运用控制图进行“控制”PPT课件
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运用控制图进行控制 2(1).
频数分布在进行调整期间已经完成，分析结果表明
进行一段时期加工生产的开端是可以令人满意的。
为了分析和控制加工过程中螺栓的质量，现决定采
用均值极差控制图进行监控。 按如下八个步骤进行：
一个实例（二）
步骤1：选择质量特性
小概率事件原理
P( 3 x 3 ) 0.9973
设当工序不存在系统性原因时落在 3 , 3 范围外 的概率为0.27％ （千分之三）是个小概率事件，而在 一次观测中，小概率事件是不可能发生的，一旦发生 就认为过程出现问题。 假定工序（过程）处于控制状态，一旦显示出偏离这 一状态，极大可能性就是工序（过程）失控，需要及 时调整。
TU
给 定 公 差 上 限
x
CPU ＝ TU－ 3σ
抽样结果得：
x
x ＝48mg
σ ＝12mg CPU ＝ ＝1.33 TU－ 3σ
x
TL
给 定 公 差 下 限
某金属材料抗拉强度的要求不得 少于32kg/cm2，抽样后测得：
x
CPL ＝
x
－ TL
3σ
x＝38 kg/cm2
σ ＝1.8 kg/cm2 CPL ＝ ＝1.11
当质量特性的分布呈正态分布时，一定的工序能力指数与一定 的不良品率相对应。 1、分布中心和标准中心重合的情况
P = 2φ ( -3Cp )
2、分布中心和标准中心不重合的情况
P = 1 - φ ( 3Cpk ) + φ [ (- 3Cp) (1+K) ]
不良频率的计算
运用控制图进行“控制”
直方图是非常有用的，但并没有告诉我们随时间
M
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
控制图ppt课件
过程控制图Байду номын сангаас述
生产运营部
1
主要内容
• 一、引言 • 二、什么是控制图？ • 三、控制图的分类 • 四、控制图的判稳、判异 • 五、控制图的应用 • 六、控制图的制作示例
2
一、引言
• 背景：
药品质量源于设计，是生产出来的，不是 检验出来的。
法规提出需求，6sigma精益生产管理提出
方法。 生产过程控 制
时需保持原有状态。 ③确认：确认某一过程的改进效果，是
否得到改进，是否需要改进。
9
二、什么是控制图？
• 2.5控制图的作用
控制图主要是以预防为主，把影响产品质量的诸因素消灭 在萌芽状态，以保证质量、降低成本、提高生产效率、提 高经济效益的目的。具体作用如下：
能及时发现生产过程中的一场现象和缓慢变异，能预防不合格品 发生，从而降低生产费用和提高生产效率； 能有效分析和判断生产过程工序质量的稳定性； 可查明设备和工艺手段的实际精度，以便做出正确的技术决定； 为真正的制定工序目标和规格界限，特别是对配合零部件的最优 化确立了可靠的基础；
• 5.2如何选择控制图？
28
五、控制图的应用
• 5.3控制图制作步骤一般为： ①按规定的抽样间隔和样本大小抽取样
本,收集数据； ②测量样本的质量特性值，计算其统计
量数值； ③在控制图上描点； ④控制图修正； ⑤判断生产过程。
29
五、控制图的应用
使工序的成本和质量成为可预测的。
10
三、控制图的分类
• Content
s
01 按数值质量特性分类
02
按控制图用途分 类
11
三、控制图的分类
• 3.1按数值质量特性分类： • 计量型控制图： 指产品需实际量测而取得的连续性实际值,并 对其做数理分析,以说明该产品在此量测特性 的品质状况的方法。 • 计数值控制图： 它是以计件产品的不良件数或点数的表示方 法,数据在理论上有不连续的特性,故称为离型 变量。
生产运营部
1
主要内容
• 一、引言 • 二、什么是控制图？ • 三、控制图的分类 • 四、控制图的判稳、判异 • 五、控制图的应用 • 六、控制图的制作示例
2
一、引言
• 背景：
药品质量源于设计，是生产出来的，不是 检验出来的。
法规提出需求，6sigma精益生产管理提出
方法。 生产过程控 制
时需保持原有状态。 ③确认：确认某一过程的改进效果，是
否得到改进，是否需要改进。
9
二、什么是控制图？
• 2.5控制图的作用
控制图主要是以预防为主，把影响产品质量的诸因素消灭 在萌芽状态，以保证质量、降低成本、提高生产效率、提 高经济效益的目的。具体作用如下：
能及时发现生产过程中的一场现象和缓慢变异，能预防不合格品 发生，从而降低生产费用和提高生产效率； 能有效分析和判断生产过程工序质量的稳定性； 可查明设备和工艺手段的实际精度，以便做出正确的技术决定； 为真正的制定工序目标和规格界限，特别是对配合零部件的最优 化确立了可靠的基础；
• 5.2如何选择控制图？
28
五、控制图的应用
• 5.3控制图制作步骤一般为： ①按规定的抽样间隔和样本大小抽取样
本,收集数据； ②测量样本的质量特性值，计算其统计
量数值； ③在控制图上描点； ④控制图修正； ⑤判断生产过程。
29
五、控制图的应用
使工序的成本和质量成为可预测的。
10
三、控制图的分类
• Content
s
01 按数值质量特性分类
02
按控制图用途分 类
11
三、控制图的分类
• 3.1按数值质量特性分类： • 计量型控制图： 指产品需实际量测而取得的连续性实际值,并 对其做数理分析,以说明该产品在此量测特性 的品质状况的方法。 • 计数值控制图： 它是以计件产品的不良件数或点数的表示方 法,数据在理论上有不连续的特性,故称为离型 变量。
控制图的应用PPT课件
精选PPT课件
22
控制图的原理
• 产品质量的统计观点 • 正态分布讨论 • 正态分布曲线的形状 • 两个参数的讨论 • 几个关键的数字 • 3 σ原则 • 两类错误的概率 • 上下控制限的设计思想
控制图的应用
第一讲 SPC的概念 第二讲 控制图
第三讲 ห้องสมุดไป่ตู้程能力分析
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1
第一讲 SPC的概念
• 质量控制 • 过程控制 • 统计过程控制（SPC） • 术语
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2
质量控制
• 质量控制包括以下3个方面 1、过程控制——预防性工作， 2、验收检验——鉴定性工作； 3 过程改进——改进型工作。
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9
术语
• 过程能力指数Cp，反映过程处于统计过程 控制状态，过程能力是否充足的数值，通 常将容差的范围除以6σ的比值，称为过程 能力指数。
* 工程能力指数(Cp或Cpk): 量产时,对工序在 稳定的状态下所生产出的产品的质量所发 生的变化量的一个统计值.
精选PPT课件
10
术语
• 工序性能指数Pp，反映生产状态下，工序能 力是否满足的数值，通常将容差的范围除以6σ 的比值，称为工序性能指数。σ为过程标准差。
精选PPT课件
17
术语
• 控制图的形状
精选PPT课件
18
第二讲 控制图
• 控制图种类 • 控制图原理 • 控制图的使用方法
精选PPT课件
19
控制图种类
• 控制图，是将一个过程定期收集的样本数 据按顺序点绘而成的一种图示技术。控制 图可展示过程变异并发现异常变异，并进 而成为预防采取措施的重要手段。
精选PPT课件
如何运用控制图进行控制
运用控制图进行“控制”
内容提要
控制图应用的两个阶段 运用控制图判断过程受控/失控 什么时候重新计算控制限 使用控制图应注意的问题
控制图应用的二个阶段
分析阶段 控制阶段
分析阶段
在控制图的设计阶段使用,主要用以确定 合理的控制界限
每一张控制图上的控制界限都是由该图上 的数据计算出来
每天只看目标，别老想障碍
•
3、
。22.3 .2223:5 9:2323: 59Mar-2222-M ar-22
宁愿辛苦一阵子，不要辛苦一辈子
•
4、
。23:5 9:2323: 59:232 3:59Tue sday, March 22, 2022
• •
积极向上的心态，是成功者的最基本要素 5、
。22.3 .2222.3 .2223:5 9:2323: 59:23M arch 22, 2022
控制图的应用程序
课 程 内 容 回 顾
每一个成功者都有一个开始。勇于开始，才能找到成
•
1、
功的路 。22.3.2222.3.22Tuesday, March 22, 2022
成功源于不懈的努力，人生最大的敌人是自己怯懦
•
2、
。2 3:59:23 23:59:2 323:593 /22/20 22 11:59:23 PM
生活总会给你谢另一个谢机会，大这个机家会叫明天 6、
。2 022年3 月22日 星期二 下午11 时59分 23秒23: 59:232 2.3.22
人生就像骑单车，想保持平衡就得往前走
•
7、
。202 2年3月 下午11 时59分 22.3.22 23:59M arch 22, 2022
•
8、业余生活要有意义，不要越轨。20 22年3 月22日 星期二1 1时59 分23秒2 3:59:23 22 March 2022
内容提要
控制图应用的两个阶段 运用控制图判断过程受控/失控 什么时候重新计算控制限 使用控制图应注意的问题
控制图应用的二个阶段
分析阶段 控制阶段
分析阶段
在控制图的设计阶段使用,主要用以确定 合理的控制界限
每一张控制图上的控制界限都是由该图上 的数据计算出来
每天只看目标，别老想障碍
•
3、
。22.3 .2223:5 9:2323: 59Mar-2222-M ar-22
宁愿辛苦一阵子，不要辛苦一辈子
•
4、
。23:5 9:2323: 59:232 3:59Tue sday, March 22, 2022
• •
积极向上的心态，是成功者的最基本要素 5、
。22.3 .2222.3 .2223:5 9:2323: 59:23M arch 22, 2022
控制图的应用程序
课 程 内 容 回 顾
每一个成功者都有一个开始。勇于开始，才能找到成
•
1、
功的路 。22.3.2222.3.22Tuesday, March 22, 2022
成功源于不懈的努力，人生最大的敌人是自己怯懦
•
2、
。2 3:59:23 23:59:2 323:593 /22/20 22 11:59:23 PM
生活总会给你谢另一个谢机会，大这个机家会叫明天 6、
。2 022年3 月22日 星期二 下午11 时59分 23秒23: 59:232 2.3.22
人生就像骑单车，想保持平衡就得往前走
•
7、
。202 2年3月 下午11 时59分 22.3.22 23:59M arch 22, 2022
•
8、业余生活要有意义，不要越轨。20 22年3 月22日 星期二1 1时59 分23秒2 3:59:23 22 March 2022
Minitab教程-控制图PPT课件
可使用 NP 控制图 监视缺陷品数量（每个产品项都划分为两个类别中的一类，例如成功或失 败）。 使用此控制图可以监视过程在一段时间内的稳定性，以便您可以标识和更正过程中 的不稳定性。
例如，送货服务经理可以使用 NP 控制图来监视 2 个月 来送货车每天不工作的数量。不工作的送货车将被视为 缺陷单元。 此控制图显示，每天平均有 25 辆送货车不工作。第 19 天的缺陷单元数量不受控制。经理应确定导致缺陷品数 量异常大的任何特殊原因。
产生误解
• 数据应当采用时间顺序
• 应当按照适当的时间间隔收集数据
• 采用子组形式收集数据
• 子组大小应当相等或接近相等
• 子组必须足够大
• 必须收集足够多的子组才能获取精确的控制限
2021
16
• 8．U控制图
当样品的大小保持不变时可用C控制图，而当样品的大小变化时则应换 算为平均每单位的缺陷数后再使用U控制图。
解释 此历史控制图显示过程的三个阶 段，分别表示实施新过程之前、 之中和之后。
2021
22
解释控制图（以I-MR为例）
• 步骤 1：确定过程变异是否受控制
在解释单值控制图（I 控制图）之前，请检查移动极差控制图（MR 控 制图）以确定过程变异是否受控制。如果 MR 控制图不受控制，则 I 控 制图上的控制限不准确。
样本均值
样本极差
1 602
600
1 UCL=602.474
__ X =600.23
598
LCL=597.986
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
样本
8
UCL=8.225
6
_
例如，送货服务经理可以使用 NP 控制图来监视 2 个月 来送货车每天不工作的数量。不工作的送货车将被视为 缺陷单元。 此控制图显示，每天平均有 25 辆送货车不工作。第 19 天的缺陷单元数量不受控制。经理应确定导致缺陷品数 量异常大的任何特殊原因。
产生误解
• 数据应当采用时间顺序
• 应当按照适当的时间间隔收集数据
• 采用子组形式收集数据
• 子组大小应当相等或接近相等
• 子组必须足够大
• 必须收集足够多的子组才能获取精确的控制限
2021
16
• 8．U控制图
当样品的大小保持不变时可用C控制图，而当样品的大小变化时则应换 算为平均每单位的缺陷数后再使用U控制图。
解释 此历史控制图显示过程的三个阶 段，分别表示实施新过程之前、 之中和之后。
2021
22
解释控制图（以I-MR为例）
• 步骤 1：确定过程变异是否受控制
在解释单值控制图（I 控制图）之前，请检查移动极差控制图（MR 控 制图）以确定过程变异是否受控制。如果 MR 控制图不受控制，则 I 控 制图上的控制限不准确。
样本均值
样本极差
1 602
600
1 UCL=602.474
__ X =600.23
598
LCL=597.986
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
样本
8
UCL=8.225
6
_
计量型控制图详细概述课件
在质量控制中的应用
检测质量缺陷
控制图可以用于检测产品或服务 中的质量缺陷，及时发现并采取
措施解决质量问题。
过程能力分析
通过分析控制图中的数据，可以 对生产过程的能力进行评估，确 定过程是否满足产品质量要求。
持续改进质量
控制图可以提供关于质量改进的 反馈，帮助企业识别质量改进的 机会，并采取相应的措施来提高
产品质量。
在持续改进中的应用
识别改进机会
01
通过分析控制图中的数据，可以识别出需要改进的环节和领域
，为持续改进提供方向和目标。
监测改进效果
02
控制图可以用于监测改进措施的实施效果，确保改进的有效性
和可持续性。
促进跨部门协作
03
控制图可以作为跨部门沟通协作的工具，促进不同部门之间的
信息共享和协同工作，共同推动持续改进的实现。
绘制控制图
根据生产过程的特点和需求，选择适 合的控制图类型，如均值-极差控制图 、均值-标准差控制图等。
根据处理后的数据，按照控制图的绘 制规范，将数据点绘制在控制图上， 并连接各点形成控制限。
确定控制界限
根据控制图的类型和行业标准，确定 控制图的中心线和控制界限，用于判 断生产过程的稳定性和异常点。Leabharlann 数据收集与处理01
02
03
收集数据
从生产过程中收集实际数 据，确保数据具有代表性 、准确性和可靠性。
数据处理
对收集到的数据进行整理 、筛选、排序和分组等处 理，以满足控制图制作的 要求。
数据转换
根据需要，将数据转换为 适当的单位或比例，以便 更好地反映生产过程的实 际情况。
控制图的绘制
选择合适的控制图类型
案例二：某食品加工企业的生产过程监控
《质量统计工具—控制图》PPT课件 44页
质量统计工具—控制图
控制图
分门别类
12 3
控制图
基本原理
控制图
常规计量
控制图
制作分析
456
控制图
常规计数
控制图
实战演练
控制图·基本原理
一、控制图的基本原理
实际生产中，影响过程质量的因素有很多。根据其影响大小与作用性质分 类，质量因素大体可分为如下两类：
偶然因素
异常因素
偶然因素又称为随机因素，它具有如下4个特点：
均值偏离正的态正分态布分图布图
μμ -3-σ3σ
++33σσ
UUCCLL
另刚一才种我错们误说方过式，是质质量量特特性性值值分已布偏在离μ已±确3σ定之的外正的态概分率布为，0.但27仍%有。一正部是分因点为落这在0.控27制%限内 的（概如率斜使线得阴控影制）图。有如可果能据出此现判点断位过落程在处控于制统限计以控外制从状而态影，响则判属断于。第这二类错误就“称漏为发警
第1类错误“报虚”发，警出报现”概，率出记现作概β。率记作α。
控制图·分门别类
二、控制图的分类
控制图的种类
12、按控标制准图值应（用标目准的值的即不给同定划的分要求或目标值）是否给定划分 （1）（标1准）值分给析定用的控控制制图图 这种分控制析图用的控目制的图是在为样了本分量析相考同察的过情程况是下否，处确于定统若计干控样制本状的态均，值并、且标可准得差出的CL质、量UC特L性、与LC对L数应的 据标，准为值控之制差用是控否制 显图著提大供于原正始常数质据量。波动的差异。 （2）（标2准）值控未制定用的控控制制图图 这则控制图用的控目制的图是发为现了控制图后上续所的控过制程的。特在性实本际身使有用没时有，明当显分波析动用。控这制种图图表完明全过依程靠无测系量统样因本素， 起只作用用来，发且现过异程常的 因过素程造能成力的满误足差质。量要求时，可以将控制线延伸作为控制用控制图。
控制图
分门别类
12 3
控制图
基本原理
控制图
常规计量
控制图
制作分析
456
控制图
常规计数
控制图
实战演练
控制图·基本原理
一、控制图的基本原理
实际生产中，影响过程质量的因素有很多。根据其影响大小与作用性质分 类，质量因素大体可分为如下两类：
偶然因素
异常因素
偶然因素又称为随机因素，它具有如下4个特点：
均值偏离正的态正分态布分图布图
μμ -3-σ3σ
++33σσ
UUCCLL
另刚一才种我错们误说方过式，是质质量量特特性性值值分已布偏在离μ已±确3σ定之的外正的态概分率布为，0.但27仍%有。一正部是分因点为落这在0.控27制%限内 的（概如率斜使线得阴控影制）图。有如可果能据出此现判点断位过落程在处控于制统限计以控外制从状而态影，响则判属断于。第这二类错误就“称漏为发警
第1类错误“报虚”发，警出报现”概，率出记现作概β。率记作α。
控制图·分门别类
二、控制图的分类
控制图的种类
12、按控标制准图值应（用标目准的值的即不给同定划的分要求或目标值）是否给定划分 （1）（标1准）值分给析定用的控控制制图图 这种分控制析图用的控目制的图是在为样了本分量析相考同察的过情程况是下否，处确于定统若计干控样制本状的态均，值并、且标可准得差出的CL质、量UC特L性、与LC对L数应的 据标，准为值控之制差用是控否制 显图著提大供于原正始常数质据量。波动的差异。 （2）（标2准）值控未制定用的控控制制图图 这则控制图用的控目制的图是发为现了控制图后上续所的控过制程的。特在性实本际身使有用没时有，明当显分波析动用。控这制种图图表完明全过依程靠无测系量统样因本素， 起只作用用来，发且现过异程常的 因过素程造能成力的满误足差质。量要求时，可以将控制线延伸作为控制用控制图。
单值移动极差控制图PPT课件
第一个副标题之下。
④脚注 1：键入脚注，该脚注将显示在图形左下方。 ⑤脚注 2：键入第二个脚注，该脚注显示在第一个
脚注之下。
二、操作步骤
设置“标签”后出现的图形。
THANK
YOU
SUCCESS
2019/4/22
二、操作步骤
（3）I-MR选项 ①限值 a.标准差的这些倍数：输入一个或多个值，输入后 将在图中显示距离中心线±n个σ的控制限。 在“标准差的这些倍数”后依次输入“1”、“空
本尺度值中的值，首先为最内层）
来标记 X 轴。
二、操作步骤
选择“索引”后出现的图 形
在“标记”下选择数据对应的日期列，即出 现右图。
二、操作步骤
②网格线 Y 主刻度：选中此项将在 Y 轴主刻 度位置显示网格线。 Y 小刻度：选中此项将在 Y 轴小刻 度位置显示网格线。
X 主刻度：选中此项将在 X 轴主刻
二、操作步骤
②检验 选择八种特殊原因检验中所显示检验的子集，出现某种模式意味着该变 异有特殊原因，应加以分析研究。 如果某个点未通过一项检验，Minitab 会在图上使用该检验的编号加以 标记。
如果某个点未通过多项检验，则 Minitab 会用编号最小（即所选检验
项的首个编号）的检验标记。
二、操作步骤
度位置显示网格线。
Hale Waihona Puke 二、操作步骤选择“网格线”后出现的图形， 便于查看数据点对应序号或标记。
二、操作步骤
①标题：键入标题，该标题将替换默认标题并在图
（2）标签
形上方居中对齐。
②副标题 1：键入副标题，该副标题显示在标题之 下。如果添加副标题但不添加标题，则副标题会显 示在 Minitab 的默认标题之下。 ③副标题 2：键入第二个副标题，该副标题显示在
控制图P控制图介绍
Xbar-R控制图 & P控制图运用介绍
过程统计分析、控制
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
管制图的分类-计量值和计数值
Xbar-R管制图制作方法
1 收集最近与今后制程相似的数据约100个 2 依测定时间或群体区分排列 3 对数据加以分组 (对数据分组时，一般以 3--5 个数据为一 组，需
剔除异常数据) 4 记入数据表内 5 计算 X (上面一横), R (上面一横), X (上面两横), R (上面两横)和管
制界限值 6 定管制界限 7 打上点记号 8 记入其它有关事项并检查 a 制程是否在管制状态下 b 检讨制程能力
非管制状态： A 点在管制界限的线外或线上 B 点虽在管制界限内，但呈特殊排列
管制图的失控状态
管制图的失控状态
管制图的失控状态
案例
案例
案例
案例
案例
案例
案例
案例
案例
过程控制管制图
余姚天腾塑胶金属有限公司
过程控制图
公司名
部门
产品型号
过程管理者
管理界限日期
特性名
过程参数
异常判定准则 １．任何点在管制线以外；2.连续7点在管制中心线一侧；3.连续6点上升或下降；4.其它异常规律化
23 22 22 22 21 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 22 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 66666666666666666666666666666666 20000000000000000000000000000000 11111111111111111111111111111111
过程统计分析、控制
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
管制图的分类-计量值和计数值
Xbar-R管制图制作方法
1 收集最近与今后制程相似的数据约100个 2 依测定时间或群体区分排列 3 对数据加以分组 (对数据分组时，一般以 3--5 个数据为一 组，需
剔除异常数据) 4 记入数据表内 5 计算 X (上面一横), R (上面一横), X (上面两横), R (上面两横)和管
制界限值 6 定管制界限 7 打上点记号 8 记入其它有关事项并检查 a 制程是否在管制状态下 b 检讨制程能力
非管制状态： A 点在管制界限的线外或线上 B 点虽在管制界限内，但呈特殊排列
管制图的失控状态
管制图的失控状态
管制图的失控状态
案例
案例
案例
案例
案例
案例
案例
案例
案例
过程控制管制图
余姚天腾塑胶金属有限公司
过程控制图
公司名
部门
产品型号
过程管理者
管理界限日期
特性名
过程参数
异常判定准则 １．任何点在管制线以外；2.连续7点在管制中心线一侧；3.连续6点上升或下降；4.其它异常规律化
23 22 22 22 21 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 22 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 66666666666666666666666666666666 20000000000000000000000000000000 11111111111111111111111111111111
I-MR单值移动极差控制图ppt课件
图中可以看出晶棒外圆直径的平均值为50.943mm，控制限为50.925-50.962mm（标准为50.9150.97mm），且样本1-9尺寸波动较大，应去产线查找原因采取措施，以提高产品尺寸的稳定性。
控制限上限 （5Βιβλιοθήκη .97）＞ UCL(50.962), 则显示为UCL。
从严显示
如果控制限 上限设置为 50.96＜ UCL(50.962), 则显示为控 制限上限。
14
二、操作步骤
c.设置移动极差控制图控制限的边界 控制限下界：选中此项为移动极差控 制图设置控制限下界，如果设置值大 于计算出的控制下限（LCL) ，会改为 在-3σ处绘制标为下限的水平线。 控制限上界： 选中此项为移动极差控 制图设置控制限上界，如果设置值小 于计算出的控制上限（UCL），会改为 在上+3σ处绘制标上限的水平线。
10
二、操作步骤
设置“标签”后出现的图形。
11
（3）I-MR选项
二、操作步骤
①限值 a.标准差的这些倍数：输入一个或多个值，输入后 将在图中显示距离中心线±n个σ的控制限。 在“标准差的这些倍数”后依次输入“1”、“空 格键”、“2”，以使生成的控制图中显示1倍、2 倍σ控制限（如不进行输入，控制图默认3倍σ控 制限）。
（2）标签
二、操作步骤
①标题：键入标题，该标题将替换默认标题并在图 形上方居中对齐。 ②副标题 1：键入副标题，该副标题显示在标题之 下。如果添加副标题但不添加标题，则副标题会显 示在 Minitab 的默认标题之下。 ③副标题 2：键入第二个副标题，该副标题显示在 第一个副标题之下。 ④脚注 1：键入脚注，该脚注将显示在图形左下方。 ⑤脚注 2：键入第二个脚注，该脚注显示在第一个 脚注之下。
控制限上限 （5Βιβλιοθήκη .97）＞ UCL(50.962), 则显示为UCL。
从严显示
如果控制限 上限设置为 50.96＜ UCL(50.962), 则显示为控 制限上限。
14
二、操作步骤
c.设置移动极差控制图控制限的边界 控制限下界：选中此项为移动极差控 制图设置控制限下界，如果设置值大 于计算出的控制下限（LCL) ，会改为 在-3σ处绘制标为下限的水平线。 控制限上界： 选中此项为移动极差控 制图设置控制限上界，如果设置值小 于计算出的控制上限（UCL），会改为 在上+3σ处绘制标上限的水平线。
10
二、操作步骤
设置“标签”后出现的图形。
11
（3）I-MR选项
二、操作步骤
①限值 a.标准差的这些倍数：输入一个或多个值，输入后 将在图中显示距离中心线±n个σ的控制限。 在“标准差的这些倍数”后依次输入“1”、“空 格键”、“2”，以使生成的控制图中显示1倍、2 倍σ控制限（如不进行输入，控制图默认3倍σ控 制限）。
（2）标签
二、操作步骤
①标题：键入标题，该标题将替换默认标题并在图 形上方居中对齐。 ②副标题 1：键入副标题，该副标题显示在标题之 下。如果添加副标题但不添加标题，则副标题会显 示在 Minitab 的默认标题之下。 ③副标题 2：键入第二个副标题，该副标题显示在 第一个副标题之下。 ④脚注 1：键入脚注，该脚注将显示在图形左下方。 ⑤脚注 2：键入第二个脚注，该脚注显示在第一个 脚注之下。
累积和控制图 ppt课件
下一个样本。
ppt课件
4
序贯概率比检验
命题1
若 l1m / l0m A( A为远大于1的数），则接受 H1 ；
若 l1m / l0m B(B为远小于1的数） 则接受 H0 ；
若 B l1m / l0m A, 接续抽检下一个样本。
A.wald对此有详细的论述，并证明在使用时可近似取
A 1
ppt课件
23
30
每 天 20 变 化 数 10
0
0
UCLX=21.00
X =9.50
20
40
样本数 ，天
4 (a)X单值图
ppt课件
LCLX=0.00
60
80
返回 24
80
60
累 积
40
和：20
1
0
-20
0
3 2
20
40
60
样本数 ，天
4 (b)累积和图 （m=9）
ppt课件
4
80
25
有些时候，由于计算累积和方法的差别， CUSUM也会提供错误信号。例如参数值m、目标均 值的选择等都可能造成控制图错发信号。图5（c） (d)是利用不同的参照值对同一批数据构造出的 CUSUM，但对过程波动显示出的统计信号却明显不 同。
… X t）的独
计算上下控制限：
UCL
2 x
ln 1 1 t( 1 )
n1
2
（7）
LCL
2 x
ln 1 2 t( 2 )（8）
n 2
ppt课件
2
18
其中۵1 = µ1–µ0，۵2= µ2–µ0 ，Cusum统计量为： St= ∑（Xi – µ0 ）。
ppt课件
4
序贯概率比检验
命题1
若 l1m / l0m A( A为远大于1的数），则接受 H1 ；
若 l1m / l0m B(B为远小于1的数） 则接受 H0 ；
若 B l1m / l0m A, 接续抽检下一个样本。
A.wald对此有详细的论述，并证明在使用时可近似取
A 1
ppt课件
23
30
每 天 20 变 化 数 10
0
0
UCLX=21.00
X =9.50
20
40
样本数 ，天
4 (a)X单值图
ppt课件
LCLX=0.00
60
80
返回 24
80
60
累 积
40
和：20
1
0
-20
0
3 2
20
40
60
样本数 ，天
4 (b)累积和图 （m=9）
ppt课件
4
80
25
有些时候，由于计算累积和方法的差别， CUSUM也会提供错误信号。例如参数值m、目标均 值的选择等都可能造成控制图错发信号。图5（c） (d)是利用不同的参照值对同一批数据构造出的 CUSUM，但对过程波动显示出的统计信号却明显不 同。
… X t）的独
计算上下控制限：
UCL
2 x
ln 1 1 t( 1 )
n1
2
（7）
LCL
2 x
ln 1 2 t( 2 )（8）
n 2
ppt课件
2
18
其中۵1 = µ1–µ0，۵2= µ2–µ0 ，Cusum统计量为： St= ∑（Xi – µ0 ）。
计量型控制图详细概述课件
人工智能与机器学习
物联网技术
利用人工智能和机器学习技术，实现 控制图的自动绘制和智能分析，提高 控制图的准确性和效率。
结合物联网技术，实现生产现场数据 的实时采集和传输，为控制图提供更 准确、更全面的数据支持。
云计算技术
通过云计算技术，实现控制图的分布 式存储和计算，提高数据处理速度和 可扩展性。
在大数据时代的运用
策提供科学依据。
在智能制造领域的应用
智能监控与预警 智能优化与调度 智能管理与决策
THANKS
感谢观看
计量型控制图详细概 述课件
目 录
• 计量型控制图概述 • 计量型控制图的原理 • 计量型控制图的实践应用 • 计量型控制图与其他工具的结合 • 计量型控制图的未来发展
contents
01
计量型控制图概述
定义与作用
定义 作用
类型与选择
类型
选择
根据数据特性和过程需求选择合适的 控制图类型，确保有效监控。
六西格玛强调使用数据驱动的方法来改进过程，计量型控制图提供了可 视化工具，展示过程参数的分布和趋势。通过分析控制图，可以确定过
程的稳定性和变异来源。
结合六西格玛管理和计量型控制图有助于改进过程性能，降低缺陷率， 提高客户满意度和竞争优势。
与自动化系统的结合
05
计量型控制图的未来发展
新技术与新方法的探索
绘制与解读
绘制
解读
02
计量型控制图的原理
中心线与控制限
中心线（断与处理
异常判断
通过观察数据点是否超出控制限，以及点之间的排列情况来判断过程是否异常。 超出控制限的数据点被认为是异常点，需要进一步调查。
处理措施
一旦发现异常点，应立即采取措施调查原因，并采取相应的纠正措施，以使过程 重新受控。
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17
重新计算控制限
2. 使用一段时间后检验控制图还是否适用， 控制限是否过宽或过窄，否则需要重新 收集数据计算控制限；
3. 过程能力值有大的变化时，需要重新收 集数据计算控制限。
18
控制界限与规格界限
规格由客户或设计部门给出; 控制界限由过程的实际数据统计计算得出; 一般情况下,控制界限严于规格;
典型失控状态
（2）连续7点上升或下降
11
典型失控状态
（3）有较多的边界点 * 连续3点中有2点落在警戒区内； * 连续7点中有3点落在警戒区内； * 连续10点中有4点落在警戒区内。
警戒区： 2σ~3σ的区域
12
典型失控状态
（4）样本点的周期性变化（包括阶段的 周期性、波动的周期性）
UCL CL LCL
运用控制图进行“控制”
2020年10月2日
1
内容提要
控制图应用的两个阶段 运用控制图判断过程受控/失控 什么时候重新计算控制限 使用控制图应注意的问题
2
控制图应用的二个阶段
分析阶段 控制阶段
3
分析阶段
在控制图的设计阶段使用,主要用以确定 合理的控制界限
每一张控制图上的控制界限都是由该图上 的数据计算出来
13
典型失控状态
（5）样本点分布的水平突变
x
x
UCL CL LCL
t
UCL
CL LCL
t
14
典型失控状态
（6）样本点的离散度变大
x
UCL CL LCL t
15
颜色管理（color Management）
蓝色：未经检测的点 绿色：检测后正常的
点 红色：检测后异常点 黄色 ：异常点经过异
常编辑且有了改善措 施的点
（1）所有样本点都在控制界限之内；Байду номын сангаас（2）样本点均匀分布，位于中心线两侧
的样本点约各占1/2； （3）靠近中心线的样本点约占2/3； （4）靠近控制界限的样本点极少。
7
控制图的受控状态
x
UCL CL LCL t
8
判断受控与失控
失控状态在控制图上表现 明显特征是有: （1）一部分样本点超出控制界限
16
重新计算控制限
1. 控制图是根据稳定状态下的条件（人员、设备、原材料、工艺 方法、测量系统、环境）来制定的。如果上述条件变化，则必 须重新计算控制限，例如： a. 操作人员经过培训，操作水平显著提高； b. 设备更新、经过修理、更换零件； c. 改变工艺参数或采用新工艺； d. 改变测量方法或测量仪器； e. 采用新型原材料或其他原材料； f. 环境变化。
4
从分析阶段转入控制阶段
在什么条件下分析阶段确定的控制限可以 转入控制阶段使用：
控制图是受控的 过程能力能够满足生产要求
5
控制阶段
控制图的控制界限由分析阶段确定 控制图上的控制界限与该图中的数据无必
然联系 使用时只需把采集到的样本数据或统计量
在图上打点就行
6
判断受控与失控
受控状态在控制图上表现
除此之外，如果没有样本点出界，但
（2）样本点排列和分布异常， 也说明生产过程状态失控。
9
典型失控状态
（1）有多个样本点连续出现在中心线一侧 * 连续7个点或7点以上出现在中心线一侧； * 连续11点至少有10点出现在中心线一侧； * 连续14点至少有12点出现在中心线一侧。
x UCL CL LCL t 10
19
控制图的应用程序
20
演讲完毕，谢谢观看！
Thank you for reading! In order to facilitate learning and use, the content of this document can be modified, adjusted and printed at will after downloading. Welcome to download!
汇报人：XXX 汇报日期：20XX年10月10日
21
重新计算控制限
2. 使用一段时间后检验控制图还是否适用， 控制限是否过宽或过窄，否则需要重新 收集数据计算控制限；
3. 过程能力值有大的变化时，需要重新收 集数据计算控制限。
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控制界限与规格界限
规格由客户或设计部门给出; 控制界限由过程的实际数据统计计算得出; 一般情况下,控制界限严于规格;
典型失控状态
（2）连续7点上升或下降
11
典型失控状态
（3）有较多的边界点 * 连续3点中有2点落在警戒区内； * 连续7点中有3点落在警戒区内； * 连续10点中有4点落在警戒区内。
警戒区： 2σ~3σ的区域
12
典型失控状态
（4）样本点的周期性变化（包括阶段的 周期性、波动的周期性）
UCL CL LCL
运用控制图进行“控制”
2020年10月2日
1
内容提要
控制图应用的两个阶段 运用控制图判断过程受控/失控 什么时候重新计算控制限 使用控制图应注意的问题
2
控制图应用的二个阶段
分析阶段 控制阶段
3
分析阶段
在控制图的设计阶段使用,主要用以确定 合理的控制界限
每一张控制图上的控制界限都是由该图上 的数据计算出来
13
典型失控状态
（5）样本点分布的水平突变
x
x
UCL CL LCL
t
UCL
CL LCL
t
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典型失控状态
（6）样本点的离散度变大
x
UCL CL LCL t
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颜色管理（color Management）
蓝色：未经检测的点 绿色：检测后正常的
点 红色：检测后异常点 黄色 ：异常点经过异
常编辑且有了改善措 施的点
（1）所有样本点都在控制界限之内；Байду номын сангаас（2）样本点均匀分布，位于中心线两侧
的样本点约各占1/2； （3）靠近中心线的样本点约占2/3； （4）靠近控制界限的样本点极少。
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控制图的受控状态
x
UCL CL LCL t
8
判断受控与失控
失控状态在控制图上表现 明显特征是有: （1）一部分样本点超出控制界限
16
重新计算控制限
1. 控制图是根据稳定状态下的条件（人员、设备、原材料、工艺 方法、测量系统、环境）来制定的。如果上述条件变化，则必 须重新计算控制限，例如： a. 操作人员经过培训，操作水平显著提高； b. 设备更新、经过修理、更换零件； c. 改变工艺参数或采用新工艺； d. 改变测量方法或测量仪器； e. 采用新型原材料或其他原材料； f. 环境变化。
4
从分析阶段转入控制阶段
在什么条件下分析阶段确定的控制限可以 转入控制阶段使用：
控制图是受控的 过程能力能够满足生产要求
5
控制阶段
控制图的控制界限由分析阶段确定 控制图上的控制界限与该图中的数据无必
然联系 使用时只需把采集到的样本数据或统计量
在图上打点就行
6
判断受控与失控
受控状态在控制图上表现
除此之外，如果没有样本点出界，但
（2）样本点排列和分布异常， 也说明生产过程状态失控。
9
典型失控状态
（1）有多个样本点连续出现在中心线一侧 * 连续7个点或7点以上出现在中心线一侧； * 连续11点至少有10点出现在中心线一侧； * 连续14点至少有12点出现在中心线一侧。
x UCL CL LCL t 10
19
控制图的应用程序
20
演讲完毕，谢谢观看！
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汇报人：XXX 汇报日期：20XX年10月10日
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