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解析用控制图
决定方针用 制程解析用 制程能力研究用 制程管制准备用
管制用控制图
追查不正常原因 迅速消除此项原因 并且研究采取防止此项
原因重复发生之措施。
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控制图建立概论
使用控制图的准备
建立适用于实施的环境 定义过程 确定待管理的特性，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 确定测量系统 使不必要的变差最小
确定控制特性
计量型
n>1
子 组
均
n
易值难
计
子 组
算
n≤9
n
n>9
标准差 难
计算
易
n=1
特
性
计数型
属
性
关 注
不合格数
缺陷数
样 本 容 不定 量 恒定
样 本 容 不定 量 恒定
X-s
X-R
X-R
X-MR
P
np
U
C
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练习
控制图种类(以数据来分)
质量特性
样本数
选用什么图
长度
5
重量
10
乙醇比重
1
电灯亮／不亮
50 0
350
300
370
250
100
90
10.10 10.11 10.12 10.13 10.15 10.16
5
导言
伯拉托图的运用
1400 1200 1000
800 600 400 200
0
650 45%
C客户
75% 450 B客户
100%
100%
80%
60%
40% 360
20%
0% A客户
6
过程
产品或服务
输入 客户声音
过程/系统
输出
客户
确认客户 需求与期望
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每个产品的尺寸都与别的产品不同
尺寸
尺寸
尺寸
但他们形成一个模型，若稳定，则可以绘制成一个分布
尺寸
尺寸 分布可以由以下因素来区分
位置
尺寸 分布宽度
尺寸 形状
尺寸
尺寸
尺寸
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过程统计控制的基本原理
中心极限定理：无论随机变量的共同分布是什么（离 散分布或连续分布，正态分布或非正态分布），只要 独立统分布随机变量的个数n较大时，分布总是正态分 布。
100
每一百平方米的脏点
100平方米
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控制图种类(以数据来分)
练习
举例
控制图
车辆不泄漏／泄漏
灯亮／不亮
孔的直径尺寸太小或太大
给销售商发的货正确／不正确
风窗玻璃上的气泡
门上油漆缺陷
发票上的错误
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控制图种类(依用途来分)
搜集数据 解析用控制图
是否稳定 是否满足规格 控制用控制图
寻找异常原因 提升制程能力
计数值：通常是指不用仪器即可测出的数据。 计件如不合格品数, 外观不良数，服从二项分布； 计点如电池激光焊接的气密性, 短路数等, 服从泊松分 布.
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SPC应用过程
研究
确定特性
改善行动
确定过程
能力研究
确定测量系统
确定控制限
控制
数据采集 绘制控制图
实时判读
确定控制图
确定条件： 频率 子组容量 子组数
数据处理
判读
数据采集 绘制控制图
能力研究 改善行动
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控制图种类(以数据来分)
X-R 均值和极差图
P 不良率管制图
计 量 X-s 均值和标准差图
型
数 据
X-R 中位值极差图
计 数 np 不良数管制图
型
数 据
Fra Baidu bibliotek
C 缺点数管制图
X-MR 单值移动极差图
U 单位缺点数管制图
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控制图种类(以数据来分)
控制图的选择
SPC(Statistical Process Control)
统计过程控制
内容摘要
导言 统计过程控制的基本原理 控制图种类 控制图建立概论 x-R 均值和极差控制图的建立 P控制图的建立
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导言
案例1：销售记录 10月10日销售A客户100台 10月11日销售B客户150台 10月11日销售C客户200台 10月12日销售C客户300台 10月13日销售A客户160台 10月13日销售B客户210台 10月15日销售B客户 90台 10月16日销售A客户100台 10月16日销售B客户150台 …………
案例2
••••••••
••••••
••••••••••
•••••
9
过程统计控制的基本原理
SPC——Statistical Process Control
控制图是1924年由美国品管大师W.A. Shewhart休哈特博士发明。因其用 法简单且效果显著，人人能用，到处可用，遂成为实施质量管理时不可缺
导言
问题的提出 案例1中我们做了什么？
基础数据的收集 统计 以适当的图表形式表达
对统计的结果我们进行分析了吗？ 分析的结果是否能够指导我们的行动 ？
7
导言
案例1的统计过程，是对已发生事实的反映。 更深层次的统计要求——控制。
宇宙飞船的发射 炮弹的杀伤力 …………
8
过程统计控制的基本原理
少的主要工具，当时称为(Statistical Quality Control)。
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預防或容忍?
原料
人 机 法 环 测量
PROCESS
测量 结果
好 不好
不要等产品做出来后再去看它好不好， 而是在制造的时候就要把它制造好。
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过程控制反馈循环图
过程之声
人员 设备 原料 方法 量测 环境
统计方法
通过对特性参数数据间的相互关系的研究，确定数据 可能的变化趋势，和潜在的不符合发生的概率，为进 一步的改善提供量化的支持。
关键的评价指标： σ Cp Cpk
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过程统计控制的基本原理
计量值：用各种计量仪器测出、以数值形式表现的测量结 果，包括用量仪和检测装置测的零件尺寸、长度、形位误 差等, 如电池之压片厚度, 小片称重, 卷针直径等指标.
3
导言
表格的运用
日期
10 11 12 13 15 16 合计
A客户 100
160 100 360
销售量(台) B客户
150 210 90 450
C客户
200 300
150 650
合计
100 350 300 370 90 250 1460
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导言
推移图的运用
400 350 300 250 200 150 100
过程能力指数Cp & Cpk Cp: 考虑标准偏差因素，对过程能力评价的指标。 Cpk: 考虑标准偏差和偏离中心程度等综合因素，对过 程能力评价的指标。
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过程统计控制的基本原理
Cp变化的演示
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过程统计控制的基本原理
Cpk变化的演示
21
过程统计控制的基本原理
过程统计控制的基本原理
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过程统计控制的基本原理
正态分布
99.73% 95.45%
68.26%
-3σ -2σ -1σ μ +1σ +2σ +3σ
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过程统计控制的基本原理
标准偏差σ:描述一组数据分散程度的指标
σ= 0.5 σ = 1.0 σ = 1.5
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标准偏差与控制限
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标准偏差与控制限
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过程统计控制的基本原理