第五部分工序质量控制.ppt

《第五部分工序质量控制.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《第五部分工序质量控制.ppt（50页珍藏版）》请在三一文库上搜索。

1、第五章 工序质量控制,第一节 质量变异及其原因 一、质量的变异性 =X-X0 X值是一个随机变量，故误差 也是一个随机变量。这就是质量变异的固有本性-波动性。也称变异性。,二、质量变异的原因 1、质量变异来源分类 其原因主要来自五个方面：人、机器、材料、方法、环境。 2、质量变异性质分类 偶然性原因随机误差随机误差是由一些经常起作用的，微小的在一定条件下又是不可避免的因素所引起的误差。 随机误差对于包括有极多个产品的无限母体工序来说，是一个服从正态分布的随机变量。 系统性原因系统误差系统误差与偶然误差的主要区别在于它不是一个随机变量。而是随时间、按一定方向，从小到大或从大到小或作某种周期性变化

2、。,根据系统误差和随机误差两变量变化规律的明显不同，我们可以利用一定的统计手法把两者区别开来。如果生产稳定，此时影响产品质量差异的主要成份将是随机误差，如果把测量到的质量数据绘制成分布图，必然构成典型的正态分布。如果所得到的结果不是一个正态分布，那就有理由怀疑，在产品质量中所产生的差异有较明显的异常因素存在，这就需要找出具体引起异常的原因，以便采取措施消除。,第二节 生产过程质量状态 生产过程的质量控制其主要目的是保证工序能处于受控状态，稳定持续地生合格品。为此，必须及时地了解生产过程质量状态，判断其失控与否。 一、生产过程状态 1、控制状态：随时间推移，生产过程的质量特性值或其统计量均在控制

3、界限之内，且均匀分布。,2、失控状态： 1稳定状态： 和 不随时间变化，但质量特性值的分布超出了控制界限。 2不稳定状态： 或 随时间变化。,二、生产过程状态的统计推断,E,R,/d2,反映质量水平,第三节 工序控制 一、工序质量控制的目的 工序质量控制的目的是保证工序能稳定地制造出合格的产品。使工序质量的波动处于规定的范围。 二、工序质量控制的对象 工序质量控制的对象是该工序的质量特性值的波动范围及质量特性值波动的中心位置。 工序质量控制通过控制4M1E五大因素来实现 对 和的控制。,三、工序质量控制点的确定 工序质量控制点是指在一定时期和一定条件下，在产品制造过程中必须重点控制的质量特性、

4、关键部位或薄弱环节。 工序质量控制点的确定：影响大、要求高、问题多、损失大。,第四节 工序质量控制方法-控制图 一、控制图的概念 控制图是画有控制界限的一种图表。用来控制生产过程状态区分波动是系统的或者是随机的保证工序加工产品质量的重要工具。,特性值,UCL,CL,LCL,子样号,对加工过程进行统计质量管理一般可包括两部分工作内容。其一是调查一道工序是否处于稳定状态，其次是己知一道工序是稳定的，为保证其在预期的时间内，始终处于稳定状态而进行的动态统计控制。 前一项工作可以利用频数分布图，后一项工作主要利用控制图的方法完成。,二、控制图的原理 1、控制图的控制界限 控制界限主要用以鉴别加工过程是

5、否稳定。控制界限与公差界限不同，在质量管理工作中具有不同的作用。公差界限是作为产品合格或不合格的判断基准，而控制界限则是作为考察整个工序是否异常的判定基准。 中心线 CL= 或 上控制线UCL= +3 下控制线LCL= -3,2、控制图的两类错误 第一类错误：虚发警报。加工过程正常，而子样点子却越出了控制界限，因而被误判为出现异常，发生这种概率以 表示。 第二类错误：未发警报。加工过程异常，而子样点子仍处了控制界限之内，因而被误判为出现正常，发生这种概率以 表示。,随着控制界限加宽而减少， 随着控制界限加宽而增加,正 常 异 常,为使两类错误概率之和最小，控制界限应合适。控制界限在 时，其 +

6、 为最小。,+,3,三、控制图的分类 1、计量值控制图： -R 控制图、 -R控制图、 控制图。 计量值控制图经常用来预防、分析和控制工序加工质量。 2、计数值控制图： 计件值 Pn图、P图。 计点值 C图、u图。 目的是分析和控制生产工序的稳定性、预初不合格品的发生，保证产品质量。,第五节 控制图的设计 一、 控制图的设计 1、 控制图的应用范围。 控制图是 控制图与R 控制图并用的形式运用。 控制图主要观察分析平均值 的变化，R控制图主要观察分析各组的离散波动变化。 控制图常用于控制尺寸、重量、时间、强度、成分等计量值。,2、 控制图的作图方法及步骤 例：假设从齿轮钻孔工序收集记录100个

7、孔径尺寸数据。作 控制图。 1收集数据,2确定控制界限 图,A2为跟n有关的系数。查控图用系数表，当n=4时，A2=0.729，,CL=6.41 =6.410.7290.09=6.48 =6.410.7290.09=6.34,R图,D3、D4为跟n有关的系数。查控图用系数表，当n=4时，D3 0， D4=2.282,CL=0.09 UCL=2.2820.09=0.2 LCL不考虑,3绘制控制图,5 10 15 20 25,X,R,UCL= 6.48,CL=6.41,CLC=6.34,UCL= 0.2,CL=0.09,4控制界限修正 剔除由于系统原因引起的超出控制界限的点。 图中有第4，9，20

8、号三个样本点出界；R图中有第18号样本点出界。 经分析，第4，18，20号三个样本点出界是由于系统性原因引起的，应剔除， 重算,以此数据重新修正控制界限。略 注意：用于工序动态控制时，只有表明工序己处于稳定状态且时才适用。,二、计件值控制图的设计 1、不合格品率控制图P控制图 1P控制图的应用范围 在生产过程或工序相当稳定时，产品不合格率P有一个比较固定的数值。设样本大小为n，则Pn为样本的不合格数。如果生产过程或工序没发生变化或处于控制状态，则样本中的不合格数或不合格率变动不大。若发现不合格数或不合格率变动较大，超过事先确定的控制界限时，就表明生产过程或工序处于异常状态，需要进行调整，这就是

9、制订不合格品数控制图和不合格品率控制图的基本思想。,用于对产品不合格品率控制的场合，是通过产品的不合格品率的变化来控制质量的。 P控制图单独使用，不需组合。该控制图常常用于检查零件外形尺寸或用目测检查零件外观从而确定不合格品率的场合，也用于对光学元件和电子元件不合格品率的控制。除了不合格品率外，对合格率、材料利用率、缺勤率、出勤率等也可以应用P控制图进行控制。,2P控制图的作图方法及步骤 收集数据： 一般k取1025组； 各样本的n尽量相等； 样本的不合格品数Pn=15。 例：己知如下统计资料，试作P控制图。,确定控制界限： 中心线 上控制线 下控制线 负数不考虑,绘制p控制图,UCL=0.0

10、76=7.6,CL=0.027=2.7,0 5 10 15 20 25 样本号,8 7 6 5 4 3 2 1,P,控制图的修正 剔除由于系统性原因而引起有问题的数据，重新计算不合格品率的平均值。 修正控制界限,2、不合格品数控制图Pn控制图 1Pn控制图的应用范围 Pn控制图一般在样本大小 n固定的情况下使用，使用这种控制图时，应使每个样本中含有回15个不合格品，n常取50以上的数。不合格品率太小时，不宜采用此种控制图。 2Pn控制图的作图方法及步骤 收集数据：,确定控制界限,负数不考虑,绘制p控制图,0 5 10 15 20 25 样本号,UCL=7.62,CL=2.72,8 7 6 5

11、4 3 2 1,Pn,控制图的修正 剔除由于系统性原因而引起有问题的数据，重新计算不合格品率的平均值。修正控制界限。,三、计点值控制图的设计缺陷数C控制图 1、C控制图的应用范围 C控制图控制对象是一定单位（如长度、面积和体积等）n上面的缺陷数。例如，一定长度的金属线上的疵点数，一种铸件表面上的气孔数，一部机器装好后发现的故障数等。c控制图就是通过对产品上面的缺陷数来控制产品质量的。,2、C控制图的作图方法及步骤 1 收集数据 例；己知铸件10cm2上的缺陷数的统计资料如下表：,一般取样本20 25组，如果C较小时，可将几个样本编为一组，使每组缺陷数C= 0的点尽量减少，否则用来作控制图就不适

12、宜的。,确定控制界限 中心线： 上控制线： 下控制线： 负数不考虑。,3 绘制C控制图,0 5 10 15 20 25 样本号,UCL=11.03,CL=4.6,C,10,5,4 C控制图的修正 剔除由系统原因引起的出界样本点，重新计算控制界限。,第六节 控制图的分析与判断 一、受控状态 如果控制图上所有的点都在控制界限以内，而且排列正常，说明生产过程处于统计状态。 所谓排列正常指的是：样本点均匀分布，位于中心线两侧的样本点约各占1/2；靠近中心线的样本点约占2/3；靠近控制界限的样本点极少。 在控制图满足以上两个条件的情况下，就可判断生产过程或工作过程是处于控制状态的。,关于第一条标准，在下述情况下可认为基本上处于控制状态，也可以作为以后进行控制所遵循的依据： 连续25点以上处于控制界限内； 连续35 点中，仅有l点超出控制界限； 连续10O点中，不多于2点超出控制界限。,二、失控状态 生产过程处于失控状态的明显特征是有一部分样本点超出控制界限。除此之外，如果没有样本点出界，但样本点排列和分布异常，也说明生产过程状态失控。典型失控状态有以下几种情况。,1、有多个样本点连续出现在中心线一侧；,2、连续7点上升或下降；,3、有较多的边界点；,4、样本点的周期性变化；,5、样本点分布的水平位置突然变化；,6、样本点分布的水平位置渐变；,7、样本点的离散度变大。,