控制图讲义制作与应用

控制图使用培训讲义全

3.统计与概率论简介
Z值表
4.均值极差图（ Xbar-R图）
生产过程中用控制图对过程质量特性进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态，对过程异常提前进行预警。
控制图种类有多种，而使用最多的是均值极差控制图（Xbar-R图)。
4.均值极差图（ Xbar-R图）
控制图类别
数值分布
M：规范中心（规格中心） M = USL LSL
2
T:规范宽度（规格公差），T=USL-LSL ,T描述的是客户要求的宽与严。
T/2：半公差
ε：偏移量（或偏移系数），反应数据中心偏离规格中心的大小 ε=|M - μ|
K:相对偏移量（或修正系数），反应数据中心偏离规格中心的程度，也有用Ca。
K= ε T/2
4.均值极差图（ Xbar-R图）
术语（控制图中的线）： USL:规范上限，也有用TU来表示的
LSL:规范下限，也有用TL来表示的 CL:控制限（或控制中心线） UCL:上控制限， UCL=μ+3σ LCL:下控制限， LCL=μ-3σ A区的边界 UWL:上警告限， UWL=μ+2σ LWL:下警告限， LWL=μ-2σ B区的边界
σˆ 同理：后面是s 的估计值
总体
μ
=
X1 X 2 .... X N N
=
1 N
N i =1
Xi
3.统计与概率论简介
总体均值总体标准差
样本均值样本标准差
N
m
=
xi
i =1
=
x1 x2 ...xN
N
N
s=
N
( xi m )2
i =1
N

XR控制图操作及应用 ppt课件

XR控制图操作及应用
（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画成水平线虚线，各控
制限 UCLR、LCLR、UCLX、LXLX 画成水平线 ,
把线标上记号。
就这样
X
标注，懂
UCLX 吗？
LXLX
XR控制图操作及应用
（3）在控制图上作出平均值和极
差控制限的控制线
二、X-R控制图操作程序
1、 X-R控制图编号、规格、参数等
填写（填写规范如下）
知道了吗？
（1）控制图编号：HN-QCT—Z※※※ HN为华南公
司， QCT为控制图，Z为工程代号，表示总装、进货检验为I，完车检验为W，机加工为J， ※※※ 为流水号
（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
进去看一下XR！控制图操作及应用
（2）计算控制限
2）计算控制限
UCLX＝ X＋A2R 均值上限 LCL X＝ X－A2R 均值下限 UCLR＝D4R 极差上限 LCLR＝ D3R 极差下限
N
3
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
目的：对公司生产现场制程的初始能力
进行分析和监控，对有规格变异的产品
质量特性或过程质量特性值进行动态控
制，以判定工程是否处于稳定状态，并
依据制定相应的措施纠正变异。
问题在这！措
控制点出界！
施应
是—！
XR控制图操作及应用

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

控制图的作法及使用(教材)

二:管制图原理
μ- kσ
μ
μ+kσ
二:管制图原理
当一分配经证实为一常态分配时,则算出此常
态分配之标准差σ及平均值μ后，其特性可用下列图表说明：
μ±kσ μ±0.67σ 在内机率 50.00% 在外机率 50.00%
μ±1σ μ±1.96σ μ±2σ μ±2.58σ
μ±3σ
68.26% 95.00% 95.45% 99.00%
1.3 非机遇原因又称为：可避免之原因、人为原因、

特殊原因、异常原因、局部原因等等。例如: Δ 未遵照操作标准而操作，所发生之变异。 Δ 虽然遵照操作标准，但操作标准不完善，以致发生之变异。 Δ 机器设备之变动，发生之变异。 Δ 操作人员之更动，造成之变异。 Δ 原材料之不同，发生之变异。 Δ 量具不准确，造成之变异。
二 .管制图原理二:管制图原理
2.何谓变异性
在生产中变异永远存在.例如:同种原料内的变
化,机械的振动,当这些变化量极小时,制程仍可被接受.这些称为机遇原因(chance cause) 或一般原因(common cause),称其在管制中 (in control)。
二 .管制图原理二:管制图原理
一:管制图的概论
1. 所谓管制图:管制图上均包含有中心线
(Central line (CL)) 及上下两条管制界线 [Uppe r and Lowe r Control Lim i ts, (UCL)(LCL)]，用以测知制程是否在正常状态。 2. 管制图系于 1924 年由美国品管大师 W. A . S h e w h a r t 博士发明。
7．c控制图（缺陷数控制图）用于控制一部机器，一个部件，一定长度，

s第七章控制图原理及其应用

P np u c
不合格品数控制图
泊松分布
计件数据
计点数据计点数据
单位缺陷数控制图缺陷数控制图
◆ ◆
计量值控制图一般适用于以计量值为控制对象的场合。计量值控制图对工序中存在的系统性原因反应敏感，
所以具有及时查明并消除异常的明显作用，其效果比计数值控制图显著。计量值控制图经常用来预防、分析和控制工序加工质量，特别是几种控制图的联合使用。

设 n为样本大小，p 为不合格品率，则np 为不合格品数。
例7-3 某厂生产一种零件，规定每天抽100件为一个样本，使用
控制图对其质量进行调整。
(1).搜集数据 25组数据，每组样本容量 n=100,共计2500个数据，查得各组的不合格品数np见（表7-5）。 np 64
(2).
计算统计量
第七章控制图原理及其应用
本章学习要点：（1）控制图原理
（2）控制图的应用
（3）控制图的观察与分析
（4）控制图的两类错误和检出率
第一节
控制图的基本概念
一、控制图的基本形式和基本功能控制图（Control Chart）是对过程质量特性值进行测定、记录、
评估和监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。
(1). 搜集数据,25组数据，每组样本容量 n=1,（表7-4）。 (2). 计算每一组样本的移动极差均值（第一组样本的移动极差 Rs1 不存在） Rs 2 x2 x1 67.05 67.00 0.05
25 1676 01 . (3). 计算25组样本的平均值 x 1 xi 25 67.04 25 i 1 1 k 1 25 2.94 Rs Rsi Rsi 0.12 (4). 计算25组样本移动极差的平均值 k 1 i 2 24 i 2 24

控制图的原理及应用

本：
，其平均值 x1, x有2,如…,下xn性质：
x
E(x)
(x)
n
和则可通过k组大小为n的样本得到：
ˆ x
ˆ R
d2
其中，是由n来d2确定的控制系数，可以通过查取计量控制图系数表（见表7-4）
得到。
12
二、计量值控制图
• 所以，由控制界限的一般公式即可得到图的控制界限为：
• 式中，
4
一、控制图基本原理
质量特性值
O
UCL CL
LCL 样本组号
5
一、控制图基本原理
（二）控制图的统计原理
1．原理 3
当质量特性值服从正态分布时， 3即
X ~ N(, 2)
如果生E(产X )过程中仅存在偶然因素，那么其产品质量特性值将会有
99.73%落在
的范围内。 3
6
一、控制图基本原理
c4
由此可以得到图中x s 图的控x制界限为：
UCL
3 x 3s
n
c4 n
CL x
x
A3s
LCL
3
n
x
3s c4 n
x
A3s
• 式中
A3
3 c4
n
18
二、计量值控制图
• s图的控制界限为：
UCL c4 3
1 c42
3 s
1 c42 s c4
B4s
CL c4 s
LCL
• （三）控制图的分类——计量
分布控制图类型符号表示
适用范围及特点
平均值—极差
控制图
xR 图
用于判断过程质量特性的均值以及极差（间接估算标准差）是否处于所要求的水平，针对重量、长度、强度等计量值控制对象，适用于产品批量较大且较为稳定的工序，是最常用、最基本的控制图。判断工序异常的灵敏度高，且极差计算工作量小

控制图的工作原理及应用

控制图的工作原理及应用1. 控制图的定义控制图是一种统计工具，用于监控和评估过程的稳定性。

它可以通过绘制数据的变化趋势和异常情况，帮助我们判断一个过程是否受到控制，并提供指导改进和优化过程。

2. 控制图的工作原理控制图基于统计方法和概率理论，通过绘制上下控制限来显示过程的可接受变化范围，以便及时发现和纠正异常情况。

其主要原理包括以下几个方面：2.1. 过程稳定性的判断控制图通过收集过程中的数据，并计算出平均值、标准差等统计指标。

然后，根据预设的控制限范围，绘制出控制界限。

如果数据点在控制界限内，则表示该过程是稳定的；如果数据点超出控制界限，则表示该过程存在异常情况。

2.2. 异常情况的分析当控制图显示出异常情况时，我们可以进一步分析异常的原因，并采取相应的措施进行修正。

通过对异常情况的深入分析，我们可以识别出导致过程不稳定的因素，并采取相应的措施加以改进。

2.3. 过程改进和优化控制图不仅可以用来判断过程是否受到控制，还可以帮助我们进行过程改进和优化。

通过对过程的持续监测和分析，我们可以识别出问题所在，并采取相应的改进措施，从而提高过程的稳定性和效率。

3. 控制图的应用控制图在许多领域都有广泛的应用，在制造业、服务业、医疗等行业中都可以找到其身影。

以下是一些常见的控制图应用场景：3.1. 制造业中的控制图在制造业中，控制图通常用于监控生产过程中的关键指标，比如产品质量、生产效率等。

通过及时检测和纠正异常情况，可以提高产品的一致性和生产的稳定性，从而提高产品的质量和效率。

3.2. 服务业中的控制图在服务业中，控制图可以用于监控和评估服务质量，比如客户满意度、服务响应时间等。

通过对服务过程的持续监测和分析，可以及时发现服务异常和瓶颈，从而提供更好的服务体验。

3.3. 医疗中的控制图在医疗领域中，控制图可以用于监控和评估医疗过程中的关键指标，比如手术成功率、医疗事故率等。

通过对医疗过程的监测和分析，可以及时发现潜在的风险和问题，并采取措施加以修正，从而提高医疗质量和安全性。

QC七工具之一：控制图讲义

• 定量化的描述 • 数据分布的可重复性 • 控制对象的单一性
质量管理教研部
控制图的由来
• 控制图的产生：
20世纪20年代，贝尔电话实验室成立了以休哈特（ W.A.Shewhart）为首的过程控制研究组和以道奇（ H.F.Dodge）为首的产品控制研究组。经过研究，休哈特提出了统计过程控制理论（SPC）以及监控过程的工具—控制图；道奇与罗米格（H.G.Roming）则提出了抽样检验理论和抽样检验表。
质量管理教研部
均值-极差控制图（续）
• 举例：测螺栓的扭矩，其规格为：150±50，控制扭矩的质量。
1.列表计算样本基本参数
质量管理教研部
均值-极差控制图（续）
2.控制界限的计算：
X1 =(x11+x12+x13+x14+x15)/5 R图的控制线
UCL= D4 R=2.114*14.4 =30.4416 CL = R =14.4 LCL = D3R = 0
质量管理教研部
控制图的类型－按用途（续）
搜集数据
两类控制图的运作流程
绘制分析用控制图
No 稳定状态？
Yes 绘制直方图 → 分布 → 分层研究
满足规格？工序能力分析
满足控制用控制图
不满足
消除系统因素提升工序能力
减少随机因素 5M1E 分析
质量管理教研部
控制图的类型－按数据类型
常规休哈特控制图
QC七工具之一：控制图讲义
质量管理教研部
第五章 QC七工具之一 ——控制图
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