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SPC统计手法PPT课件.ppt

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资源描述

1、spcSPC(Statistical Process Control)统计制程管制1.目录1SPC的产生2SPC的作用3SPC常用术语解释4持续改进及统计过程控制概述a制程控制系统b变差的普通及特殊原因c局部措施和对系统采取措施d过程控制和过程能力e过程改进循环及过程控制f控制图2.5管制图的类型6管制图的选择方法7计量型数据管制图a与过程有关的控制图b使用控制图的准备cX-R图dX-s图eX-R图fX-MR图8计数型数据管制图ap图3.bnp图cc图du图4.SPC的产生工业革命以后,随着生产力的进一步发展,大规模生产的形成,如何控制大批量产品质量成为一个突出问题,单纯依靠事后检验的质量控制

2、方法已不能适应当时经济发展的要求,必须改进质量管理方式。于是,英、美等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法。1924年,美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中,并发表了著名的“控制图法”,对过程变量进行控制,为统计质量管理奠定了理论和方法基础。5.SPC的作用1、确保制程持续稳定、可预测。2、提高产品质量、生产能力、降低成本。3、为制程分析提供依据。4、区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。6.SPC常用术语解释名称解释平均值(X)一组测量值的均值极差(Range)一个子组、样本或总体中最大与最小值之差(Sigma)用于代表标准差

3、的希腊字母标准差(StandardDeviation)过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值(例如:子组均值)的分布宽度的量度,用希腊字母或字母s(用于样本标准差)表示。分布宽度(Spread)一个分布中从最小值到最大值之间的间距中位数x将一组测量值从小到大排列后,中间的值即为中位数。如果数据的个数为偶数,一般将中间两个数的平均值作为中位数。单值(Individual)一个单个的单位产品或一个特性的一次测量,通常用符号X表示。7.名称解释中心线(CentralLine)控制图上的一条线,代表所给数据平均值。过程均值(ProcessAverage)一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程均值,

4、通常用X来表示。链(Run)控制图上一系列连续上升或下降,或在中心线之上或之下的点。它是分析是否存在造成变差的特殊原因的依据。变差(Variation)过程的单个输出之间不可避免的差别;变差的原因可分为两类:普通原因和特殊原因。特殊原因(SpecialCause)一种间断性的,不可预计的,不稳定的变差根源。有时被称为可查明原因,它存在的信号是:存在超过控制限的点或存在在控制限之内的链或其它非随机性的图形。8.名称解释普通原因(CommonCause)造成变差的一个原因,它影响被研究过程输出的所有单值;在控制图分析中,它表现为随机过程变差的一部分。过程能力(ProcessCapability)是

5、指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限的距离,用Z来表示。移动极差(MovingRange)两个或多个连续样本值中最大值和最小值之差。9.制程控制系统有反馈的过程控制系统模型过程的呼声人设备材料方法产品或环境服务输入过程/系统输出顾客的呼声我们工作的方式/资源的融合统计方法顾客识别不断变化的需求量和期望10.变差的普通原因和特殊原因普通原因:是指过程在受控的状态下,出现的具有稳定的且可重复的分布过程的变差的原因。普通原因表现为一个稳系统的偶然原因。只有过程变差的普通原因存在且不改变时,过程的输出才可以预测。特殊原因:(通常也叫可查明原因)是指造成不是始终作用于过程的变差的原因,即当它们出

6、现时将造成(整个)过程的分布改变。只用特殊原因被查出且采取措施,否则它们将继续不可预测的影响过程的输出。11.每件产品的尺寸与别的都不同 范 围 范 围 范 围 范 围但 它 们 形 成 一 个 模 型,若 稳 定,可 以 描 述 为 一 个 分 布 范 围 范 围 范 围分布可以通过以下因素来加以区分 位 置 分 布 宽 度 形 状 或这些因素的组合12.如果仅存在变差的普通原因,目标值线随着时间的推移,过程的输出形成一个稳定的分布并可预测。预测 时间 范围 目标值线如果存在变差的特殊原因,随着时间的推 预测移,过程的输出不稳定。时间 范围13.局部措施和对系统采取措施局部措施通常用来消除变

7、差的特殊原因通常由与过程直接相关的人员实施通常可纠正大约15%的过程问题对系统采取措施通常用来消除变差的普通原因几乎总是要求管理措施,以便纠正大约可纠正85%的过程问题14.过程控制 受控 (消除了特殊原因)时间 范围 不受控 (存在特殊原因)15.过程能力 受控且有能力符合规范 (普通原因造成的变差已减少)规范下限 规范上限 时间 范围 受控但没有能力符合规范 (普通原因造成的变差太大)16.过程改进循环1、分析过程 2、维护过程 本过程应做什么?监控过程性能 会出现什么错误?查找变差的特殊原因并 本过程正在做什么?采取措施。达到统计控制状态?确定能力 计划 实施 计划 实施 措施 研究 措

8、施 研究 计划 实施 3、改进过程 措施 研究 改进过程从而更好地理解 普通原因变差 减少普通原因变差17.控制图上控制限中心限下控制限1、收集收集数据并画在图上2、控制根据过程数据计算实验控制限识别变差的特殊原因并采取措施3、分析及改进确定普通原因变差的大小并采取减小它的措施重复这三个阶段从而不断改进过程18.管制图类型计量型数据X-R均值和极差图计数型数据Pchart不良率管制图X-均值和标准差图nPchart不良数管制图X-R中位值极差图Cchart缺点数管制图X-MR单值移动极差图Uchart单位缺点数管制图19.控制图的选择方法确定要制定控制图的特性是计量型数据吗?否关心的是不合格品

9、率?否关心的是不合格数吗?是样本容量是否恒定?是使用np或p图否使用p图样本容量是否桓定?否使用u图是是使用c或u图是性质上是否是均匀或不能按子组取样例如:化学槽液、批量油漆等?否子组均值是否能很方便地计算?否使用中位数图是使用单值图X-MR是20.接上页子组容量是否大于或等于9?是否是否能方便地计算每个子组的S值?使用XR图是否使用XR图使用X s图注:本图假设测量系统已经过评价并且是适用的。21.计量型数据控制图 与过程有关的控制图 计量单位:(mm,kg等)过程 人员 方法 材料 环境 设备 1 2 3 4 5 6结果举例控制图举例螺丝的外径(mm)从基准面到孔的距离(mm)电阻()锡炉

10、温度(C)工程更改处理时间(h)X图R图22.接上页测量方法必须保证始终产生准确和精密的结果不精密 精密准确不准确 23.使用控制图的准备1、建立适合于实施的环境a排除阻碍人员公正的因素b提供相应的资源c管理者支持2、定义过程根据加工过程和上下使用者之间的关系,分析每个阶段的影响因素。3、确定待控制的特性应考虑到:顾客的需求当前及潜在的问题区域特性间的相互关系4、确定测量系统a规定检测的人员、环境、方法、数量、频率、设备或量具。b确保检测设备或量具本身的准确性和精密性。24.接上页5、使不必要的变差最小确保过程按预定的方式运行确保输入的材料符合要求恒定的控制设定值注:应在过程记录表上记录所有的

11、相关事件,如:刀具更新,新的材料批次等,有利于下一步的过程分析。25.均值和极差图(X-RX-R)1、收集数据以样本容量恒定的子组形式报告,子组通常包括2-5件连续的产品,并周性期的抽取子组。注:应制定一个收集数据的计划,将其作为收集、记录及描图的依据。1-1选择子组大小,频率和数据1-1-1子组大小:一般为5件连续的产品,仅代表单一刀具/冲头/过程流等。(注:数据仅代表单一刀具、冲头、模具等生产出来的零件,即一个单一的生产流。)1-1-2子组频率:在适当的时间内收集足够的数据,这样子组才能反映潜在的变化,这些变化原因可能是换班/操作人员更换/材料批次不同等原因引起。对正在生产的产品进行监测的

12、子组频率可以是每班2次,或一小时一次等。26.接上页1-1-3子组数:子组越多,变差越有机会出现。一般为25组,首次使用管制图选用35组数据,以便调整。1-2建立控制图及记录原始数据(见下图)27.28.1-3、计算每个子组的均值(X)和极差R对每个子组计算:X=(X1+X2+Xn)/nR=Xmax-Xmin式中:X1,X2为子组内的每个测量值。n表示子组的样本容量1-4、选择控制图的刻度4-1两个控制图的纵坐标分别用于X和R的测量值。4-2刻度选择:29.接上页对于X图,坐标上的刻度值的最大值与最小值的差应至少为子组均值(X)的最大值与最小值的差的2倍,对于R图坐标上的刻度值的最大值与最小值

13、的差应为初始阶段所遇到的最大极差(R)的2倍。注:一个有用的建议是将R图的刻度值设置为X图刻度值的2倍。(例如:平均值图上1个刻度代表0.01英寸,则在极差图上1个刻度代表0.02英寸)1-5、将均值和极差画到控制图上5-1X图和R图上的点描好后及时用直线联接,浏览各点是否合理,有无很高或很低的点,并检查计算及画图是否正确。5-2确保所画的X和R点在纵向是对应的。注:对于还没有计算控制限的初期操作的控制图上应清楚地注明“初始研究”字样。30.2计算控制限3首先计算极差的控制限,再计算均值的控制限。452-1计算平均极差(R)及过程均值(X)6R=(R1+R2+Rk)/k(K表示子组数量)78X

14、=(X1+X2+Xk)/k92-2计算控制限10计算控制限是为了显示仅存在变差的普通原因时子组的均11值和极差的变化和范围。控制限是由子组的样本容量以及反12映在极差上的子组内的变差的量来决定的。13计算公式:14UCLx=X+A2RUCLR=D4R15LCLx=X-A2RLCLR=D3R1631.接上页注:式中A2,D3,D4为常系数,决定于子组样本容量。其系数值见下表:n2345678910D43.272.572.282.112.001.921.861.821.78D30.080.140.180.22A21.881.020.730.580.480.420.340.340.31 注:对于样本

15、容量小于7的情况,LCLR可能技术上为一个负值。在这种情况下没有下控制限,这意味着对于一个样本数为6的子组,6个“同样的”测量结果是可能成立的。32.2-3在控制图上作出均值和极差控制限的控制线平均极差和过程均值用画成实线。各控制限画成虚线。对各条线标上记号(UCLR,LCLR,UCLX,LCLX)注:在初始研究阶段,应注明试验控制限。3过程控制分析4分析控制图的目的在于识别过程变化或过程均值不恒定的证据。5(即其中之一或两者均不受控)进而采取适当的措施。67注1:R图和X图应分别分析,但可进行比较,了解影响过程8的特殊原因。9注2:因为子组极差或子组均值的能力都取决于零件间的变差,10因此,

16、首先应分析R图。33.3-1分析极差图上的数据点3-1-1超出控制限的点a出现一个或多个点超出任何控制限是该点处于失控状态的主要证据,应分析。b超出极差上控制限的点通常说明存在下列情况中的一种或几种:b.1控制限计算错误或描点时描错b.2零件间的变化性或分布的宽度已增大(即变坏)b.3测量系统变化(如:不同的检验员或量具)c有一点位于控制限之下,说明存在下列情况的一种或多种c.1控制限或描点时描错c.2分布的宽度变小(变好)c.3测量系统已改变(包括数据编辑或变换)34.不受控制的过程的极差(有超过控制限的点)UCLLCLUCLLCL R R受控制的过程的极差35.3-1-2链-有下列现象之表

17、明过程已改变或出现某种趋势:连续7点在平均值一侧;连续7点连续上升或下降;a高于平均极差的链或上升链说明存在下列情况之一或全部:a-1输出值的分布宽度增加,原因可能是无规律的(例如:设备工作不正常或固定松动)或是由于过程中的某要素变化(如使用新 的不一致的原材料),这些问题都是常见的问题,需要纠正。a-2测量系统的改变(如新的检验人或新的量具)。b低于平均极差的链或下降链说明存在下列情况之一或全部:b-1输出值的分布宽度减小,好状态。b-2测量系统的改好。注1:当子组数(n)变得更小(5或更小)时,出现低于R的链的可能性增加,则8点或更多点组成的链才能表明过程变差减小。36.注2:标注这些使人

18、们作出决定的点,并从该点做一条参考线延伸到链的开始点,分析时应考虑开始出现变化趋势或变化的时间。37.UCLLCL RUCL RLCL 不受控制的过程的极差(存在高于和低于极差均值的两种链)不受控制的过程的极差(存在长的上升链)38.3-1-3明显的非随机图形a非随机图形例子:明显的趋势;周期性;数据点的分布在整个控制限内,或子组内数据间有规律的关系等。b一般情况,各点与R的距离:大约2/3的描点应落在控制限的中间1/3的区域内,大约1/3的点落在其外的2/3的区域。C如果显著多余2/3以上的描点落在离R很近之处(对于25子组,如果超过90%的点落在控制限的1/3区域),则应对下列情况的一种或

19、更多进行调查:c-1控制限或描点已计算错描错。c-2过程或取样方法被分层,每个子组系统化包含了从两个或多个具有完全不同的过程均值的过程流的测量值(如:从几组轴中,每组抽一根来测取数据)。c-3数据已经过编辑(极差和均值相差太远的几个子组更改删除)。39.d如果显著少余2/3以上的描点落在离R很近之处(对于25子组,如果有40%的点落在控制限的1/3区域),则应对下列情况的一种或更多进行调查:d-1控制限或描点计算错或描错。d-2过程或取样方法造成连续的分组中包含了从两个或多个具有明显不同的变化性的过程流的测量值(如:输入材料批次混淆)。注:如果存在几个过程流,应分别识别和追踪。3-2识别并标注

20、所有特殊原因(极差图)a对于极差数据内每一个特殊原因进行标注,作一个过程操作分析,从而确定该原因并改进,防止再发生。b应及时分析问题,例如:出现一个超出控制限的点就立即开始分析过程原因。40.3-3重新计算控制限(极差图)a在进行首次过程研究或重新评定过程能力时,失控的原因已被识别和消除或制度化,然后应重新计算控制限,以排除失控时期的影响,排除所有已被识别并解决或固定下来的特殊原因影响的子组,然后重新计算新的平均极差R和控制限,并画下来,使所有点均处于受控状态。b由于出现特殊原因而从R图中去掉的子组,也应从X图中去掉。修改后的R和X可用于重新计算均值的试验控制限,XA2R。注:排除代表不稳定条

21、件的子组并不仅是“丢弃坏数据”。而是排除受已知的特殊原因影响的点。并且一定要改变过程,以使特殊原因不会作为过程的一部分重现。41.3-4分析均值图上的数据点3-4-1超出控制限的点:a一点超出任一控制限通常表明存在下列情况之一或更多:a-1控制限或描点时描错a-2过程已更改,或是在当时的那一点(可能是一件独立的事件)或是一种趋势的一部分。a-3测量系统发生变化(例如:不同的量具或QC)42.不受控制的过程的均值(有一点超过控制限)受控制的过程的均值UCLLCL XLCLUCL X43.3-4-2链-有下列现象之表明过程已改变或出现某种趋势:连续7点在平均值一侧或7点连续上升或下降a与过程均值有

22、关的链通常表明出现下列情况之一或两者。a-1过程均值已改变a-2测量系统已改变(漂移,偏差,灵敏度)注:标注这些使人们作出决定的点,并从该点做一条参考线延伸到链的开始点,分析时应考虑开始出现变化趋势或变化的时间。44.不受控制的过程的均值(长的上升链)不受控制的过程的均值(出现两条高于和低于均值的长链)UCL XLCLUCL XLCL45.3-4-3明显的非随机图形a非随机图形例子:明显的趋势;周期性;数据点的分布在整个控制限内,或子组内数据间有规律的关系等。b一般情况,各点与X的距离:大约2/3的描点应落在控制限的中间1/3的区域内,大约1/3的点落在其外的2/3的区域;1/20的点应落在控

23、制限较近之处(位于外1/3的区域)。c如果显著多余2/3以上的描点落在离R很近之处(对于25子组,如果超过90%的点落在控制限的1/3区域),则应对下列情况的一种或更多进行调查:c-1控制限或描点计算错描错c-2过程或取样方法被分层,每个子组系统化包含了从两个或多个具有完全不同的过程均值的过程流的测量值(如:从几组轴中,每组抽一根来测取数据。46.c-3数据已经过编辑(极差和均值相差太远的几个子组更改删除)d如果显著少余2/3以上的描点落在离R很近之处(对于25子组,如果有40%的点落在控制限的1/3区域),则应对下列情况的一种或更多进行调查:d-1控制限或描点计算错描错。d-2过程或取样方法

24、造成连续的分组中包含了从两个或多个不同的过程流的测量值(这可能是由于对可调整的过程进行过度控制造成的,这里过程改变是对过程数据中随机波动的响应)。注:如果存在几个过程流,应分别识别和追踪。47.UCL XLCLUCL XLCL均值失控的过程(点离过程均值太近)均值失控的过程(点离控制限太近)48.3-5识别并标注所有特殊原因(均值图)a对于均值数据内每一个显示处于失控状态的条件进行一次过程操作分析,从而确定产生特殊原因的理由,纠正该状态,防止再发生。b应及时分析问题,例如:出现一个超出控制限的点就立即开始分析过程原因。3-6重新计算控制限(均值图)在进行首次过程研究或重新评定过程能力时,要排除

25、已发现并解决了的特殊原因的任何失控点,然后重新计算并描画过程均值X和控制限,使所有点均处于受控状态。49.3-7为了继续进行控制延长控制限a当首批数据都在试验控制限之内(即控制限确定后),延长控制限,将其作为将来的一段时期的控制限。b当子组容量变化时,(例如:减少样本容量,增加抽样频率)应调整中心限和控制限。方法如下:b-1估计过程的标准偏差(用表示),用现有的子组容量计算:=R/d2式中R为子组极差的均值(在极差受控期间),d2为随样本容量变化的常数,如下表:n2345678910d21.131.692.062.332.532.702.852.973.0850.b2按照新的子组容量查表得到系

26、数d2、D3、D4和A2,计算新的极差和控制限:R新=d2UCLR=D4R新LCLR=D3R新UCLX=X+A2R新LCLX=XA2R新将这些控制限画在控制图上。51.4过程能力分析如果已经确定一个过程已处于统计控制状态,还存在过程是否有能力满足顾客需求的问题时;一般讲,控制状态稳定,说明不存在特殊原因引起的变差,而能力反映普通原因引起的变差,并且几乎总要对系统采取措施来提高能力,过程能力通过标准偏差来评价。52.带有不同水平的变差的能够符合规范的过程(所有的输出都在规范之内)规范下限 LCL规范上限 UCL范围 LCL UCL范围不能符合规范的过程(有超过一侧或两側规范的输出)LCL LCL

27、 UCL UCL范围范围53.标准偏差与极差的关系(对于给定的样本容量,平均极差-R越大,标准偏差-越大)X范围范围XX范围RRR54.4-1计算过程的标准偏差=R/d2R是子组极差的平均值,d2是随样本容量变化的常数注:只有过程的极差和均值两者都处于受控状态,则可用估计的过程标准偏差来评价过程能力。n2345678910d21.131.692.062.332.532.702.852.973.0855.4-2计算过程能力过程能力是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限的距离,用Z来表示。4-2-1对于单边容差,计算:Z=(USL-X)/或Z=(X-LSL)/(选择合适的确一个)注:式中的

28、SL=规范界限,X=测量的过程均值,=估计的过程标准偏差。56.4-2-2对于双向容差,计算:Zusl=(USL-X)/Zlsl=(X-LSL)/Z=MinZusl;ZlslZmin也可以转化为能力指数Cpk:Cpk=Zmin/3=CPU(即)或CPL(即)的最小值。式中:UCL和LCL为工程规范上、下,为过程标准偏差注:Z值为负值时说明过程均值超过规范。UCLX3 X LCL3 57.4-2-3估计超出规范的百分比:(PZ)a对于单边容差,直接使用Z值查标准正态分布表,换算成百分比。b对于双边容差,根据Zusl和Zlsl的值查标准正态分布表,分别算出Pzusl和Pzlsl的百分比,再将其相加

29、。58.4-3评价过程能力当Cpk1说明制程能力差,不可接受。1Cpk1.33,说明制程能力可以,但需改善。1.33Cpk1.67,说明制程能力正常。59.均值和标准差图(X-s图)一般来讲,当出现下列一种或多种情况时用S图代替R图:a数据由计算机按设定时序记录和/或描图的,因s的计算程序容易集成化。b使用的子组样本容量较大,更有效的变差量度是合适的c由于容量大,计算比较方便时。1-1数据的收集(基本同X-R图)1-1-1如果原始数据量大,常将他们记录于单独的数据表,计算出X和s1-1-2计算每一子组的标准差s=(XiX)n 160.式中:Xi,X;N分别代表单值、均值和样本容量。注:s图的刻

30、度尺寸应与相应的X图的相同。1-2计算控制限1-2-1均值的上下限USLX=X+A3SLSLX=X-A3S1-2-2计算标准差的控制限LSLS=B4SLSLS=B3S注:式中S为各子组样本标准差的均值,B3、B4、A3为随样本容量变化的常数。见下表:61.注:在样本容量低于6时,没有标准差的下控制限。1-3过程控制的分析(同X-R)1-4过程能力的分析(同X-R)估计过程标准差:=S/C4=S/C4n2345678910B43.272.572.272.091.971.881.821.761.72B3*0.030.120.190.240.28A32.661.951.631.431.291.181

31、.101.030.98 62.式中:S是样本标准差的均值(标准差受控时的),C4为随样本容量变化的常数。见下表:当需要计算过程能力时;将带入X-R图4-2的公式即可。1-5过程能力评价(同X-R图的4-3)n2345678910C40.7980.8860.9210.9400.9520.9590.9650.9690.973 63.中位数极差图(X-R)中位数图易于使用和计算,但统计结果不精确可用来对几个过程的输出或一个过程的不同阶段的输出进行比较1数据的收集21-1一般情况,中位数图用于子组的样本容量小于或等于10的情况,3当子组样本容量为偶数时,中位数是中间两个数的均值。41-2只要描一张图,

32、刻度设置为下列的较大者:5a产品规范容差加上允许的超出规范的读数6b测量值的最大值与最小值之差的1.5到2倍。7c刻度应与量具一致。81-3将每个子组的单值描在图中一条垂直线上,圈上子组的中位数,9并连接起来。1-4将每个子组的中位数X和极差R填入数据表.2控制限的计算 64.2-1计算子组中位数的均值,并在图上画上这条线作为中位线,将其记为X;2-2计算极差的平均值,记为R;2-3计算极差和中位数的上下控制限:USLR=D4RUSLX=X+A2RLSLR=D3RLSLX=X-A2R式中:D3、D4和A2是随样本容量变化的常数,见下表:n2345678910D43.272.572.282.11

33、2.001.921.861.821.78D3*0.080.140.180.22A21.881.190.800.690.550.510.430.410.36 65.注:对于样本容量小于7时,没有极差的控制下限。3过程控制分析(同X-R)43-1凡是超出控制限的点,连成链或形成某种趋势的都必须进行特5殊原因的分析,采取适当的措施。63-2画一个窄的垂直框标注超过极差控制限的子组。4过程能力的分析(同X-R)5估计过程标准偏差:6=R/d27注:只有中位数和极差处于受控状态,才可用的估计值来评价过程8能力。66.5中位数图的替代方法6在已确定了中位数图的控制限后,可以利用以下方法将中位数图的制作过程

34、简化:75-1确定图样8使用一个其刻度值的增量与所使用的量具的刻度值一样的图9(在产品规范值内至少有20个刻度值),并划上中位数的中心线和控制限。105-2制作极差的控制图片11在一张透明的胶片标上极差的控制限。125-3描点13操作者将每个单值的点标在中位数图上。145-4找出超过极差控制限的点15操作者与每个子组的最大标记点和最小标记点进行比较,用窄垂直框圈上超出胶片控制限的子组。165-5标中位数67.操作者将每个子组的中位数圈出,并标注任何一个超出控制限的中位数。5-6改善操作者对超出控制限的极差或中位数采取适当的措施进行改善,或通知管理人员。68.单值和移动极差图(XMR)1、用途测

35、量费用很大时,(例如破坏性实验)或是当任何时刻点的输出性质比较一致时(例如:化学溶液的PH值)。1-1移动图的三中用法:a单值b移动组c固定子组2、数据收集(基本同X-R)2-1在数据图上,从左到右记录单值的读数。2-2计 算 单 值 间 的 移 动 极 差(MR),通 常 是 记 录 每 对 连 续 读 数 间 的差值。2-3单值图(X)图的刻度按下列最大者选取:a产品规范容差加上允许的超出规范的读数。b单值的最大值与最小值之差的1.5到2倍。2-4移动极差图(MR)的刻度间隔与X图一致。69.3计算控制限X=(X1+X2+Xk)/KR=(MR1+MR2+MRk)/(K-1)USLMR=D4

36、RLSLMR=D3RUSLX=X+E2RLSLX=X-E2R70.注:式中R为移动极差,X是过程均值,D4、D3、E2是随样本容量变化的常数。见下表:4过程控制解释(同其他计量型管制图)55过程能力解释=R/d2=R/d2n2345678910D43.272.572.282.112.001.921.861.821.78D3*0.080.140.180.22E22.661.771.461.291.181.111.051.010.98样本容量小于7时,没有极差的控制下限。71.式中:R为移动极差的均值,d2是随样本容量变化的常数。见下表:注:只有过程受控,才可直接用的估计值来评价过程能力。n234

37、5678910d21.131.692.062.332.532.702.852.973.0872.8计数型数据控制图8-1P管制图P图是用来测量在一批检验项目中不合格品(缺陷)项目的百分数。8-1-1收集数据8-1-1-1选择子组的容量、频率和数量子组容量:子组容量足够大(最好能恒定),并包括几个不合格品。分组频率:根据实际情况,兼大容量和信息反馈快的要求。子组数量:收集的时间足够长,使得可以找到所有可能影响过程的变差源。一般为25组。8-1-1-2计算每个子组内的不合格品率(P)P=np/n73.n为每组检验的产品的数量;np为每组发现的不良品的数量。选择控制图的坐标刻度8-1-1-3选择控制

38、图的坐标刻度一般不良品率为纵坐标,子组别(小时/天)作为横坐标,纵坐标的刻度应从0到初步研究数据读读数中最大的不合格率值的1.5到2倍。8-1-1-4将不合格品率描绘在控制图上a描点,连成线来发现异常图形和趋势。b在控制图的“备注”部分记录过程的变化和可能影响过程的异常情况。8-1-2计算控制限8-1-2-1计算过程平均不合格品率(P)P=(n1p1+n2p2+nkpk)/(n1+n2+nk)74.式中:n1p1;nkpk分别为每个子组内的不合格的数目n1;nk为每个子组的检验总数8-1-2-2计算上下控制限(USL;LSL)USLp=P+3P(1P)/nLSLp=P3P(1P)/nP为平均不

39、良率;n为恒定的样本容量注:1、从上述公式看出,凡是各组容量不一样,控制限随之变化。2、在实际运用中,当各组容量不超过其平均容量25%时,75.可用平均样本容量n代替n来计算控制限USL;LSL。方法如下:A、确定可能超出其平均值25%的样本容量范围。B、分别找出样本容量超出该范围的所有子组和没有超出该范围的子组。C、按上式分别计算样本容量为n和n时的点的控制限.UCL,LCL=P3P(1P)/n=P3p(1p)/n8-1-2-3画线并标注过程平均(P)为水平实线,控制限(USL;LSL)为虚线。(初始研究时,这些被认为是试验控制限。)76.8-1-3过程控制用控制图解释:8-1-3-1分析数

40、据点,找出不稳定的证据(一个受控的P管制图中,落在均值两侧的点的数量将几乎相等)。8-1-3-1-1超出控制限的点a超出极差上控制限的点通常说明存在下列情况中的一种或几种:1、控制限计算错误或描点时描错。2、测量系统变化(如:不同的检验员或量具)。3、过程恶化。b低于控制限之下的点,说明存在下列情况的一种或多种:1、控制限或描点时描错。2、测量系统已改变或过程性能已改进。8-1-3-1-2链a出现高于均值的长链或上升链(7点),通常表明存在下列情况之一或两者。77.1、测量系统的改变(如新的检验人或新的量具2、过程性能已恶化b低于均值的链或下降链说明存在下列情况之一或全部:1、过程性能已改进2

41、、测量系统的改好注:当np很小时(5以下),出现低于P的链的可能性增加,因此有必要用长度为8点或更多的点的长链作为不合格品率降低的标志。8-1-3-1-3明显的非随机图形a非随机图形例子:明显的趋势;周期性;子组内数据间有规律的关系等。78.b一般情况,各点与均值的距离:大约2/3的描点应落在控制限的中间1/3的区域内,大约1/3的点落在其外的2/3的区域。c如果显著多余2/3以上的描点落在离均值很近之处(对于25子组,如果超过90%的点落在控制限的1/3区域),则应对下列情况的一种或更多进行调查:1、控制限或描点计算错描错2、过程或取样方法被分层,每个子组包含了从两个或多个不同平均性能的过程

42、流的测量值(如:两条平行的生产线的混合的输出)。3、数据已经过编辑(明显偏离均值的值已被调换或删除)d如果显著少余2/3以上的描点落在离均值很近之处(对于25子组,如果只有40%的点落在控制限的1/3区域)则应对下列情况的一种或更多进行调查:1、控制限或描点计算错描错79.2、过程或取样方法造成连续的分组中包含了从两个或多个不同平均性能的过程流的测量8-1-3-2寻找并纠正特殊原因当有任何变差时,应立即进行分析,以便识别条件并防止再发生,由于控图发现的变差一般是由特殊原因引起的,希望操作者和检验员有能力发现变差原因并纠正。并在备注栏中详细记录。8-1-3-3重新计算控制限初次研究,应排除有变差

43、的子组,重新计算控制限。80.8-1-4过程能力解释计数型数据控制图上的每一点直接表明不符合顾客要求的不合格品的百分数和比值,这就是对能力的定义81.8-2不合格品数的np图8-2-1采用时机8-2-1-1不合格品的实际数量比不合格品率更有意义或更容易报告。8-2-1-2各阶段子组的样本容量相同。8-2-2数据的收集(基本和p图相同)8-2-2-1受检验的样本的容量必须相同,样本容量足够大使每个子组内都有几个不良品并在。8-2-2-2记录表上记录样本的容量。8-2-3计算控制限8-2-3-1计算过程不合格数的均值(np)np=(np1+np2+npk)/k82.式中的np1,np2,为K个子组

44、中每个子组的不合格数。8-2-3-1计算上下控制限USLnp=np+3np(1-p)LSLnp=np-3np(1-p)p为过程不良品率,n为子组的样本容量。8-2-4过程控制解释和过程能力解释同p管制图83.8-3不合格(缺陷)数的c图8-3-1采用时机C图用来测量一个检验批内的不合格(的缺陷)的数量,C图要求样本的容量恒定或受检验材料的数量恒定,主要用于以下两类检验:8-3-1-1不合格分布在连续的产品流上(如:每条尼龙上的瑕疵,玻璃上的气泡或电线上绝缘层薄的点),以及可以用不合格的平均比率表示的地方(如100平方米上的缺陷)8-3-1-2在单个的产品检验中可能发现不同原因造成的不合格。8-

45、3-2数据的收据8-3-2-1检验样本的容量(零件的数量,织物的面积,电线的长度等)要求相同,这样描绘的C值将反映质量性能的变化而不是外观的变化,在数据表上记录样本容量。84.8-3-2-2记录并描绘每个子组内的不合格数(C)。8-3-3计算控制限8-3-3-1计算过程不合格数均值(C):C=(C1+C2+Ck)/K式中:C1,C2,Ck为每个子组内的缺陷数8-3-3-1计算控制限U/LSLc=C3C8-3-4过程控制解释(同P管制图)8-3-5过程能力解释固定样本容量为n的过程能力为其不合格数的平均值c.85.8-4单位不合格(缺陷)数的u图8-4-1使用的时机u图用来测量具有不同的样本(受

46、检材料的量不同)的子组内每检验单位产品之内的不合格数量(可以用不良率表示).8-4-2数据的收集8-4-2-1各子组样本容量彼此不必都相同,尽量使它的容量在其平均值的正负担过重25%以内,可以简化控制限的计算.8-4-2-2记录并描绘每个子组内的单位产品不合格数(u)u=c/n式中:C为发现的不合格数量,n为子组中样本的容量。C和n都应记录在数据表中。8-4-3计算控制限86.8-4-3-1计算每单位产品过程不合格数的平均值u=(C1+C2+Ck)/(n1+n2+nk)式中:C1,C2及n1,n2等为K个子组内每个子组的不合格数及样本容量.8-4-3-1计算控制限U/LSLu=u3u/n式中:n为平均样本容量。注:如果某些子组的样本容量与平均样本容量的差超过正负25%,按下式重新计算其准确的控制限:87.U/LSLu=u3u/n8-4-4过程控制解释(同P管制图)8-4-5过程能力解释过程能力为u88.

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