控制图原理介绍

3、为什么要学习SPC和SPCD工程（二）?
• 3控制方式与6控制方式的比较：
第一章 SPC 与SPCD工程绪论(五）
4、开展SPC与SPCD工程的步骤
v 培训SPC
• 正态分布等统计基础知识 • 品管七工具：调查表、分层法、散布图、排列图、直方图、因果图、控制图 • 过程控制网图的做法 • 过程控制标准的做法
描点序列
第二章 控制图原理（二）
2、统计观点
----现代质量管理的基本观点之一 v 产品质量具有变异性
“人、机、料、法、环” + “软（件）、辅（助材料）、（水、电、汽） 公（用设施）”
v 变异具有统计规律性
随机现象统计规律 随机现象：在一定条件下时间可能发生也可能不发生的现象。
第二章 控制图原理（三）
v a、X bar – R控制图
（计量值、正态分布）
v b、不合格品百分率p控制图 （计件值、二项分布）
v c、不合格品数np控制图
(计件值、二项分布)
v d、缺陷率u控制图
(计点值、泊松分布）
v e、缺陷数c控制图
(计点值、泊松分布）
v 确定关键质量因素
• 对每道工序，用因果图进行分析，造出所有关键质量因素，再用排列图找出 最终产品影响最大的因素，即关键质量因素；
• 列出过程控制网图，即按工艺流程顺序将每道工序的关键质量因素列出
v 制订过程控制标准 v 对过程进行监控 v 对过程进行诊断并采取措施解决问题
第二章 控制图原理（一）
v 质量管理中的应用
不论µ 与取值如何，产品质量特性落在[µ 3， µ +3]范围内的概率为99.73%。
落在[µ 3， µ +3]范围外的概率为1 99.73%=0.27%， 落在大于µ +3一侧的概率为0.27%/2=0.135% 1。
第二章 控制图原理（五）
第二章 控制图原理（六）
4、控制图基础知识
第二章 控制图原理（四）
3、基础知识
(2)、正态分布 (Normal Distribution) 当抽取的数据个数趋于无穷大而区间宽度趋向于0时，外形轮廓的折线就趋向于光滑的曲
线，即：概率密度曲线。 特点：面积之和等于1。
fN (x; 2 , µ ) = (1/ 2)exp(- (x- µ) 2 /2 2 )
3、基础知识
(1)、直方图 v 分组、统计、作直方图 v 具体步骤
• 1、找出最大值和最小值，确定数据分散宽度 数据分散宽度=（最大值 最小值）
• 2、确定组数
k n • 3、确定组距
h=（最大值最小值）/组数 • 4、确定各组的边界
第一组的组下限=最小值 最小测量单位的一半 第一组的组上限=第一组的组下限+组距=第二组的组下限 第二组的组上限=第二组的组下限+组距=第三组的组下限，依此类推。 • 5、确定各组的频数 • 6、作直方图 • 7、对直方图的观察: 特点， 中间高、两头低、左右对称
• 科学的要求： 要保证产品质量、要满足21世纪超严质量要求就必须应用 质量科学。
– 生产控制方式由过去的3控制方式改为6控制方式。
– 3控制方式下的稳态不合格品率为2.7 X 10-3,
– 6控制方式下的稳态不合格品率为2.0 X 10-9
– 后者比前者降低了： 2.7 X 10-3 / 2.0 X 10-9=1.3பைடு நூலகம் X106 即一百三十 五万倍!
3、为什么要学习SPC和SPCD工程（一）?
• 时代的需要：21世纪是质量的世纪，提出超严质量要求，是世界发展的 大方向。
– 如电子产品的不合格品率由过去的百分之一、千分之一、降低到百 万分之一（ppm, parts per million),乃至十亿分之一（ppb, parts per billion)。
第二章 控制图原理（八）
v (4)、使用控制图应考虑的问题
• a、控制图用于何处？ • b、如何选择控制对象？ • c、怎样选择控制图？ • d、如何分析控制图？ • e、点出界或违反其他准则的处理。 • f、控制图的重新制定。 • g、控制图的保管问题。
第二章 控制图原理（九）
v (5)、常用的控制图
2、什么是SPCD?（新概念）
• SPCD-- Statistical Process Control and Diagnosis (统
计过程控制与诊断）
• 含义--利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控与 诊断，从而达到缩短诊断异常的时间、以便迅速采取 纠正措施、减少损失、降低成本、保证产品质量的目 的。
– 必然因素—— 始终存在，对质量影响微小，难以消除，是 不可避免的；
– 偶然因素——有时存在，对质量影响很大，不难消除，是可 以避免的。
• 休哈特控制图的实质就是区分必然因素与偶然因素的。 控制限就是区分必然波动与偶然波动的科学界限。
第二章 控制图原理（七）
• (3)、预防原则 – 26字真经 点出界就判异， 查出异因，采 取措施，保证 消除，不再出 现，纳入标准。
1、什么是控制图
• 对过程质量加以测定、记录并进行 控制管理的一种用统计方法设计的 图。
v 控制图的组成
• UCL(Upper Control Limit) 上控制限 • LCL(Lower Control Limit) 下控制限 • CL (Central Line)中心线 • 按时间顺序抽取的样品统计量数值的
v 两个重要的参数：
• µ(mu)--- 位置参数和平均值（mean value) ，表示 分布的中心位置和期望值 • (sigma) --- 尺度参数，表示分布的分散程度和标准偏差 （standard deviation),
v 两个参数的意义
• µ(mu)---反映整体的综合能力 • (sigma) --- 反映实际值偏离期望值的程度，其值越大，表示数据越分散。 • 它们之间是互相独立。
(1)、控制限的确定 • 上控制限：UCL= µ+3 • 中心线： CL= µ
• 下控制限：LCL= µ 3
(2)、控制图原理的两种解释 • 第一种解释：“点出界就判异”
小概率事件原理：小概率事件实际上不发生，若发生即判 异常。控制图就是统计假设检验的图上作业法。 • 第二种解释：“要抱西瓜，不要抓芝麻” 质量波动的原因 = 必然因素 + 偶然因素（异常因素）