SPC青山.ppt

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1、ETBEST Consulting Company,1,统计过程控制 S P C,ETBEST Consulting Company,2,课程大纲：,QC统计手法概述 数据分类、收集和汇总 柏拉图(Pareto Dragram) 特性要因图(Characteristic Diagram) 直方图(Histogram)的制作及判定 控制图(Control Chart)说明、原理和分类 计量型控制图制作步骤、判定规则 计数型控制图制作步骤、判定规则,ETBEST Consulting Company,3,一、QC统计手法概述,公司应具备质量意识、问题意识、危机意识、改善意识，寻求自身工作的改善方法

2、，在管理上应用统计技术的方法和观念，在全员努力之下来满足顾客要求和社会要求。 在QC活动中所采用的统计方法，都相对简单，即我们常讲的“QC七大手法”。,ETBEST Consulting Company,4,一、QC统计手法概述,管理循环 目前企业界，必须将管理、改善、统计方法三者统一起來，三者相互连贯运用，才能在整体上发挥效果。 QC七大手法浅说 QC七大手法的使用情形，可归纳如下： 根据事实、数据发言图表(Graph)、检查表(Check List)、散布图(Scatter Diagram)。,ETBEST Consulting Company,5,一、QC统计手法概述,分析原因与结果的关

3、系，找到问題的原因特性要因图(Characteristic Diagram)。 凡事物不能完全单独用平均数来考虑，应了解事物都有变差存在，须从平均数与变异性来考虑直方图(Histogram)、控制图(Control Chart)。 所有数据不可只考虑平均，须根据数据的来龙去脉，考虑适当分类分层法 (Stratification)。,ETBEST Consulting Company,6,一、QC统计手法概述,并非对所有原因采取措施，而是先从影响较大的23項采取措施，即所谓管理重点柏拉图(Pareto Dragram)。 从ISO谈统计技术 在ISO9001/2：1994标准中4.20要素有规定

4、，在ISO9001：2000标准中8.1也有规定。,ETBEST Consulting Company,7,二、数据分类、收集和图表,一、数 据 前言 数 据 = 事 实 数据的分类 依特性可分为： 定性数据 定量数据： 计量数据（如产品的尺寸、重量） 计数数据（如产品的不合格率）,ETBEST Consulting Company,8,二、数据分类、收集和图表,应用数据注意的重点 收集正确可靠的数据 避免个人主观的判断 掌握事实的真相 整理数据的原则 采取改善对策前，必须有数据作为依据。 数据使用目的应清楚了解。 立即使用它。 数据的整理与运用，具备的条件应一致。 数据不可造假。,ETBES

5、T Consulting Company,9,二、数据分类、收集和图表,二、图 表 定义 现场的数据，用点、线、面、体来表示大概形势及变动于纸上的图形，称为图表。 图表的种类 依使用目的分： 分析用图表（如柏拉图、控制图） 管理用图表（如年度计划表） 统计用图表（如折线图） 说明用图表（如组织图、制造流程图）,ETBEST Consulting Company,10,二、数据分类、收集和图表,几种常用图表介绍： 1）条形图,ETBEST Consulting Company,11,二、数据分类、收集和图表,2）推移图(又称趋势图或折线图),00/1 2 3 4 5 6(月),B班,A班,(%)

6、 4 3 2 1 0,不 合格 率,电镀A、B两班加工不合格率月推移比较,ETBEST Consulting Company,12,3）甘特图(Gann Chart;又称进度表、日程进度表) 用以表示日程计划与其他进度的图形,二、数据分类、收集和图表,图,:,品管圈活动进度表,ETBEST Consulting Company,13,二、数据分类、收集和图表,4）流程图(Flow Chart),ETBEST Consulting Company,14,二、数据分类、收集和图表,5）带状图(条图),0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100,（%）,1988年世界主要国家汽

7、车生产量比例图,ETBEST Consulting Company,15,二、数据分类、收集和图表,6）扇形图,N=348件,99年品管圈活动主题分类,ETBEST Consulting Company,16,三、柏拉图(Pareto Diagram),1、柏拉图的定义 柏拉图是为寻找影响产品质量的主要问题，即在影响产品质量的诸多问题中确定关键的少数的一种方法。 柏拉图是美国品管大师朱兰博士(Joseph Juran)运用意大利经济学家柏拉图(Pareto)的统计图加以延伸所创造出来的。 柏拉图又称排列图、ABC分类法,ETBEST Consulting Company,17,三、柏拉图(Pa

8、reto Diagram),2、柏拉图的制作步骤 柏拉图的制作方法 步骤 1:決定数据的分类项目。 步骤 2:決定收集数据的期间，并按分类项目，在期间內收集数据。,ETBEST Consulting Company,18,三、柏拉图(Pareto Diagram),例:电气不良状况记录表 期间:99年8月5-9日 过程检查组 检验者:李 四,ETBEST Consulting Company,19,三、柏拉图(Pareto Diagram),-步骤 3:依分类项目，作数据收集整理，并做成统计表。,ETBEST Consulting Company,20,三、柏拉图(Pareto Diagram

9、),-步驟 4:記入圖表用紙并依數據大小排列畫出柱狀圖。,不良數,170 153 136 119 102 85 68 51 34 17 0,不良項目,收斂不良 几何失真 白平衡 敲閃 無畫面 畫面傾斜 其他 不良,ETBEST Consulting Company,21,三、柏拉图(Pareto Diagram),-步骤 5:绘累计曲线。,ETBEST Consulting Company,22,三、柏拉图(Pareto Diagram),-步 骤6:绘累计比率。,累 计 影 响 比 例(%),不合格项目,不合格数,170 153 136 119 102 85 68 51 34 17 0,收敛

10、 几何 白平衡 敲闪 无书面 书面 其他 不良 失真 不良 倾斜,100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10%,ETBEST Consulting Company,23,三、柏拉图(Pareto Diagram),步骤 7:记入必要的事项。 标题(目的)。 数据搜集期间。 数据合计(总检查数、不良数、不良率等)。 工序名称。 相关人员(包括记录者、绘图者)。,ETBEST Consulting Company,24,三、柏拉图(Pareto Diagram),不合格项目,ETBEST Consulting Company,25,三、柏拉图(Pareto Di

11、agram),3、柏拉图的应用 作为降低不合格的依据：想降低不合格率，先绘柏拉图看看。 决定改善目标，找出问题点。 确认改善效果(改善前、后的比较)。,ETBEST Consulting Company,26,CASE STUDY 1999年江苏省因车祸死亡的人数达到12000人，各项统计情况如下： 试画出柏拉图，并作分析。,ETBEST Consulting Company,27,四、特性要因图 (Characteristic Diagram),1、定义 特性要因图是用于找质量问题产生的原因，即分析原因与结果之间关系的一种方法。问题产生的结果往往反映在产品质量特性上，因此，特性要因图也称为因

12、果图；其形状与鱼的骨架相似，故亦称鱼刺图；又因为是日本质量管理专家石川馨博士倡导的，故又称为石川图。 我们在应用排列图法找出主要问题后，往往需要进一步分析问题产生的原因及其主要原因，以便针对性地制定措施加以解决，特性要因图就是这样一种常用的分析方法。,ETBEST Consulting Company,28,四、特性要因图 (Characteristic Diagram),2、绘制特性要因图的步骤： 步骤1：召集与所分析质量问题相关的、有经验的人员，人数最好4-10人。 步骤2：挂一张大白纸，准备23支色笔。在纸上画一个横向长箭头为主干，箭头指向右方并写上品质问题名称，再将影响品质的主要因素（

13、如人、机、料、法、环）用斜箭头分别列在主干的两侧。 步骤3：由集合的人员就影响问题的主要因素发言，中途不可批评或质问(脑力激荡法)，发言内容用短箭头记入图上各要因箭头的两侧。 步骤4：时间大约1个小时，搜集2030个原因则可结束。,ETBEST Consulting Company,29,四、特性要因图 (Characteristic Diagram),步骤5：就所搜集的要因，何者影响最大，再由大家轮流发言，经大家磋商后，认为影响较大的予圈上红色圈（或画上方框）。 步骤6：与步骤5一样，针对已圈上一个红圈的，若认为最重要的可以再圈上两圈、三圈。 步骤7：记下制图部门和人员、制图日期、参加人员以

14、及其他备查事项。 特性要因图提供的是抓取重要原因的工具，所以参加的人员应包括对此项工作具有经验者，才易奏效。,ETBEST Consulting Company,30,四、特性要因图 (Characteristic Diagram),4、特性要因图分为两种类型：,（1）原因追求型,加工次数多,ETBEST Consulting Company,31,四、特性要因图 (Characteristic Diagram),（2）对策追求型,ETBEST Consulting Company,32,CASE STUDY：,使用特性要因图分析饭不好吃的原因？,ETBEST Consulting Compa

15、ny,33,五、直方图(Histogram),1、定义 直方图法是用于分析和掌握品质数据的分布状况，以便推断品质特性总体分布状态，估算工序能力和过程不合格品率的一种统计方法。 使用直方图的作用： 把收集的数据用图形直观地表示出来； 可以通过对直方图的分析来判定工序的质量状况，并预测工序今后的状态。,ETBEST Consulting Company,34,五、直方图(Histogram),2、直方图的制作步骤 步骤1：收集数据并记录 收集数据时，对于抽样分布必须特別注意，不可取部分样品，应全部均匀地加以随机抽样。所收集数据的个数应大于50以上。 例:某产品长度尺寸规格为130至160mm，今按

16、随机抽样方式抽取60个样本，其测定值如附表，试制作直方图。 138 142 148 145 140 141 139 140 141 138 138 139 144 138 139 136 137 137 131 127 138 137 137 133 140 130 136 128 138 132 145 141 135 131 136 131 134 136 137 133 134 132 135 134 132 134 121 129 137 132 130 135 135 134 136 131 131 139 136 135,ETBEST Consulting Company,35,五

17、、直方图(Histogram),步骤2：找出数据中的最大值(L)与最小值(S) 先从各行（或列）找出最大值，最小值，再予比較。 最大值用“”框起來，最小值用“”框起來 EX: NO.1 NO.2 NO.3 NO.4 NO.5 NO.6 138 142 148 145 140 141 139 140 141 138 138 139 144 138 139 136 137 137 131 127 138 137 137 133 140 130 136 128 138 132 145 141 135 131 136 131 134 136 137 133 134 132 135 134 132 13

18、4 121 129 137 132 130 135 135 134 136 131 131 139 136 135,ETBEST Consulting Company,36,五、直方图(Histogram),得知 NO.1 L1=145 S1=131 NO.2 L2=142 S2=127 NO.3 L3=148 S3=130 NO.4 L4=145 S4=128 NO.5 L5=140 S5=121 NO.6 L6=141 S6=129 求L=148 S=121,ETBEST Consulting Company,37,五、直方图(Histogram),步骤3：求极差(R) 数据最大值(L)减

19、最小值(S)=极差(R) 例：R=148-121=27 步骤4：決定组数： 一般可用数学家史特吉斯(Sturges)提出的公式，根据测定次数n来计算組数k，公式为： k=1+3.32 log n,ETBEST Consulting Company,38,五、直方图(Histogram),例：n=60 则k=1+3.32 log 60=1+3.32(1.78)=6.9 即约可分为6组或7组 一般对数据的分组可参照下表： 例：取7组,ETBEST Consulting Company,39,五、直方图(Histogram),步骤且5：求组距(h) 组距=极差组数(h= ) 为便于计算平均数及标准差

20、，组距常取为2，5或10的倍数。 例：h= =3.86，组距取4 步骤6：求各组上限，下限(由小而大顺序) 第一组下限=最小值 - 第一组上限=第一组下限+组界 第二组下限=第一组上限 最小测定单位 整数位的最小测量单位为1 小数点1位的最小测量单位为0.1 小数点2位的最小测量单位为0.01,R k,27 7,ETBEST Consulting Company,40,五、直方图(Histogram),最小数应在最小一组內，最大数应在最大一组內；若有数字小于最小一组下限或大于最大一组上限值时，应自动加一组。例： 第一组=121-1/2=120.5124.5 第二组=124.5128.5 第三组

21、=128.5132.5 第四组=132.5136.5 第五组=136.5140.5 第六组=140.5144.5 第七组=144.5148.5 步骤7：求组中点 组中点(值)=,ETBEST Consulting Company,41,五、直方图(Histogram),例：第一组=(120.5+124.5)2=122.5 第二组=(124.5+128.5)2=126.5 第三组=(128.5+132.5)2=130.5 第四组=(132.5+136.5)2=134.5 第五组=(136.5+140.5)2=138.5 第六组=(140.5+144.5)2=142.5 第七组=(144.5+14

22、8.5)2=146.5 步骤8：作次数分配表 将所有数据，按其数值大小记在各组的组界內，并计算其次数。 将次数相加，并与测定值的个数相比较；表示的次数总和应与测定值的总数相同。,ETBEST Consulting Company,42,五、直方图(Histogram),步骤9：制作直方图 将次数分配表图表化，以橫轴表示数值的变化，纵轴表示次数。 橫轴与纵轴各取适当的单位长度。再将各组的组界分別标在橫轴上，各组界应等距分布。 以各组內的次数为高，组距为宽； 在每一组上画成矩形，则完成直方图。,次数分配表,ETBEST Consulting Company,43,五、直方图(Histogram),

23、在图的右上角记入相关数据履历（数据总数n，平均值x，标准差），并划出规格的上、下限。 填入必要事项：产品名称、工序名称、时间、制作日期、制作者。,ETBEST Consulting Company,44,五、直方图(Histogram),说明： 分组后再计算的，s为近似值 如直接以原始数据60个，依公式计算，可得真值。 n=60 x=135.8 =4.68 s=4.72 3、常见的直方图形态 正常型 说明：中间高，两旁低，有集中趋势。 结论：左右对称分配（正态分配），显示过程运转正常。,ETBEST Consulting Company,45,五、直方图(Histogram),缺齿型（凸凹不平

24、型） 说明：高低不一，有缺齿情形。不正常的分配，由于测定值或换算方法有偏差，次数分配不妥当所形成。 结论：检验员对测定值有偏好现象，如对5，10之数字偏好；或是假造数据。测量仪器不精密或组数的宽度不是倍数时，也有此情況。,ETBEST Consulting Company,46,五、直方图(Histogram),切边型（断裂型） 说明：有一端被切断。 结论：原因为数据经过全检，或过程本身经过全检，会出现的形状。若剔除某规格以上时，则切边在靠近右边形成。,ETBEST Consulting Company,47,五、直方图(Histogram),离岛型 说明：在右端或左端形成小岛。 结论：测量有

25、错误，工序调节错误或使用不同原料所引起。一定有异常原因存在，只要去除，就可满足过程要求，生产出符合规格的产品。,ETBEST Consulting Company,48,五、直方图(Histogram),高原型 说明:形状似高原状。 结论:不同平均值的分配混在一起，应分层后再做直方图比较。,ETBEST Consulting Company,49,五、直方图(Histogram),双峰型 说明：有两个高峰出现。 结论：有两种分配相混合，例如两台机器或两家不同供应商，有差异时，会出现这种形状，因测量值不同的原因影响，应先分层后再作直方图。,ETBEST Consulting Company,50

26、,五、直方图(Histogram),偏态型（偏态分配） 说 明：高外偏向一边，另一边低，拖长尾巴。可分偏右型、偏左型。 偏右型：例如，微量成分的含有率等，不能取到某值以下的值时，所出现的形状。 偏左型：例如，成分含有高纯度的含有率等，不能取到某值以上的值时，就会出现的形状。 结 论：尾巴拖长时，应检查是否在技术上能够接受，工具磨损或松动时，也有此种现象发生。,ETBEST Consulting Company,51,五、直方图(Histogram),4、直方图使用的注意事项 异常值应去除后再分组。 从样本测量值推测群体形状，直方图是最简单有效的方法。 应取得详细的数据资料（例如：时间、原料、测

27、量者、设备、环境条件等）。 進行过程管理及分析改善时，可利用层別方法，将更容易找出问题的症结点，对于质量的改善，有事半功倍的效果。,ETBEST Consulting Company,52,五、直方图(Histogram),5、过程能力 过程精密度CP(Capability of Precision)的求法： (a)双侧规格,Su,SL,ETBEST Consulting Company,53,五、直方图(Histogram),过程能力指数CPk的求法：,=,-,=,S,X,S,C,U,Pu,3,Cpl =,X - Sl 3S,=,(平均数)- (下限规格) 3(标准偏差),Cpk为Cpu和C

28、pl中较小的值,ETBEST Consulting Company,54,五、直方图(Histogram),单侧规格 上限规格 下限规格,ETBEST Consulting Company,55,五、直方图(Histogram),4,1.00C,P,0.67,S,L,S,U,不,足,产品有不合格品产,生,，需作全数检验,，过程有妥善管理,及改善的必要,。,5,0.67C,P,S,L,S,U,非常不足,应采取紧急措施,，,改善质量并追究原,因,，必要时规格再,作检验,。,s,s,s,s,s,ETBEST Consulting Company,56,五、直方图(Histogram),过程精密度(C

29、P值)与不合格率的关系:,-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 +1 +2 +3 +4 +5 +6 68.26% 95.46% 99.73% 99.9937% 99.999943% 99.9999998%,ETBEST Consulting Company,57,五、直方图(Histogram),ETBEST Consulting Company,58,CASE STUDY 现有某产品尺寸规格为33-38，今测量50个产品尺寸值分别如下，请绘制直方图，并计算Cp、Cpk。 34.98 34.88 35.23 34.37 34.69 33.68 33.78 34.77 35.41 33.64

30、34.64 35.55 34.49 34.43 35.15 35.57 34.65 34.60 35.44 34.71 35.43 35.60 35.45 35.81 33.8636.57 35.74 35.86 34.28 34.84 34.97 34.82 35.19 35.70 34.02 34.42 36.40 36.13 34.84 36.90 35.37 36.40 36.42 34.21 34.32 35.60 36.71 34.72 33.43 35.25,ETBEST Consulting Company,59,ETBEST Consulting Company,60,一、控

31、制图的历史,控制图是1924年由美国品管大师W.A. Shewhart博士发明。因其用法简简单且效果显著，人人能用，到处可用，遂成为实施品质管制不可缺少的主要工具，当时称为(Statistical Quality Control)。,六、控制图说明、原理,ETBEST Consulting Company,61,1924年发明,W.A. Shewhart,1931发表,1931年Shewhart发表了 “Economic Control of Quality of Manufacture Product”,19411942 制定成美国标准,Z1-1-1941 Guide for Quality

32、 Control Z1-2-1941 Control Chart Method for analyzing Data Z1-3-1942 Control Chart Method for Control Quality During Production,二、控制图的发展,ETBEST Consulting Company,62,三、波动的概念：,波动的概念是指在现实生活中没有两件东西是完全一样的。生产实践证明，无论用多么精密的设备和工具，多么高超的操作技术，甚至由同一操作工，在同一设备上，用相同的工具，生产相同材料的同种产品，其加工后的质量特性（如：重量、尺寸等）总是有差异，这种差异称为波动

33、，公差制度实际上就是对这个事实的客观承认。消除波动不是SPC的目的，但通过SPC可以对波动进行预测和控制。,ETBEST Consulting Company,63,1、波动的原因：,波动原因,ETBEST Consulting Company,64,预防或容忍?,不要等产品做出来后再去看它好不好 而是在制造的時候就要把它制造好,ETBEST Consulting Company,65,持续改进,ETBEST Consulting Company,66,2、波动的种类:,正常波动：是由普通(偶然)原因造成的。如操作方法的微小变动，机床的微小振动，刀具的正常磨损，夹具的微小松动，材质上的微量差异

34、等。正常波动引起工序质量微小变化，难以查明或难以消除。它不能被操作工人控制，只能由技术、管理人员控制在公差范围内。 异常波动：是由特殊(异常)原因造成的。如原材料不合格，设备出现故障，工夹具不良，操作者不熟练等。异常波动造成的波动较大，容易发现，应该由操作人员发现并纠正。,ETBEST Consulting Company,67,3、普通原因、特殊原因,普通原因：指的是造成随着时间推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因，我们称之为：“处于统计控制状态”、“受统计控制”，或有时间称“受控”，普通原因表现为一个稳定系統的偶然原因。只有变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。

35、 特殊原因：指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成(整个)过程的分布改变。除非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施，否則它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。如果系统內存在变差的特殊原因，随时间的推移，过程的输出将不稳定。,ETBEST Consulting Company,68,控制图示例:,四、控制图定义 控制图是用于分析和控制过程质量的一种方法。控制图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形，图的纵轴代表产品质量特性值(或由质量特性值获得的某种统计量)；横轴代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样本号；图内有中心线(记为CL)、上控制界限(记为UCL)和

36、下控制界限(记为LCL)三条线(见下图)。,ETBEST Consulting Company,69,五、控制图的设计原理：,位置：中心值,形状：峰态,分布宽度,1、在产品的生产过程中，计量值的分布形式有：,ETBEST Consulting Company,70,正态分布,ETBEST Consulting Company,71,控制图原理说明,群体 平均值= 标准差=,ETBEST Consulting Company,72,ETBEST Consulting Company,73,个別值的正态分布,平均值的正态分布,控制图的正态分布,ETBEST Consulting Company,7

37、4,有限群体修正系数,ETBEST Consulting Company,75,规格界限和控制界限,规格界限：是用以说明质量特性的最大许可值，来保证各个单位产品的正确性能。 控制界限：应用于一群单位产品集体的量度，这种量度是从一群中各个单位产品所得观测值中计算出来者。,ETBEST Consulting Company,76,控制图原理,工序处于稳定状态下，其计量值的分布大致符合正态分布。由正态分布的性质可知：质量数据出现在平均值的正负三个标准偏差(X3)之外的概率仅为0.27%。这是一个很小的概率，根据概率论 “视小概率事件为实际上不可能” 的原理，可以认为：出现在X3区间外的事件是异常波动

38、，它的发生是由于异常原因使其总体的分布偏离了正常位置。 控制限的宽度就是根据这一原理定为3。,ETBEST Consulting Company,77,“”及“”风险定义,根据控制限作出的判断也可能产生错误。可能产生的错误有两类。 第一类错误是把正常判为异常，它的概率为，也就是说，工序过程并没有发生异常，只是由于随机的原因引起了数据过大波动，少数数据越出了控制限，使人误将正常判为异常。 虛发警报， 由于徒劳地查找原因并为此采取了相应的措施,从而造成损失. 因此, 第一种错误又称为徒劳错误. 第二类错误是将异常判为正常，它的概率记为，即工序中确实发生了异常，但数据没有越出控制限，没有反映出异常，

39、因而使人将异常误判为正常。漏发警报,过程已经处于不稳定状态, 但并未采取相应的措施,从而不合格品增加, 也造成损失. 两类错误不能同时避免，减少第一类错误()，就会增加第二类错误()，反之亦然。,ETBEST Consulting Company,78,“”及“”风险说明,ETBEST Consulting Company,79,“”及“”风险说明,ETBEST Consulting Company,80,控制图设计原理,ETBEST Consulting Company,81,六、控制图的种类,1、按数据性质分类： 计量型控制图 平均数与极差控制图( Chart) 平均数与标准差控制图( C

40、hart) 中位数与极差控制图( Chart) 个別值与移动极差控制图( chart) 计数值控制图 不良率控制图(P chart) 不良数控制图(Pn 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),ETBEST Consulting Company,82,2、按控制图的用途分类 分析用控制图：根据样本数据计算出控制图的中心线和上、下控制界限，画出控制图，以便分析和判断过程是否处于于稳定状态。如果分析结果显示过程有异常波动时，首先找出原因，采取措施，然后重新抽取样本、测定数据、重新计算控制图界限进行分析。 控制用控制图：

41、经过上述分析证实过程稳定并能满足质量要求，此时的控制图可以用于现场对日常的过程质量进行控制。,ETBEST Consulting Company,83,3、控制图的选择,ETBEST Consulting Company,84,CASE STUDY,100平方米,每一百平方米布中的脏点,100,电灯亮不亮,1,乙醇比重,10,重量,5,长度,选用什么控制图,样本数,质量特性,ETBEST Consulting Company,85,不良和缺陷的说明,发票上的错误,门上油漆缺陷,C图 U图,风窗玻璃上的气泡,销售商发的货正确不正确,孔的直径尺寸太小或太大,灯亮不亮,P图 NP图,车辆不泄漏泄漏,

42、控制图,结果举例,ETBEST Consulting Company,86,七、计量型控制图的制作步骤和判定原则,ETBEST Consulting Company,87,控制图的应用流程：,ETBEST Consulting Company,88,1、建立X-R控制图的四步骤：,A 收集数据,B 计算控制限,C 过程控制解释,D 过程能力解释,ETBEST Consulting Company,89,步骤A：,ETBEST Consulting Company,90,取样的方式,取样必须达到组內变异小，组间变异大 样本数、频率、组数的规定,组数的要求(最少25组),ETBEST Consul

43、ting Company,91,计算每个子组的平均值和极差,平均值的计算：,R值的计算：,ETBEST Consulting Company,92,计算每组的平均值和极差：,2,2,3,3,3,极差,98.2,100,99.4,98.6,99.6,平均,99,100,99,99,101,5,99,99,101,100,100,4,98,100,100,97,99,3,97,101,98,99,98,2,98,100,99,98,100,1,ETBEST Consulting Company,93,步骤B：,ETBEST Consulting Company,94,计算平均极差、过程均值和控制限

44、,ETBEST Consulting Company,95,步骤C：,ETBEST Consulting Company,96,控制图的判读,超出控制界限的点：出现一个或多个点超出任何一个控制界限是该点处于失控状态的主要证据,ETBEST Consulting Company,97,控制图的判读,链：有下列现象之一即表明过程已改变： 连续7点位于平均值的一侧 连续7点上升(后点等于或大于前点)或下降。,ETBEST Consulting Company,98,控制图的判读,明显的非随机图形：应依正态分布来判定图形，正常应是有2/3的点落于中间1/3的区域。,ETBEST Consulting

45、Company,99,控制图的观察分析,作控制图的目的是为了使生产过程或工作过程处于“控制状态”. 控制状态即稳定状态, 指生产过程的波动仅受正常原因的影响,产品质量特性的分布基本上不随时间而变化的状态. 反之,则为非控制状态或异常状态. 控制状态的标准可归纳为二条: 第一条：控制图上点不超过控制界限; 第二条：控制图上点的排列分布没有缺陷.,ETBEST Consulting Company,100,控制图的判定准则 基本判定准则： 当控制图中的点出现下列情况之一，说明生产过程存在特殊原因，需立即采取措施予以消除以确保制程处于稳定状态： 超出控制线的点 连续七点上升或下降 连续七点全在中心点

46、之上或之下 点出现在中心线单侧较多时，如： 连续11点中有10点以上 连续14点中有12点以上 连续17点中有14点以上 连续20点中有16点以上,ETBEST Consulting Company,101,图示判定准则： 当控制图中的点出现下列情况之一，说明生产过程存在特殊原因，需立即采取措施予以消除以确保生产过程处于稳定状态。,判定准则1:(2/3A) 3点中有2点在A区或A区以外,判定准则2: (4/5B) 5点中有4点在B区或B区以外,ETBEST Consulting Company,102,A B C C B A,UCL LCL,A B C C B A,UCL LCL,判定准则3:

47、(6连串) 连续6点持续地上升或下降,判定准则4: (8缺C) 有8点在中心线的两侧,但C区并无点子,ETBEST Consulting Company,103,A B C C B A,UCL LCL,A B C C B A,UCL LCL,判定准则5: (7单侧) 连续7点在C区或C区以外,判定准则6: (14升降) 连续14点交互着一升一降,ETBEST Consulting Company,104,判定准则7: (15C) 连续15点在中心线上下两侧的C区,判定准则8: (1界外) 有1点在A区以外,ETBEST Consulting Company,105,为了继续进行控制延长控制限,估计过程标准偏差,计算新的控制限,ETBEST Consulting Company,106,Case study,76,74,74,72,56,65,74,79,73,75,61,64,72,79,4,74,70,76,71,58,68,74,81,7