tolerances and their relations, the paths related to manufacturing resultant tolerances and the difficulty of an operation. In order to improve the quality of manufacturing process plan, the paths that two kinds of tolerances are the same or different in the rooted tree are recognized respectively and a method for tolerance rearrangement is developed. A procedure for improving the quality is suggested by combining the coefficient and the tolerance rearrangement method. A case study is applied to illustrate the efficiency of improvement method.
Purpose: This paper evaluates the performance of the pre-control(PC), an alternative to statistical process control techniques and compares with a control chart considering the tolerance of process. Methods: The previous studies for PC have drawbacks that PC with two linked stages, qualification and running, are discussed separately and independently. Hence this paper analyzes the performance of PC by integrating two stages. Results: Average outgoing quality limits to grasp the outcome of PC are provided by computational results for two process capability indexes, $C_p$ and $C_{pk}$ and the usefulness of PC from comparative experiments with modified control charts is commented. Conclusion: Helpful guidelines for quality managers to apply PC in practice and areas of process for PC to be more benefit are presented.
Community acquired pneumonia(CAP) is the most prevalent disease among pneumonia patients and progressed to severe pneumonia. A retrospective study was performed to evaluate antibiotic regimens according to guidelines of Infectious Disease Society of America. From January to October 2005, chart review of 50 patients with CAP was peformed in terms of microbiology and laboratory data of each regimen. Temperature, WBC count, ALT, AST and alkaline phosphatase of each patient were examined for liver toxicity. In three patients received levofloxacin appeared to have normalized temperature and improved cough. The patients who received cefmetazole -aminoglycoside appeared to have worsen LFT(Liver function test). Many patients in flomoxef-aminoglycoside group received mechanical ventilation because of the basis diseases like tuberculosis, diabetes mellitus and hypertension. In conclusion, antibiotic therapy for the treatment of CAP should be selected according to tolerance, bacteria and severity of disease.
Vehicle drift was reduced using statistical six sigma tools. The study was performed through four steps: M (measure), A (analyze), I (improve), and C (control). Step M measured the main factors which were derived from a fishbone diagram. The measurement system capabilities were analyzed and improved before measurement. Step A analyzed critical problems by examining the process capability and control chart derived from the measured values. Step I analyzed the influence of the main factors on vehicle drift using DOE (design of experiment) to derive the CTQ (critical to quality). The tire conicity and toe angle difference proved to be CTQ. This information enabled the manufacturing process related with the CTQ to be improved. The respective toe angle tolerance for the adjustment process was obtained using the Monte Carlo simulation. Step C verified and controlled the improved results through hypothesis testing and Monte Carlo simulation.
Six Sigma is a philosophy and systematic methodology for quality improvement. It encourages continuous quality improvement efforts to achieve the ideal goal of 6σ. Sigma(σ) is a statistic representing the standard deviation of the normal distribution, and 6σ level means a level where the tolerance of the specification is six times the standard deviation of the process distribution. In terms of the defective rate, the 6σ level achieves the 0.002 defectives per one million units. However, in the field, the 6σ level is used in the sense of achieving 3.4 defects per one million opportunities, which shows a large gap from the 6σ level in the statistical viewpoint. This is because field practitioners accept a 1.5σ shift of the mean of process when calculating the defective rate under sigma level. It said that the acceptance of 1.5σ shift of the mean is from experience, but there is no research or theoretical explanation to support it logically. Although it is a non-scientific explanation based on experience, considering that there has been no objection to the 1.5σ shift for a long time and it is rather accepted, it is judged that there is a reasonable basis for the 1.5σ shift. Therefore, this study tries to find a reasonable explanation through detective power of control chart via the run-rules to the 1.5σ shift empirically recognized by practitioners.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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