控制图应用教材计讲义量型数据
计量型控制图讲义
15、一年之计，莫如树谷；十年之计 ，莫如 树木； 终身之 计，莫 如树人 。2021年7月上 午11时 22分21.7.1511:22July 15, 2021
16、提出一个问题往往比解决一个更 重要。 因为解 决问题 也许仅 是一个 数学上 或实验 上的技 能而已 ，而提 出新的 问题， 却需要 有创造 性的想 像力， 而且标 志着科 学的真 正进步 。2021年7月15日星期 四11时 22分6秒11:22:0615
3 0.504 0.505 0.501 0.502 0.506 0.502 0.504 0.502 0.504 0.501 0.501 0.499 0.503
4 0.503 0.500 0.502 0.503 0.502 0.501 0.501 0.503 0.502 0.503 0.501 0.498 0.499
17、儿童是中心，教育的措施便围绕 他们而 组织起 来。上 午11时22分6秒 上午11时22分 11:22: 0621.7.15
July 2021
2、Our destiny offers not only the cup of despair, but the chalice of opportunity. (Richard Nixon, American President )命运给予我们的不是失望之酒，而是机会之杯。二〇二一年六月十七日2021年6月17日星期四
5 0.501 0.499 0.500 0.500 0.501 0.500 0.502 0.500 0.503 0.502 0.500 0.502
X bar 0.5008 0.4998 0.501 0.4996 0.5004 0.5006 0.5026 0.500 0.502 0.501 0.501 0.500
SPC - 计数型数据控制图.PPT
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np 图
• 计算 np 图控制线的示例
其中k为子组数 ，n为这些子组 的样本容量。
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np 图
• 课堂练习
– 用附录7中的数据计算np 图的 UCL 和 LCL。
– 把数据标在图上并确定是否有任何超为 出控制范围的情况。
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不合格数的
c图
• 何时使用 c 图
• 当数据为计数型数据时（一种可以计数的属 性）。
• 当不合格是分布于整个产品时，如油漆部件 上的缺陷数，装配工序上的缺陷数等。
• 当不合格现 象可从多个来源发现，或由多 种原因造成时。
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c图
• 计算 c 图的方法
– 确保检验样本的容量都相等，如零件的数量，规定 的面积或体积。
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单位产品不合格数的 u图
• 计算 u 图的方法
– 定义检验内容。 – 确定检验频率。 – 确定在该样本上发现的不合格数。 – 以样本容量除以所发现的不合格数。 – 在 u 图上记录不合格的比率。 – 在 u 图上描绘此数据。
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SPC - 计数型数据控制 图.PPT
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课程目标
• 到本课程结束时，学员应能识别： 1. 计数型SPC数据控制图
2. 何时使用这些图最合适
2
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如何选择正确的SPC图
计数型 数据
P图
计算零件数 N = 固定值或变 值
Np 图
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
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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
计量型控制图讲义
计量型控制图讲义1. 概述计量型控制图是一种统计工具，用于监控和管理过程中的计量型数据。
它可以帮助识别过程中的变异，并提供数据稳定性的监控。
2. 为什么使用计量型控制图计量型控制图的主要目的是监控和管理过程中的变异。
通过使用控制图，我们可以识别过程中发生的异常事件，并及时采取纠正措施，以保持过程的稳定性。
控制图还可以帮助我们确定过程的有效性，并提供过程改进的方向。
使用计量型控制图的好处包括：•监控和管理过程中的变异•及时发现异常事件•提高过程稳定性•确定过程有效性3. 常用的计量型控制图常用的计量型控制图主要有以下几种：3.1 均值-范围控制图均值-范围控制图是一种常见的控制图，用于监控过程中的平均值和范围。
均值控制图用于检测过程中的偏差，范围控制图用于检测过程中的变异性。
3.2 X-条控制图X-条控制图也是一种常见的控制图，用于监控过程中的平均值。
它更适用于样本容量较大的情况。
3.3 移动平均控制图移动平均控制图是一种基于移动平均的控制图，用于平滑数据并识别趋势。
它适用于周期性变动的数据。
3.4 EWMA控制图EWMA控制图是指数加权移动平均控制图的简称，它更加灵敏地反映过程中的变化。
它适用于需要及时发现和纠正变化的情况。
4. 控制图的使用方法使用计量型控制图的基本步骤如下：1.收集过程数据：收集过程中的计量型数据，并记录下来。
2.计算统计指标：根据收集的数据，计算出所需的统计指标，如平均值、范围等。
3.绘制控制图：根据计算得到的统计指标，绘制相应的控制图。
可以使用统计软件或者手动绘制。
4.分析控制图：分析控制图中的模式和趋势，判断过程的稳定性和异常事件。
5.采取措施：根据控制图的分析结果，采取相应的纠正措施，以维持过程的稳定性。
6.继续监控：不断地收集数据并绘制控制图，维持过程的稳定性，并及时调整控制图的参数和规格。
5. 控制图的解读控制图中的异常事件可以通过以下几个方面来判断：•点在控制限之外：如果有超过控制限的点出现，说明过程中发生了特殊原因的变异。
控制图
控制图（均值图）培训讲义在经济飞速发展的今天，为了企业的发展、事业的昌盛，我们必须致力于持续改进，我们必须寻找更有效的方法来生产产品提供服务，这些产品和服务必须不断地在价值上待以改进和提高，我们必须重视内部以及外部的顾客，并将顾客满意作为企业主要的目标。
为达到这一目标，我们公司的每一位员工都必须确保不断改进以及使用更有效的方法。
下面给大家描述一种最有效的控制图统计方法，可以使改进更加明确、有效。
一、所使用符号的介绍：CP（理想值）稳定的过程能力指数CPK（实测值）稳定的过程能力指数CPU上限的能力指数CPL下限的能力指数PP（理想值）性能指数PPK（实测值）性能指数PPU上限性能PPL下限性能USL工程规范上限LSL工程规范下限X均埴R极差T公差范围S样本标准差D2值估计值二、控制图的结构：收集数据控制图是从对某个特性或过程特征的测量发展而来的。
这些测量值构成了描述过程分布特性（控制）统计量（例如：均值、中位数、极差、标准差、单值）。
测量数据取自于过程流的单个样品。
按子组的形式收集样本，它可以是由一个零件或多个零件组成。
通常，一个较大的子组使得更容易发现微小的过程变化。
建立一个抽样计划为了控制图的有效性，抽样计划应该定义“合理子组”。
合理子组是选择样本以使得在一个子组内出现特殊原因变差的机会最小，而在子组间出现特殊原因变差的机会最大。
要记住的关键一条是当开发一个抽样计划时，要将子组间的变差和子组内的变差进行比较。
连续取样而形成的子组，使过程改变的机会最小并且子组内的变差也应该最小。
抽样的频率将取决于子组间过程改变的时机。
子组内的变差代表短时间18内的零件间的变差，子组间出现的任何大的变差则表明过程发生变化，应该进行调查并采取适当的措施。
子组容量——所研究的过程的类型决定了如何定义子组容量。
按照前面的阐述，较大的子组使得容易探测出较小的过程变化。
负责的团队必须确定适当的子组容量。
如果预期的过程变化相对小，则应该有较大的子组容量。
计数型控制图课件
计数型控制图的优缺点
优点
能够实时监控生产过程，及时发现异常；通过控制限判断异 常，客观、准确；提供改进和优化的依据，提高生产效率和 产品质量。
缺点
需要收集大量数据，工作量大；对异常波动的判断标准可能 存在主观性；不适用于所有生产过程，需要根据具体情况选 择使用。
02
计数型控制图的类型
p图（不合格品率控制图）
案例四：某电子产品的u图应用
总结词
利用u图监控电子产品生产过程中的单位缺陷数
详细描述
该电子产品制造企业采用u图（单位缺陷数控制图）对生产过程中的单位缺陷数进行监 控。通过对每个样本的缺陷数进行统计，计算单位缺陷数，绘制控制图，分析异常原因 ，及时发现并解决生产过程中的问题，有效降低了单位缺陷数，提高了产品质量和客户
根据整理后的数据，在控制图上标出 各数据点的位置，连接点以显示数据 随时间的变化趋势。
确定控制界限
根据统计学原理，计算控制界限，通 常包括中心线（CL）、上控制界限（ UCL）和下控制界限（LCL）。
控制图的解读与改进
识别异常点
通过比较数据点与控制界限， 识别异常点，即那些超出控制 界限或连续上升或下降的数据
提高数据质量
加强数据清洗和筛选
对收集到的数据进行清洗和筛选，去除异常值和离群点，确保数 据的代表性和可靠性。
提高数据采集设备的精度
采用高精度的数据采集设备，减少因设备误差导致的数据失真。
加强员工培训和意识教育
对员工进行培训和意识教育，提高员工对数据质量的重视程度，从 源头上保证数据质量。
05
计数型控制图的案例分析
案例一：某制造企业的p图应用
总结词
通过p图监控生产过程，有效控制不良品率
SPC推广教材计量型控制图PPT课件
式中： X1 ， X2 • • • •为子组内的每个测量值。n 表示子组 的样本容量
1-4、选择控制图的刻度 4-1 两个控制图的纵坐标分别用于 X 和 R 的测量值。 4-2 刻度选择 ：
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对于X 图，坐标上的刻度值的最大值与最小值的差应至少为子组均值 （X）的最大值与最小值的差的2倍，对于R图坐标上的刻度值的最大值 与最小值的差应为初始阶段所遇到的最大极差（R）的2倍。 注：一个有用的建议是将 R 图的刻度值设置为 X 图刻度值的2倍。
SPC推广教材之四_计量型控制图
SPC(Statistical Process Control)
统计过程控制
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产品技术科
1
主要内容
课程要求
• 计量型数值和计数型数值概念 • 控制图的选择 • 四种计量型控制和适用范围 • X-R图的画法 • X-R图的分析 • X-S均值和标准差图、X -R 中位值极差
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4、确定测量系统
a 规定检测的人员、环境、方法、数量、频率、 设备或量具。
b 确保检测设备或量具本身的准确性和精密性。 5、使不必要的变差最小
确保过程按预定的方式运行
确保输入的材料符合要求
恒定的控制设定值
注：应在过程记录表上记录所有的相关事件，如： 刀具更新，新的材料批次等，有利于下一步的过 程分析。
图 、 X-MR 单值移动极差图 简介
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计数型数值和计量型数值
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3
控制图类型
X-R 均值和极差图
计
计
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
控制图实际应用培训教材
x(或x、R、S等)
二. 控制图与趋势图的比较
• 控制图可判别工序的质量波动是正常还是非正常波动 增加上、中、下三条控制线作为判断工序有无异常的标 准和尺度。
控制上线UCL
控制中线CL 控制下线LCL
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
• 异常点偶然出现可以暂时忽略,若频繁出现,则说明生产已经
失控,需要查找原因改善;
➢ MINITAB软件X-BAR图应用路径
根据左图路径示意, 选中I-MR
根据右图示意,选中 数据列后即出图
➢ MINITAB软件X-BAR图型分析
样本均值
data 的 Xbar-R 控制图
3.340
U C L=3.34
x UCL
CL
图1 控制图的受控状态
LCL
t
五.
• 失控状态
生产过程处于失控状态的明显特征是： 1)、有一部分样本点超出控制界限。 2)、没有样本点出界，但样本点排列和分布异常。
典型的失控状态有以下几种情况： 1)链状：有多个样本点连续出现在中心线一侧。 A、连续7点或7点以上出现在中心线一侧， B、连续11点至少有10点出现在中心线一侧， C、连续14点至少有12点出现在中心线一侧。 D、连续17点至少有14点出现在中心线一侧。 E、连续20点至少有16点出现在中心线一侧。
t
图6
5)突变：样本点分布的水平突变，如图7所示。
图7
6)渐变：样本点分布的水平位置渐变，如图8所示。
图8
7)、样本点的离散度变大
如图9所示，控制图中的样本点呈现较大的离散性， 即标准差变大。说明有系统性原因影响。例如，原材料 规格不统一，样本来自不同总体等因素，查明情况后要 及时采取措施加以消除。
计量型控制图及实例分析
计量型控制图及实例分析1. 引言计量型控制图是一种常用的质量管理工具，用于监控某一过程中连续变量的性能和稳定性。
通过绘制控制图，可以及时发现过程中的异常情况，并采取相应的措施进行调整和改进。
本文将介绍计量型控制图的基本概念和常见类型，并通过实例分析，说明其应用和意义。
2. 计量型控制图的基本概念计量型控制图的基本概念包括：2.1 过程能力指标过程能力指标是衡量过程性能的指标，常用的有过程平均值（$\\bar{x}$）和过程标准差（S）。
通过计算过程能力指标，可以评估过程的稳定性和一致性。
2.2 控制限控制限是用于判断过程是否受到可接受变异的限制。
常见的控制限有上限（UCL）和下限（LCL），通过与过程数据进行比较，可以判断过程是否处于控制状态。
2.3 控制图控制图是将过程数据绘制在图表上，用于观察过程的变异情况和判断过程是否处于控制状态。
常见的控制图有平均值图（$\\bar{x}$图）、极差图（R图）和标准差图（S图）等。
3. 常见的计量型控制图3.1 平均值图平均值图（$\\bar{x}$图）用于监控过程平均值的变化情况。
通过收集一组样本数据，计算每个样本的平均值，并绘制在平均值图上。
同时绘制上下控制限，用于判断过程的稳定性。
3.2 极差图极差图（R图）用于监控过程变异的情况。
通过收集一组样本数据，计算每个样本的极差（最大值减去最小值），并绘制在极差图上。
同样需要绘制上下控制限，用于判断过程的稳定性。
3.3 标准差图标准差图（S图）用于监控过程标准差的变化情况。
通过收集一组样本数据，计算每个样本的标准差，并绘制在标准差图上。
同样需要绘制上下控制限，用于判断过程的稳定性。
4. 实例分析4.1 数据收集在某电子产品制造过程中，收集了一组连续的样本数据，用于进行计量型控制图的分析。
每个样本包含10个测量值，总共收集了20个样本。
4.2 平均值图分析根据收集的样本数据，计算每个样本的平均值，并绘制在平均值图上。
控制图培训讲义
四、控制图原理（3） 控制图原理（ ）
3、控制图原理的第二种解释
如果有异因存在，异因的影响将会叠加在典型分布上，而使波动偏 离典型分布。常规控制图的控制界限实际上就是控制偶然波动与 异常波动的界限，是用于区分偶然因素与异常因素的工具。
问题：控制图在贯彻预防原则中的作用是什么？ 问题：控制图在贯彻预防原则中的作用是什么？ 控制图的作用是：及时报警。只在控制图上描描 点子，是不可能起到预防作用的。必须强调要 求现场第一线的工程技术人员来推行SPC，把 它作为日常工作的一部分，而质量管理人员则 应该起到组织、协调、监督、鉴定与当好领导 参谋的作用。
问题：如何减少两类错误所造成的损失？ 问题：如何减少两类错误所造成的损失？
常规控制图共有三根线，一般基于正态分布控制图的CL居中固定， 而且与UCL与LCL互相平行，故只能改动UCL与LCL二者之间的 间隔距离。若此间隔距离增大，则α减少，β增大，反之相反。故 无论如何调整上下控制限的间隔，两种错误都是不可避免的。 解决的办法是：根据使两种错误造成的总损失最小的原则来确定 UCL和LCL二者之间的最优间隔距离。经验证明休哈特提出的3σ 方式较好，在不少情况下，3σ方式都接近最优间隔距离。
控制图原理
一、统计过程控制的基本概念
统计过程控制（SPC）的涵义：统计过 程控制(Statistical Process Control)是为 了贯彻预防原则，应用统计技术对过程 中的各个阶段进行评估和监察，建立并 保持过程处于可接受的并且稳定的水平， 从而保证产品与服务符合规定的要求的 一种技术。
控制图原理（ ） 控制图原理（4）----统计控制状态
1、所有的技术控制都有一个标准作为基准，若 过程不处于此基准的状态，则必须立即采取措 施，将其恢复到此基准。统计过程控制也是一 种控制（统计控制），当然它也要采取一种标 准（统计标准）作为其基准，这就是：统计控 制状态。或称稳态。 2、统计控制状态，简称控制状态，是指过程中 只有偶因而无异因产生的变异状态。
控制图使用培训讲义全
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
UAL:上辅助限， UAL=μ+σ LAL:下辅助限， LAL=μ-σ C区的边界 链：控制图上一系列连续上升或下降，或在中心线之上或之下的点。它是分析是否 存在造成变差的特殊原因的依据。
4.均值极差图（ Xbar-R图）
术语（过程能力）：
Z:过程能力，是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限的距离，
Z反应了半公差范围内σ的个数，反应了质量控制水平。我们常说的质量水平已经达 到了6σ的水平，这里的6就是Z 。
Z=T/2σ
CP:无偏稳态过程能力指数（或潜在过程能力指数） CP=T/6σ
2.变差
对变差所采取的措施： 通过消除变差的特殊原因，大约可纠正15%的过程问题。通常由 与过程直接相关的人员实施。 通过消除变差的普通原因，大约可纠正85%的过程问题。几乎总 是要求管理措施，以便纠正。 对于一些成熟的过程，顾客可能给予特许让一贯出现特殊原因的 过程进行下去，这样的特许通常要求过程控制计划能确保满足顾 客的要求并且保证过程不受别的特殊原因的影响（后面示例第三 类过程）。
2.变差
在有些情况下，顾客也许允许制造商运行一个3类过程，这些情况包括： 顾客对规范要求之内的变差不敏感； 对特殊原因采取措施所发生的成本比任何所有顾客得到的利益大，因成本
原因可允许存在的特殊原因包括刀具磨损、刀具重磨、周期的（季节的） 变化等； 特殊原因已被识别，其记录表明具有一致性和可预见性。 在这些情况下，顾客可能会有以下要求： 该过程是成熟的，例如，该过程已经过几个循环的持续改进； 允许存在的特殊原因在已知一段时间内表现出产生稳定的后果； 过程控制计划有效运行。可确保所有的过程输出符合规范并能防止出现别 的特殊原因或与允许存在的特殊原因不稳定的其它原因。
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
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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。