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质量五大工具SPC培训资料


Choose certainty. Add value. value.

Statistical Process Control

SPC – 统计过程控制

Choose certainty- Add value.

Jiangsu T?V Product Service Ltd. ? TUV S?

D Group

1

Choose certainty. Add value. value.

SPC导出
? 质量体系关注改进和预防 ? 合理的过程控制可以实现改进和预防 Choose certainty- Add value. ? 过程是把输入转化成输出的相互关联和相互作用的活动, 过程涉及到我们业务的各个方面

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Choose certainty. Add value. value. ? 什么是过程?
能产生输出(一种给定的产品或服务)的人、设备、材料、方法和环境的 组合。过程可涉及到我们业务的各个方面。管理过程的有力工具即为统 计过程控制。 ? 什么是过程控制? 过程控制是为了确保满足顾客的要求而对过程所执行的一套程序和经过 策划的措施。这些程序和措施包括: Choose certainty- Add value. - 经过策划的用以收集有关输入和输出信息的检验和监控 - 基于所收集信息而对过程进行的调整 ? 什么是统计过程控制? 使用诸如控制图等统计技术来分析过程或其输出,以便采取适当的措施 来达到并保持统计控制状态,从而提高过程能力。 -

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Choose certainty. Add value. value. 有反馈的过程控制系统模型
过程的呼声

人 设备 材料 方法 环境

统计方法 我们工作 产品或 Choose certainty的方式 /资 服务 Add value. 源的融合
过程/系统
顾客的呼声

顾客

输入

输出

识别不断变化的 需求量和期望

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Choose certainty. Add value. value. 过程的状态的衡量
过程控制: 操作员培训、变换材料 设备修理 人员沟通 改变车间温度、湿度 Choose certainty- Add value. 输出控制: 返修、返工、特采 退步放行、降级、报废

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Choose certainty. Add value. value.变差及其产生原因

1)产品的特性具有变异性;
没有两件产品是完全相同的 任何过程都存在许多引起变差的原因 机加工轴直径的变差源?哪些是长期影响,哪些是短期影响?

Choose certainty- Add value.

2)产品质量的变异具有统计规律性;
利用统计技术来进行正确的推定和预测; 根据推定和预测采取正确的行动; ----------真正实现预防性管理

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Choose certainty. Add value. value.

过程变差:
每件产品的尺寸与别的产品都不同
Choose certainty- Add value.

范围

范围

范围

范围

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Choose certainty. Add value. value.

过程变差: 但它们形成一个模型,若稳定,可以描述为 一个分布
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范围

范围

范围

Choose certainty. Add value. value. 过程变差:

分布可以通过以下因素来加以区分
位置 分布宽度 形状

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范围
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范围

范围

或这些因素的组合

Choose certainty. Add value. value.
? 标准差(StandardDeviation) δ 过程输出的分布宽度的分布宽度的量度。 Choose certainty- Add value.

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Choose certainty. Add value. value.

正态分布与几率 范围
σ

百分比

± 1 σ 68.26%
Choose certainty- Add value. ± 2 σ 95.44%

± 3 σ 99.73%
Χ

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Choose certainty. Add value. value. 普通原因和特殊原因
?

▲普通原因——持续得影响过程,是具有稳定的、 ▲ 特殊原因——指并不永远作用于过程而 引起变化的任何因素,间断的 随时间可重复分布的诸多过程变化根源,影响过 程输出的所有单值
?

? ?

处于统计控制状态的稳定系统(受控) 过程的输出是可预测的

如果存在特殊原因,过程输出随时间进程 将不是稳定的(不受控)

Choose certainty- Add value.
?

过程固有的、始终存在

?

异因则非过程固有,有时存在,有时不存 在

?

例如:机床开动时的轻微振动、机器部件的正常 ? 间隙、轴承自然磨损等。

例如:原材料不均匀、设备未润滑、参数 设置不正确、人员技术不纯熟等。

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Choose certainty. Add value. value.

普通原因

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特殊原因

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Choose certainty. Add value. value.不同原因导致变差的措施
?局部措施

通常用来消除变差的特殊原因 通常由与过程直接相关的人员实施 通常可纠正大约15%的过程问题 ?对系统采取措施

Choose certainty- Add value.

通常用来消除变差的普通原因 几乎总是要求管理措施,以便纠正 大约可纠正85%的过程问题 措施选择不当的后果
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Choose certainty. Add value. 何时需要采取措施? value.
技术状 态满足 要求 可 接 受

何种过程控制和过程能力能接受?
受控 非受控

Ⅰ 理想状态—过程处于控 Ⅲ 过程满足要求可被接受, 制状态,满足要求的能力是 但不受控.如果特殊原因已确 Add value. 可接受的Choose certainty- 定但难以以经济的方式予以 消除, 过程也可能被顾客接受

不可 接受

Ⅱ 过程虽然受控,但是由 普通原因引起的变化过多, 必须减少。短期来讲可以通 过100%检查以保护客户

Ⅳ 过程既不受控,也不可接 受,普通和特殊原因引起的 变差都必须被减少。100%检 查并采取措施稳定过程

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Choose certainty. Add value. value. 两类错误
一类错误:没有特殊原因影响,但采取了措施(过度控制) 二类错误:有特殊原因影响,但没有采取措施(控制不足) Choose certainty- Add value. 不可能把错误概率降为零 通过控制图可以有效地降低该错误

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Choose certainty. Add value. value. 针对计量型数据和计数型数据的不同控制图
控制图的主要特征: - 合适的刻度 - 上下控制线 - 中心线 Choose certainty- Add value. - 子组顺序 - 失控点的识别 - 事件记录

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Choose certainty. Add value. value. 计量型数据控制图
与过程有关的控制图
人员 材料 设备 方法
过程 Choose

环境

1

2

3

4

5

6

certainty- Add value.

计量单位:(mm, kg等)

结果举例
螺丝的外径(mm) 从基准面到孔的距离(mm) 电阻(Ω) 锡炉温度(? C) 工程更改处理时间(h)
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控制图举例
X图 R图

Choose certainty. Add value. 使用控制图的准备 value.
1、建立适合于实施的环境 a 排除阻碍人员公正的因素 b 提供相应的资源 c 管理者支持 2、定义过程 根据加工过程和上下使用者之间的关系,分析每个阶段的影响因素。 3、确定待控制的特性 Choose certainty- Add value. 应考虑到:- 顾客的需求 - 当前及潜在的问题区域 - 特性间的相互关系 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。

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Choose certainty. Add value. value. 接上页
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 Choose certainty- Add value. 更新,新的材料批次等,有利于下一步的过程分析。

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Choose certainty. Add value. value. 均值和极差图(X-R)
1、收集数据 以样本容量恒定的子组形式报告,子组通常包括2-5件连续的产品, 并周性期的抽取子组。 注:应制定一个收集数据的计划,将其作为收集、记录及描图的依据。 1-1 选择子组大小,频率和数据 1-1-1 子组大小:一般为 5件连续的产品,仅代表单一刀具 /冲头/过程 Choose certainty- Add value. 流等。(注:数据仅代表单一刀具、冲头、模具等生产出来的零件, 即一个单一的生产流。) 1-1-2 子组频率:在适当的时间内收集足够的数据,这样子组才能 反映潜在的变化,这些变化原因可能是换班/操作人员更换/材料批 次不同等原因引起。对正在生产的产品进行监测的子组频率可以是 每班2次,或一小时一次等。
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Choose certainty. Add value. value. 接上页
1-1-3 子组数:子组越多,变差越有机会出现。一般为25 组,首次使用控制图选用35 组数据,以便调整。 1-2 建立控制图及记录原始数据 (见下图)

Choose certainty- Add value.

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Choose certainty. Add value. value.
--

? ? ? ? ? ¤ ? ? ? · é ?? ? ? ? ? X= 173 X =? ? ? ? R = 4.3 R =?

? ? ? ? ? °? ? ? ? ? ±X -R? ? ? ? ? ? ° ? ? ? ? ·? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? · 170-175° c UCL= UCL= +A2 R= LCL= 175 -A LCL= 170 2 R= X +A2 R = X +A2 R = UCL=D4 R = 9.09 LCL=D3R = 0
X? ?

? ? ? ?? ? ± ? ? ·? ? ? ?

A2 =0.577

175 174 173 172 171 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

? ? ? ? 1

? ? ? ? 2

D3 =0.000
R? ? 8 4

D4 =2.115

0 1 2 3 4 5 6

Choose certainty- Add value.
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

? ? ? ? 1

? ? ± ·

1
9/6 8:009:00

2

3

4

5

6

7

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9/13 9:0010:00

? ? ? ? /? ±? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 1 2 3 4 5

9/6 9/6 9/6 9/6 9/6 9/6 9/7 9:00- 10:11:00- 13:30- 14:30- 15:30- 8:0010:00 11:00 12:00 14:30 15:30 16:30 9:00

9/7 9/7 9/7 9/7 9/7 9/8 9/8 9/8 9/8 9/11 9:00- 10:00- 11:00- 13:30- 15:30- 10:30- 13:30- 14:30- 15:30- 8:0010:00 11:00 12:00 14:30 16:30 11:30 14:30 15:30 16:30 9:00

9/11 9/11 9/11 9/11 9/12 9:00- 10:00- 11:00- 13:30- 8:0010:00 11:00 12:00 14:30 9:00

9/12 9/12 9/12 9/12 13 13:30- 14:30- 15:30- 16:30- 8:0014:30 15:30 16:30 17:30 9:00

? ? ? ? ? ? · ? ? ? ? ? ? ? ? ? R=? ?? ó ? ? -? ? ? ? ? ?

C

174 175 174 173 173 174 2

175 176 175 174 173 175 3

175 177 176 174 172 175 5

173 174 175 176 175 175 3

171 170 172 174 175 172 5

172 174 173 172 173 173 2

173 170 169 171 172 171 4

176 175 173 170 169 173 7

171 172 173 174 175 173 4

172 173 174 176 175 174 4

174 173 170 171 172 172 4

176 174 172 169 170 172 7

173 172 170 171 173 172 3

176 174 171 170 171 172 6

174 175 176 174 171 174 5

172 172 173 174 175 173 3
.

170 169 171 172 173 171 4

175 174 172 170 171 172 5

172 173 175 176 174 174 4
? ? ± ?

176 175 174 173 170 174 6

171 173 173 174 175 173 4

175 174 175 173 172 174 3

173 172 170 171 172 172 3

169 171 173 174 175 172 6

170 169 171 172 173 171 4

175 173 170 169 171 172 6

175 176 174 172 170 173 6

175 173 171 169 170 172 6

174 175 175 174 173 174 2

? ? ? ? ? ? ? ? ? ±? ? ° ? ? ? ? ? ? ?? ± ? ? ? ? ? ¨? ? ? ? ? ?? ò ° ? ? ? ? ? ? ± ? ? ? ? · ? ± ? ? ? ? ? ? ±? × ? ? ? ? ? ? ± ? ? ? ? ? · ? ? ±? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ° ? ? ? ? ? ? ? ? ?
? ? ? ? /? ±? ? ? ? ± ? ? ? ? ? /? ±? ?

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Choose certainty. Add value. value. 1-3、计算每个子组的均值(X)和极差R
对每个子组计算: X=(X1+X2+…+Xn)/ n R=Xmax-Xmin 式中: X1 , X2 ? ? ? ?为子组内的每个测量值。n 表示子组 Choose certainty- Add value. 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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Choose certainty. Add value. value. 接上页
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。 ( 例如:平均值图上1个刻度代表0.01英寸,则在极差图上 1个刻度代表0.02英寸)

1-5、将均值和极差画到控制图上 Choose certainty- Add value.
5-1 X 图和 R 图上的点描好后及时用直线联接,浏览各点是否 合理,有无很高或很低的点,并检查计算及画图是否正确。 5-2 确保所画的X 和R点在纵向是对应的。 注:对于还没有计算控制限的初期操作的控制图上应清楚地注明“初始研 究”字样。

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Choose certainty. Add value. value.
2

计算控制限 首先计算极差的控制限,再计算均值的控制限 。

2-1 计算平均极差(R)及过程均值(X)
R=(R1+R2+…+Rk)/ k(K表示子组数量)

X =(X1+X2+…+Xk)/ k

Choose certainty- Add value.

2-2 计算控制限 计算控制限是为了显示仅存在变差的普通原因时子组的均 值和极差的变化和范围。控制限是由子组的样本容量以及反 映在极差上的子组内的变差的量来决定的。 计算公式: UCLx=X+ A2R UCLR=D4R LCLx=X - A2R LCLR=D3R
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Choose certainty. Add value. value. 接上页
注:式中A2,D3,D4为常系数,决定于子组样本容量。其系数值 见下表 :

n D4 D3 A2

2 3.27 ??? 1.88

3 2.57 ??? 1.02

4 2.28 ???

5 2.11 ???

6 2.00 ???

7 1.92 0.08 0.42

8 1.86 0.14 0.34

9 1.82 0.18 0.34

10 1.78 0.22 0.31

Choose certainty- Add value.
0.73 0.58 0.48

注: 对于样本容量小于7的情况,LCLR可能技术上为一个负值。在这 种情况下没有下控制限,这意味着对于一个样本数为6的子组,6个“ 同样的”测量结果是可能成立的。

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Choose certainty. Add value. value. 控制图: - 收集数据 - 建立控制图 - 登录数据 - 计算数据 - 建立控制限 Choose certainty- Add value. - 分析R图,找出失控点,分析特殊原因,采取措施, 重新计算控制限,分析R图,找出失控点,分析特殊原因, 采取措施,重新计算控制限 - 更新Xbar图 - 分析X bar图,找出失控点,分析特殊原因,采取措施, 重新计算控制限
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Choose certainty. Add value. value.

控制限的沿用和更新(子组容量的变更)
控制图失控的特征:
Choose certainty- Add value.

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Choose certainty. Add value. value. 超出极差上控制限的点说明存在下列情况中的一种或几种: 〃 控制限计算错误或描点时描错; 〃 零件间的变化性或分布的宽度已经增大(即变坏), 增大可以发生在某个时间点上,也可能是整个趋势的一 部分; 〃 测量系统变化(例如,不同的检验员或量具); 〃 测量系统没有适当的分辨力。 Choose certainty- Add value.
有一点位于控制限之下,说明存在下列情况的一种或几种: 〃 控制限或描点错误; 〃 分布的宽度变小(即变好); 〃 测量系统已改变(包括数据编辑或变换)
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Choose certainty. Add value. value. 特殊原因识别规则的汇总
①一个点远离中心线超过三个标准差 ②连续7点位于中心线的一侧 ③连续6点上升或下降 ④连续14点交替上下变化 ⑤3个点之中的2点距中心线的距离超过2个标准差(同一侧) Choose certaintyAdd value. 2out of 3 point>2 standard deviations from centerline (same side) ⑥ 5个点之中的4的点距中心线的距离超过1个标准差(同一侧) 4 out of 5 point>1 standard deviations from centerline (same side) ⑦连续15个点排列在中心线1个标准差的范围内(两侧) ⑧ 连续8个点距中心线的距离大于1个标准差(两侧)

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Choose certainty. Add value. value. 判定规则的说明
1) 1、2、3、4可由点绘人员作例行检定用。 2)为提早得到警告,5、6两项检定可用来强化前面四个检 Choose certainty- Add value. 3)检定规则7 、8 是判断分层用的;检定规则 8 是显示在一 段时间内样组来自一个来源、另一段时间内来自另一 定规则。

个来源。
4)如 点恰落于线上,则采严格的态度判定。
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Choose certainty. Add value. value.
识别并标注特殊原因 ? 对于极差数据内每个特殊原因进行标注,为了将生产

的不合格输出减到最小以及获得诊断用的新证据,及
时分析问题是很重要的。 Choose certainty- Add value. ? 在识别变差的特殊原因方面,过程事件日志可能也 是一个有用的信息源.

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Choose certainty. Add value. value.

过程能力

过程满足顾客要求的能力
-过程的对中性 Choose certainty- Add value. -过程的变化性 -技术规范限值

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Choose certainty. Add value. value. 计算过程偏差C

P

X ? LSL Cp ? (單邊規格下規格界限 单边规格下规格界限 ) ? 3? R ? ? ? d2 只考慮到固定變差或組 內變差
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USL ? LSL Cp ? ( 雙邊規格 ) 双边规格 ? 6? USL ? X Cp ? (单边规格上规格界限 單邊規格上規格界限 ) ? Choose certainty- Add value. 3?

Choose certainty. Add value. value. 计算过程能力指标C

PK

C pk ? m in ( C pu , C pl ) C pu Su ? x ? ? 3?

x ? Sl C pl ? ? 3? R ? ? ? d2
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Choose certainty- Add value.

Choose certainty. Add value. value.
1、进行过程能力分析,须满足以下条件下方可:

〃 过程在统计稳定状态;
〃 过程呈正态分布; 〃 产品之规范值满足客户之要求

Choose certainty- Add value. 2.〃 过程固有变差(普通变差)——仅由普通原因产生的部
分过程变差。如
R d2



S CA

〃 过程总变差——普通变差+特殊变差

S?

?
i ?1

n

?X

1? X n ?1

?

2 ? ?? S

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Choose certainty. Add value. value. 3、 ·

? ? X ? LSL USL ? X CPK ? min? ? , ? 3? R ? 3? R d 2 d2 ?

? ? 为稳定过程的能力指数 ? ? ?

· 4、

? X ? LSL USL ? X ? ?为过程性能指数 Ppk ? min? , ? ? ? 3? 3? S ? S ? certaintyChoose Add ? value.

Cp ?

· ·

USL ? LSL ? 6? ? R
d2

Pp ?

USL ? LSL ? 6? ? S

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Choose certainty. Add value. value. 分析控制图; 3.6.2

最关键最容易 被忽视的一步

判断是否受控(即稳定)
N Choose certainty- Add value. Y

进行分析 剔除特殊原因

分析过程能力 进行分析 减少普通原因

判断能力是否足够?
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Y

N

过程控制

Choose certainty. Add value. value.

评价过程能力

Cp与Cpk
Pp与Ppk Cpk与Ppk
Choose certainty- Add value.

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Choose certainty. Add value. value.
提高过程能力
为了提高过程能力,必须重视减少普通原因。 例如:

机器性能、输入材料的一致性、过程操作的基本方法、培训方法
或工作环境。一般来说,纠正这些造成不可接受的过程能力的系 Choose certainty- Add value. 统原因可能会超出操作者或者他们的现场管理人员的能力。相反 ,需要采取管理层介入做一些基本的变化、分配资源、并为改进 过程的整个性能进行协调,用短期的局部措施来纠正系统是不会 成功的。

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Choose certainty. Add value. value.

对修改的过程绘制控制图并分析
? 对过程已采取了系统的措施后,其效果应在控制

图上表现出来,控制图更成了验证措施是否有效的
一种方式。
? 在对过程实施改变时,应仔细的监视控制图。 Choose certainty- Add value.

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Choose certainty. Add value. value. X—R控制实例:

某工厂生产车间 工序:弯曲夹片 特性:间隙、尺寸“A” 工程规范:0.50—0.90mm 样本容量/频率:5件/2h 收集数据时间:3月8日—3月16日,共收集到25个子组
日期 1 2 3 4

Choose certainty- Add value.

5

X R
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Choose certainty. Add value. value. ? 将计算后的各子组的均值X、极差R填入数据栏中: ? 计算控制限: ? R =(0.20+0.20+…0.10)/25=0.178 ? X = (0.7+0.77+…+0.66)/25=0.716 ? UCLR=D4? R =2.11?0.178=0.376 ? UCLR=D3? R (∵n=5<7 无下限 Choose certaintyAdd value. ? UCLX= X+A2? R=0.716+0.58 ?0.178=0.819 ? LCLX= X-A2?R=0.613 ? 在控制图上画出均值和极差的上、下控制限线(虚 线)。

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Choose certainty. Add value. value. ? 分析极差图上的数据点: ? 在极差控制图上发现,3月10日12点,查明因有对设 备不熟悉的人员操作,该点超出控制限,排除该点后, 重新计算控制限。 ? 重新计算控制限:(去除 3 月 10 日 12 点一个子组后, 存24个子组) ? R=4.05/24=0.169 Choose certainty- Add value. ? X=17.15/24=0.715 ? UCL=2.11?0.169=0.357 ? UCLX=0.715+0.58?0.169=0.813 ? LCLX=0.715-0.58?0.169=0.617

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Choose certainty. Add value. value.
? 分析均值图上的数据点:

?

发现从 3 月 12 日 10 点起,因使用了不合规范的原材料,
其后8个子组被排除(这一阶段在低的过程均值下受控,

但连续7点在平均值一侧),至此,只存下16个子组。 Choose certainty- Add value. ? 排除了与极差和均值有关的可解释和可纠正的问题, 过程看来是统计受控的。

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Choose certainty. Add value. value.
? 重新计算控制限:
? X =(0.70+0.77+…+0.76)/16=0.738

? ?

UCLx =0.738+(0.58?0.169)=0.836 LCLx =0.738-(0.58?0.169)=0.640

? 计算过程能力和能力指数并作评价: ? 在本例中:
?

Choose certainty- Add value.

X =0.738 USL=0.900 LSL=0.500

?

R =0.169 б= R/d2=0.169/2.33=0.0725

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Choose certainty. Add value. value. ? 计算能力指数:
Cpk=Zmin/3=2.23/3≈0.74 (接受准则要求Cpk≥1.33) 或Cpk=(Cpu=USL- X 或 CpL= X-LSL 的较小值) 3б 3б 在不考虑过程有无偏倚时: Cp= USL-LSL = 0.900-0.500 = 0.92 6б 6?0.0725 Choose ,certaintyAdd ? 如果本例是过程性能研究 则计算Pp、 Ppk value. 即Ppk=0.71 (能力不足) ? 从上面分析,尽管过程处于受控状态,但过程能力不足,使过程输出 的1.3%左右超出规范限值。为此,采取措施将过程均值向规范中心调 整.

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Choose certainty. Add value. value. 本例结论:
? 从本例中可以看出, 在将过程均值向规范中心调整前, 无论是过程能力 Zmin=2.23 (要求 ≥ 4 )还是能力指数 Cpk=0.74(要求≥1.33),均是不可接受的.后经采取措施, 但 Zmin=2.76 、 Cpk=0.92 ,但仍有大约 0.6% 的输出超出 Choose certainty- Add value. ,对系统采取管 规范界限.为此 ,必须由管理者参与和支持 理措施, 改进系统, 提高过程能力(即减少过程变差б ), 方能从根本上满足Zmin≥4、CPK≥1.33的要求。

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Choose certainty. Add value. value. 计数型控制图案例—P图
? 1、P控制图的控制状态 P控制图的控制状态指过程的不合格品率为一常数P ? 2、P控制图的统计基础 P = nP/n P = n1P1+n2P2+…nkPk/n1+n2+…nk P(1-P) σP = √ ——— Choose certainty- Add n 若过程的参数P已知,则P图的控制线为 P(1-P) UCLP = μP +3 σP = P + 3 √————— n ? P(1-P) LCL P= μP-3 σ P= P-3 √——— n

value.

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Choose certainty. Add value. value.

建立 P 控制图的步骤
? ? ? ? 步骤1:预备数据的取得。 步骤2:计算样本不合格品率。 步骤3:计算 P 图的控制线。 步骤4:为了判断过程是否处于稳定状态,将各个样本不合格品率 Choose certainty- Add value. 点绘制在图中。 ? 步骤5:判稳。

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Choose certainty. Add value. value.

P控制图的实例
p控制图

0.12 0.1 0.08 0.06 0.04 0.02 0 1

0.1154

Choose certainty- Add value.

0.05

0.00

3

5

7

9 11 13 15 17 19 21 23 25

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Choose certainty. Add value. value.

? 请问P图的过程能力如何

表示?

Choose certainty- Add value.

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Choose certainty. Add value. value.

? NP ?C ?U

Choose certainty- Add value.

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