spc training _Chinese

UCLX = X + E2 * R
LCLX = X - E2 * R
14
X, Rm 控制图
(个别值，移动极差图)
控制图的构造 控制图常数
n 2 3 4 5 6 7 8 9 10
D4 3.27 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92 1.86 1.82 1.78
D3 *
*
*
*
*
.08 .14 .18 .22
Xbar Range
中心线
抽样数 A2
D3
D4
2
3
控制下限
4
5. 计算常数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
5
6
7
8
2. 数据记录
9
10
The process must be in control before
UCL = Xdbar + A2*Rbar
LCL = Xdbar - A2*Rbar
控制上限 中心线
1 2 3
3. 信号45 6
纠正行动信号
1. 绘图区域
Rbar = Average R
UCL = D4Rbar LCL = D3Rbar
控制下限 控制上限
1 纠正行动指南
2 3
4.纠正4行动 5 6
日期/时间 1 2 3 4 5
合格产品的比例数 • 把每次抽样的不合格比例数用点在控制图上表示出来，然后把点联成线
以便于显示它的趋势 • 记录工艺过程中的任何变化和不正常的事件
18
控制图的构造(续上页) • 计算控制极限
p图
UCLp = p + 3 * p (1 - p) / n
LCLp = p - 3 * p (1 - p) / n
• 计算不合格品的平均值 • 计算控制上下限 (UCL, LCL)
UCLp = np + 3 np * (1 - np/n) = np + 3 np * (1 - p)
LCLp = np - 3 np * (1 - np/n) = np - 3 np * (1 - p)
22
例1 一点超出A区
1
A B C C B A
– 在控制图上绘制控制线和平均值线并绘制数据 – 把在初始阶段的研究结果作为初始控制极限
11
课堂练习
X, R 平均值移动极差图
日期
1 2 3 4 5 总和 Xbar平均 R极差
LCL X = LCL R =
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 6 4 9 6 6 9 10 6 8 10 9 9 5 8 8 6 8 10 5 7 10 6 5 7 10 10 10 8 5 11 5 3 5 5 10 9 10 7 6 9 8 5 5 9 6 7 7 7 8 5 10 5 10 7 9 10 6 8 5 12 6 9 7 5 8 12 8 5 8 10 10 5 9 9 11
A
B
C
C
B
A
R图 动机的变化 材料的变化 新操作人员 新设备 供应商改变
2
X图 材料的变化 新操作人员 新设备 新设备设定 设定或方法的变化
25
例3 连续六点成一串，并呈上升或下降趋势
A B C C B A
R图 逐步松动或老化人的各种因素的波动 工具易损，老化 设备维护不够 季节的变化 操作人员疲乏 生产计划的变化
E2 2.66 1.77 1.46 1.29 1.18 1.11 1.05 1.01 .98
• 建立中心线，控制极限并绘制数据
15
课堂练习
X, mR 个别值，移动极差图
日期 1 2 3 4 5
移动极差
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 6 4 9 6 6 9 10 6 8 10 9 9 5 8 8
• 建立中心线，控制极限并绘制数据
n = 抽样数
19
P图
不合格比例数
课堂练习
日期 抽样数 (n) 数目 (np, c) 比例 (p, u)
LCL p=
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 17 28 28 29 37 16 41 31 30 25 44 16 39 34 22
13
X, Rm 控制图
(个别值，移动极差图)
控制图的构造 • 数据的收集
– 抽样数为一 – 决定抽样频率 – 决定个别值和移动极差的刻度范围
• 控制极限的计算
– 计算观察值的平均值 – 计算移动极差的平均值 – 计算个别值和移动极差的控制上限，下限
UCLmf = D4 * R
LCLmf = D3 * R
UCL p=
pbar=
20
np 图
一些基本原理
• np 图是被用于测量一些不合格品的实际数目并且批与 批之间的抽样数保持不变
21
np 图
控制图的构造 • 数据的收集
• 检查的抽样数必须保持恒定 • 决定抽样频率 • 安排控制图及收集原始数据 • 记录每次抽样的不合格数并把它绘制在控制图上
• 计算控制极限
9
X, R 平均值－极差控制图
控制图的构造
• 数据的收集
• 决定抽样大小 • 决定抽样频率 • 记录原始数据 • 计算每次抽样的平均值及极差 • 选择控制图的刻度 • 把平均值和极差值画在控制图上
• 计算控制极限
• UCLR = D4 * Rbar • LCLR = D3 * Rbar
• UCLXbar = X*Dbar + A2*Rbar • LCLXbar = X*Dbar - A2*Rbar
Test 4 连续十四点发现上升或 下降交替发生
A B C C
4
B A
例2 连续九点落在中心线一侧
A
B
C
C
B
2
A
例5 相邻的三点中二点落在A区
A
5
B
C
C
B
A
5
例3 连续六点成上升或下降趋势
A
3
B
C
C
B
A
例6 相邻的五点中有四点落在B 区
A
6
B
C
C
B
6
A
例7 连续15点出现在中心线的C区 两侧
A
B
C
C
26
例8 八点成串超出C区 (分布在中心线两侧)
A
B
C
C
B
R图
A
两台或两台以上的机器，
工具
两个或两个以上的操作工
设备性能不稳定
缺乏校正
测试设备不稳定
计算或绘制出错
8
X图 材料的不同 工艺调整过度 设备故障 测量方法的变化 操作不规范 设定部件 计算出错
27
SPC 统计工艺控制培训
1
统计工艺控制的目的与功能:
统计工艺控制图要求工艺过程的拥有者测量其工艺过程，绘制数据图， 解释数据，必要时对工艺过程采取行动。 每个工艺过程的历史来自于数据的收集。随着时间的推移，它使工艺 过程的拥有者观察到材料，人员，工具等变化的结果。 数据的整理使人们能清晰地判断工艺能力是否符合工艺标准和客户的需求。
LCL X = LCL R =
UCL X = UCL R =
Xbar= Rbar=
16
p图
一些基本的原理
• P 图是用于测量不合格品的比例 • P 图一般需要较大的抽样数（50－200以上〕以便于发现工艺过程的缓慢变化
17
p图
控制图的构造 • 数据的收集
• 决定抽样数大小，一般情况50－200个以上. • 决定抽样频率 • 安排控制图的刻度大小。 垂直方向的刻度一般从零到1.5倍的最大的不
2
预防与检测
－ 检测是一种容许精力和物力投入到那些通常 不能使用的产品或服务上去的策略。
－ 预防是一种避免生产不合格产品的有效策略。
第一时间内把事情做对
3
有信息反馈的工艺控制系统
来自工艺的声音
统计方法
人员 设备 材料 方法 环境
输入
我们的工作方式/ 各种资源的混合
产品或服务
工艺或系统
输出
客户
辨别需求和 期望的变化
来自客户的声音
4
波动：通常原因和特殊原因
－ 通常原因是指在一个稳定的工艺过程中的许多波动因素。 － 特殊原因是指那些不经常发生在工艺中的产生波动的任何因素。
5
件与件之间的波动 形成一种模式，如果状态稳定，可描述为分布
分布的不同
位置
散布
形状 6
控制图的结构
Xdbar = average Xbar
7
B
A
例8 八点成串超出C区 (分布在中 心线两侧)
A
B
C
C
B
8
A
23
例1 一点超出A区
1
A
B
C
C
B
A
R图 操作处理不当而引起的损坏 违章操作 试制品 设定部件 计算错误 测量错误 绘制错误
X图 工艺设定错误, 应马上纠正 测量出错 绘图出错 违章操作 设备故障 试制品
24
例2 九点连续出现在中心线的一侧
capability can be calculated.
7
常用的控制图介绍
8
X, R 平均值－极差控制图
一些基本原理
• 平均值－极差控制图是依据来自同一批抽样数据的两个分离的控制图。它们是用于跟踪和 识别产品或工艺波动原因的最敏感的统计控制图。
• 平均值图记录抽样的平均值，而极差图是记录每批抽样中相应的极差值。 • 平均值－极差图是研究工艺过程能力Cpk的一个非常有效的工具。 • 3的极限范围是最通常的随机波动的控制范围。
10
X, R 平均值，极差控制图
• 控制图的常数
n
2
3
4
5
6
7
8
9
10
D4 3.27 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92 1.86 1.82 1.78
D3
*
*
*
*
* .08 .14 .18 .22
A2 1.88 1.02 .73 .58 .48 .42 .37 .34 .31
• 建立中心线，控制极限并绘制数据
UCL X = UCL R =
Xdbar= Rbar=
12
X, Rm 控制图
(个别值，移动极差图)
一些基本原理 • 当一抽样内的数据无任何一点波动变化，那么个别值－移动极差
图是相当有效的。它典型地发生在相当均匀的工艺过程（化学工 艺，模具成型等〕 • 个别值－移动极差图虽然没有像平均值－极差图那么敏感。但它 能非常直观地判别趋势，周期及其它模式的反应。