控制图与过程能力

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2017年质量工程师:控制图的类型及用途

2017年质量工程师:控制图的类型及用途

2017年质量工程师:控制图的类型及用途控制图是指一种能够帮助质量工程师监控生产过程的图表方法。

控制图的目的是为了在生产过程中能够及时地发现问题、解决问题并改进生产过程。

控制图分为多种类型,每种类型都有其自己的用途,本篇文章将介绍其中几种类型及其用途。

X-bar 和 R 控制图X-bar 和 R 控制图是两种紧密关联的控制图。

这两种控制图主要用于监控一系列连续数据(例如:长度、重量、厚度等等)。

控制图上的 X-bar 线显示出样本平均值的变化,R 线则显示出样本范围的变化。

这两条线都可以用于判断样本数据是否稳定、或者是是否出现了特定的趋势或方差。

当样本数据的范围超出了预定范围,或者是出现了规律性的趋势时,控制图就会给出警报。

这时候,生产工艺需要进行调整,以使整个生产过程恢复正常。

P 控制图P 控制图也是一种非常常见的控制图。

P 是指“比率”(Proportion)。

比率是指符合指定标准的样本数量与总样本数量的比值。

P 控制图用于追踪生产过程中的良品率。

如果某个生产过程中的良品率不稳定,或者是呈现出特定的趋势,控制图将会自动给出警报。

此时,生产工艺需要进行调整,以恢复生产过程的正常状态,以达到稳定的良品率目标。

C 控制图C 控制图是另一种追踪良品率的控制图。

它的名称中的“C”指的是“计数”(Count)。

C 控制图主要用于监控生产过程中缺陷的数量。

它会给出样本中缺陷数目的平均值和范围。

如果监控过程中发现缺陷数量超出了预定范围,或者是出现了规律性的趋势,C 控制图就会警报。

此时,需要对生产过程进行调整,以纠正缺陷,提高生产质量。

过程能力指数控制图过程能力指数控制图也是一种特殊的控制图。

它用于测量生产过程是否具有一定的稳定性。

Ppk 和 Cpk 是过程能力指数的两种类型,它们用于帮助质量工程师决定当前生产能力是否足够满足产量要求。

当 Ppk 或 Cpk 值大于或等于 1.33 时,生产过程被认为是稳定的,质量水平满足要求。

详细全面的SPC详解

详细全面的SPC详解

详细全面的SPC详解SPC(Statistical Process Control,统计过程控制)是一种用于管理和优化生产过程的方法,它的目的是通过使用统计工具来分析生产过程中的数据,从而控制和改进产品质量。

SPC强调预防原则,即通过预防措施来减少产品缺陷和不良情况的发生,而不是在出现问题后再进行纠正。

SPC的基本概念包括控制图、过程能力指数、规格界限等。

控制图是SPC的核心工具,它用于监控生产过程中的关键变量,并根据统计原理判断生产过程是否处于控制状态。

控制图通常由均值-标准差控制图和极差控制图两种类型组成。

过程能力指数是指生产过程满足产品规格要求的程度,它通常被用来评估生产过程的能力,以便进行改进。

规格界限则是根据产品要求和客户要求设定的界限,用于确定产品是否合格。

SPC的实施方法包括以下几个步骤:1.选择关键变量:首先需要选择需要监控的关键变量,例如产品尺寸、材料特性等。

2.设计控制图:根据选定的关键变量,设计适合的控制图,并确定控制界限。

3.收集数据:按照一定的时间间隔收集生产过程中的数据,并对数据进行记录和整理。

4.分析数据:根据控制图的规则,判断生产过程是否处于控制状态,并找出异常点。

5.采取措施:根据分析结果,采取适当的措施来改进生产过程,例如调整工艺参数、更换设备等。

6.监控和反馈:持续监控生产过程,并及时反馈相关信息,以确保生产过程的质量和稳定性。

SPC的优势在于它可以及时发现生产过程中的异常情况,从而采取措施防止问题的扩大。

此外,SPC还可以提高生产过程的稳定性和产品质量的一致性,减少浪费和成本。

未来,SPC将会在更多的领域得到应用和发展,例如智能制造、医疗保健、金融服务等行业。

总之,SPC是一种有效的过程管理和优化工具,可以帮助企业提高产品质量和生产效率。

学习和掌握SPC技能对于从事质量管理、生产管理、工艺优化等工作的专业人士来说是非常重要的。

控制图与过程能力

控制图与过程能力

控制图与过程能力控制图与过程能力控制图是一种统计工具,用于检测过程是否稳定,并通过监控过程中的变异性来实现过程的稳定控制。

过程能力则用来评估过程的稳定性及其是否满足规定的要求。

在质量管理中,控制图和过程能力是常用的管理工具,可以帮助企业分析和改进生产过程,提高产品质量。

首先,控制图是由过程数据统计而得出的,其核心思想是通过收集并分析过程数据,判断过程是否处于可控状态,从而及时发现问题,采取相应的纠正措施。

控制图通常由中心线、控制限和数据点构成。

中心线表示过程数据的平均值,控制限则表示过程数据的变异性,通常分为控制上限和控制下限。

数据点则是通过统计过程数据得出的。

控制图可分为平均控制图和范围控制图两种。

平均控制图主要用于分析过程的平均水平是否稳定,常用的平均控制图有均值图和移动平均图。

均值图通过比较样本平均值与中心线的差异来判断过程的稳定性;移动平均图则将样本平均数按照一定的周期进行平均,从而降低随机变异的影响。

范围控制图主要用于分析过程的变异性是否稳定,常用的范围控制图有范围图和标准差图。

范围图通过比较样本范围与控制限的差异来判断过程的稳定性;标准差图则是将样本标准差按照一定的周期进行计算,从而判断过程的稳定性。

控制图的构建需要确定样本的大小和采样间隔,样本的大小一般取决于过程的稳定性和潜在的变异性,采样间隔则取决于对过程的监控程度。

通过不断地收集和分析过程数据,可以根据实际情况进行调整和改进。

过程能力则是对过程进行综合评价的指标,用于衡量过程的稳定性和能够满足规定要求的能力。

过程能力通常由过程能力指数(Cp)和过程能力指数偏差(Cpk)来表示。

Cp表示过程的能力指数,计算公式为 Cp = (USL-LSL)/(6σ),其中USL和LSL分别为规定的上限和下限,σ为过程的标准差。

Cpk表示过程能力指数偏差,表示过程确保产品能够满足要求的能力。

过程能力的评估通常需要先确定经验指标和相关标准。

常用的经验指标有6σ、4σ和3σ,表示过程的准确性和精度。

第10章 过程能力

第10章 过程能力
• 一级
a. 适当降低对原材料的要求;
b. 适度简化检验工作;
c. 放宽非关键项目的波动幅度;
30
管理措施
二级
a. 利用控制图或其他方法监控; b. 正常检验。
• 三级
a. 分析分散度大的原因,制定改进措施; b. 在不影响质量的前提下,放宽公差; c. 加强检验。
• 四级
a. 改进工艺; b. 更换设备; c. 全检,挑出不合格品。

0.877
(二)有偏移过程能力指数Cpk
规范中心M与受控过程中心(计正态均值)不重合
时,则发生偏移。重合时不合格率为:
p 1 TU TL
1

e
1 2(
x
)2
dx
2
假定受控过程中心与规范中心M偏移ε,此时不合格
品率由p变为
TL T/2
TU
p 1 TU TL
图5-8-2 值的三种典型情况
(一)无偏移过程能力指数
2.无偏移单侧规范情况的过程能力指数
在实际生产中,有时只有上限而无下限(或只有下限 而无上限)的要求。这就提出了如何计算单侧规范情 况的过程能力指数的问题。其计算公式是:
➢上单侧过程能力指数
CPU

TU 3

TU X

➢下单侧过程能力指数
、质量意识、责任心、管理程度等; • 设 备 方 面:如设备精度的稳定性,性能的
可靠性,定位装置和传动装置的准确性,设备 的冷却、润滑情况等等; • 材 料 方 面:如材料的成分,配套元器件的 质量等等。
11
影响过程波动的因素
• 工艺方面:如工艺流程的安排,过程之间的衔接,工艺方 法、工艺装备、工艺参数、过程加工的指导文件、工艺卡 、操作规范、作业指导书等;

计数值数据控制图过程能力分析

计数值数据控制图过程能力分析

计数值数据控制图过程能力分析引言计数值数据控制图是一种用于监控过程稳定性和能力的有效工具。

通过收集样本数据并绘制控制图,可以帮助我们判断过程是否处于统计性控制,并评估过程的能力。

本文将介绍计数值数据控制图的基本原理和常用的过程能力分析方法。

计数值数据控制图介绍计数值数据控制图是一种用于监控离散型数据的过程控制工具。

它通过收集数据并绘制控制界限来判断过程的稳定性和能力。

计数值数据通常指的是在一定时间或空间范围内,某个特定事件的发生次数。

常见的计数值数据控制图包括:P图、NP图、C图和U图。

P图和NP图适用于二项分布的离散型数据,C图适用于计数型数据,U图适用于事件发生的时间间隔。

过程能力分析方法过程能力分析是指通过统计量和控制界限来评估过程的能力。

常用的过程能力指标有过程潜在能力指数(Cp)、过程实际能力指数(Cpk)和过程盒子能力指数(Cpm)。

过程潜在能力指数(Cp)过程潜在能力指数是用来评估过程在规格范围内的可变性的指标。

它是根据过程的规格上下限与控制限之间的距离来计算的。

Cp的计算公式为:Cp = (USL - LSL) / (6 * sigma)其中,USL表示过程的规格上限,LSL表示过程的规格下限,sigma 表示过程的标准差。

Cp的值越接近1,表示过程的能力越高。

过程实际能力指数(Cpk)过程实际能力指数是用来评估过程在规格范围内的偏移和可变性的指标。

它考虑了过程的中心位置。

Cpk的计算公式为:Cpk = min((USL - μ) / (3 * sigma), (μ - LSL) / (3 * sigma))其中,USL表示过程的规格上限,LSL表示过程的规格下限,mu 表示过程的均值,sigma表示过程的标准差。

Cpk的值越接近1,表示过程的能力越高。

过程盒子能力指数(Cpm)过程盒子能力指数是用来评估过程在规格范围内的偏移、可变性和非正常情况比例的指标。

它考虑了过程的中心位置和不符合规格的比例。

品质管理中的控制图分析方法

品质管理中的控制图分析方法

品质管理中的控制图分析方法控制图是品质管理中的一种重要工具,用于监控和改进过程的稳定性和可预测性。

控制图帮助企业追踪和分析过程数据,以便及时发现并纠正潜在问题,避免质量偏差和产品不合格。

下面将介绍几种常用的控制图分析方法。

1. 均值-范围控制图(X-bar R图)均值-范围控制图是用于监测过程平均值和变异性的控制图方法。

它由两个部分组成:均值控制图(X-bar图)和范围控制图(R图)。

均值控制图用来监控过程的平均值是否稳定,范围控制图用于监控过程的变异性。

通过同时使用这两个图,可以追踪过程的整体性能和特殊因素的影响。

2. 均值-极差控制图(X-bar S图)均值-极差控制图也是一种监测过程平均值和变异性的方法。

它由两个部分组成:均值控制图(X-bar图)和极差控制图(S图)。

均值控制图用于监测过程的平均值是否稳定,极差控制图用于监测过程的变异性。

与X-bar R图相比,X-bar S图更适用于样本容量较小或样本规模不一致的情况。

3. P控制图P控制图用于监测过程中的百分比或比例。

它是一种二项分布的控制图方法,适用于二分类的数据(如合格/不合格、良品/次品)。

P值是指在一次观察中发生某一事件的概率。

P控制图通过监测P值的变化来判断过程的稳定性。

4. C控制图C控制图是对计数型数据(如缺陷数量、不良品数量)进行控制的一种方法。

C值是指在一次观察中发生某一事件的次数,如一个产品中的缺陷数量。

C控制图通过监测C值的变化来判断过程的稳定性。

与P控制图相比,C控制图更适用于缺陷发生率较低的情况。

5. 过程能力指数(Cp、Cpk)过程能力指数是评估过程能力的一种方法。

Cp是用于评估过程在规范限制范围内的能力,它考虑到了过程的稳定性和分布的偏移程度。

Cpk是用于评估过程在规范限制范围内的中心情况和离散情况,它考虑到了过程的稳定性、分布的偏移程度和偏移的影响程度。

这两个指数可以帮助企业判断过程是否满足客户要求,并确定是否需要改进过程。

X-R控制图及制程能力分析报告(过程能力)

X-R控制图及制程能力分析报告(过程能力)

管理图异常的判断1 观察个点加以判断……管制外(OUT OF CONTROL)2 将复数的点以群体加以观察并判断……连串,周期,趋向等2.1 对于中心线点连续在任何一方出现时,称为“连串”对在中心线的任何一方(上侧或下侧)连续出现时,以以下方式判断:2.1.1 5点连串时:要注意。

2.1.2 6点连串时:要开始调查2.1.3 7点连串时:有异常原因,应该采取措施2.2 中心线的一边出现众多点,应判断为工程异常2.2.1 连续11点中有10点以上2.2.2 连续14点中有12点以上2.2.3 连续17点中有14点以上2.2.4 连续20点中有16点以上2.3 点的“趋势”呈上升或下降时候点的排列逐渐变大或变小时,显示该工程已有某种趋势。

有这种趋势时,应依以下进行判断2.3.1 5点连串时:要注意。

2.3.2 6点连串时:要开始调查2.3.3 7点连串时:有异常原因,应该采取措施通常有趋势时,到第3-4点多半已经是偏离管制。

当趋势呈现而逼近管制界线时,最好及早开始调查原因。

2.4 点呈现“周期性”的变化时这种显示周期性变化的工程,在活用管理图时有必要对分组或抽样的方式下功夫。

例:刀具每2天磨一次,导致某一个特性是每2日的周期变化。

2.5 时常出现点接近管理界限的时候依3σ管理图的性质,点的出现于管理界限附近的几率很小。

点落在中心线到管理界限的宽度2/3以外的机会大约为3%。

因此经常有点落在此范围时,就可判断工程已有某项异常发生。

2.6 点集中于中心线附近的时候点集中于中心线附近,从点的变异情形来看,似乎显出管理界限太宽。

这一点要说工程无异常不如说是分组或层别的不当,对于工程管理并无助益。

此时有必要对分组或层别再下功夫。

控制图与过程能力分析

控制图与过程能力分析

控制图与过程能力分析1. 引言控制图是一种常用的质量管理工具,用于监控和分析过程中的变异性。

通过绘制控制图,可以识别过程中的特殊因素或异常情况,从而及时采取控制措施,保证过程稳定并提高产品质量。

而过程能力分析则是评估过程的稳定性和能力的方法,用于判断过程是否满足规定的质量要求。

本文将介绍控制图的基本概念和构成要素,并详细讨论过程能力分析的方法和指标。

同时,还将给出一些实际案例,帮助读者更好地理解和应用控制图与过程能力分析。

2. 控制图概述控制图是一种基于统计学原理的质量管理工具,用于监控和改进过程中的变异性。

通过绘制控制图,可以将过程的实际数据与规定的控制限进行比较,从而判断过程是否受到特殊因素的影响,以及是否处于控制状态。

控制图的构成要素主要包括控制线、样本数据和数据点的标记。

其中,上下控制线用于标识过程的稳定范围,而中心线则表示过程的平均水平。

样本数据则是从过程中得到的一组观测值,通常按时间顺序排列。

每个数据点可以通过标记来表示其特殊性质,如标明异常值或特殊原因。

3. 常见的控制图类型根据观测数据的类型和分布特征,常见的控制图类型包括:3.1. 控制图类型1这是一种适用于连续型数据的控制图类型,适用于受检量或计数型数据。

其构成要素包括X控制图和R控制图。

X控制图用于监控平均值的变化情况,R控制图则用于监控过程的变异程度。

3.2. 控制图类型2这是一种适用于计数型数据的控制图类型,适用于过程中出现的次数或事件。

其构成要素包括P控制图和C控制图。

P控制图用于监控次数型数据的比例,C控制图则用于监控次数型数据的发生数。

3.3. 控制图类型3这是一种适用于属性型数据的控制图类型,适用于过程中出现的缺陷或不良项。

其构成要素包括NP控制图和U控制图。

NP控制图用于监控缺陷或不良项的发生数,U控制图则用于监控缺陷或不良项的比例。

4. 过程能力分析方法过程能力分析是评估过程的稳定性和能力的方法,旨在判断过程是否满足规定的质量要求。

控制图 过程能力分析

控制图 过程能力分析
• T– 技术规格的公差幅度 TU、TL – 规格上、下限 -- 总体标准差 Cp = T/ 6 = ( TU – TL )/ 6 当T= 6 , Cp = 1, 这时候表面既满足技术要求又很经济,但由于过程总是 有波动,分布中心有偏移,故要求 Cp >1 ;
2.4 偏移情况的过程能力指数Cpk
准则1: 一个点在A区之外
x
UCL A
B C CL C
B LCL A
x
准则3:连续6个点递增或递减
UCL A
x
B C CL C
B
LCL A
x
准则2:连续 9个点在中心线同一侧
UCL A
B
x
C CL
C
B LCL A
准则4:连续14个点上下交替
UCL A
B
C
CL
C
x
B LCL A
返回目录
准则5:连续3点中有2点在同侧B区以外
本)标准差S代替
2.2 过程能力6
过程能力指过程制造质量方面的能力,稳态下的最小波动, 稳态时,99.73% 的产品落在(µ-3 ,µ+3 )范围内,因此将过程能力定义为6
如果车的宽度越小,就越容易将车开进车库·····
过程能力 = 6
过程能 力
客户要 求
客户要求 Cp 过程能力
即处于统计控制状态(受控状态),生产过程稳定,不必采取措施。 判异原则: 1) 点子超出或落在控制线上; 2) 控制界线内的点子排列有下列缺陷:
过程的声音: 1. 控制图可以区分出普遍原因变差和特殊原因变差 2. 特殊原因变差要求立即采取措施 3. 减少普遍原因变差需要改变产品或过程的设计
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均值与公差中心有不重合,此时不合格品率会增加,Cp会明显降低,需修正 (修正后记为Cpk)

控制图、过程能力、二维分析

控制图、过程能力、二维分析

X平均
16 16 17 15.2 16 17.6 15.8 17.6 14.6 15.4
极差R 极差
8 4 6 6 6 7 6 7 6 6
平均
16.12
6.2
20
4、X平-R控制图的控制界限计算 、 控制图的控制界限计算
1)X图的控制界限的计算公式: 中线(CL)------样本平均值的平均值(X平平) 上控制界限---UCL=X平平+A2 . R平 下控制界限---LCL=X 平平-A2 . R平 2)R图的控制界限的计算公式: 中线(CL)----极差的平均值(R平) 上控制界限-----D4 R平 下控制界限-----D3 R平
1 / (N-1) . ∑[XI - X(平均值 ]2 平均值) 平均值
S=+√ S2
9
例:求 1、2、3、4、5 五个数的平均值、 中位数、极差、方差、标准偏差。
X(平均值)= 3 X(中位数)= 3 R= 5 – 1 =4 S =1/4{4+1+0+1+4} = 1/4{10} = 2.5 S =1.58
12
3、正态分布曲线是对称的钟形曲线。
X平均
S
拐点
-3S -2S –S
S
2S
3S
13
用样本的正态分布来推断总体的不合格率 把质量要求和质量分布进行比较: 当质量要求等于“6S”时,质量分布中心与质 量要求中心重合,总体中不合格品的概率约为: 0.3% 当质量要求等于“4S”时, 质量分布中心与质 量要求中心重合, 总体中不合格品的概率约为: 4.6%
2
正常波动 质量水平
异常波动
3
数据的分类
1、计量值数据: “能在数列上连续读值的数据” 如:重量、长度、温度、压力、容积等 2、计数值数据: “不能在数列上连续读值的数据” 如:不合格数1

教材教程:控制图和过程能力(16页)

教材教程:控制图和过程能力(16页)

控制图和过程能力目录一、控制图-----------------------------------------------------------------------------11.控制图的用途---------------------------------------------------------------------12.控制图的种类、计算公式及适用场合----------------------------------------13.控制图的原理---------------------------------------------------------------------14.控制图的应用步骤---------------------------------------------------------------1 1)X-R图--------------------------------------------------------------------------1 2)P控制图----------------------------------------------------------------------------4 3)计量值控制图与计数值控制图的比较--------------------------------------6 4)通用控制图-----------------------------------------------------------------------75.控制图的判断准则---------------------------------------------------------------96.波动图、控制图在工序控制中的应用程序---------------------------------107.易出现问题及注意事项--------------------------------------------------------10二、过程能力-------------------------------------------------------------------------111.概念-------------------------------------------------------------------------------112.过程能力指数的用途----------------------------------------------------------123.过程能力指数的计算----------------------------------------------------------124.过程能力指数的评定----------------------------------------------------------135.根据过程能力指数C P及相对偏移系数K估计过程的不合格品率--136.提高过程能力的途径----------------------------------------------------------137.易出现问题及注意事项-------------------------------------------------------13第七节控制图和过程能力一、控制图控制图是用来区分过程波动是由其异常原因引起的,还是由固有的随机原因引起的一种工具。

SPC过程能力分析

SPC过程能力分析

SPC过程能力分析SPC(Satistical Process Control)是一种通过统计方法监控和控制过程稳定性和品质的方法。

它是一种重要的质量管理工具,可以帮助企业降低变异度,提高过程品质,降低产品不合格率和成本。

下面将对SPC过程能力分析进行详细介绍。

首先,过程稳定性是指过程在一定时间范围内是否具有一致的稳定性能。

过程稳定性的评估方法常用的有控制图和过程能力指数。

控制图是一种可以直观地展示过程稳定性的图标。

常见的控制图有X-Bar图、R图和MEWMA图等。

通过监控控制图上的数据点,可以判断过程是否处于可控状态。

如果数据点在控制线范围内并且呈随机分布,则可以认为过程是稳定的。

过程能力指数是用于评估过程长期性能的指标。

常见的过程能力指数有Cp、Cpk、Pp和Ppk等。

其中,Cp指标反映了过程能力的上限,Cpk指标反映了过程能力的中心位置和过程标准差的关系,而Pp和Ppk指标则考虑了过程偏离标准和中心位置的影响。

其次,品质能力是指一个过程是否能够满足规定的质量要求。

品质能力的评估方法常用的有直方图和能力指数。

直方图是一种利用统计数据展示数据分布情况的图表。

通过直方图可以了解数据的分布情况,判断过程是否满足质量要求。

如果直方图呈正态分布,则可以认为过程是符合质量要求的。

品质能力指数是用于评估过程是否满足质量要求的指标。

常见的品质能力指数有Cpm、Cpl和Cpu等。

其中,Cpm指标是综合考虑了品质要求和标准差的关系,而Cpl和Cpu指标则分别考虑了过程的下限和上限能力。

综上所述,SPC过程能力分析可以帮助企业评估和改进过程的稳定性和品质能力。

通过SPC过程能力分析,企业可以及时发现过程问题,采取相应的措施进行改进,以降低变异度,提高过程品质,并最终实现质量目标。

需要注意的是,SPC过程能力分析是一个动态的过程。

过程能力是随着时间和条件的变化而变化的,因此,企业需要定期进行SPC过程能力分析,以保持过程的稳定性和品质能力,进一步提高产品质量和竞争力。

控制图与过程能力分析

控制图与过程能力分析

控制图与过程能力分析控制图是一种用于监控过程稳定性和一致性的工具,它通过监控产品或过程的变异性来确保产品质量以及生产效率。

在工业生产中,控制图被广泛应用于监控制造过程中的变异性,以便及时发现和纠正问题,从而确保产品的稳定性和一致性。

与此同时,过程能力分析则是用于评估制造过程的稳定性和一致性的工具,它可以帮助企业确定其生产过程是否能够满足产品质量要求。

因此,控制图与过程能力分析在生产管理中扮演着至关重要的角色。

控制图的原理和类型控制图是一种通过统计方法来监控过程稳定性的工具,它可以帮助生产者及时发现和纠正生产过程中的问题。

控制图的原理是将生产过程中的数据进行分类,然后根据统计学方法对数据进行分析,以便确定过程是否处于稳定状态。

控制图的基本原理是将数据按照时间顺序绘制在图表上,并根据统计学规则来判断生产过程的稳定性。

常见的控制图类型包括X-bar图、R 图、P图和C图等,每种类型的控制图都有着不同的应用范围和适用条件。

X-bar图是一种用于监控过程平均值的控制图,它可以帮助生产者了解生产过程的变异情况。

R图则是用于监控过程变异性的控制图,它可以帮助生产者了解生产过程的一致性。

P图和C图则是用于监控不合格品率的控制图,它们可以帮助生产者了解生产过程的品质情况。

通过绘制这些不同类型的控制图,生产者可以全面了解生产过程的稳定性和一致性,从而及时发现和纠正生产过程中的问题。

过程能力分析的原理和方法过程能力分析是一种用于评估生产过程稳定性和一致性的工具,它可以帮助企业确定其生产过程是否能够满足产品质量要求。

过程能力分析的原理是通过统计方法对生产过程的数据进行分析,以便评估过程的稳定性和一致性。

常见的过程能力指标包括过程能力指数(Cp)、过程能力指数(Cpk)以及过程性能指数(Pp)和过程性能指数(Ppk)等,它们可以帮助企业全面了解生产过程的稳定性和一致性。

通过计算这些过程能力指标,企业可以全面了解生产过程的稳定性和一致性,从而确定生产过程是否能够满足产品质量要求。

计数值数据控制图过程能力分析

计数值数据控制图过程能力分析
3
过程能力的度量
1、计数值数据控制图控制对象的过程能力的解释计 数值数据控制图的过程能力与计算值数据有所不 同,计数值数据控制图上的所有点直接表明了不 符合客户要求的百分数或不合格品数(或缺陷数), 而计量值数据控制图上的所有点显示的是过程实 际生产的产品与规格比较的结果。计数值数据控 制图控制对象的过程能力定义为不合格品,缺陷 数的平均不合格率或缺陷率。
计数值数据控制图
计数值数据控制图概述 计数值数据控制图用以控制不可以用计量值 数据进行度量的质量物性,通常而言,计数 值数据只用两种状态来衡量.如合格/不合 格,通过/未通过,良/不良等。计数值数据控 制图也是一种广为使用的过程控制工具。
1
计算值数据控制图过程能力分析
计数值数据的过程能力反映的是仅有普通原 因作用时过程满足要求的能力,在分析控制 图并通过改善消除了过程变异的特殊原因后, 可以对过程能力进行计算。
2
分析计算值数据过程能力时的假设
分析计数值数据过程能力时,通常基于以下假设 条件:
l、过程处于受控状态 过程处于受控状态是过程能力研究的基础,这 一点对计数值数据控制图和计量值数据控制图 来说是一样的。
2、测量系统误差处于可接受范围 如果测量系统误差太大,则测量数据不能反 映真值,可能会使控制图的结论出错。以上假 设在过程能力计算前需首先验证。
32
Pn图应例
某公司拟对其所生产的一种电子产品A在经过环境试 验后的不合格状况进行监控,因为每次进行环境 试验的样品数是恒定的,因此他们确定有Pn图对 环境试验的不良率进行控制,应用流程如下:
28
制作Pn控制图
2.建立控制图 Pn图的通用格式
3.计算控制界限 (1)计算过程不合格品数的平均值

统计过程控制及过程能力

统计过程控制及过程能力
39
过程控制和过程能力
3类(符合要求,不受控)
有相对较小的普通原因及特殊原因变差。 如果存在特殊原因已经明确但消除具影响可能不太
经济,客户可能接受这种过程状况。
4类(不符合要求,不受控)
存在过大的普通原因及特殊原因的变差。 需要进行100%检测以保障客户利益。 必须采取紧急措施使过程稳定,并减小变差。
一种在第一步就可以避免生产无用的输出,从 而避免浪费的更有效的方法是--预防
SPC强调全过程的预防!
8
基本统计概念
统计学(Statistics)
收集、整理、展示、分析解释统计资料 由样本(sample)推论母体群体(population) 能在不确定情况下作决策 是一门科学方法、决策工具

(中位数图)
计数型数据的控制图
P图(不合格品率图)
np图(不合格品数图)
c图(不合格数图)
u图(单位产品不合格数图)
47
控制图的使用策划
作控制图需要按以下步骤:
计划 资源 评估和改进
48
控制图的使用策划
要点
建立适于采取措施的环境 确定过程 确定待管理的特性
9.94 9.81 9.85 10.11 10.24 10.17 9.83 10.33 10.39 9.64
10.42 10.13 9.61 10.03 10.60 10.00 9.55 10.15 10.16 9.88
10.30 10.21 10.03 10.15 9.58 10.09 9.87 9.91 9.73 10.02
40
过程控制和过程能力
判断一个过程是否满足规格要求: 能力指数-Cpk 性能指数-Ppk

统计方法基础知识7-第六章 控制图与过程能力

统计方法基础知识7-第六章    控制图与过程能力

4. 收集25个样本数据(k=5),并按观测顺序将其记录与表中(见多 装量(g)和样本统计量)。 5. 计算每个样本的统计量 x (5个观测值的平均值)和 R(5个观测值 的极差) (见多装量(g)和样本统计量) 。
多装量(g)和样本统计量
样本号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 x1 47 19 19 29 28 40 15 35 27 23 28 31 22 37 x2 32 37 11 29 12 35 30 44 37 45 44 25 37 32 x3 44 31 16 42 45 11 12 32 26 26 40 24 19 12 x4 35 25 11 59 36 38 33 11 20 37 31 32 47 38 x5 20 34 44 38 25 33 26 38 35 32 18 22 14 30 ∑x 178 146 101 197 146 157 116 160 145 163 161 134 139 149
缺陷 图例 UCL

链状况-连续七 点以上在中心线同 一侧出现。
● ● ● ●

● ● ●
● ●
● ● ●
● ● ●


CL



LCL UCL 趋势状况-连续 七点以上上升或下 降。
● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●

● ●
CL

LCL
四、控制图的观察与分析-缺陷
缺陷 图例 UCL
质量特性值
● ●
UCL
● ● ● ● ● ● ● ●
3倍标准偏差(3σ) CL 3倍标准偏差(3σ) LCL
抽样时间和样本序号

SPC控制图以及过程能力分析的注意点

SPC控制图以及过程能力分析的注意点

SPC控制图以及过程能力分析的注意点
为什么我们的控制图在审核过程中经常会查到这样或者那样的问题呢?这里我说明一些需要注意的要点,当然也不是特别高深的东西!
1)SPC控制图上为什么会出现了产品的规格线或者直接使用产品规格线当作控制线来使用;
2)控制线的确定证据没有,不具有说服力;
3)何时更改控制图的控制线没有人解释清楚,自从使用控制图都是受控状态没有任何更改控制线的记录,失去了可信度;
4)控制图出现了受控情况,但是没有证据显示你已经采取了有效的措施,或者通知相关的过程控制人员的证据;控制图处于没有用的境地;
5)控制图是有办公室人员收集数据后来分析的,不再现场适时使用,等于事后处理,失去了或者基本本来的作用;(注:不是说控制图一定要在现场使用,有些分析报告可以在办公室实施分析,但是这种情况往往是一种验证性的分析,而对现场基本不起指导意义的);
6)负责描控制点的人不懂得判异准则,也没有培训记录;
7)控制图没有结果记载或者其他一些必要的信息。

8)过程能力分析报告只有Cpk/Ppk的计算和结果,没有计算的条件说明,殊不知Cpk 的计算和分析有着先决条件——那就是过程受控,不能提供过程受控的证据;
9)Cpk很高,比如8,10等等,但是没有任何分析报告,认为结果只要大于1.33就是足够了;
10)报告中分析了Cpk和Ppk,但是两者的结果相差甚远,比如Cpk=2,Ppk=1.2,就没有其他的任何分析为什么这两个结果会差别如此之大呢?
11)分析报告中存在直方图位偏态分布,但是没有进行分析的证据,计算了Cpk。

控制图与过程能力.答案

控制图与过程能力.答案

例题
TU
某部件清洁度的要求不大于95mg,
抽样结果得:
x CPU

TU- 3σ
x =48mg
σ =12mg
x CPU

TU- 3σ
=1.33
x CPL =
- TL 3σ
某金属材料抗拉强度的要求不得
少于32kg/cm2,抽样后测得:
x=38 kg/cm2
σ =1.8 kg/cm2
x CPL =
- TL 3σ
T- 2ε 6σ
ε= M - x
某零件质量要求为20± 0.15,抽 样100件,测得:
x =20.05mm,σ =0.05mm
则:M=20.00
ε = M - x = 0.05
CPK =
T- 2ε 6σ
=0.67
二、过程能力指数-单侧公差
给 定 公 差 上 限
TL
给 定 公 差 下 限
图例
x
x
计算公式
三、应用实例
某公司新安装一台装填机。该机器每次可将5000g的产品装入固定 容器。规范要求为5000 ++050(g)。
--使用控制图的步骤如下: 1. 将多装量(g)看成应当加以研究并由控制图加以控制的重要质量 特征。
2. 由于要控制的多装量使计量特性值,因此选用 x - R 控制图。
3. 以5个连续装填的容器为一个样本(n=5),每隔1h抽取一个样本。
后,未剔除异常点数据。
第二节 过程能力
一、过程能力 二、过程能力指数 三、过程能力指数的评定 四、提高过程能力指数的途径 五、过程能力调查
一、过程能力
--过程能力是描述加工过程客观存在着分散的一个参 数。
--过程能力是指生产过程在一定时间内处于统计控制 状态下制造产品的质量特性值的经济波动幅度,它又叫加工 精度。用“B”表示。

控制图与过程能力分析

控制图与过程能力分析
有些虽然不是最终产品的质量特性, 但为了达 到最终产品的质量目标, 而在生产过程中所要求 的质量特性也应列为控制项目
31
质量特性与控制图的选择
在同样能夠满足对产品质量控制的情況下,
应该选择容易测定的控制項目. 用统计方
法进行质量控制如无质量特性数据就无法 进行. 在同样能夠滿足产品质量控制的情況下,
一定
不一定
X-s 图
X-R 图
X-R
X-Rm “p”



“pn” “c”
“u”
图图

29
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 使不必要的差异最小化
30
质量特性与控制图的选择
为保证最终产品的质量特性, 需要考虑以下几个 方面: 认真研究用户对产品质量的要求,确定这些要求 哪些与质量特性有关,应选择与使用目的有重要 关系的质量特性來作为控制的項目.
3
何为控制图
以产品的实际品质为特性值与代表过程实力的控制 界限比较,而以推移图(时间序列)形式表现出来
其中:纵轴表制品的品质特性,横轴表制品制造时间;用 中心线及上下界限来反应品质变动情况.
图例: 上控制线
中心线
下控制线
有异常
4
控制图目的—做好预防工作
原料
人 机 法 环 测量

PROCESS
x) 2 2
2
2 •
e 2.718
μ+kσ 10
控制图原理
μ±kσ
μ± 0.67σ
μ± 1σ μ± 1.96σ
μ± 2σ μ± 2.58σ
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较常用,计算简单,操作工人 样本容量相等。 易于理解。 计算量大,控制线凹凸不平。 样本容量不等。
一、概述
--控制图的作用: 1. 在质量诊断方面,可以用来度量过程的稳定性,即过程是否处于统
计控制状态; 2. 在质量控制方面,可以用来确定什么时候需要对过程加以调整,而
什么时候则需使过程保持相应的稳定状态; 3. 在质量改进方面,可以用来确认某过程是否得到了改进。
图例 计算公式 例题 某零件质量要求为20± 0.15,抽 样100件,测得: CP = = T 6σ TU -TL 6σ
TL
T M
TU
x

x
x =20.00mm
σ =0.05mm TU -T CP = 6σ L =1 某零件质量要求为20± 0.15,抽 样100件,测得: x =20.05mm,σ =0.05mm 则:M=20.00 ε = M - x = 0.05 T- 2ε CPK = 6σ =0.67
● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
周期状况



● ● ●
CL LCL UCL CL

● ●
● ●

● ●

接近控制界限 状况-在连续三点 中至少有两点接近 控制界限。





LCL
四、控制图的观察与分析
应用控制图的常见错误:
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.
在5M1E因素未加控制、工序处于不稳定状态时就使用控制图管理 工作; 在工序能力不足时,即在CP< 1的情况下,就使用控制图管理工作; C 1 用公差线代替控制线,或用压缩的公差线代替控制线; 仅打“点”而不做分析判断,失去控制图的报警作用; 不及时打“点”,因而不能及时发现工序异常; 当“5M1E”发生变化时,未及时调整控制线; 画法不规范或不完整; 在研究分析控制图时,对已弄清有异常原因的异常点,在原因消除 后,未剔除异常点数据。
二、应用控制图的步骤
应用步骤如下:
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
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; 计算各统计量的控制界限; 画控制图并标出各样本的统计量; 研究在控制线以外的点子和在控制线内排列有缺陷的点子以及标明异 常(特殊)原因的状态; 决定下一步的行动。
二、过程能力指数
--过程能力指数是反映过程能力满足产品质量标准 (规范、公差等)能力的参数。一般记做CP。 --过程能力指数是技术要求和过程能力的比值。 CP

技术要求 过程能力
TL
T
TU
M:公差分布中心 µ:样本分布中心
T :公差范围 TU :上偏差 TL :下偏差 Mµ
二、过程能力指数-双侧公差
x-R

最常用,判断工序是否正常的 适用于产品批量较大的工序。 效果好,但计算工作量很大。 计算简便,但效果较差。 适用于产品批量较大的工序。
x-R
x-RS Pn P c u
简便省事,并能及时判断工序 因各种原因(时间、费用等) 是否处于稳定状态。缺点是不 每次只能得到一个数据或希 易发现工序分布中心的变化。 望尽快发现并消除异常原因。 较常用,计算简单,操作工人 样本容量相等。 易于理解。 计算量大,控制线凹凸不平。 样本容量不等。
7.
画控制图
一般 x 图 放在上方,R图放在下方;横轴表示样本号,纵轴表示质量 特性值和极差。
50 多装量 n=5 UCL=45.69 40
● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
x
30 20 60 极差 R 40

CL=29.86


LCL=14.03 UCL=58.04
- P n -3
- - Pn(1- Pn ) - u
u
u
- u + 3
u- 3
n

c
c
c + 3
c
c — 3
c
控制系数选用表
n
A2 D4 E2 m3A2 D3 d2
2 1.880 3.267 2.660 1.880 - 3 1.023 2.575 1.772 1.187 - 4 0.729 2.282 1.457 0.796 - 5 0.577 2.115 1.290 0.691 - 6 0.483 2.004 1.134 0.549 - 7 0.419 1.924 1.109 0.509 0.076 2.704 8 0.373 1.864 1.054 0.430 0.136 2.847 9 0.337 1.816 1.010 0.410 0.184 2.970 10 0.308 1.777 0.975 0.360 0.223 3.087
1.128
1.693
2.059
2.326
2.534
三、应用实例
某公司新安装一台装填机。该机器每次可将5000g的产品装入固定 容器。规范要求为5000 +50(g)。 +0 --使用控制图的步骤如下: 1. 将多装量(g)看成应当加以研究并由控制图加以控制的重要质量 特征。 2. 3. 由于要控制的多装量使计量特性值,因此选用 x - R 控制图。 以5个连续装填的容器为一个样本(n=5),每隔1h抽取一个样本。
质量特性值
● ●
UCL
● ● ● ● ● ● ● ●
3倍标准偏差(3σ) CL 3倍标准偏差(3σ) LCL
抽样时间和样本序号
一、概述
--控制图的种类很多,一般按数据的性质分为计量值控制图、计 数值控制图两大类。
类别 计 量 值 控 制 图 计 数 值 控 制 图 名称 平均值-极 差控制图 中位数-极 差控制图 单值-移动 极差控制图 不合格品数 控制图 不合格品率 控制图 缺陷数控制 图 单位缺陷数 控制图 控制图符号 特点 适用场合
缺陷 图例 UCL● ● ●

● ● ●
● ●
● ● ●
● ● ●


CL



LCL UCL 趋势状况-连续 七点以上上升或下 降。
● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●

● ●
CL

LCL
四、控制图的观察与分析-缺陷
缺陷 图例 UCL
x
31.6 22.2 31.2 28.8 31.4 29.6 39.0 19.4 34.2 32.6 23.2 746.6
R 31 25 41 36 27 28 28 28 25 32 27 686 R=29.86
= X=29.86
6. 1)
计算各统计量的控制界限(UCL、LCL)。 计算各样本平均值( x)和各样本极差的平均值( R )。
● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
CL=27.44
20 0
样本号 5 10 15 20 25
8. 控制图没有出现越出控制线的点子,也未出现点子排列 有缺陷(即非随机的迹象或异常原因),可以认为该过 程是按预计的要求进行,即处于统计控制状态(受控状 态)。 9. 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。
M
重 合
TL
T
TU
x

ε
M
x
CPK =
M
不 重 合
T- 2ε 6σ
ε= M -
x
二、过程能力指数-单侧公差
控制图与过程能力
第一节
控制图
第二节
过程能力
返回目录
第一节
控制图
一、概述 二、应用控制图的步骤 三、应用实例 四、控制图的观察与分析
一、概述
--控制图又叫管理图。它是用来区分由异常原因引起的波动、或 是由过程固有的随机原因引起的偶然波动的一种工具。 --控制图建立在数理统计学的基础上,它利用有效数据建立控制 界限。控制界限一般分为上控制限(UCL)和下控制限(LCL)。
第二节
过程能力
一、过程能力 二、过程能力指数 三、过程能力指数的评定 四、提高过程能力指数的途径 五、过程能力调查
一、过程能力
--过程能力是描述加工过程客观存在着分散的一个参 数。 --过程能力是指生产过程在一定时间内处于统计控制 状态下制造产品的质量特性值的经济波动幅度,它又叫加工 精度。用“B”表示。 --从兼顾全面性和经济性的角度,一般取: B=6σ (99.73%)
x 图:


R 图:
中心值 CL= R =27.44(g) UCL= D4 R ≈ 58.04(g)
注:D4为随着样本容量 而变化的系数,可由控制图系数选用表中选取。 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。 而变化的系数,
LCL= D3 R = 0
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。 而变化的系数, 注:D3为随着样本容量 而变化的系数,可由控制图系数选用表中选取。
x
35.6 29.2 20.2 39.4 29.2 31.4 23.2 32.0 29.0 32.6 32.2 26.8 27.8 29.9
R 27 18 33 30 33 29 21 33 17 22 26 10 33 26
多装量(g)和样本统计量
样本号 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 x1 25 7 38 35 31 12 52 20 29 28 42 x2 40 31 0 12 20 27 42 31 47 27 34 累计 平均 x3 24 23 41 29 35 38 52 15 41 22 15 x4 50 18 40 48 24 40 24 3 32 32 29 x5 19 32 37 20 47 31 25 28 22 54 21 ∑x 158 111 156 144 157 148 195 97 171 163 141
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