控制图及其背后的故事PPT课件
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质量管理学控制图课件.ppt
• 计算统计量的中心值和控制界限。
x 图：
中心值CL＝
＝ ＝x29.86（g）
UCL＝ ＝x＋ A2 R ≈ 45.69（g）
LCL＝
＝ x—
A2
R
≈
14.03（g）
注：A2为随着样本容量n而变化的系数，可由控制图系数选用表中选取。
第13页，共35页。
R 图：
中心值 CL＝ R＝27.44（g） UCL＝ D4 R≈ 58.04（g）
• 在质量改进方面，可以用来确认某过程是否得到了改进。
第5页，共35页。
二、应用控制图的步骤
应用步骤如下：
选择控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格品数等；
选用合适的控制图种类； 确定样本容量和抽样间隔；
收集并记录至少20～ 25个样本的数据，或使用以前所记录的数据； 计算各个样本的统计量，如样本平均值、样本极差、样本标准差等；
• 在不对该过程做任何调整的同时，继续用同样的方法对 多装量抽样、观察和打点。如果在继续观察时，控制图 显示出存在异常原因，则应进一步分析具体原因，并采 取措施对过程进行调整。
第16页，共35页。
四、控制图的观察与分析
点子没有超出控制线（在控制线上的点子按出超出处理），
控制界限内的点子排列无缺陷，反映工序处于控制状态，生 产过程稳定，不必采取措施。 控制图上的点子出现下列情形之一时，即判断生产过程异常：
34.2
25
24
28
27
22
32
54
163
32.6
32
25
42
34
15
29
21
141
23.2
27
累计
746.6
QC七工具之一：控制图讲义PPT(121张)
控制图的两类错误
•第一类错误：
LCL
CL
当工序正常时，
点子仍有落在控制
界限外面的可能，
此时会发生将正常
波动判断为非正常
波 动的错误——误
发信号的错误，控
α/2
制图犯第一类错误
的概率记为α。
0 k
0
UCL
α/2
0 k x
机电学院 材料检测及质量管理教研部
控制图的两类错误（续）
•第二类错误：
第五章 QC七工具之一 ——控制图
机电学院 材料检测及质量管理教研部
本章主要内容
• 控制图的基本原理 • 计量值控制图 • 计数值控制图 • 控制图的观察分析与诊断
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第1节 控制图的基本原理
机电学院 材料检测及质量管理教研部
什么是控制图
控制图是反映和 控制质量特性值分 布状态随时间而发 生的变动情况的图 表。它是判断工序 是否处于稳定状态、 保持生产过程始终 处于正常状态的有 效工具。
样品号为横坐标的平面坐标系；
2.三条具有统计意义的控制线：中心线CL、上控制线UCL和下控 制线LCL；
3.一条质量特性值或其统计量的波动曲线。
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控制图的设计原理
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正态性假定
机电学院 材料检测及质量管理教研部
控制对象－质量波动
常σ不因变设素。总的此体作时均用，值下点μ移0子在至应异μ1 ， LCL
CL
UCL
落在控 制界限外以发出
警报。但却也存在点子
落在控制界限内不发警
报的可能。这将导致将
非正常波动判断 为正常
控制图ppt课件
过程控制图Байду номын сангаас述
生产运营部
1
主要内容
• 一、引言 • 二、什么是控制图？ • 三、控制图的分类 • 四、控制图的判稳、判异 • 五、控制图的应用 • 六、控制图的制作示例
2
一、引言
• 背景：
药品质量源于设计，是生产出来的，不是 检验出来的。
法规提出需求，6sigma精益生产管理提出
方法。 生产过程控 制
时需保持原有状态。 ③确认：确认某一过程的改进效果，是
否得到改进，是否需要改进。
9
二、什么是控制图？
• 2.5控制图的作用
控制图主要是以预防为主，把影响产品质量的诸因素消灭 在萌芽状态，以保证质量、降低成本、提高生产效率、提 高经济效益的目的。具体作用如下：
能及时发现生产过程中的一场现象和缓慢变异，能预防不合格品 发生，从而降低生产费用和提高生产效率； 能有效分析和判断生产过程工序质量的稳定性； 可查明设备和工艺手段的实际精度，以便做出正确的技术决定； 为真正的制定工序目标和规格界限，特别是对配合零部件的最优 化确立了可靠的基础；
• 5.2如何选择控制图？
28
五、控制图的应用
• 5.3控制图制作步骤一般为： ①按规定的抽样间隔和样本大小抽取样
本,收集数据； ②测量样本的质量特性值，计算其统计
量数值； ③在控制图上描点； ④控制图修正； ⑤判断生产过程。
29
五、控制图的应用
使工序的成本和质量成为可预测的。
10
三、控制图的分类
• Content
s
01 按数值质量特性分类
02
按控制图用途分 类
11
三、控制图的分类
• 3.1按数值质量特性分类： • 计量型控制图： 指产品需实际量测而取得的连续性实际值,并 对其做数理分析,以说明该产品在此量测特性 的品质状况的方法。 • 计数值控制图： 它是以计件产品的不良件数或点数的表示方 法,数据在理论上有不连续的特性,故称为离型 变量。
生产运营部
1
主要内容
• 一、引言 • 二、什么是控制图？ • 三、控制图的分类 • 四、控制图的判稳、判异 • 五、控制图的应用 • 六、控制图的制作示例
2
一、引言
• 背景：
药品质量源于设计，是生产出来的，不是 检验出来的。
法规提出需求，6sigma精益生产管理提出
方法。 生产过程控 制
时需保持原有状态。 ③确认：确认某一过程的改进效果，是
否得到改进，是否需要改进。
9
二、什么是控制图？
• 2.5控制图的作用
控制图主要是以预防为主，把影响产品质量的诸因素消灭 在萌芽状态，以保证质量、降低成本、提高生产效率、提 高经济效益的目的。具体作用如下：
能及时发现生产过程中的一场现象和缓慢变异，能预防不合格品 发生，从而降低生产费用和提高生产效率； 能有效分析和判断生产过程工序质量的稳定性； 可查明设备和工艺手段的实际精度，以便做出正确的技术决定； 为真正的制定工序目标和规格界限，特别是对配合零部件的最优 化确立了可靠的基础；
• 5.2如何选择控制图？
28
五、控制图的应用
• 5.3控制图制作步骤一般为： ①按规定的抽样间隔和样本大小抽取样
本,收集数据； ②测量样本的质量特性值，计算其统计
量数值； ③在控制图上描点； ④控制图修正； ⑤判断生产过程。
29
五、控制图的应用
使工序的成本和质量成为可预测的。
10
三、控制图的分类
• Content
s
01 按数值质量特性分类
02
按控制图用途分 类
11
三、控制图的分类
• 3.1按数值质量特性分类： • 计量型控制图： 指产品需实际量测而取得的连续性实际值,并 对其做数理分析,以说明该产品在此量测特性 的品质状况的方法。 • 计数值控制图： 它是以计件产品的不良件数或点数的表示方 法,数据在理论上有不连续的特性,故称为离型 变量。
SPC管制图SPC管制图
• 计数值管制图 (Attributes)
• p Chart (不良率管制图) • pn Chart (不良数管制图) • c Chart (缺点数管制图) • u Chart (单位缺点数管制图)
PPT文档演模板
SPC管制图SPC管制图
计量值管制图常数表
n 2 3 4 5 6 7 8 9 10 20
SPC管制图SPC管制图
管制图之判读
正常点子之动态
多数之点子集中在中心线附近 少数之点子落在管制界限附近 点子之分布呈随机状态,无规则可循 没有点子超出管制界限之外
不正常点子之动态
在中心线附近无点子（混合型） 在管制界限附近无点子（层别型） 有点子逸出管制界限 (不稳定型)
PPT文档演模板
SPC管制图SPC管制图
管制圖的作用
•1﹒及時發現工序過程中所出現的系統性 變异﹒
•2﹒确定工序質量水平是否得以改進 •3﹒維持並不斷改善現有工序質量水平﹒
PPT文档演模板
SPC管制图SPC管制图
PPT文档演模板
管制图绘制流程
•搜集数据
•绘制解析用管制图
•否 •安定状态
•是 •绘制直方图
•否 •满足规格
PPT文档演模板
SPC管制图SPC管制图
SPC應用步驟
•SPC應用步驟流程圖
•
PPT文档演模板
制
程
條
•CPK≧1.33
件
變
動
時
SPC管制图SPC管制图
常态(Normal)分布
PPT文档演模板
•-3 -2
-
0
2
3
•68.27% •95.45% •99.73%
➢常態分布又稱為高斯(Gaussian)分布 ➢宇宙万物和工業產品大部份成常態分布
• p Chart (不良率管制图) • pn Chart (不良数管制图) • c Chart (缺点数管制图) • u Chart (单位缺点数管制图)
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SPC管制图SPC管制图
计量值管制图常数表
n 2 3 4 5 6 7 8 9 10 20
SPC管制图SPC管制图
管制图之判读
正常点子之动态
多数之点子集中在中心线附近 少数之点子落在管制界限附近 点子之分布呈随机状态,无规则可循 没有点子超出管制界限之外
不正常点子之动态
在中心线附近无点子（混合型） 在管制界限附近无点子（层别型） 有点子逸出管制界限 (不稳定型)
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SPC管制图SPC管制图
管制圖的作用
•1﹒及時發現工序過程中所出現的系統性 變异﹒
•2﹒确定工序質量水平是否得以改進 •3﹒維持並不斷改善現有工序質量水平﹒
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SPC管制图SPC管制图
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管制图绘制流程
•搜集数据
•绘制解析用管制图
•否 •安定状态
•是 •绘制直方图
•否 •满足规格
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SPC管制图SPC管制图
SPC應用步驟
•SPC應用步驟流程圖
•
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制
程
條
•CPK≧1.33
件
變
動
時
SPC管制图SPC管制图
常态(Normal)分布
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•-3 -2
-
0
2
3
•68.27% •95.45% •99.73%
➢常態分布又稱為高斯(Gaussian)分布 ➢宇宙万物和工業產品大部份成常態分布
《质量统计工具—控制图》PPT课件 44页
质量统计工具—控制图
控制图
分门别类
12 3
控制图
基本原理
控制图
常规计量
控制图
制作分析
456
控制图
常规计数
控制图
实战演练
控制图·基本原理
一、控制图的基本原理
实际生产中，影响过程质量的因素有很多。根据其影响大小与作用性质分 类，质量因素大体可分为如下两类：
偶然因素
异常因素
偶然因素又称为随机因素，它具有如下4个特点：
均值偏离正的态正分态布分图布图
μμ -3-σ3σ
++33σσ
UUCCLL
另刚一才种我错们误说方过式，是质质量量特特性性值值分已布偏在离μ已±确3σ定之的外正的态概分率布为，0.但27仍%有。一正部是分因点为落这在0.控27制%限内 的（概如率斜使线得阴控影制）图。有如可果能据出此现判点断位过落程在处控于制统限计以控外制从状而态影，响则判属断于。第这二类错误就“称漏为发警
第1类错误“报虚”发，警出报现”概，率出记现作概β。率记作α。
控制图·分门别类
二、控制图的分类
控制图的种类
12、按控标制准图值应（用标目准的值的即不给同定划的分要求或目标值）是否给定划分 （1）（标1准）值分给析定用的控控制制图图 这种分控制析图用的控目制的图是在为样了本分量析相考同察的过情程况是下否，处确于定统若计干控样制本状的态均，值并、且标可准得差出的CL质、量UC特L性、与LC对L数应的 据标，准为值控之制差用是控否制 显图著提大供于原正始常数质据量。波动的差异。 （2）（标2准）值控未制定用的控控制制图图 这则控制图用的控目制的图是发为现了控制图后上续所的控过制程的。特在性实本际身使有用没时有，明当显分波析动用。控这制种图图表完明全过依程靠无测系量统样因本素， 起只作用用来，发且现过异程常的 因过素程造能成力的满误足差质。量要求时，可以将控制线延伸作为控制用控制图。
控制图
分门别类
12 3
控制图
基本原理
控制图
常规计量
控制图
制作分析
456
控制图
常规计数
控制图
实战演练
控制图·基本原理
一、控制图的基本原理
实际生产中，影响过程质量的因素有很多。根据其影响大小与作用性质分 类，质量因素大体可分为如下两类：
偶然因素
异常因素
偶然因素又称为随机因素，它具有如下4个特点：
均值偏离正的态正分态布分图布图
μμ -3-σ3σ
++33σσ
UUCCLL
另刚一才种我错们误说方过式，是质质量量特特性性值值分已布偏在离μ已±确3σ定之的外正的态概分率布为，0.但27仍%有。一正部是分因点为落这在0.控27制%限内 的（概如率斜使线得阴控影制）图。有如可果能据出此现判点断位过落程在处控于制统限计以控外制从状而态影，响则判属断于。第这二类错误就“称漏为发警
第1类错误“报虚”发，警出报现”概，率出记现作概β。率记作α。
控制图·分门别类
二、控制图的分类
控制图的种类
12、按控标制准图值应（用标目准的值的即不给同定划的分要求或目标值）是否给定划分 （1）（标1准）值分给析定用的控控制制图图 这种分控制析图用的控目制的图是在为样了本分量析相考同察的过情程况是下否，处确于定统若计干控样制本状的态均，值并、且标可准得差出的CL质、量UC特L性、与LC对L数应的 据标，准为值控之制差用是控否制 显图著提大供于原正始常数质据量。波动的差异。 （2）（标2准）值控未制定用的控控制制图图 这则控制图用的控目制的图是发为现了控制图后上续所的控过制程的。特在性实本际身使有用没时有，明当显分波析动用。控这制种图图表完明全过依程靠无测系量统样因本素， 起只作用用来，发且现过异程常的 因过素程造能成力的满误足差质。量要求时，可以将控制线延伸作为控制用控制图。
X-R控制图操作及应用ppt课件
UCLR
R
2002-10
完整版PPT课件
1
造物先造人
有效的管理
• l 低于平均极差的链，或下降链表明下列存在的情况 如下之一或全部；
• a . 输出值分布宽度减小，这常常是好的状态，应研 究以便推广应用和改进过程。
• b. 测量系统改变，这样会遮掩过程真实性能的变化。
UCLR
R
2002-10
完整版PPT课件
2002-10
完整版PPT课件
UCL
X LCL
1
造物先造人
有效的管理
B）控制限之内的图形或趋势，当出现非随机有规律的图形或趋势时，尽管 所有极差都在控制限内，也表明出现这种图形或趋势的时期内，过程质量异 常或过程分布宽度发生变化。
点链有下列现象之一表明过程已改变或出现这种趋势： • a. 连续7点位于平均值的一侧； • b. 连续7点上升(后点等于或大于前点)或下降； • C、中心点一侧出现众多点（11点有10点，14点有12点，17点有
造物先造人
有效的管理
X-R 控制图培训
2002-10
完整版PPT课件
1
造物先造人
有效的管理
统 计 过
• 统计过程控制(SPC)，主要应用于对过程变量的控制，它 的基本控制原理为3σ原则,即平均值± 3σ作为过程控制
程
的上下限,它是由WALTERA博士在1924年提出
控 • 其作用为:
制 的
• 1、从数据到图形应用统计技术可以反馈生产或服务过程
• 其中：ε= (USL+LSL)/2-X
•
n1
n
(x x)2
i1 i
n 1
2002-10
完整版PPT课件
R
2002-10
完整版PPT课件
1
造物先造人
有效的管理
• l 低于平均极差的链，或下降链表明下列存在的情况 如下之一或全部；
• a . 输出值分布宽度减小，这常常是好的状态，应研 究以便推广应用和改进过程。
• b. 测量系统改变，这样会遮掩过程真实性能的变化。
UCLR
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UCL
X LCL
1
造物先造人
有效的管理
B）控制限之内的图形或趋势，当出现非随机有规律的图形或趋势时，尽管 所有极差都在控制限内，也表明出现这种图形或趋势的时期内，过程质量异 常或过程分布宽度发生变化。
点链有下列现象之一表明过程已改变或出现这种趋势： • a. 连续7点位于平均值的一侧； • b. 连续7点上升(后点等于或大于前点)或下降； • C、中心点一侧出现众多点（11点有10点，14点有12点，17点有
造物先造人
有效的管理
X-R 控制图培训
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1
造物先造人
有效的管理
统 计 过
• 统计过程控制(SPC)，主要应用于对过程变量的控制，它 的基本控制原理为3σ原则,即平均值± 3σ作为过程控制
程
的上下限,它是由WALTERA博士在1924年提出
控 • 其作用为:
制 的
• 1、从数据到图形应用统计技术可以反馈生产或服务过程
• 其中：ε= (USL+LSL)/2-X
•
n1
n
(x x)2
i1 i
n 1
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控制图的由来
SPC统计过程控制Statistical process control讲义控制图的由来控制图是美国人休哈特在1924年创造发明的，他是美国贝尔电话实验室的一名物理学博士。
早在20世纪初，美国对产品也是严格把关，100%检验。
后来有人泰勒提出“科学管理运动”，生产操作与检验分开，产生了一支专职检验队伍，将质量管理的责任由操作者转移到专职检验人员和部门，被称为“检验员的质量管理”。
再后来这种事后检验把关，在成品中挑出废品，无法预防控制，而增加检验费用——（质量鉴定成本），的弊端日益显现出来，一些著名的统计学家和质量管理专家就注意到这个问题，尝试用数理统计学的原理来解决。
1924年，美国的休哈特博士率先提出了控制和预防相结合的概念，并成功地创造了“控制图”，把数理统计引入质量管理中，使质量管理有了质的飞跃突破。
休哈特著名的统计学原理首次运用在第一次世界大战后期，当时美国国防部要在短期内迅速解决300万参战士兵的服装军需供应问题，休哈特通过抽样调查发现人的高、矮、胖、瘦是符合正态分布的，因此他建议将军装按十种规格尺寸加工不同的数量，美国国防部采纳了他的建议。
结果制成的军装基本符合士兵群体的体裁要求。
成功地运用实践了正态分布的原理。
1931年休哈特出版了第一本质量管理科学专著《工业产品质量的经济控制》。
实际上，统计质量控制是在第二次世界大战之后才得到广泛应用。
这是由于战争的需要。
当时美国军工生产急剧发展，尽管大量增加检验人员，但产品积压待检的情况仍很严重，而且废品损失惊人。
在战场上经常发生武器弹药质量事故，如炮弹炸躺镗等，对士气产生了及坏的影响。
在这种情况下，美国军政部门组织了一批专家和工程技术人员，于1941-1942年间先后制定并颁布了Z1.1《质量管理指南》、《数据分析用控制图法》和《生产过程质量管理控制图法》，强制军工企业（生产武器弹药的）推行，并收到了显著效果。
二战结束后，除原来的生产军火的工厂继续推行统计控制图外，许多民用工业也纷纷采用，如美国三大汽车公司，通用、福特、克莱斯勒等。
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8
是
样本容量 是否恒定？
是
否
C或U图 U图
7
演讲完毕，谢谢观看！
Thank you for reading! In order to facilitate learning and use, the content of this document can be modified, adjusted and printed at will after downloading. Welcome to download!
2. Center Line 4. Lower Control Limit
+3s
Average
-3s
10
2
控制图原理：
1） 3 σ原理： 若变量X服从正态分布,那么,在 ±3σ 范
围内包含了99.73% 的数值。 2） 中心极限定理：
无论产品或服务质量水平的总体分布是什 么，其 x 的分布（每个 x 都是从总体的一 个抽样的均值）在当样本容量逐渐增大时将趋 向于正态分布。
控制图及其背后的故事
2020年10月2日
1
控制图
18 17 16 15 14 13 12 11 10
9 8 7 6 5
1
点落在该区间的概率为99.7%
2
3
4
5
6
7
8
9ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Components of Every Control Chart:
1. Data Points 3. Upper Control Limit
❖ 计数值控制图：
不良率控制图（p) 不良数控制图(Pn) 缺陷数控制图(c) 单位缺陷数控制图(u)
6
选择合适的控制图
是
计量型数据吗？
否
性质上是否均匀
或不能按子组取样？
是
否
关心的是 不合格品率吗？
是
否
XMR
子组容量≥ 9？
否 是
样本容量
是否恒定？
是
否
xs xR np或p图 p图
关心的是 单位零件缺陷数吗？
给定范围内的任何一个可能的数值 。 ▪ 计数值(Attribute)：定性的数据；值可以取
一组特定的数值,而不能取这些数值之间的数 值。
▪ 计件型 ▪ 计点型
5
控制图的分类
❖ 计量值控制图：
均值-极差控制图(X bar-R) 均值-标准差控制图(X bar –S) 单值-移动极差控制图(X-MR)
3
正态性假定有实际意义吗？
1）不是在研究一门精确的科学，而是作 为一种谨慎的工业指导；
2）大部分的实际情况的数据分布与正态 分布极为相似；
3）根据中心极限定理进行数据的处理； 4）如果不适合可以不需要用正态曲线直
接来分析；
4
质量特性分类
▪ 计量值(variable):定量的数据；值可以取
8
是
样本容量 是否恒定？
是
否
C或U图 U图
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2. Center Line 4. Lower Control Limit
+3s
Average
-3s
10
2
控制图原理：
1） 3 σ原理： 若变量X服从正态分布,那么,在 ±3σ 范
围内包含了99.73% 的数值。 2） 中心极限定理：
无论产品或服务质量水平的总体分布是什 么，其 x 的分布（每个 x 都是从总体的一 个抽样的均值）在当样本容量逐渐增大时将趋 向于正态分布。
控制图及其背后的故事
2020年10月2日
1
控制图
18 17 16 15 14 13 12 11 10
9 8 7 6 5
1
点落在该区间的概率为99.7%
2
3
4
5
6
7
8
9ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Components of Every Control Chart:
1. Data Points 3. Upper Control Limit
❖ 计数值控制图：
不良率控制图（p) 不良数控制图(Pn) 缺陷数控制图(c) 单位缺陷数控制图(u)
6
选择合适的控制图
是
计量型数据吗？
否
性质上是否均匀
或不能按子组取样？
是
否
关心的是 不合格品率吗？
是
否
XMR
子组容量≥ 9？
否 是
样本容量
是否恒定？
是
否
xs xR np或p图 p图
关心的是 单位零件缺陷数吗？
给定范围内的任何一个可能的数值 。 ▪ 计数值(Attribute)：定性的数据；值可以取
一组特定的数值,而不能取这些数值之间的数 值。
▪ 计件型 ▪ 计点型
5
控制图的分类
❖ 计量值控制图：
均值-极差控制图(X bar-R) 均值-标准差控制图(X bar –S) 单值-移动极差控制图(X-MR)
3
正态性假定有实际意义吗？
1）不是在研究一门精确的科学，而是作 为一种谨慎的工业指导；
2）大部分的实际情况的数据分布与正态 分布极为相似；
3）根据中心极限定理进行数据的处理； 4）如果不适合可以不需要用正态曲线直
接来分析；
4
质量特性分类
▪ 计量值(variable):定量的数据；值可以取