X-R控制图培训

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X-R控制图操作及应用

X1＋X2＋．．．．．．＋Xn X = ————————————— n R=X最大值－X最小值式中：X1、X2．．．．．．Xn为子组内的每个测量值，n为子组样本容量。
5 选择控制图的刻度
X图：坐标上的刻度值的最大与最小之差应至少为子组均值X的最大与最小值差的2倍。 R图；刻度值应从最低值0开始到最大值之间的差值为初期阶段所遇到最大极差R的2倍。
3、建立控制图及记录原始数据.

1） X－R通常把数据栏位于X图和R 图的上方，X图画在R图的上方，X和 R的值为纵坐标，按时间先后的子组为横坐标，数据值以及极差和均值点纵向对齐，数据栏应记录读数的和均值(X)、极差(R)以及日期／时间或其它识别子组代码的空间
4 计算每个子组的均值（X）和极差（R）
X-R控制图示
X控制图
UCL X LCL
R控制图
UCL R
7 X-R控制图分析

（1）分析均值极差图上的数据点 A）点在控制界线外；一个或多个点超出控制限是该点处于失控状态的主要证明依据。因为只存在普通原因引起变差的情况下超出控制限的点会很少，我们便假设超出的是由于特殊原因（如工装和设备异常突发变化等）造成的，给任何超出控制限的点作上标识，以便根据特殊原因实际开始的时间进行调查，采取纠正措施。（但连续35点允许一点、连续100点有二点逸出控制界外，可暂不采取纠正措施） UCL X LCL
0.42
（3）在控制图上作出平均值和极
差控制限的控制线

将平均极差 (R)和均值 X画成水平线，各控制限 UCLR、LCLR、UCLX、LXLX 画成水平虚线,把线标上记号。
(4)控制图描点链
将各子组计算出 X、R 值各作 X 图和 R 图的纵坐标值，以子组序号为横坐标值，描出X图和R 图中的相应的点，注意，在控制界内的点打记，在控制图界外的作 ⊙记，并连成点链。

Xbar -R控制图培训资料

异常判定及识别
班每天收集数据后对控制图上点线走势进行判定，满足以下判定检验准则之一时，判定过程存在异常因素，须“查出异因，采取措施，加以消除，纳入标准，不再出现”。
异常判定及识别
异常判定及识别
X-R控制用图日常控制监测
步骤2：将控制上下限分为6 个等分区间，并标注刻度。标样提供了等分格，等分刻度与等分格对齐
步骤1：对中心线CL进行描线，一般描绘在报表虚线部位。
步骤3：标注上下控制线。
X-R图由技术员确认产品控制上下线后提交生产线。
产线根据提供的上下线对X-R图表格（表样详见 QR-T-034）进行控制线描绘。如R图控制线： CL=0.6 LCL=0
Xbar-R控制用图控制线确认
3、计算 Xi （子组平均值），Ri（子组极差）； 4、计算Xi （子组间平均值），Ri（子组间极差平均）； 5、确认R图控制线：
CL（中心线）=R（子组间极差） LCL（下限）=D3R UCL（上限）=D4R
Xbar-R控制用图控制线确认 6、计算X图的上下限：
UCL=1.2时表格描绘。如左图：
X-R控制用图日常控制监测
各班长每天随机抽取N个（一般为4或5）当天生产产品的特性参数填入 X-R图中（包括不良品数据），计算出平均值（X）与极差R，根据计算结果分别在R图与X图进行描点。从点线走势对品质进行分析（参考判定准则）。
每天收集的特性数据集
Xbar-R控制用图控制线确认
1、确认控制对象：控制对象往往为产品的某以特性，如记录机型的TILT感度。设备运行状态，如烙铁温度等。 2、数据的收集：
数据要求:控制对象在产品先期策划过程 PPK≥1.67以上或CPK≥1.33以上的数据(特性)

Xbar—R控制图的操作步骤及应用示例

X—R控制图的操作步骤及应用示例用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间、收率和生产量等计量值的场合。

X控制图主要用于观察正态分布的均值的变化，R控制图主要用于观察正态分布分散或变异情况的变化，而X-R控制图则将二者联合运用，用于观察正态分布的变化。

X-R控制图的操作步骤步骤1：确定控制对象，或称统计量。

这里要注意下列各点：（1）选择技术上最重要的控制对象。

（2）若指标之间有因果关系，则宁可取作为因的指标为统计量。

（3）控制对象要明确，并为大家理解与同意。

（4）控制对象要能以数字来表示。

（5）控制对象要选择容易测定并对过程容易采取措施者。

步骤2：取预备数据（Preliminary data）。

（1）取25个子组。

（2）子组大小取为多少？国标推荐样本量为4或5。

（3）合理子组原则。

合理子组原则是由休哈特本人提出的，其内容是：“组内差异只由偶因造成，组间差异主要由异因造成”。

其中，前一句的目的是保证控制图上、下控制线的间隔距离6σ为最小，从而对异因能够及时发出统计信号。

由此我们在取样本组，即子组时应在短间隔内取，以避免异因进入。

根据后一句，为了便于发现异因，在过程不稳，变化激烈时应多抽取样本，而在过程平稳时，则可少抽取样本。

如不遵守上述合理子组原则，则在最坏情况下，可使控制图失去控制的作用。

步骤3：计算Xi，Ri。

步骤4：计算X，R。

步骤5：计算R图控制线并作图。

步骤6：将预备数据点绘在R图中，并对状态进行判断。

若稳，则进行步骤7；若不稳，则除去可查明原因后转入步骤2重新进行判断。

步骤7：计算X图控制线并作图。

将预备数据点绘在X图中，对状态进行判断。

若稳，则进行步骤8；若不稳，则除去可查明原因后转入步骤2重新进行判断。

步骤8：计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求。

若过程能力指数满足技术要求，则转入步骤9。

步骤9：延长X-R控制图的控制线，作控制用控制图，进行日常管理。

上述步1~步骤8为分析用控制图。

均值-极差控制图(x-R)

X匀值：是通过每组样本的平均值得出的,然后把每组的平均值相加除以组数，得到总的平均值。

R 匀值:是通过每组两个极端值得到的,就是每组的最大值-最小值,等于每组的极差，再通过每组的极差值来计算总的极差平均值平均极差分布及控制图常数表2 用EXCEL软件绘均值一极差控制图(rR图）2．1 绘图方法2．1．1 EXCEL软件的作用随着计算机技术的不断发展,尤其是计算速度的不断加快，使其在办公领域得以充分应用.一些软件不但能制表，还能绘图，使质量管理工作也上了一个新水平。

近来,笔者尝试用EXCEL 绘均值一极差控制图（ R 图)，以使质量管理工作更方便、更快捷。

2．1．2 应用示例现以齿条总高为例，用EXCEL软件绘a—R 图.设共有25组数据,样本大小为5，其操作过程如下。

2．1．2．1 打开EXCEL软件中的一个工作薄，选择其中一个工作表.2．1．2．2 在第1行输入表头。

2．1_2．3 在第l列单元格输入样本编号:选定要填充的第1个单元格A2，输入1,A3格输入2，选择A2、A3格将鼠标移到A3格右下角的填充柄上，当鼠标指针变成小黑十字时，按鼠标左键在要填充的区域上拖动（即从A4到A26)，松开鼠标左键，填充自动完成。

2．1．2．4 在第2列单元格输入标准值：选定单元格B2，输入2．8，将鼠标移到B2格右下角的填充柄上，当鼠标指针变成小黑十字时,按鼠标左键在B3到B26格上拖动，松开鼠标左键填充自动完成. 2．1．2．5 将收集到的数据输入表中。

2．1．2．6 计算均值:选定H2,选“常用”工具栏中的“粘贴函数"(即厂 ),出现“粘贴函数”对话框,在函数分类栏中选“常用函数”，在函数名栏中选“AV—ERAGE”，点“确定”，在“Number1"栏中输入“C2：G2”，点“确定”，即求得一个均值,选定H2格,点常用工具栏中的“复制”,再选定H3到H26,选“常用”工具栏中的“粘贴”，即求出其余24个均值. 2．1．2．7 计算极差的方法与计算均值大致相同,其公式为：R=max（B2:F2）~min（B2：F2)并将单元格的位置作相应变化。

X-R控制图操作及应用课件

X-R 控制图培训
X-R控制图操作及应用
• 统计过程控制(SPC)，主要应用于对过程变量的控制，它
统计过
的基本控制原理为3σ原则,即平均值± 3σ作为过程控制的上下限,它是由WALTERA博士在1924年提出
程 • 其作用为:
控
制 • 1、从数据到图形应用统计技术可以反馈生产或服务过程
的性质变化的信息。
数
据.
X-R控制图操作及应用
4 计算每个子组的均值（X）和极差（R）
•
X1＋X2＋．．．．．．＋Xn
X = —————————————
n
R=X最大值－X最小值
式中：X1、X2．．．．．．Xn为子组内的每个测量值，n为子组样本容量。X-R控制图操作及用5 选择控制图的刻度
• X图：坐标上的刻度值的最大与最小之差应至少为子组均值X的最大与最小值差的2倍。
以子组序号为横坐标值，描出X图和R 图中的相应的点，注意，在控制界内的点打记，在控制图界外的作⊙记，并连成点链。
X-R控制图操作及应用
X控制图 R控制图
X-R控制图示
UCL X LCL
UCL R
X-R控制图操作及应用
7 X-R控制图分析
• （1）分析均值极差图上的数据点 • A）点在控制界线外；一个或多个点超出控制限是该点处于失控状
态的主要证明依据。因为只存在普通原因引起变差的情况下超出控制限的点会很少，我们便假设超出的是由于特殊原因（如工装和设备异常突发变化等）造成的，给任何超出控制限的点作上标识，以便根据特殊原因实际开始的时间进行调查，采取纠正措施。（但连续35点允许一点、连续100点有二点逸出控制界外，可暂不采取纠正措施）
寸20+0。2-0。1

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17 16
有效探测特殊原因的一种方
15
法。它是基于6σ原理与中心
14 13 12
点落在该区间的概
极限定理的综合运用。
率为99.7% Average 6σ原理：若变量X服从正态
11 10
分布,那么,在 ±3σ 范围内包
9
含了99.73% 的数值（如左
8 7
图）。
6
-3s
中心极限定理：无论产品或
5
服务质量水平怎样。均值（X）
1924年苏华特（W.A.Shewhart）博士绘制了第一张的SPC图，并于1931年出版了「加工产品品质的经济控制」（Economic Controlof Qualityof Manufactured Products）之后，SPC 应用于各种制造过程改善便就此展开。
SPC图表的种类
SPC的实施条件
K = [(TU +TL)/2]-x
T/2
TU(上限）=1.53＋0.9＝2.43 TL（下限）=1.53-0.4＝1.13
T(偏差值）= TU-TL = 2.43-1.13=1.30
X=
(1.57+1.64+1.59+1.65+1.59) =1.608 5
④CPK的计算：计算1～5天的CPK值计算1～5天CPK值：
仕样书规格值
2）、报表填写：
报表上填写的数值＝I/O11 频道θR方向的数值/倾斜电压
X＝数值1～10填写数据的平均值
R＝数值1～10中的最大值－最小值
标示出上下线及中心线
3)、各参数的计算：
①、计算每天X的均值及R值的：（以1号为例）
1.65+1.54+1.62+1.32+1.61+1.55+1.62+1.50+1.60+1.65

X-R控制图操作指南

X-R控制图操作指南X-R控制图操作指南一、概述X-R控制图是一种统计工具，用于监控过程的变异性。

本文档旨在提供关于X-R控制图的详细操作指南，包括数据收集、数据分析和图表绘制等内容。

二、数据收集1.确定收集数据的时间范围和频率。

根据需要，决定是按日、按周、按月还是按年收集数据。

2.选择合适的样本大小。

根据过程的特点和要求，确定每个样本中的观测数量。

3.确定用于收集数据的采样方法。

可以使用随机抽样、方便抽样或者系统抽样等方法。

4.建立数据收集和记录的流程。

确保数据记录准确无误，并及时至数据分析软件或工具。

三、数据分析1.计算平均值和范围。

a) 计算每个样本的平均值，得到X值。

b) 计算每个样本的范围，得到R值。

2.计算控制限。

a) 计算X控制图的中心线。

将所有X值的平均值计算出来，作为中心线。

b) 计算X控制图的上下控制限。

根据样本大小和确定的标准差倍数，计算上下控制限。

c) 计算R控制图的中心线。

将所有R值的平均值计算出来，作为中心线。

d) 计算R控制图的上下控制限。

根据样本大小和确定的标准差倍数，计算上下控制限。

3.绘制X-R控制图。

a) 使用数据分析软件或者工具，根据计算出的数值绘制X-R控制图。

b) 将X控制图和R控制图分别绘制在同一个图表上，以便更好地分析和比较数据的变异性。

四、图表解读与分析1.检查每个样本的X值是否在控制限范围内。

超出控制限的数据点可能表示过程存在特殊因素或异常。

2.检查每个样本的R值是否在控制限范围内。

反映了过程的变异性。

3.根据控制图的趋势和规律，判断过程的稳定性和可靠性。

4.根据需要，进行进一步的数据分析和改进措施的制定。

五、附件本文档涉及以下附件，请参考：1.X-R控制图数据样本示例.xlsx：包含了用于绘制X-R控制图的示例数据样本。

2.X-R控制图样本分析报告.doc：对示例数据样本进行分析并得出结论的报告。

六、法律名词及注释1.控制限：指用于判断过程是否稳定的上下限。

控制图作图步骤与实例-2022年学习资料

X-R控制图的操作步骤-《常规控制图总则》质量控制图的判别准则-分析用控制图-控制用控制图-应同时满足下述件则处于受控状-出现下列情况之一则判为异常；-态：-1.点子落在控制界限外或界限上-1.连续25点中没有一在限外，连续-35点中最多一点在限外，连续100点-中最多二点在限外-2.控制界限内的点子排列无下述异-2 控制界限内的点子排列有下述异-常现象-常现象；
馆特性、分组原则、样本大小样本个数及抽样间隔、地点，-作好有关准备工作。-2 抽取预备数据，测量每个样品的质量特性，填入下列数据表：-日-时-样本序号-N-Pn月-备注
P控制图的操作步聚-3.计算各样本的不合格品率及其均值，其计算公式：-Pi=Pni/ni i=12.... ..k-式中：pn为第i个样本的不合格数，也可记为di;n为第i个-样本的大小；k为样本个数，一般不少于2 -4.计算中心线和控制界限-P图的中心线和控制界限计算公式：-CL=p UCL=p+3/P1-p/n LC =P-3/P1-p/n-5.在格纸上作出P图，分析生产状况是否处于受控状态，如有-异常，则采取相应的纠正措
X-R控制图的操作步骤-1.如果先作X图，则由于这时R图还未判稳，下的数据不-可用，故不可行-2.如果先作图，则由于R图中只有R一个数据，可行.等R-图判稳后，再作X图-R图未判稳，则永不能开始作X图.国际标准I O8258:1991-也规定了在X-R图中必须先作R图.不但如此，注意-所有正态分布的控制图都必须反其道而之
X-R控制图的操作步骤-步骤1：确定所控制的质量指标（控-制对象，或称统计量。-这里要注意下列各点：-1选技术上是最重要的控制对象。-2若指标之间有因果关系，则宁可取作为-因的指标为统计量。-3控制对象可以是多个这时需要应用多-指标控制图与多指标诊断。-4控制对象要明确，并为大家理解和同意。

X-R控制图操作指南

X-R控制图操作指南X-R控制图操作指南1、简介1.1 定义：X-R控制图是一种用于监控连续数据过程稳定性的统计工具，主要用于发现过程中的特殊因素和异常情况。

1.2 用途：X-R控制图能够帮助分析师识别和解决过程中的变异问题，以达到过程稳定性的要求。

1.3 适用范围：X-R控制图适用于连续变量的过程，例如生产线中的产品尺寸、重量等。

2、数据收集2.1 确定采样频率：根据过程的特点和要求，确定数据的采样频率，通常是按时间间隔或按生产数量。

2.2 数据收集方法：选择合适的数据收集方法，例如观察、测量、抽样等。

2.3 数据记录：将采集到的数据按照规定的格式进行记录，确保准确性和完整性。

3、X-R图的绘制3.1 计算平均值：将收集到的数据求平均值，作为X图的中心线。

3.2 计算极差(R)值：将收集到的数据中的最大值减去最小值，作为R图的中心线。

3.3 计算控制限：根据样本量和过程能力，计算出X图和R 图的上限和下限控制限。

3.4 绘制X-R图：将计算得到的平均值和极差值绘制在X-R 图中，形成控制图。

4、解读X-R图4.1 分析是否过程稳定：观察X图和R图是否在控制限内波动，如果波动在控制限范围内，则过程稳定。

4.2 检测异常情况：观察X图和R图是否存在超出控制限的点，如果有，则可能存在特殊因素或异常情况。

4.3 跟踪趋势：通过观察X图和R图的趋势变化，了解过程的变异情况和稳定性的改善。

5、X-R图的应用5.1 数据分析：通过X-R图的绘制和解读，分析过程中的变异情况，找出问题的根本原因，并采取相应措施进行改进。

5.2 制程控制：根据X-R图的结果，建立相应的过程控制措施，确保过程稳定，减少变异，提高产品质量和工艺效率。

5.3 提高生产效率：通过X-R图的监控，及时发现过程中的问题和异常情况，迅速采取措施进行调整，避免无效的浪费和生产停滞。

附件：本文档无附件。

法律名词及注释：1、控制限：在统计学中，控制限是用来标识一个过程的正常变异范围的边界线。

SPC教材(X-R管制图)

例题:用X-R管制图来控制AGP GAP,尺寸单位为mm,请利用下列数据资料,计算其管制界限并绘图.
制品名称:AGP 品质特性:GAP 测定单位:mm 制造场所:A线
GROUP X1 X2 X3 X4 X5 X R Min Max 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
机器号码:RK006 操作者:55230 测定者:58664 抽样期间:03/10/99~03/12/99
管制图的种类(性质分类)
2.计数值管制图(Control Charts For Attributes) a.不良率管制图 ( P Chart ) b.不良数管制图 ( Pn Chart or d Chart ) c.缺点数管制图 ( C Chart ) d.单位缺点数管制图 ( U Chart )
7.将所求出之各X值及R值点入管制图上并将相邻两点用直线连接 8.制程状态检讨 9.记入其它注意事项
AGP CONN. GAP CONTROL CHART
0.80
0.70
X-管制图
0.60
0.50
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
(g) 5点中有4点在B区或B区以外者
(h) 有8点在中心线之两侧,但C区并无点子者
(i) 连续14点交互著一升一降者
(j) 连续15点在中心线上下两侧之C区者
(k) 有1点在A区以外者
�
中心线 ( CLx ) = X = 0.66 管制上限 ( UCLx ) = X+A2R = 0.66+0.577 ╳ 0.08 = 0.70 管制下限 ( LCLx ) = X-A2R = 0.66-0.577 ╳ 0.08 = 0.61

SPC-X-R图-讲义(1)

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。
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。
R
LCL
4、过程控制分析
4-1 分析极差图上的数据点
4-1-2 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； • 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；
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
X-R 均值和极差图
计 X-δ 均值和标准差图量
型数
X -R 中位值极差图
据
X-MR 单值移动极差图
P chart 不良率管制图
nP chart 不良数管制计数图型数 C chart 缺点数管制据图
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

X-R控制图培训

三、X-R控制图操作程序
2、收集数据
用 • 合理的子组大小、频率和数据
• 在控制时段内，按抽样容量/频率要求，收集产品工序
使质量或过程特性数据125个或者100个，并按连续性将部数据分成25个子组，每个子组由4－5数据组成，每个内子组数据是在非常相似的生产条件下生产出来的，并
且相互之间不存在着系统的关系，因此，每组之间的变差为普通原因造成的，对于所有的子组的样品应保
用定义：用于长度、重量、时间、强度、力值、成使份等以计量值来管理工程的控制图，利用统计
手法，设定控制均值X和极差R的界限，同时利
部用统计手法判定导致工程质量变异是随机原内因，还是异常原因的图表。
在只
二、X-R控制图简介
用 • 目的：对公司生产现场制程的初始能力使进行分析和监控，对有规格变异的产品
只
一、SPC简介
3、SPC应用的好处
• 节约成本 • 使标准趋于准确
使用Βιβλιοθήκη • 使过程更加稳定部 • 使控制规格更加真实内 • 减少检验频度
• 减少问题出现的频度
在 • 改善和提高客户的满意度
• 可靠地测出实际过程能力
只 • 改善测量结果的准确度
• 改善产品品质
• 减少出货周期时间
二、X-R控制图简介
四、制程能力计算和分析
2、制程能力指标 :
用
• Cpk的介绍 :
使
• 公式 :
内部 – 双边规格 : Cpk = min(US3Lσˆ− X , X −3σLˆ SL)
只在单边规格 : 以Cp来表示
仅定规格上限仅定规格下限
Cp
=
USL− 3σˆ

X-R图入门教程

异常点子超过控制界限；点子排列有下述缺陷：

中心线一侧连续出现7个点子中心线一侧多次出现点子（连续11个中有10个、14个中有12个、17个中有14个，20个中有16个）；控制界限附近（±2σ与±3σ范围内）出现点子（3个中有2个、7个中有3个）；连续7个点子呈现上升或下降趋势；点子的排列呈现出周期性。
界值
υ±σ υ±1.96σ
界内面积占总面界外面积占总面积的% 积的%
68.27 95.00 31.73 5.00
υ±2σ
υ±3σ
95.45
99.73
4.55
0.27
也就是变量X在υ左右各3σ范围以外的概率仅为千分之三，这个结论叫“3σ”定理，是质量管理中经常用到的法则。
工序能力指数
通常衡量工序能够稳定地生产合格品的能力时，用工序能力指数来表示。它既反映了生产过程的精度够不够，也反映生产过程是否稳定。计算公式Cp=T/6σ，实际应用中通常取每组样本数6时，σ=R/2.534 与工序能力的关系当Cp＞1.67时，工序能力过分充裕，此时为提高产品质量，可再次缩小公差T，或为提高效率、降低成本而放宽波动幅度、降低设备精度等；当1.67≥Cp＞1.33时，工序能力充分，当不是关键控制项目时，可降低抽样检验频次；当1.33≥Cp＞1时，工序能力尚可，必须用控制图或其他方法对工序进行控制监督；当1≥Cp＞0.67时，工序能力不充分，应加强质量检验，增加检验频次，并分析原因；当0.67＞Cp时，应停产，改进工艺，否则须全数检验，剔除不良品。
Cp值对应的不合格品率
Cp
1.67 1.5 1.33 1.2
不合格品率
6/1000万 7/100万 6/10万 3/1万

X-R控制图操作及应用

计
算控
• UCLX＝ X＋A2R X均值上限
制限
• LCL X＝ X－A2R X 均值下限
• UCLR＝D4R
R极差上限
• LCLR＝ D3R R极差下限
N3
4
5
6
7
D4 2.57 2.28 2.11 2.00 1.98
D3
*
*
*
*
0.08
A2 1.02 0.73 0.58 0.48 0.42
2002-10
• 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14点，20
点有16点）
2002-10
潇湘浪子
第十六页，共30页。
• l 高于平均极差的点链或上升链说明存在下列情况之一或全部；
• a. 输出值分布宽度增加，其原因可能是无规律的（例如设备不
• （2）部门：工程责任部门或单位
• （3）工序：X-R控制图控制的工序 • （4）操作者：工序操作者 • （4）质量特性：说明控制何种计量特性，如工件长度、工作压力、电机负载转速
等
• （5）工程规范：产品质量特性值或过程特性值设计或规范公差如长度尺寸20+0。2-0。1
2002-10
潇湘浪子
第五页，共30页。
• 以样本平均值X为中心，以X3σ为范围，作成控制
图时，如质量特性值呈现正态分布时（左、右对称），
则测量的数据，就有99.97%机率落在X3σ范围内，
我们可以判定为随机原因的变异，为安定值。当数据落在界线外侧时，就判定不异常原因时，需要调查。
• 调查方式按下面方法进行：
2002-10

X-R控制图操作及应用

感谢观看
THANKS
• 多变量控制图：未来X-R控制图可能向多变量方向发展，同时监测多个质量特性，实现更全面的质量控制。
• 大数据应用：借助大数据技术，X-R控制图可以处理海量数据，挖掘更多有价值的信息，为质量改进提供更准确的依据。
• 挑战与机遇并存：虽然X-R控制图在质量管理中具有重要作用，但随着市场需求的不断变化和技术的快速发展，其面临着不断适应新需求、新技术和新标准的挑战。同时，这也为X-R控制图的发展带来了更多的机遇和创新空间。
观察点的分布情况
01
若点超出控制界限或呈现非随机分布，则可能存在异常因素。
分析点的变化趋势
02
若点呈现连续上升或下降趋势，则可能存在系统性问题。
比较不同时间段或不同产品的控制图
03
若存在显著差异，则可能存在异常因素。
案例分析：某产品质量异常因素识别
案例背景
某生产线上的产品质量出现波动，需识别异常因素。
改进措施提出和实施效果评价
改进措施提出
针对生产过程的不稳定因素，提出相应的改进措施，如优化设备参数、加强员工培训、改进原材料质量等。
实施效果评价
在实施改进措施后，再次收集数据并绘制X-R控制图进行评估。通过比较改进前后的控制图表现，评价改进措施的实施效果。在本案例中，实施改进措施后，生产过程的稳定性得到显著提升，样本点基本落在控制限内。
数据收集与整理要求
数据类型
收集计量值数据，如长度、重量、时间等连续型变量。
数据量
通常至少需要25组以上的数据，以充分反映过程波动。
数据整理
将数据按照时间顺序或随机顺序排列，并计算每组数据的平均值和极差。
确定中心线和上下控制限

XbarR控制图过程统计分析、控制培训课件

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管制图的分类-计量值和计数值
计数值管制图用于非可量化的产品特行，如：不良数，缺点
等间断行数据具体分为：
1-P -管制图-不良率管制图 2-Pn -管制图-不良数管制图 3-C -管制图-缺点数管制图 4-U-管制图-单位缺点数管制图其中以 P-管制图使用最普遍
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管制图
管制图的实施循环在制程中，定时定量随机抽样本抽取样本做管制特性的测量将结果绘制于管制图上判别有无工程异常或偶发性事故对偶发性事故或工程异常采取措施 a 寻找原因 b 改善对策 c 防止再发根本对策
案例
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案例
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案例
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案例
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案例
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Thank you
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P 管制图制作方法
P 管制图又称不良率管制图.可用在产品不良率，人员考勤等方面