质量管理学控制图
质量管理手法系列培训-控制图课件
控制图名称
控制界线
UCLP=p+3 p(1p)/n
p
不合格率控制图 CLP=p
UCLP=p-3 p(1p)/n
UCLnP=pn+3 pn(1 p)
np
不合格品数控制图 CLnP=pn
计
UCLnP=pn-3 pn(1 p)
数
控
制
图
UCLu=u+3 u / n
u
单位不合格数控制图 CLu=u
UCLu=u-3 u / n
UCLc=c+3 c
c
不合格数控制图 CLc=c
UCLc=c-3 c
质量管理手法系列培训-控制图
7
质量管理手法系列培训-控制图
8
控制图的选择方法
确定要制定控 制图的特性
是计量 型数据 吗?
是
性质上是否是均 匀或不能按子组 取样—例如:化 学槽液、批量油 漆等?
是
使用单值图 X-Rs
否
关心的是
否
不合格品
10
UC L
×
×
A
UC L
A
×
B
B
XC C
B A
LCL
XC
C
B
×
×
A
LCL
连续3点中有2点落在中心线同一侧 的B区以外
UC L
A
B
XC
×
C
B
A
LCL
连续5点中有4点落在同一侧的C区以 外
UC L
A
B
XC
×
C
B
A
LCL
连续15点落在中心线两侧的C区内
连续8点落在中心线两侧且无一再C 区内
质量控制图
质量控制图质量控制图的概念与用处如果要系统地介绍,可能要从质量管理(Quality Management,QM)开始,从传统的质量管理七工具,到全面质量管理阶段的6σ管理,这里不去展开,只介绍质量控制图。
质量控制图,简称控制图(Control Chart),是质量管理七工具之一,由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出,因此也称为“休哈特控制图”。
最初的应用当然是在生产领域,使用抽样的方式检验产品的质量是否处于控制状态。
一般而言,指标的波动受随机因素和系统因素的影响,如果指标只受到随机因素的影响,那么在正常情况下指标的变化状态是稳定的、可控的,但如果发生某种系统性的变化就会使指标超出原先可控的波动范围,处于失控状态,所以控制图就是帮助我们及时发现这种失控状态,从而进行及时的调整。
质量控制图通过统计上均值μ和标准差σ的状况来衡量指标是否在稳定状态,同时选择3σ来确定一个正常波动的上下限范围(根据正态分布的结论,指标的特征值落在μ±3σ之间的概率是99.73%),使用均值μ作为控制图的中心线(Center Line, CL),用μ+3σ作为控制上限(Upper Control Limit, UCL),用μ-3σ作为控制下限(Lower Control Limit, LCL),如图。
根据衡量的指标数值类型的差异,质量控制图主要分为两类:计数型控制图和计量型控制图,下面分别介绍其中的一种:质量控制图具体用法因为生产制造业和互联网行业存在着较大差异,所以这里只介绍适合用于网站分析的2个控制图。
其中计数型控制图中主要介绍P控制图,主要用于定类型变量,即符合二项分布检验“是否”的变量,如用户是否完成交易、用户是否为新用户……这类指标一般会以比率的形式出现,如转化率、新用户比例等,而P控制图正是衡量这些比率是否出现异常(在生产行业通常用于不合格率等);另外的计量型控制图主要用于一些关键的数值度量,如每个订单的消费额、每个用户的下载次数等,这类指标在网站分析中通常计算全部数据的均值来观察波动情况,其实计量型控制图最常用的是均值-极差(X-R )和均值-标准差(X-S )控制图,但两者都是通过取样的方式实现的,并且每次取样的样本数最好能保持相等,所以这类抽样统计不太适合于上述网站分析中的指标,这里介绍个相对能够普遍适用并且计算也没有那么复杂的图——单值-移动极差(X-MR )控制图。
控制图的原理及应用图解
控制图的原理及应用图解1. 什么是控制图控制图是一种质量管理工具,用于监测和控制过程中的变异性。
它能够帮助我们识别过程是否处于控制状态,以及是否需要采取措施来纠正不良的变异。
2. 控制图的原理控制图的原理基于统计学中的过程稳定性原理。
通过测量过程中的关键指标,并绘制在控制图上,我们可以分析和判断过程是否出现了特殊原因的变动。
3. 控制图的应用步骤3.1 确定需要监控的指标在使用控制图之前,需要明确需要监控的关键指标是什么,例如产品的尺寸、重量等。
3.2 收集数据并绘制控制图收集一定数量的数据,并绘制控制图,一般常见的控制图有平均值图、范围图、p图和np图等。
3.3 设置控制限根据统计学原理,我们可以使用3σ法则来设置控制限。
控制限分为上限和下限,一般情况下,将上限和下限设置为±3个标准差。
3.4 监控过程并分析将新收集到的数据绘制在已有的控制图上,若数据点在控制限范围内,则认为过程处于可控制状态;若数据点超过控制限,则认为过程存在可疑现象。
及时分析出现不稳定的原因,并采取纠正措施。
3.5 持续改进控制图不仅用于监控过程的稳定性,还可以帮助我们发现过程中的变异和问题。
通过持续监控并分析数据,我们可以逐步改进过程,提高效率和质量。
4. 控制图的应用场景4.1 制造业在制造业中,控制图可以帮助企业监测生产线上的关键指标,例如产品尺寸、重量等。
通过控制图的分析,所产生的数据可以作为制造流程改进的依据。
4.2 服务业在服务业中,控制图可以用于监控服务质量。
例如餐饮行业使用控制图来监控食品加工过程中的关键环节,以确保食品质量符合标准。
4.3 医疗行业在医疗行业中,控制图可以用于监控医疗流程的关键环节。
例如手术室使用控制图来监控手术过程中的关键指标,以确保手术质量和安全。
4.4 金融行业在金融行业中,控制图可以用于监控交易过程中的关键指标,例如交易时间、成功率等。
通过控制图的应用,可以帮助金融机构提高交易效率和降低风险。
质量管理05_控制图
控制图的绘制(续)
4.(1)控制图样本参数的计算:
图名称
步骤
(1)计算各样本平
X R图 均值 xi
(2)计算各样本极 差Ri
(1)找出或计算出 X~ R图 各样本的中位数 X~i
(2)计算各样本极 差Ri
计算公式
备注
1n
x i
n
xij
j 1
Ri max xij min xij
xij——第I样本中的第j个数据 i= 1,2…k;
6. 判断工序状态是否处于稳定状态
工序质量特性值分布的变化是通过控制图上点子 的分布体现出来的,因此工序是否处于稳定状态要 依据点子的位置和排列来判断。
若判断工序状态不稳定,应查明原因,消除不稳 定因素,重新收集预备数据,直至得到稳定状态下 分析用控制图。
机电学院 材料检测及质量管理教研部
控制图的绘制(续)
第五章 QC七工具之一 ——控制图
机电学院 材料检测及质量管理教研部
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
机电学院 材料检测及质量管理教研部
第1节 控制图的基本原理
机电学院 材料检测及质量管理教研部
什么是控制图
控制图是反映和 控制质量特性值分 布状态随时间而发 生的变动情况的图 表。它是判断工序 是否处于稳定状态、 保持生产过程始终 处于正常状态的有 效工具。
j=1,2…n;
max(xij)——第i样本中最大值; min(xij)——第i样本中最大值。
~x j xi n1 n为奇数
n为奇数时,第i样本中按大
2
小顺序排列起的数据列中间
~xi
1 2
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
质量管理手法系列培训-控制图
不合格品数控制图
UCLnP=pn+3 CLnP=pn UCLnP=pn-3
X-R
中位数-极差控制图
UCLX=X+m3A2R CLX=X UCLX=X-m3A2R UCLR=D4R CLR=R LCLR=D3R
u
单位不合格数控制图
UCLu=u+3 CLu=u UCLu=u-3
X-RS
单值-移动极差控制图
所确定的控制对象的数据应为连续值。
、计数型控制图:能反映计数型数据特征,用来绘制
、分析计数型数据的控制图。
计数型数据
控制对象只能定性不能而不能定量。
只有两个取值。
与不良项目有关。
常规控制图表
类别
控制图符号
控制图名称
控制界线
类别
控制图符号
控制图名称
控制界线
单击此处添加副标题
202X
质量管理手法系列培训 控制图 技术质量本部 2009年10月26日
使用常规控制图的注意事项 ●控制图用于何处 ●如何选择控制图 ●怎样选择控制图 ●如何分析控制图 ●对于异常情况的处理 ●控制图的重新制定 ●控制图的保管问题
样本统计数值
UCL-上控制界限
CL-中心线
LCL-下控制界限
异常点
异常点
常规控制图的分类:按数据的性质分为计量控制图和技
术控制部两大类。
、计量型控制图:能反映计量型数据特征,用来绘制
、分析计量型数据的控制图。
计量型数
所确定的控制对象即质量指标应能够定量。
所控制的过程必须具有重复性,即表现出统计规律性。
UCLX=X+2.66Rs CLX=X UCLX=X-2.66Rs UCLRs=3.267Rs CLRs=R LCLRs
质量统计基础—控制图
抽样检验方案——美国贝尔电话公司的道奇与罗米格提出 QC之父——日本质量大师石川馨
一、质量管理简介
三)质量管理中常用的统计工具
老七种工具:检查表(又名调查表、统计分析表、 点检表、查检表)、分层法、排列图(又名帕累托 图)、因果图(又名石川图、特性要因图、鱼刺图)、 直方图(又名柱状图)、散布图、控制图(又名休哈 特图)
UCLA
B
X
C C
B
LCL A
六、控制图判定准则
模式二 d)连续14点中相邻点交替上下,如图
UCLA
B
X
C C
B
LCL A
六、控制图判定准则
模式二
e)连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区
以外,如图
UCLA
B
XC CBL来自L A六、控制图判定准则
模式二
f)连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区
R图: CL=R UCL=D R3 LCL=D R4
五、控制图制作
(2)控制图制作步骤 1.收集数据 2.数据分组(一般 2-6个数据分为一组,n表示组内数据 , k表示组数) 3.填写数据表 4.计算X、R、X、R 5.计算控制界限 6.画控制界限 7.打点 8.记入其他相关项(如:在控制图的左侧记入X、R等事 项)
---8、15、14分别对应缺C、全C、交替转;即 8 缺C;15全C;14上下交替转 9单侧,一点在外
---9点在同一侧;一点出A区外。
六、控制图判定准则
控制图八大判异准则提练
1.2/3A(连续3点中有2点在中心线同一侧的B区外<即A区内>) 2.4/5C(连续5点中有4点在中心线同一侧的C区以外)
U129-质量体系-常规控制图
一、控制图的种类和用途
(一)控制图的种类
控制图可分计量值控制图和计数值控制图两大类,控制图的分类及各种控制图上下控制界限的确定和计算公式见表7.2。
表7.2 常规控制图一览表
注:表中各种控制图控制界限计算公式中的相关系数见表7.3
随着电子计算机辅助企业管理技术的发展,目前表中所列的各种控制图均可以利用电子计算机进行数据处理与绘制,提高了工作效率,增强了控制图法的实用性。
若按控制图的应用目的不同,控制图可分为分析用控制图和控制用控制图两类。
表7.3 控制图用系数。
质量管理工程中的质量控制图分析方法解析
质量管理工程中的质量控制图分析方法解析在质量管理领域中,质量控制图是一种常用的工具,用于监控和分析过程的稳定性和性能。
通过质量控制图,我们可以及时发现过程中的异常情况,并采取相应的措施进行改进和调整。
本文将对质量控制图的分析方法进行解析,探讨其在质量管理工程中的应用。
一、质量控制图的基本原理质量控制图是基于统计学原理的一种图形化工具。
其基本原理是将过程的数据按照时间顺序绘制在图表上,通过观察数据的变化趋势,判断过程是否处于稳定状态。
常用的质量控制图包括均值图、范围图、标准差图等。
二、均值图的分析方法均值图是一种用于监控过程平均水平的质量控制图。
其分析方法主要包括以下几个步骤:1. 收集过程数据:收集过程中的样本数据,并按照时间顺序记录。
2. 计算过程平均值:根据收集到的数据,计算每个样本的平均值,并绘制在均值图上。
3. 绘制控制限:根据统计学原理,计算出均值图的上下控制限,并绘制在图表上。
4. 分析数据变化:观察均值图中的数据点是否在控制限范围内,如果出现超出控制限的情况,则表示过程出现异常,需要进行进一步分析和改进。
三、范围图的分析方法范围图是一种用于监控过程离散程度的质量控制图。
其分析方法如下:1. 收集过程数据:同样需要收集过程中的样本数据,并按照时间顺序记录。
2. 计算样本范围:对于每个样本,计算其最大值和最小值之间的范围,并绘制在范围图上。
3. 绘制控制限:根据统计学原理,计算出范围图的上下控制限,并绘制在图表上。
4. 分析数据变化:观察范围图中的数据点是否在控制限范围内,如果出现超出控制限的情况,则表示过程出现异常,需要进行进一步分析和改进。
四、标准差图的分析方法标准差图是一种用于监控过程离散程度的质量控制图,其分析方法与范围图类似,但在计算标准差时,使用的是样本标准差而不是样本范围。
标准差图的分析方法如下:1. 收集过程数据:同样需要收集过程中的样本数据,并按照时间顺序记录。
2. 计算样本标准差:对于每个样本,计算其标准差,并绘制在标准差图上。
质量控制图的原理和作用
质量控制图的原理和作用
质量控制图是质量管理中常用的工具,用于监控和控制过程的稳定性和一致性。
它基于统计原理,帮助团队识别和分析过程中的变异,并提供及时的反馈,以便采取适当的措施来改进和控制质量。
质量控制图的原理是建立在统计过程控制的概念上。
它通常基于数据采集和样本检验,并与预期的标准进行比较。
以下是几个常见的质量控制图和其原理:
1. 控制图:控制图是一种统计工具,用于检测过程中的常规变异和特殊因素引起的非常规变异。
它基于样本数据的变异性,并通过设置上下控制限来标识正常变异范围。
当样本数据超出控制限时,表示过程发生了特殊因素,需要进一步调查和纠正。
2. 均值图:均值图用于监控过程的中心线(平均值)是否在可接受的范围内稳定。
它计算每个样本的平均值,并绘制在控制图上。
如果平均值超出控制限,表示过程存在偏差,需要进行调整和改进。
3. 范围图:范围图用于监控过程的变异性。
它计算每个样本的范围(最大值与最小值之差),并绘制在控制图上。
范围图可以帮助识别过程中的非常规变异,并检测出偶然误差或特殊因素的存在。
4. Cp/Cpk图:Cp(过程能力指数)和Cpk(过程能力指数对称性)图用于评
估过程的能力和一致性。
它们基于过程的规格限制和测量数据的变异性,提供了关于过程能力。
质量管理05_控制图122页PPT
51、没有哪个社会可以制订一部永远 适用的 宪法, 甚至一 条永远 适用的 法律。 ——杰 斐逊 52、法律源于人的自卫本能。——英 格索尔
53、人们通常会发现,法律就是这样 一种的 网,触 犯法律 的人, 小的可 以穿网 而过, 大的可 以破网 出, 只有中 等的才 会坠入 网中。 ——申 斯通 54、法律就是法律它是一座雄伟的大 夏,庇 护着我 们大家 ;它的 每一块 砖石都 垒在另 一块砖 石上。 ——高 尔斯华 绥 55、今天的法律未必明天仍是法律。 ——罗·伯顿
拉
60、生活的道路一旦选定,就要勇敢地 走到底 ,决不 回头。 ——左
56、书不仅是生活,而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次,但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许,为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处, 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
质量管理第三章 控制图
2018/3/1
统计稳态
统计稳态(过程处于统计控制状态)
正常原因与异常原因识别问题 控制图
2018/3/1
中南财经政法大学统计学系 2007
9
技术稳态
技术稳态(过程加工产品的质量水平)
顾客要求满足问题 过程能力指数
2018/3/1
中南财经政法大学统计学系 2007
10
0.58 0.57 0.59 0.64 0.66 0.61 0.09 0.57 0.66
11
0.68 0.68 0.63 0.72 0.64 0.67 0.09 0.63 0.72
12
0.60 0.68 0.57 0.65 0.68 0.64 0.11 0.57 0.68
13
0.65 0.68 0.62 0.66 0.65 0.65 0.06 0.62 0.68
2.11
0.58 0.68
0.60 0.68
X:
0.59 0.68
0.65
0.57 0.68
0.58 0.66
0.58 0.68
R:
0.62 0.72
0.08
A2: 0.577
0.80
AGP CONN. GAP CONTROL CHART
0.70
UCL= 0.70 CL= 0.65
GAP (mm)
0.60
2018/3/1
中南财经政法大学统计学系 2007
16
工业经验指出:对于过大的过程变异问题,采用 局部措施(由直接与过程操作有关的人员进行) 一般只能解决其中的15%;其余85%部分一般需 要管理人员和直接与过程操作有关的人员通力合 作,采用系统性措施予以解决。 常见的系统性措施
质量管理工具“控制图”详解
控制图(Control Chart)又叫管制图,是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的一种用统计方法设计的图。
有三条平行于横轴的直线:中心线(CL,Central Line)、上控制线(UCL,Upper Control Line)和下控制线(LCL,Lower Control Line),并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。
UCL、CL、LCL统称为控制线(Control Line),通常控制界限设定在±3标准差的位置。
根据控制图使用目的不同,控制图可分为:分析用控制图和控制用控制图。
根据统计数据的类型不同,控制图可分为:计量控制图和计数控制图(包括计件控制图和计点控制图)。
计量型控制图平均数与极差控制图( -X-R Chart )平均数与标准差控制图( -X-S Chart )中位数与极差控制图( ~X-R Chart )个別值与移动极差控制图( X-Rm Chart )计数值控制图不良率控制图(P chart)不良数控制图(nP chart,又称np chart 或d chart)缺点数控制图(C chart)单位缺点数控制图(U chart) 控制图种类及应用场合控制图的分析与判定应用控制图的目的,就是要及时发现过程中出现的异常,判断异常的原则就是出现了“小概率事件”,为此,判断的准则有两类。
第一类:点子越出界限的概率为0.27% 。
准则1属于第一类。
第二类:点子虽在控制界限内,但是排列的形状有缺陷。
准则2-8属于第二类。
控制图八大判异准则(口诀)2/3A (连续3点中有2点在中心线同一侧的B区外<即A区内>)4/5C (连续5点中有4点在中心线同一侧的C区以外)6连串(连续6点递增或递减,即连成一串)8缺C (连续8点在中心线两侧,但没有一点在C区中)9单侧(连续9点落在中心线同一侧)14交替(连续14点相邻点上下交替)15全C (连续15点在C区中心线上下,即全部在C区内1界外(1点落在A区以外)▶ 2/3A (连续3点中有2点在中心线同一侧的B区外<即A区内>)判读:1、控制过严;2、材料品质有差异;3、检验设备或方法之大不相同;4、不同制程之资料绘于同一控制图上;5、不同品质材料混合使用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
较常用,计算简单,操作工人 易于理解。
样本容量相等。
计算量大,控制线凹凸不平。 样本容量不等。
较常用,计算简单,操作工人 易于理解。
样本容量相等。
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。
=
x=
∑x
k
R=
∑R
k
2) 计算统计量的中心值和控制界限。
x 图: =
中心值CL= x =29.86(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。
R 图:
中心值 CL= R =27.44(g) UCL= D4 R≈ 58.04(g)
不合格品数 计 控制图 数 不合格品率 值 控制图 控 缺陷数控制 制图 图 单位缺陷数
控制图
控制图符号
x-R ~x - R
x- RS
Pn P c u
特点
适用场合
最常用,判断工序是否正常的 效果好,但计算工作量很大。
适用于产品批量较大的工序。
计算简便,但效果较差。
适用于产品批量较大的工序。
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。
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。
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
2. 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:
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:
四、控制图的观察与分析-缺陷
缺陷
图例
链状况-连续七 点以上在中心线同 一侧出现。
●
●
●●
●
●●
●
●
UCL
●
●
●
●
●
●
●
●
● ●
● ● ●
CL
LCL
趋势状况-连续 七点以上上升或下 降。
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。
四、控制图的观察与分析
1. 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。
●
30
●
● ●
●
●●
●
●
●
● ●
●● ●
●
● ●
CL=29.86
●
20
●
● ●
●
LCL=14.03
60
UCL=58.04
极差 R
40
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●
●
●●●
●
●
●
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)。
应用控制图的常见错误:
1. 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;
2. 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; 3. 用公差线代替控制线,或用压缩的公差线代替控制线; 4. 仅打“点”而不做分析判断,失去控制图的报警作用; 5. 不及时打“点”,因而不能及时发现工序异常; 6. 当“5M1E”发生变化时,未及时调整控制线; 7. 画法不规范或不完整; 8. 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
u
u
c
c
-
-
u+ 3
u
n
c+ 3
-
c
-
u- 3 u
n
c— 3
-
c
控制系数选用表
n
2
3
4
5
6
7
8
9
10
A2 1.880 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419 0.373 0.337 0.308
D4 3.267 2.575 2.282 2.115 2.004 1.924 1.864 1.816 1.777
x
R
15
25
40
24
50
19
158
31.6
31
16
7
31
23
18
32
111
22.2
25
17
38
0
41
40
37
156
31.2
41
18
35
12
29
48
20
144
28.8
36
19
31
20
35
24
47
157
31.4
27
20
12
27
38
40
31
148
29.6
28
21
52
42
52
24
25
195
39.0
28
22
20
第六章 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)。
D3 R
~x-m 3A2 R
D3 R
~x -2.659 RS
不考虑
控制图控制界限线的计算公式-II
图别 P
中心线 (C L)
P
上控制界限(UCL)
- P +3
-- P(1- P )
n
下控制界限(LCL)
- P
-3
-- P(1- P )
n
-
-
-
-
-
-
Pn
Pn
P n+ 3 Pn(1- Pn )
P n -3 Pn(1- Pn )
● ●
● ●
● ●
● ●
●
●●
●
● ● ●
● ●
● ●
UCL CL LCL
四、控制图的观察与分析-缺陷
缺陷
图例
UCL
周期状况
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
CL
LCL
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。
● ●
●
● ●
●
● ●
●
●
● ●
●
●
UCL CL LCL
四、控制图的观察与分析
注: K为给出双侧公差且分布中心与公差中心偏离时的平均值偏离度, 它是平均值偏离量ε 与公差一半的比值,即:K=ε /(T / 2)。当K≥
1时,认为CPK=0。
三、过程能力指数的评定
过程能力等级评定表
范围
等级 判断
措施
CP ≥ 1.67
为提高产品质量,对关键或主要项目再次缩小公差
特级
二、应用控制图的步骤
应用步骤如下:
1. 选择控制图拟控制的质量特性,如重量、不合格品数等; 2. 选用合适的控制图种类; 3. 确定样本容量和抽样间隔; 4. 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; 5. 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; 6. 计算各统计量的控制界限; 7. 画控制图并标出各样本的统计量; 8. 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Leabharlann 3115328
97
19.4
28
23
29
47
41
32
22
171
34.2
25