第五章计数值控制图(2)PPT课件

合集下载

SPC推广教材计数型控制图ppt课件

SPC推广教材计数型控制图ppt课件

2018/11/15
建立p图的步骤C
C 过 程 控 制 用 控 制 图 解 释 超出控制限的点 链 明显的非随机图形
C1分析数据点,找出不稳定证据 C2寻找并纠正特殊原因 C3重新计算控制界限
2018/11/15
C1分析数据点,找出不稳定的证据
1 超出控制限的点 a 超出极差上控制限的点通常说明存在下列情况中的一种或几种: 1、控制限计算错误或描点时描错 。 2、测量系统变化(如:不同的检验员或量具)。 3、过程恶化。 b 低于控制限之下的点,说明存在下列情况的一种或多种: 1、控制限或描点时描错。 2、测量系统已改变或过程性能已改进。 2 链 a 出现高于均值的长链或上升链(7点),通常表明存在下列情况 之一或两者。 1、 测量系统的改变(如新的检验人或新的量具) 2、 过程性能已恶化
2018/11/15
C1分析数据点,找出不稳定的证据
低于均值的链或下降链说明存在下列情况之一或全部: 1、 过程性能已改进 2、 测量系统的改好 注:当 np 很小时(5以下),出现低于 P 的链的可能性增加, 因此有必要用长度为8点或更多的点的长链作为不合格 品率降低的标志。 3 明显的非随机图形 a 非随机图形例子:明显的趋势;周期性;子组内数据间有 规律的关系等。 b 一般情况,各点与均值的距离: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。 b
2018/11/15
建立p的步骤D
D1计算过程能力 D 过 程 能 力 解 释 D2评价过程能力 D3改进过程能力 D4绘制并分析修改后的过程控制图
2018/11/15
D过程能力解释
普因和特因并存
找出特因
运用控制图
计算过程能力 过程稳定 (连25点不超限) 只剩普因

8、控制图(计数值)

8、控制图(计数值)

质量改进工具——控制图(Control Charts)第一部分概述:控制图是一种对过程变异进行分析的图形工具。

通过当前数据和由历史数据计算所得的控制限的比较,我们可以判定当前过程是否稳定,或者受到某个特定因素的干扰。

控制图分为很多种,不同的过程、不同的数据,我们采用不同的控制图。

适用场合:∙当你希望对过程输出的变化范围进行预测时;∙当你判断一个过程是否稳定(处于统计受控状态)时;∙当你分析过程变异来源是随机性还是非随机性时;∙当你决定怎样完成一个质量改进项目时——防止特殊问题的出现,或对过程进行基础性的改变;∙当你希望控制当前过程,问题出现时能觉察并对其采取补救措施时。

单值控制图的适用场合:∙仅当过程数据为计量值数据(如温度、重量、时间)时;∙仅当过程数据服从正态分布时(对正态分布的讨论参阅“直方图”,其检验方法参阅“正态概率图”和:柯尔莫诺夫—斯米尔诺夫检验")∙当一个数据就代表一个自然的组(如一批),即样本容量为1或抽样频率较低时。

移动平均—移动极差控制图的适用场合:∙仅当被分析的过程数据为计量值数据时;∙当过程数据不服从正态分布,而且抽样频率偏低;例如想对批过程的总体特征进行控制,但每天的产量只有一到两批时;∙当你希望检测到微小的过程变异但抽样频率偏低时。

计数值控制图的适用场合:∙仅当过程数据为计数值数据而不是计量值数据时;∙当被监测的缺陷或其他观测对象只存在两种状态:有或没有时。

例如:一个产品只可能出现2个或3个缺陷,但不可能会有2.6个缺陷的情况。

基本步骤:1.根据数据类型选择合适的控制图;2.选定合适的抽样频率;3.根据所选控制图的程序构建控制图并进行描点;4.在控制图中发现失控信号时,检查原因,并在控制图上注明你所发现的问题、发现过程以及解决方法。

5.在控制图上继续对新得到的数据进行描点,并检查是否存在新的失控信号。

6.当你构建新控制图时,过程可能处在失控状态。

如果是这样。

控制图

控制图

15
1、Xbar-R控制图的应用步骤
1.选择需控制的产品质量特征值 2.确定抽样方案 3.搜集数据 4.确定中心线和上下控制限 5.绘制 X 和R控制图 6.描点,必要时重新计算中心线和上下控制限
16
8
2009-6-11
步骤1
选择需控制的产品质量特征值
•所控制的产品质量特征值为计量值 •所控制的产品质量特征值为关键质量特征 •若关键质量特征不可测量,采用其它代用 质量特征进行控制时,一定要确认代用质 量特征与关键质量特征密切相关 •测量系统精度应能达到要求
= ______ = =
求总平均 X =
∑X
K
=
X 图的控制限 = X + A 2 R = 15.94 ______ = X - A2 R = A 2 R = 0.577 _____
UCL LCL
X X
15.94 _______
2.695 18.63 ______ 13.25 ______
27
步骤5 绘制
17
步骤2
确定抽样方案
(1)确定样本含量n 采用 X - R 控制图,样本含量一般取n=5 (2)确定抽样方式 —定期法 —即时法 一般采用即时法 (3)确定抽样间隔期 确定抽样间隔期应考虑的因素
18
9
2009-6-11
—工序稳定性 —抽样时间及成本因素 —工序能力指数 —工序调整周期 一般在两次相邻的工序调整之间要抽取20—24个 样本
Xbar & R
Xbar & S
np-chart p-chart h t
p-chart
c-chart
u-chart
其它一些特殊控制图
z z z

第五章 计数值控制图 (2)

第五章 计数值控制图 (2)
第五章 计数值控制图
5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 不合格品率控制图 不合格品数控制图 缺陷数控制图 单位缺陷数控制图 通用控制图 控制图的应用
第五章 计数值控制图
计数控制图分为计件控制图和计点控制图 计件控制图:考虑是否具有某种特性, 比如:产品是否合格,记录不合格的产品数。
计点控制图:记录所考察的个体或一定量、 一定面积上某种特性出现的次数。
5.3 缺陷数控制图
缺陷(defect)是指残损或不圆满的地方。产品的缺 陷是指产品上不符合规定要求的地方。如金属抛光后 ,表面遗留的凹痕、班点等都是缺陷。这些缺陷都是 随机地、孤立地、间断地出现。 没有缺陷的产品被认为是合格品。有缺陷的产品 被认为是不合格品。在研究有缺陷产品时,人们关心 的是单位产品上的缺陷数,这里的单位产品是为了实 施抽样或统计缺陷数而划分的单位体或单位量。对于 按件制造的产品来说,一件产品就是一个单位产品, 如一个螺丝、一个电阻、一台电视机等。但有些产品 的单位产品的划分是不明确的,需要人为地规定一个 单位量,如一公尺导线、,一平方米玻璃等被人们规 定为一个单位产品。
5.3 缺陷数控制图
缺陷数:单位产品上的缺陷数已被很多产品用来作为质 量特性,如: • 一个铸件上的缺陷(砂眼等)数; • 一定布上的缺陷(疵点)数; • 一平方米玻璃上的缺陷(气泡)数; • 一只螺栓上的缺陷(裂缝)数; • 一盘录象带上的缺陷(疵点)数; • 一公尺金属丝外层绝缘材料上的缺陷(伤痕)数; • 一双球鞋上的缺陷(伤痕、脱胶、污染等)数;
5.1 不合格品率控制图

关于样本规模的说明


在 ni 大小不等时,上、下控制界限均不等,控制 图的控制界限不是一条直线,而是呈凸凹不平状 当样本大小相差不大时: 即 ni在 n 0.25n 与 n 0.25n 之间,用 n 代替 ni ,p图的控制界限变为

控制图PPT

控制图PPT

03 控制图的结构
04 控制图的功能
05 控制图的作用
二、什么是控制图?
二、什么是控制图?
二、什么是控制图?
• 2.3控制图结构
中间一条实线为中心线; 上、下两条虚线分别为 上控制界限和下控制界限; 并有按时间先后排列的 统计数值的描点序列。
控制界限不能驾驭过程,仅仅反应当前过程的状态。
2.92
2.65
2.82
151107
2.83
2.88
2.78
2.73
六、控制图的制作示例
x
xR
计量控制图常数 表
xR
x
当n=4时,A2=0.729;D4=2.282;D3=0
R
R
R
R
控制限 UCL CL LCL
极差UCL 极差CL 极差LCL
计算值 2.818 2.541 2.265 0.865 0.379
7
四、控制图的判稳与判异
①1个点落在A区外
②连续9点落在中心线同一侧
③连续6点递增或递减
④连续14点中相邻点交替上下
⑤连续3点中有2点落在中心线 同一侧的B区以外
⑥连续5点中有4点落在中心线 同一侧的C区以外
⑦连续15点落在中心线两侧C区 内
⑧连续8点落在中心线两侧且无 一在C区内
四、控制图的判稳与判异
二、什么是控制图?
二、什么是控制图?
三、控制图的分类
Contents
01 按数值质量特性分类
02 按控制图用途分类
三、控制图的分类
三、控制图的分类
x x ~x
三、控制图的分类
• 3.2按控制图的用途分类:
分析用控制图
控制用控制图

QC七工具之一:控制图讲义PPT(121张)

QC七工具之一:控制图讲义PPT(121张)

控制图的两类错误
•第一类错误:
LCL
CL
当工序正常时,
点子仍有落在控制
界限外面的可能,
此时会发生将正常
波动判断为非正常
波 动的错误——误
发信号的错误,控
α/2
制图犯第一类错误
的概率记为α。
0 k
0
UCL
α/2
0 k x
机电学院 材料检测及质量管理教研部
控制图的两类错误(续)
•第二类错误:
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。
样品号为横坐标的平面坐标系;
2.三条具有统计意义的控制线:中心线CL、上控制线UCL和下控 制线LCL;
3.一条质量特性值或其统计量的波动曲线。
机电学院 材料检测及质量管理教研部
控制图的设计原理
机电学院 材料检测及质量管理教研部
正态性假定
机电学院 材料检测及质量管理教研部
控制对象-质量波动
常σ不因变设素。总的此体作时均用,值下点μ移0子在至应异μ1 , LCL
CL
UCL
落在控 制界限外以发出
警报。但却也存在点子
落在控制界限内不发警
报的可能。这将导致将
非正常波动判断 为正常

计数值控制图的制作及应用

计数值控制图的制作及应用

计数值控制图的制作及应用4.1 选择计数值控制图l 计数值在质量控制的范围中是用作为量度那些不可以用量度数值代表的质量特性。

更简单的是那些质量特性可以判定允收或拒收。

l 典形的计数值有:–汽车档风玻璃的气泡–涂漆表面的抓痕–测试不合规格的单位–外壳的缺点l 计数值控制图的作用,包括:a. 决定质量的平均水平;b. 当平均质量水平转变,给管理阶层一个信息;c. 提高产品的质量;d. 在付运给顾客前决定产品的允收特征。

l 计数值控制图有两种不同的组别。

a. 不良品控制图:一般是建基于『二项分布(Binomial distribution)』。

『不良率控制图(p chart)』是用来显示在生产进中的不良品的比率;而『不良数控制图(np chart)』是监生产中的不良品的数目。

b. 缺点控制图:它是建基于『泊松分布(Poisson distribution)』。

『缺点数控制图(c chart)』是显示在查验之工件上发现的缺点数目;另一个相似的控制图是『单位缺点数控制图(u chart)』是显示平均每一查验之工件的单位缺点数目。

l 计数值控制图的样本数目:控制图每次样本数目不良数(np)不变不良率(p)可变缺点数(c)不变单位缺点数(u)可变l 下列的流程图可以作为一个指引去选择合适的计数值控制图:接下来,我们将先集中在『不良率控制图』;然后才解说『不良数控制图』、『缺点数控制图』和『单位缺点数控制图』。

『不良率控制图(p chart)』是显示在某一样本组内发生事件之数目对全部事件的比值。

在统计制程控制中,『不良率控制图(p chart)』是用作报告产品内的不良品比率。

不良率的设计是可以应付在不同样本数目中的不良品,但我们提议在可能的情形下祗使用一个样本数目。

一个不良率控制图的设立是用作控制单一质量特性或一组质量性中的不良率。

同时也可以设立作为操作员,工作间或某一班制的表现控制。

4.2 数据收集4.2.1 决定样本以下各是作为决定样本数的参考:a. 样本数最少大于50个单位b. 常用的惯例,样本数目的多少一定可以足够找出4个或以上的不良品。

计量型数据控制图

计量型数据控制图
单值图可显现出 流程中心的稳定 性(中心位置)
移动极差图可显 现出短期变差的 稳定性
移动极差MR是相邻两个单值的差的绝对值; 看图顺序:先看极差图,再看均值图。
用I-MR图做改善前后的对比
文件: Before-after.mtw
用I-MR图做改善前后的对比
改善后均 值下降
改善后变 差减小
以上是图示化比较,最后还应通过统计检验进行比较。
7
23.5
9
23.5
5
22.75
4
20.25
9
21.75
8
23.75
3
20.75
6
子组化案例:花生酱子组计划I
文件 (花生酱 .mpj )中的 case1.mtw
控制图在说什么?
➢Xbar控制限看起来太宽
太多点在平均数1倍标准偏差内 •没有点在控制限周围
➢这种情况在子组内变差比子组间变差大的多的情况下出现。 ➢这个问题在制造中很典型。比如,4台同类型的设备其中一台持续比其他 高或低。4台设备间的变差比抽样次数间的变差大的多。 ➢如果出现这种情况
更换电 涌装置
a.新的电涌装置有用吗?
b.如果有用,技术人员从 哪一周获得了第一个信号 ?是否有过程偏移的任何 其它信号?
解释单值图练习
a.新的电涌装置有用吗?
有用 b.如果有用,技术人员从
哪一周获得了第一个信号
?是否有过程偏移的任何
其它信号?
最早的信号是位于界限外 的点(测试1),从9月6 日这一周获得第一个信号 。其次的信号来自测试5 和6。另一个信号在测试2 中表现出来(8个点位于 中线同一侧)。
计量型数据控制图
模块内容
计量型数据控制图

常规计量值控制图

常规计量值控制图

1 均值-极差控制图
• 控制图对大波动灵敏,对小波动不灵敏
当n=4时
ARL=1 图对大波动监测效果显著,平均只需1个值就可以 发出失控信号。
而当θ=0.5σ时
ARL=44
对均值小漂移不敏感,平均需要44个值才能发 出失控信号。
1 均值-极差控制图
当过程稳态时,ARL值越大越好;说明控制图是稳 健的。 但过程已经发生异常波动,ARL值越小越好,说明 控制图是灵敏的
2 判稳判异准则
控制用控制图
控制用控制图由分析控制图转化而成,它用 于对生产过程进行连续监控。
按照确定的抽样间隔和样本大小抽取样本, 计算统计量数值并在控制图上描点,判断生产过 程是否异常。
控制用控制图在使用一般时间以后,应根据 实际情况对中心线和控制界限进行修改。
2 判稳判异准则
控制图判稳准则
4.1 均值-极差控制图
4.当R图受控时,认为过程的波动是稳定的,再分析 图,类似于对R图的分析,对任意失控情况及异常模式 分析原因。也可能要经过反复的“识别-纠正-重新计算 ”这一过程。
5.当两个图都显示稳定时,并且满足过程能力的要求, 可以用于实际的过程控制。一旦发现失控或出现异常模 式的信号时,应该及时分析原因,并采取行动。
9 80.69 80.49 82.16 84.29
10 81.72 81.12 80.77 80.60
11 80.98 81.33 81.60 80.70 12 80.42 82.20 80.13 80.24
13 81.11 81.13 82.22 81.17
14 82.40 81.41 82.93 83.13
21 81.06 82.06 82.76 82.46
22 82.55 83.53 82.94 81.89

计数控制图及应用共44页

计数控制图及应用共44页

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
计数控制图及应用
6、纪律是自由的第一条件。——黑格 尔 7、纪律是集体的面貌,集体的声音, 集体的 动作, 集体的 表情, 集体的 信念。 ——马 卡连柯
8、我们现在必须完全保持党的纪律, 否则一 切都会 陷入污 泥中。 ——马 克思 9、学校没有纪律便如磨坊没有水。— —夸美 纽斯
10、一个人应该:活泼而守纪律,天真而不 幼稚, 勇敢而 鲁莽, 倔强而 有原则 ,热情 而不冲 动,乐 观而不 盲目。 ——马 克思

60、生活的道路一旦选定,就要勇敢地 走到底 ,决不 回头。 ——左

计量值数据控制图精品PPT课件

计量值数据控制图精品PPT课件
X-S图——平均值图用以观察样本平均 值的变化标准差图用以观察误差的变化;
X-R图——中位数图用以观察样本中位 ~数的变化,标准图用以观察误差的变化;
X-RM图——单值图用以观察单个数值 的变化移动极差图用以观察误差的变化。
上海杰尔雅企业管理咨询有限公司
5 10.10.2020
计量值控制图选用程序
计量值数据控制图
Байду номын сангаас编制:吴文杰
1 10.10.2020
内容简介
计量值数据控制图的概述 为什么要使用计量值数据控制图 计量值数据控制图的用途 计量值控制图选用程序 各种计量值控制图的讲解及Minitab制作
计量值控制图的流程说明
上海杰尔雅企业管理咨询有限公司
2 10.10.2020
计量值数据控制图概述
7 10.10.2020
计量值数据控制图的制作和流程
选择控制图种类
根据计量值控制图选用程序
收集数据
选择有代表性的数据、选择样本
设定控制界限 分析控制图
计算过程能力 改善能力
上海杰尔雅企业管理咨询有限公司
3σ原理
极差/标准差图的分析及决策图、 平均值/中位数图的分析决策图。
关键的质量特性计算其CPK
如何制作Xbar-R图
收集数据
a.进行测量系统分析
b.确定子组样本容量(1.子组样本容量小于 9,通常每组个子组5个样本;2.样本抽样要 考虑过程稳定性和经济性;子组内的样本 连续进行,不要间隔太长时间3.一般子组 数要25个以上)
上海杰尔雅企业管理咨询有限公司
13 10.10.2020
Minitab制作Xbar-R图
计量值数据控制图用以监控过程中质量 特性或过程参数的自然变化趋势,发现 过程变异的特殊原因,是过程控制的有 力工具,也是最常用的控制图。

控制图作图方法

控制图作图方法

统 以上,计算试样的平均值x和标准偏差S
计 过




x x1 xn n
S x1 x2 xn x2
n 1
单值控制图(x控制图)
x 第 这时μ 和σ 值可由 和S近似得出,则:


统 计
CL= x UCL= x +3S
过 程
LCL= x -3S
控 制
求出CL、UCL、LCL后,就可以相应作出
统 UCL = np + 3√np(1- p) =2.6 +
计 过
3√2.6 (1 - 0.026) =7.4
程 控
LCL = np - 3√np(1- p) =2.6-

3√2.6(1- 0.026) = ( - ),无意义。

第 五 章
统 计 过 程 控 制
(二)不合格品率控制图(P控制图)

LCLX= X -A2R =3.861-0.729×1.028
=3.112

5)计算R图的参数
五 章
本例中n=4,查表,得D4=2.282,因n小于6,D3=0
统 ,所以下控制限可以不考虑,根据表5-4计算结
计 果如下:

程 控
CLR = R =1.028

UCLR = D4 R =2.282×1.028=2.346
3.861
程 控
样本平均极差 R 的计算公式为

R R1 R2 Ri Rk
R 25.7
K
25
1 K
K i1 Ri
1.028
4)计算 X 图的参数
第 五 章
本例中n=4,查表5-5得A2=0.729,根据表5-4计算 结果如下:

SPC计数控制图PPT74页课件

SPC计数控制图PPT74页课件
38
3 计点控制图
常规控制图
计量
计数
n 2 10 X R图
n 1
计件
X S图
p图
np图
计点
c图
u图
缺陷率
39
3 计点控制图
对于生产过程中的缺陷数控制,比如控制一部机器,一个 部件,一定的长度,一定的面积或任何一定的单位中所出现 的不合格品数目,采用计点控制图。常用的计点控制图,有 u图和c图。
印花疵点图
毛刺图
钢板裂纹图
光洁面划痕
散热器管砂眼
1
目录
★属性检测与记录
▲属性检测 ▲缺陷率与生产收益
★计件控制图
▲p图 ▲np图
★计点控制图
▲u图 ▲ c图
★计量与计数控制图的对比 ★附录
2
1 计数控制图
测量单元
计量测量值
质量特性
计数测量值
均值 波动/变差
不合格 缺陷
通过观测每个产品,根据产品的质量特性符合质量特征要 求与否,把产品分为合格与不合格两类。
7
1.2 缺陷率与生产收益
★当一个检测单元至多允许出现c个缺陷时,出现一个缺陷会 带来生产的后续失效风险。 ★检测单元不含任何缺陷的概率(即产品完好率)可由下式计 算
其中,λ为平均缺陷率(每个单元的平均缺陷数)。
8
2 计件控制图
不合格比例(正式称呼为次品率或拒收率)是在全部检测的 产品中发现的不合格单位产品的比例。
★变控制限的p图的控制限为 ★注意控制限的宽度与样本量的平方根成反比。
19
标准化的p图
在样本量变化和/或短生产周期的情形下,宜使用标准化 的p图。首先进行标准化的变换
这样,对于标准化的p图,中心线为0,而上、下控制限分别 为+3和-3。

第五章(2)统计过程控制-计数值控制图20200209

第五章(2)统计过程控制-计数值控制图20200209
《质量管理》
第五章 统计过程控制 (2)计数值控制图
湖南工程学院管理学院 刘振剑
课程基本情况
1.课程介绍
质量管理是工商管理专业的一门专业限修课,属于该专业主干核心课程 之一。通过对本课程的教学,使学生熟悉掌握质量管理的理念、方法和工具, 能够系统应用所学内容针对实际情况来识别、分析、改善、控制质量问题,具 备从事质量管理工作的能力。通过课堂讲授与案例结合的方式,使学生掌握 分析、解决质量管理实际问题能力,了解质量管理的相关的知识内容,同时 使学生得到一定实践的训练。
课程结构
质量管理基本理论
供 应 商 质 量 控 制
顾 客 满 意 管 理
质 量 策 划 与 改 进
统 计 过 程 控 制
抽 样 检 验
质 量 经 济 性 分 析
可 靠 性 理 论 体 系
六 西 格 玛 管 理
卓越质量管理模式
湖南工程学院管理学院 刘振剑
第五章(2)统计过程控制
第一节 控制图的基本原理 (1)控制图及其基本原理 (2)计量值控制图 (3)计数值控制图
一个铸件上的气孔数 一匹布上的疵点数。
湖南工程学院管理学院 刘振剑
一、不合格品率控制图
假设生产过程处于一稳定状态,产品的不合格品率为p,且各单 位的生产是独立的,则单位产品的不合格品数服从参数p的贝努 利(Bernoulli)分布。
设抽出容量为n的样本,且含有D个不合格品,则样本中不合格 品数D服从参数为n和p的二项分布。
如果不合格率p未知Байду номын сангаас则估计值
样本不合格频率为: pi Di / ni i 1, 2,...m

样本不合格频率为:
p

m

SPC培训课件

SPC培训课件

数据统计的基本概念
•单位产品(unit product):为实施检验的需要而划分的基本单元。 (有时也可以称为个体) •批量:单位产品的总和,又称总体。 •样本:自总体中抽取一部分个体所构成的集合。 •随机抽样:总体中的样本个体具有被均等机会抽取出的抽样方式。 •计量值:以产品本身的特性来表示,如长度、温度、总重量等。 •计数值:以缺陷数和个数表示。
第二章:数据的收集、整 理与分析
数据收集四原则
真实性: 只有真实的数据才能反映真实的品质状
.。
及时性: SPC的主要功能是预测品质,只有数据及时才能及时分析,才可能 预测品质,否则预测就无意义了.
简洁性: 简洁管理减少人力、物力、财力,过多的复杂工作会增加成本, 造成不必要的浪费 .
标准性: 收集数据的项目个数及格式是规范统一的,便于管理和统计分析。
过程能力(B) B= 6σ (6倍标准差)
因为在±3σ分布范围内的概率分布为99.73%。表示该过程产品质量波动的范围。
过程能力指数 Cp ( Capability of Process )
过程能力指数--
Cp

T 6

T B
T--表示产品公差
B( 6σ)---表示过程能力
规格管理的危险性
Not just to meet customer or contractual
CPK通过 CPU或 CPL的最小值来计算,计算公式:CPU=(USL-Xbar)/3σ和 CPL=(X-bar-LSL)/3σ
对于双边公差,通常为Cpk ≤ Cp, 只有过程位于中心时,Cpk=Cp。
1.33 ≤ CPK≤ 1.67在此范围过程稳定
PPK:过程性能指数,因为计算不需要过程稳定(因为在计 算公式中已经考虑了普通和特殊两种原因的影响),所以在 PPAP手册中要求在产品进行试生产过程不稳定时(此时过 程受两种原因影响)用 PPK衡量过程能力,要求 PPK>=1.67 才能进入量产阶段,所以又把PPK称为初期能 力指数。PPK通过 PPU或 PPL的最小值来计算,计算公式 PPU=(USL-X-bar)/3s和 PPL=(X-bar-LSL)/3s
  1. 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. 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. 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)。
7
5.1 不合格品率控制图
关于样本规模的说明
在 n i 大小不等时,上、下控制界限均不等,控制 图的控制界限不是一条直线,而是呈凸凹不平状
当样本大小相差不大时:
即 n i 在 n0.25 n 与 n0.25n 代替 n i ,p图的控制界限变为
之间,用 n
UCLCLp p 3 p(1 p) / n LCL p 3 p(1 p) / n
第五章 计数值控制图
5.1 不合格品率控制图 5.2 不合格品数控制图 5.3 缺陷数控制图 5.4 5.5 通用控制图 5.6 控制图的应用
1
第五章 计数值控制图
计数控制图分为计件控制图和计点控制图 计件控制图:考虑是否具有某种特性, 比如:产品是否合格,记录不合格的产品数。
计点控制图:记录所考察的个体或一定量、 一定面积上某种特性出现的次数。
4
5.1 不合格品率控制图
假设生产过程处于一稳定状态,产品的不合格品率为 p,且各单位的生产是独立的,则单位产品的不合格 品数服从参数p的贝努利(Bernoulli)分布
设抽出容量为n的样本,且含有D个不合格品,则样本 中不合格品数D服从参数为n和p的二项分布

D np D np(1 p)
1
0.0125 0.0639
2
0.0260 0.0648
1
0.0128 0.0645 合计 2148
40 0.0186
11
5.1 不合格品率控制图
0.07
UCL
0.06
0.05
0.04
0.03
0.02
CL=0.186
0.01
0
LCL=0
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
某生产过程的p控制图
12
5.1 不合格品率控制图
从图中可看出,该过程中25个点子中有1个点子落 在控制界限以外,过程处于失控状态
实际上控制界限不等,给我们的判断带来困难 如出界的第8个样本点,如果在其他位置则有可能 是稳定状态,因有些位置的控制界限更宽
样本规模造成的控制界限的凸凹不平,给作图和稳 定性判断都带来了不便
在样本不合格品率较小时,需要抽取足够大的样本,以 使下控制界限非负,即
n9(1p)/p
9
5.1 不合格品率控制图
例1 在某产品生产过程中抽取25个样本,测得样本的不合 格品数如表所示。试作p控制图,并分析过程是否处于 稳态。 首先计算各样本的不合格品率和平均不合格品率, 填入表中 计算出样本的平均不合格品率为 p 0.0186 由于 n9(1p)/p475,所有样本的LCL=0 由于各样本大小不等,上控制界限大小不等
样本不合格品率为: piD i/nii1,2,...m
m
m
样本平均不合格品率为:p Di / ni
i1
i1
p未知时,p控制图的控制限
UCL p 3 p(1 p) / ni CL p
LCL p 3 p(1 p) / ni
6
5.1 不合格品率控制图
使用说明 在p图中,若点子超出上控制界限,说明过程不合格品 率变大,过程存在异常因素需进行分析,并采取措施加 以解决 解释低于控制下限的点时必须很小心 这些点常常不是代表过程质量有真正的改善,反而 常常是训练或经验不足的检验者和检验设备的校准 刻度不适当所引起的错误 也有检验者让不合格品通过或者是伪造资料 当分析者寻找这些在控制下限以外的点的非机遇原因时 ,应将以上各点牢记于心 并非所有p的“向下变动”都是因为质量提高
76
1
0.0103 0.0598 17
89
1
0.0106 0.0604 18
87
0
0.0000 0.0642 19
86
1
0.0128 0.0645 20
97
6
0.0606 0.0593 21
94
2
0.0267 0.0654 22
79
1
0.0132 0.0651 23
81
2
0.0225 0.0616 24
8
5.1 不合格品率控制图
关于过程不合格率p 当过程不合格率p很小时,必须选择较大的样本才能使
得样本中包含1个不合格品的概率很大 否则,p图的控制界限将使样本中只要出现1个不合格品
就判断过程失控,这样就失去了控制图的作用 一般来说,可选择恰当的样本大小,使样本中不合格品
数在1-5之间,即1<np<5。 当n<9(1-p)/p时, p图下控制界限为负,可令LCL=0。 但为了能准确地反映过程实际不合格品率的波动情况,
2
第五章 计数值控制图
常用的计件控制图为:
不合格品率控制图(p图) 不合格品数控制图(np图) 它使用的统计基础是二项分布,只有一个参数
3
第五章 计数值控制图
常用的计点控制图是: 缺陷数控制图(c图) 单位缺陷数控制图(u图) 它基于泊松分布,仅有一个参数。
比如: 一个铸件上的气孔数 一匹布上的疵点数。
80
2
0.0211 0.0602 25
77
0
0.0000 0.0593
2
0.0267 0.0654
0
0.0000 0.0651
1
0.0112 0.0616
3
0.0345 0.0621
2
0.0233 0.0623
2
0.0206 0.0598
1
0.0106 0.0604
2
0.0253 0.0642
2
0.0247 0.0636
p D n
p p p p(1 p)/n
由于不合格品率的均值和方差相互关联 只需要一张p控制图就可对过程进行控制
5
5.1 不合格品率控制图
如果p已知,p控制图的控制限:
UCL p 3 p(1 p) / n CL p LCL p 3 p(1 p) / n
如果不合格率p未知,则估计值
10
p控制图数据表
样本号
样本 大小
不合格品 数
不合格 品率
UCL
样本号
样本 大小
不合格 不合格 品
86
4
97
5
94
6
79
7
78
8
99
9
75
10
76
11
89
12
95
13
78
2
0.0211 0.0602 14
99
1
0.0115 0.0621 15
75
2
0.0233 0.0623 16
可用将在后面介绍的通用控制图方法加以解决
13
5.1 不合格品率控制图
例2 冷冻浓缩柳橙汁以6盎司纸罐装,这些纸罐是先
用机器把纸板制成罐状,然后在底部加入金属板。检 验这些纸罐时,将纸罐装满液体,检查液体是否会由 侧边或底部的接缝漏出,若这些接缝有液体漏出,即 为不合格品。我们想建立控制图改善这部机器的不合 格率。
相关文档
最新文档