SPC - 计数型数据
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– – – – – – 确定子组 的容量，一般大于50个零件。 确定检验的频率。 收集数据。 确定该子组 中不合格品的数量。 把有缺陷的产品的数量记录在P图上。 确定有缺陷零件的比率，即有缺陷零件的数量／子组 中 的零件数量。 – 在P图上描绘该值。
5
第
片
p图
• 计算P图控制线的示例
确定不合格品的平均比 率- p n1p1 + n2p2 + + nkpk p= n 1 + n2 + n k UCLp p 3 p (1 p ) n p (1 p ) n
其中 c1, c2 等为 单位产品的不合 格数，n1, n2 等 为相应的样本容 量。
18
第
片
单位产品不合格数的 u图
• 课堂练习
– 用附录8中的数据计算 u 图的 UCL 和 LCL。 – 在图上描绘数据并确定任何超出控 制范围的情况。
19
第
片
Np 图
计算零件数
N = 固定值
U图
计算发生次数 N = 变值
C图
计算发生次数
N = 固定值
3
第
片
不合格品率 p图 • 何时使用 p 图
• 当数据为计数型数据时（一种可以计数的属 性）。 • 当您希望确定正在检验的一组产品中不合格 品的比率时。 • 数据来自大小相等或不等的样品时。
4
第
片
p图
• 计算 p 图的方法
10
第
片
np 图
• 课堂练习
– 用附录7中的数据计算np 图的 UCL 和 LCL。 – 把数据标在图上并确定是否有任何超为 出控制范围的情况。
11
第
片
不合格数的
c图
• 何时使用 c 图
• 当数据为计数型数据时（一种可以计数的属 性）。 • 当不合格是分布于整个产品时，如油漆部件 上的缺陷数，装配工序上的缺陷数等。 • 当不合格现 象可从多个来源发现，或由多 种原因造成时。
7
第
片
不合格品数的
np 图 • 何时使用 np 图
• 当数据为计数型数据时（一种可以计数的属 性）。 • 更重要的是，当您必须了解正在检验的一组 产品中不合格品的数量时。 • 当各子组样本容量均相等时。
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第
片
np 图
• 计算np 图的方法
– – – – – – 确定子组 的容量，通常为>50 个零件。 确定检验的频率。 收集数据。 确定该子组 中不合格品的数量。 在 np 图上记录有缺陷的零件数量。 在 np 图上描绘该数据。
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第
片
单位产品不合格数的 u图
• 计算 u 图的方法
– – – – – – 定义检验内容。 确定检验频率。 确定在该样本上发现的不合格数。 以样本容量除以所发现的不合格数。 在 u 图上记录不合格的比率。 在 u 图上描绘此数据。
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第
片
单位产品不合格数的 u图
• 计算 u 图控制线的示例
确定单位产品的平均不 合格数 u u 1 + u2 + + u k u= n1 + n2 + nk u UCLu u 3 n u LCLu u 3 n
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第
片
c图
• 计算 c 图的方法
– 确保检验样本的容量都相等，如零件的数量，规定 的面积或体积。 – 确定检验频率。 – 确定在该样本上发现的不合格数。 – 把该不合格数记录在 c 图上。 – 在 c 图上描绘该数据。
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第
片
c图
• 计算 c 图控制线的示例
确定不合格平均数c c1 + c2 + + ck c= k UCLc c 3 c LCLc c 3 c
注: n1p1 等是所发现 的不合格产品的数量 ，n1, n2 等是相应的 样品容量。
LCLp p 3
注：如果 LCL 的计算结果为负值，则 LCL 应为默认值 0 。
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第
片
p图
• 课堂练习
– 用附录5中的数据计算P 图的 UCL 和 LCL 。 – 把数据标在图上并确定是否有任何超出 控制范围的情况。
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第
片
np 图
• 计算 np 图控制线的示例
确定不合格品的平均数 量 - np np1 + np2 + + npk np =
其中k为子组数 ，n为这些子组 的样本容量。
k
np UCLnp np 3 np (1 ) n LCLnp np 3 np (1 np ) n
SPC - 计数型数据
模块 11
编制: World Class Quality Pty Ltd
授课人: John Adamek
课程目标
• 到本课程结束时，学员应能识别： 1. 计数型SPC数据控制图 2. 何时使用这些图最合适
2
第
片
如何选择正确的SPC图
计数型
数据
P图
计算零件数 N = 固定值或变 值
其中 k 为子组 数。
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第
片
c图
• 课堂练习
– 用附录7中的数据计算c 图的 UCL 和 LCL。 – 在图上描绘该数据并确定任何超出控制 范围的情况。
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第
片
单位产品不合格数的 u图
•Hale Waihona Puke Baidu何时使用 u 图
• 当数据为计数型数据时( 一种可以计数的属性 )。 • 在样本容量不等的情况下，当不合格数的情况分 布于整个产品时（如油漆零件的缺陷数，装配工 序的缺陷数） • 当不合格现象可从多个来源发现，或由于多种原 因造成时。
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第
片
p图
• 计算P图控制线的示例
确定不合格品的平均比 率- p n1p1 + n2p2 + + nkpk p= n 1 + n2 + n k UCLp p 3 p (1 p ) n p (1 p ) n
其中 c1, c2 等为 单位产品的不合 格数，n1, n2 等 为相应的样本容 量。
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单位产品不合格数的 u图
• 课堂练习
– 用附录8中的数据计算 u 图的 UCL 和 LCL。 – 在图上描绘数据并确定任何超出控 制范围的情况。
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第
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Np 图
计算零件数
N = 固定值
U图
计算发生次数 N = 变值
C图
计算发生次数
N = 固定值
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不合格品率 p图 • 何时使用 p 图
• 当数据为计数型数据时（一种可以计数的属 性）。 • 当您希望确定正在检验的一组产品中不合格 品的比率时。 • 数据来自大小相等或不等的样品时。
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p图
• 计算 p 图的方法
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np 图
• 课堂练习
– 用附录7中的数据计算np 图的 UCL 和 LCL。 – 把数据标在图上并确定是否有任何超为 出控制范围的情况。
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第
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不合格数的
c图
• 何时使用 c 图
• 当数据为计数型数据时（一种可以计数的属 性）。 • 当不合格是分布于整个产品时，如油漆部件 上的缺陷数，装配工序上的缺陷数等。 • 当不合格现 象可从多个来源发现，或由多 种原因造成时。
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第
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不合格品数的
np 图 • 何时使用 np 图
• 当数据为计数型数据时（一种可以计数的属 性）。 • 更重要的是，当您必须了解正在检验的一组 产品中不合格品的数量时。 • 当各子组样本容量均相等时。
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第
片
np 图
• 计算np 图的方法
– – – – – – 确定子组 的容量，通常为>50 个零件。 确定检验的频率。 收集数据。 确定该子组 中不合格品的数量。 在 np 图上记录有缺陷的零件数量。 在 np 图上描绘该数据。
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片
单位产品不合格数的 u图
• 计算 u 图的方法
– – – – – – 定义检验内容。 确定检验频率。 确定在该样本上发现的不合格数。 以样本容量除以所发现的不合格数。 在 u 图上记录不合格的比率。 在 u 图上描绘此数据。
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第
片
单位产品不合格数的 u图
• 计算 u 图控制线的示例
确定单位产品的平均不 合格数 u u 1 + u2 + + u k u= n1 + n2 + nk u UCLu u 3 n u LCLu u 3 n
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第
片
c图
• 计算 c 图的方法
– 确保检验样本的容量都相等，如零件的数量，规定 的面积或体积。 – 确定检验频率。 – 确定在该样本上发现的不合格数。 – 把该不合格数记录在 c 图上。 – 在 c 图上描绘该数据。
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第
片
c图
• 计算 c 图控制线的示例
确定不合格平均数c c1 + c2 + + ck c= k UCLc c 3 c LCLc c 3 c
注: n1p1 等是所发现 的不合格产品的数量 ，n1, n2 等是相应的 样品容量。
LCLp p 3
注：如果 LCL 的计算结果为负值，则 LCL 应为默认值 0 。
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第
片
p图
• 课堂练习
– 用附录5中的数据计算P 图的 UCL 和 LCL 。 – 把数据标在图上并确定是否有任何超出 控制范围的情况。
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第
片
np 图
• 计算 np 图控制线的示例
确定不合格品的平均数 量 - np np1 + np2 + + npk np =
其中k为子组数 ，n为这些子组 的样本容量。
k
np UCLnp np 3 np (1 ) n LCLnp np 3 np (1 np ) n
SPC - 计数型数据
模块 11
编制: World Class Quality Pty Ltd
授课人: John Adamek
课程目标
• 到本课程结束时，学员应能识别： 1. 计数型SPC数据控制图 2. 何时使用这些图最合适
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第
片
如何选择正确的SPC图
计数型
数据
P图
计算零件数 N = 固定值或变 值
其中 k 为子组 数。
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第
片
c图
• 课堂练习
– 用附录7中的数据计算c 图的 UCL 和 LCL。 – 在图上描绘该数据并确定任何超出控制 范围的情况。
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第
片
单位产品不合格数的 u图
•Hale Waihona Puke Baidu何时使用 u 图
• 当数据为计数型数据时( 一种可以计数的属性 )。 • 在样本容量不等的情况下，当不合格数的情况分 布于整个产品时（如油漆零件的缺陷数，装配工 序的缺陷数） • 当不合格现象可从多个来源发现，或由于多种原 因造成时。