SPC學(xué)習(xí)經(jīng)典（可編輯）

1、.SPC學(xué)習(xí)經(jīng)典 SPC學(xué)習(xí)提綱 SPC SPC 統(tǒng)計(jì)過程控制 Statistical 統(tǒng)計(jì) 以數(shù)理統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ)基于數(shù)據(jù)的科學(xué)分析和管理方法 Process 過程 任何一個有輸入輸出的活動 6個要素 5M1E Control 控制 通過掌握規(guī)律來預(yù)測未來發(fā)展并實(shí)現(xiàn)預(yù)防 我們?yōu)槭裁葱枰猄PC 質(zhì)量專業(yè)人員是管理小組中關(guān)鍵問題的解決者 SPC是質(zhì)量管理的基本技術(shù)之一 學(xué)習(xí)目的 目標(biāo) 用SPC思考 Thinking in SPC 說明 1不包括SPC對企業(yè)發(fā)展的效益 2不包括公式的推導(dǎo)和詳細(xì)的計(jì)算 3為了方便說明課程介紹均以生產(chǎn)制造為例但不限于此 4假設(shè)所有的學(xué)員都有基本的數(shù)學(xué)知識 5介紹的方法及其計(jì)

2、算公式以QS9000為準(zhǔn) 學(xué)習(xí)提綱 基本SPC統(tǒng)計(jì)學(xué) SPC的核心工具控制圖 過程能力研究 量具重復(fù)性和再現(xiàn)性研究 從數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律 直方圖 一個實(shí)例 某工廠接收了一批外協(xié)廠制造的青銅軸承用于生產(chǎn)一種重要的儀器但該廠不能信任生產(chǎn)這些軸承廠家的工作決定對供應(yīng)商提供的軸承進(jìn)行分析 這些軸承的關(guān)鍵特性是它們的內(nèi)徑其規(guī)格為1376±0010英寸 現(xiàn)抽取了100個青銅軸承對它們的內(nèi)徑進(jìn)行仔細(xì)的測量并記錄了測量結(jié)果 100個青銅軸承內(nèi)徑的測量值如下表 回答 數(shù)據(jù)列表不能表達(dá)出任何有實(shí)際意義的東西 Virtually Nothing 必須對數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析 圖形可以幫助我們將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息 能否

3、接受這批產(chǎn)品 與目標(biāo)值相比較 平均值13773 與規(guī)格界限相比較 極差最大值-最小值 1383-1370 0013 數(shù)據(jù)分布的更進(jìn)一步的信息 數(shù)據(jù)分成10組后落在每個區(qū)間 內(nèi)的數(shù)據(jù)個數(shù) 制作頻數(shù)分布表 繪制直方圖 分析直方圖 與規(guī)格限13661386進(jìn)行比較所有的測量值都在其范圍內(nèi)而且在-3S的范圍內(nèi) 分布基本上是對稱的有一點(diǎn)點(diǎn)向右偏斜但不嚴(yán)重 所以該廠決定接收這批青銅軸承 建議軸承的加工中心應(yīng)該左移 建立一個直方圖 收集整理數(shù)據(jù) 定組數(shù) N 算極差 R 定組距 I 確定組的中心點(diǎn)和各組界限 制作頻數(shù)分布表 繪制直方圖 分析 直方圖告訴我們 數(shù)據(jù)分布的中心位置 Average 在哪里 數(shù)據(jù)分散

4、程度 Spread 如何 數(shù)據(jù)分布的形狀 Shape 怎樣 理想情況正態(tài)曲線 不同 均值 不同 標(biāo)準(zhǔn)差 正態(tài)曲線的特征 曲線關(guān)于對稱 當(dāng)x 時(shí)取到最大值 X離越遠(yuǎn)fx的值越小 正態(tài)曲線 分析直方圖舉例 直方圖的峰度和對稱度 對稱度Skewness直方圖數(shù)據(jù)分布的對稱性 峰度Kurtosis直方圖數(shù)據(jù)分布的陡峭度 直方圖為對稱分布的則s 0 直方圖為正態(tài)分布的則s 0k 0 直方圖的作用 顯示數(shù)據(jù)的分布特征 指出采取措施的必要 觀察采取措施后的效果 比較和評估設(shè)備供應(yīng)商物料等 評估過程的能力 控制圖 控制圖原理 1 3 原理 若變量X服從正態(tài)分布那么在 ±3 范圍內(nèi)包含了9973 的數(shù)

5、值 2 中心極限定理 無論產(chǎn)品或服務(wù)質(zhì)量水平的總體分布是什么其 的分布每個 都是從總體的一個抽樣的均值在當(dāng)樣本容量逐漸增大時(shí)將趨向于正態(tài)分布 正態(tài)性假定有實(shí)際意義嗎 1不是在研究一門精確的科學(xué)而是作為一種謹(jǐn)慎的工業(yè)指導(dǎo) 2大部分的實(shí)際情況的數(shù)據(jù)分布與正態(tài)分布極為相似 3根據(jù)中心極限定理進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理 4如果不適合可以不需要用正態(tài)曲線直接來分析 質(zhì)量特性分類 計(jì)量值 variable 定量的數(shù)據(jù)值可以取給定范圍內(nèi)的任何一個可能的數(shù)值 計(jì)數(shù)值 Attribute 定性的數(shù)據(jù)值可以取一組特定的數(shù)值而不能取這些數(shù)值之間的數(shù)值 計(jì)件型 計(jì)點(diǎn)型 控制圖的分類 選擇合適的控制圖 一個實(shí)例 一 一臺自動螺絲車

6、床已經(jīng)準(zhǔn)備好了加工切斷長度的圖紙公差為0500±0008英寸的螺栓 頻數(shù)分布在進(jìn)行調(diào)整期間已經(jīng)完成分析結(jié)果表明進(jìn)行一段時(shí)期加工生產(chǎn)的開端是可以令人滿意的 為了分析和控制加工過程中螺栓的質(zhì)量現(xiàn)決定采用均值極差控制圖進(jìn)行監(jiān)控 按如下八個步驟進(jìn)行 一個實(shí)例二 步驟1選擇質(zhì)量特性 螺栓的切斷長度至關(guān)重要 步驟2按合理的計(jì)劃來搜集數(shù)據(jù) 每小時(shí)抽取5個產(chǎn)品作為一個樣本檢驗(yàn)員按時(shí)間順序收集了25個樣本 收集的數(shù)據(jù)表 一個實(shí)例三 步驟3計(jì)算樣本平均值及極差見上表 步驟4確定總的平均數(shù)和平均極差 一個實(shí)例四 步驟5計(jì)算控制限 一個實(shí)例五 一個實(shí)例六 一個實(shí)例七 步驟7確定控制限是否能經(jīng)濟(jì)地滿足要求 步

7、驟8運(yùn)用控制限進(jìn)行控制 均值-極差控制圖 最常用最基本 控制對象為計(jì)量值 適用于n 9的情況 均值圖用于觀察和分析分布的均值的變化即過程的集中趨勢 極差圖觀察和分析分布的分散情況即過程的離散程度 使用均值-標(biāo)準(zhǔn)差控制圖 步驟3計(jì)算樣本平均值及標(biāo)準(zhǔn)差 步驟4確定總的平均數(shù)和平均標(biāo)準(zhǔn)差 一個實(shí)例四 步驟5計(jì)算控制限 一個實(shí)例五 一個實(shí)例六 步驟6利用控制界限分析樣本數(shù)值 均值-標(biāo)準(zhǔn)差控制圖 控制對象為計(jì)量值 更精確 均值圖用于觀察和分析分布的均值的變化即過程的集中趨勢 標(biāo)準(zhǔn)差圖觀察和分析分布的分散情況即過程的離散程度 怎樣確定控制限 單值-移動極差控制圖 與均值-極差控制圖的作用類似 不需多個測量

8、值或樣本是均勻的如濃度 因?yàn)橘M(fèi)用或時(shí)間的關(guān)系過程只有一個測量值如破壞性實(shí)驗(yàn) 敏感性不強(qiáng) 用自動化檢查對產(chǎn)品進(jìn)行全檢時(shí) 移動極差 移動極差是指一個測定值 xi 與緊鄰的測定值xi1 之差的絕對值記作MR MR xi - xi1 i 12k-1 其中k為測定值的個數(shù) k個測定值有k-1個移動極差每個移動極差值相當(dāng)與樣本大小n 2時(shí)的極差值 怎樣確定控制限 1 計(jì)算總平均數(shù) 2 計(jì)算移動極差平均數(shù) 怎樣確定控制限 怎樣確定控制限 不良品率控制圖P圖 對產(chǎn)品不良品率進(jìn)行監(jiān)控時(shí)用的控制圖 質(zhì)量特性良與不良通常服從二項(xiàng)分布 當(dāng)樣本容量n足夠大時(shí)例如 該分布趨向于正態(tài)分布 適用于全檢零件或每個時(shí)期的檢驗(yàn)樣本

9、含量不同 不良品率控制圖P圖 檢驗(yàn)并記錄數(shù)據(jù) 計(jì)算平均不合格品率P 計(jì)算中心線和控制界限 繪制控制圖并進(jìn)行分析 案例分析 在制造復(fù)雜的發(fā)動機(jī)的端蓋時(shí)如果有某些因素不合要求就判為不良品在成品的全檢中現(xiàn)要求對每班產(chǎn)品的不良率作控制圖 每班檢驗(yàn)的端蓋總數(shù)就是樣本量共收集了25班的檢驗(yàn)數(shù)及不良數(shù) 案例分析 1收集的數(shù)見下表 案例分析 案例分析 繪制控制圖并進(jìn)行分析 單位缺陷數(shù)控制圖 U圖 適合用于對單位樣本數(shù)量如面積容積長度時(shí)間等上缺陷數(shù)進(jìn)行控制的場合 通常服從泊松分布 可近似與正態(tài)分布 來處理 取樣大小可以是不固定的只要能計(jì)算出每單位上的缺陷數(shù)即可 單位缺陷數(shù)控制圖 U圖 案例分析 現(xiàn)需要對一注塑產(chǎn)

10、品的缺陷進(jìn)行控制圖分析 收集的數(shù)據(jù)記錄如下表 控制限的計(jì)算 案例分析 繪制控制圖并進(jìn)行分析 其他的控制圖 不良品數(shù)控制圖Pn圖 缺陷數(shù)控制圖C圖 不良品數(shù)控制圖Pn 樣本容量n恒定 不合格品數(shù)是一個服從二項(xiàng)分布的隨機(jī)變量 當(dāng)np 5時(shí)近似服從正態(tài)分布N npnp1-p 不良品數(shù)控制圖 確定數(shù)據(jù)樣本容量n的大小n常取50以上的數(shù) 收集數(shù)據(jù)Pn1Pn2 Pn3 Pnk k為樣本數(shù) 計(jì)算控制中心和控制界限 繪制控制圖并進(jìn)行分析 缺陷數(shù)控制圖C圖 控制對象為一定單位 如一定長度一定面積一定體積等上面的缺陷數(shù) 如鑄件表面的氣孔數(shù)機(jī)器裝好后發(fā)現(xiàn)的故障數(shù) 產(chǎn)品上的缺陷數(shù)服從泊松分布 近似為正態(tài)分布處理均值為

11、C標(biāo)準(zhǔn)偏差為 缺陷數(shù)控制圖 1收集數(shù)據(jù) 一般取2025組數(shù)據(jù) 如果缺陷數(shù)較小可將幾個樣本合為一個 使每組缺陷數(shù)C 0的情況盡量減少否則用來作控制圖不適宜 不同的缺陷應(yīng)盡可能分層處理 缺陷數(shù)控制圖 2 計(jì)算平均缺陷數(shù) 3 計(jì)算中心線和控制界限 4 繪制控制圖并進(jìn)行分析 選擇合適的控制圖 內(nèi)容提要 控制圖應(yīng)用的兩個階段 運(yùn)用控制圖判斷過程受控失控 什么時(shí)候重新計(jì)算控制限 使用控制圖應(yīng)注意的問題 控制圖應(yīng)用的二個階段 分析階段 控制階段 分析階段 在控制圖的設(shè)計(jì)階段使用主要用以確定合理的控制界限 每一張控制圖上的控制界限都是由該圖上的數(shù)據(jù)計(jì)算出來 從分析階段轉(zhuǎn)入控制階段 在什么條件下分析階段確定的控

12、制限可以轉(zhuǎn)入控制階段使用 控制圖是受控的 過程能力能夠滿足生產(chǎn)要求 控制階段 控制圖的控制界限由分析階段確定 控制圖上的控制界限與該圖中的數(shù)據(jù)無必然聯(lián)系 使用時(shí)只需把采集到的樣本數(shù)據(jù)或統(tǒng)計(jì)量在圖上打點(diǎn)就行 判斷受控與失控 1所有樣本點(diǎn)都在控制界限之內(nèi) 2樣本點(diǎn)均勻分布位于中心線兩側(cè)的樣本點(diǎn)約各占12 3靠近中心線的樣本點(diǎn)約占23 4靠近控制界限的樣本點(diǎn)極少 失控狀態(tài)在控制圖上表現(xiàn) 明顯特征是有 1一部分樣本點(diǎn)超出控制界限 除此之外如果沒有樣本點(diǎn)出界但 2樣本點(diǎn)排列和分布異常 也說明生產(chǎn)過程狀態(tài)失控 典型失控狀態(tài) 典型失控狀態(tài) 2連續(xù)7點(diǎn)上升或下降 典型失控狀態(tài) 3有較多的邊界點(diǎn) 連續(xù)3點(diǎn)中有2

13、點(diǎn)落在警戒區(qū)內(nèi) 連續(xù)7點(diǎn)中有3點(diǎn)落在警戒區(qū)內(nèi) 連續(xù)10點(diǎn)中有4點(diǎn)落在警戒區(qū)內(nèi) 典型失控狀態(tài) 4樣本點(diǎn)的周期性變化包括階段的周期性波動的周期性 典型失控狀態(tài) 5樣本點(diǎn)分布的水平突變 典型失控狀態(tài) 6樣本點(diǎn)的離散度變大 顏色管理color Management 藍(lán)色未經(jīng)檢測的點(diǎn) 綠色檢測后正常的點(diǎn) 紅色檢測后異常點(diǎn) 黃色 異常點(diǎn)經(jīng)過異常編輯且有了改善措施的點(diǎn) 重新計(jì)算控制限 控制圖是根據(jù)穩(wěn)定狀態(tài)下的條件人員設(shè)備原材料工藝方法測量系統(tǒng)環(huán)境來制定的如果上述條件變化則必須重新計(jì)算控制限例如 操作人員經(jīng)過培訓(xùn)操作水平顯著提高 設(shè)備更新經(jīng)過修理更換零件 改變工藝參數(shù)或采用新工藝 改變測量方法或測量儀器 采用

14、新型原材料或其他原材料 環(huán)境變化 重新計(jì)算控制限 使用一段時(shí)間后檢驗(yàn)控制圖還是否適用控制限是否過寬或過窄否則需要重新收集數(shù)據(jù)計(jì)算控制限 過程能力值有大的變化時(shí)需要重新收集數(shù)據(jù)計(jì)算控制限 控制界限與規(guī)格界限 規(guī)格由客戶或設(shè)計(jì)部門給出 控制界限由過程的實(shí)際數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)計(jì)算得出 一般情況下控制界限嚴(yán)于規(guī)格 控制圖的應(yīng)用程序 內(nèi)容提要 過程能力的基本概念 CpCpk與PpPpk的含義與區(qū)別 CpCpk與PpPpk的計(jì)算方法 如何運(yùn)用過程能力指數(shù)進(jìn)行管理 過程能力的概念 過 程 能 力 指 處 于 統(tǒng)計(jì)穩(wěn) 態(tài) 下 的 過 程 的 加 工 能 力是過程內(nèi)部本身的性能不考慮規(guī)范對過程分布寬度是如何規(guī)定的 過 程

15、 能 力 過程能力是以該過程產(chǎn)品質(zhì)量特性值的變異或波動來表示的 根據(jù)3原理在分布范圍 ±3 內(nèi)包含了9973的數(shù)據(jù)接近于1因此以±3 即6 為標(biāo)準(zhǔn)來衡量過程是否具有足夠的精確度和良好的經(jīng)濟(jì)特性的過程能力記為B則 B 6 CpCpk與PpPpk的含義與區(qū)別 Cp指數(shù) Cp Capability of Process 過程能力指數(shù) Cpk修正的過程能力指數(shù) 過程能力指數(shù)Cpm Ppk與Cpk 案例分析 案例分析 過程有一個異常點(diǎn)是由于偶然因素造成調(diào)查表明是該檢驗(yàn)員當(dāng)時(shí)委托他人代為測量而這代理人不適于操作精密測量設(shè)備可能讀數(shù)不準(zhǔn)確也有可能偽造了數(shù)據(jù) 剔除這個異常點(diǎn)過程是受控的 剔

16、除異常點(diǎn)數(shù)據(jù)表 案例分析 根據(jù)這24個子組計(jì)算得 計(jì)算得到的標(biāo)準(zhǔn)差 00019 案例分析 規(guī)格寬度要求 0016 工序?qū)挾? 6 00106 Cp 001600106 15094 案例分析 由于存在一定的偏移那么我們真正能做到多好 呢 Cpk min CpuCpl min 1261217569 12612 或者 Cpk Cp 1-K 15094× 1-01625 12612 案例分析 我們實(shí)際做得有多好呢 Pp 13699 Ppk 11411 這說明我們還可以做得更好 計(jì)數(shù)型的過程能力評價(jià) 對于pnp圖 過程能力是通過過程平均不合品率 來表示當(dāng)所有點(diǎn)都受控后才計(jì)算該值 對于c圖過程能

17、力為 即固定容量n的樣本的缺陷數(shù)的平均值 對于u圖過程能力為 即每單位缺陷數(shù)的均值 Cpk與不良數(shù)量一覽表 如何運(yùn)用過程能力指數(shù)進(jìn)行管理 當(dāng)Cpk指數(shù)值降低代表要增加 控制 檢查 返工及報(bào)廢 在這種情況下成本會增加品質(zhì)也會降低 生產(chǎn)能力可能不足 如何運(yùn)用過程能力指數(shù)進(jìn)行管理 當(dāng)Cpk指數(shù)值增大不良品減少最重要是產(chǎn)品零件接近我們的理想設(shè)計(jì)數(shù)值目標(biāo)給予顧客最大滿足感 當(dāng)Cpk指數(shù)值開始到達(dá)133或更高時(shí)對檢驗(yàn)工作可以減少減少我們對運(yùn)作審查成本 內(nèi)容提要 排列圖柏拉圖 分層分析法 相關(guān)與回歸分析 SPC知識回顧 Pareto理論在品質(zhì)管理中的應(yīng)用 品質(zhì)管理中主要應(yīng)用 缺陷柏拉圖 異常柏拉圖 原因柏拉

18、圖 措施柏拉圖 某鑄造車間生產(chǎn)一種鑄件質(zhì)量不良項(xiàng)目有氣孔未充滿偏心形狀不佳裂紋其他等項(xiàng)記錄一周內(nèi)某班所生產(chǎn)的產(chǎn)品不良情況數(shù)據(jù)并將不良項(xiàng)目作成累計(jì)頻數(shù)和百分比匯總表 鑄件不良項(xiàng)目的排列圖 Pareto理論的作用 找出重要的少數(shù) 因?yàn)?0的問題由20的潛在原因引起 分層分析法 概念將數(shù)據(jù)依照使用目的按照其性質(zhì)來源影響因素等進(jìn)行分類把性質(zhì)相同在同一生產(chǎn)條件下收集到的質(zhì)量特性數(shù)據(jù)歸并在一起的方法 通常和其他方法一起使用如將數(shù)據(jù)分層之后再進(jìn)行加工整理成分層排列圖分層直方圖分層控制圖等 常用分層方法 按不同時(shí)間線別分如按班次不同生產(chǎn)線分 按操作人員分如按工人的級別 按操作方法分如按切削用量溫度壓力 按原材

19、料產(chǎn)品分如按供料單位批次產(chǎn)品客戶等 其他分層如按檢驗(yàn)手段使用條件氣候條件等 案例分析 在柴油機(jī)裝配中經(jīng)常發(fā)生汽缸墊漏氣現(xiàn)象為解決這一問題 對該工序進(jìn)行現(xiàn)場統(tǒng)計(jì) 收集數(shù)據(jù)n 50漏氣數(shù)f 19 漏氣率 P fn 1950 038 即38 分析原因通過分析認(rèn)為造成漏氣有兩個原因 該工序涂密封劑的工人ABC三人的操作方法有差異 汽缸墊分別由甲乙兩廠供應(yīng)原材料有差異 因此采用分層法列表進(jìn)行分析 分層列表 初步分析結(jié)論 汽缸漏氣率的辦法可以采用乙廠供應(yīng)的汽缸墊因?yàn)樗燃讖S的漏氣率低 采用工人B的操作方法因?yàn)樗穆饴首畹?實(shí)踐結(jié)果表明 按照上述分析結(jié)果做漏氣率不但沒有降低反而從原來的38上升到43 為什

20、么 進(jìn)一步考慮不同工人使用不同工廠提供的汽缸墊 綜合分層 結(jié) 論 使用甲廠提供的汽缸墊時(shí)要采用B工人的操作方法 使用乙廠提供的汽缸墊時(shí)要采用A工人的操作方法 這樣才能使漏氣率大大降低 分層的意義 分層的目的有利于查找產(chǎn)生質(zhì)量問題的原因 把影響質(zhì)量的眾多因素分離出來在同一生產(chǎn)條件下收集到的數(shù)據(jù)歸納在一起可以使數(shù)據(jù)反映的現(xiàn)象更加明顯 相關(guān)圖也稱散布圖可以直觀地表示出兩變量之間的相關(guān)程度 當(dāng)懷疑系統(tǒng)中兩個變量可能有關(guān)系但不能確定這種關(guān)系是什么的時(shí)候就可以使用 制作相關(guān)圖 識別要分析的兩個變量 收集至少25組相對應(yīng)的數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)必須一一對應(yīng) 太少的數(shù)據(jù)會妨礙清楚得認(rèn)識兩個變量之間的關(guān)系 制作相關(guān)圖 依據(jù)

21、兩個變量畫出橫坐標(biāo)軸和縱坐標(biāo)軸 按照數(shù)據(jù)一一畫出坐標(biāo)點(diǎn)xiyi 相 關(guān) 系 數(shù) 衡量兩個變量間線性關(guān)系的密切程度 r的取值范圍為-1r1 r越接近于1X與Y之間的線性關(guān)系越好 r 1為完全正相關(guān)關(guān)系r -1為完全負(fù)相關(guān)關(guān)系 r 0兩個變量之間不存在線性關(guān)系或者不相關(guān) 相 關(guān) 圖 兩個變量之間可能存在以下主要幾種分布情況 一元回歸分析 表示 因素y對因素x的回歸直線 其中a表示為常數(shù)b表示回歸系數(shù) 一元回歸常用于分析與預(yù)測 SPC知識回顧 SPC的三大基本概念 波動的統(tǒng)計(jì)規(guī)律性 過程能力 過程控制 過程控制系統(tǒng) 透過過程控制減少差異常波動 最有效的工具是通過控制圖進(jìn)行監(jiān)控以達(dá)到事前預(yù)防 最有效的

22、是從輸入過程或系統(tǒng)本身去改善 人品質(zhì)管理工人的素質(zhì) 設(shè)備良好的工具機(jī)器設(shè)施 材料物料良好設(shè)計(jì)采購運(yùn)輸 方法良好的程序標(biāo)準(zhǔn)測量系統(tǒng) 環(huán)境整潔整理良好工件地方 SPC的應(yīng)用流程 課程內(nèi)容回顧 相 關(guān) 圖 過 程 Sigma 估計(jì)Sigma 計(jì)算Sigma 規(guī)格寬度 工序?qū)挾?過程能力指數(shù) 過程平均值和規(guī)格中心的偏移 當(dāng)規(guī)格中心與目標(biāo)值不重合時(shí)的過程能力指數(shù) 過程平均值和目標(biāo)值的偏移 CpCpkCpm PpPpkPpm Pp Performance of Process 過程性能指數(shù)Ppk修正的過程性能指數(shù) 我們再來看前面的作控制圖的案例 每十億有1個零件 450 1 00020 200 63 13

23、3 2700 100 6900 090 71800 060 PPM Cp SPC技術(shù)的其他工具 圣任科技有限公司 目的尋找主要問題或影響質(zhì)量的主要原因 案例分析 在實(shí)際應(yīng)用中當(dāng)各組容量與其平均值相差不超過正負(fù)25時(shí)可用平均樣本容量 來計(jì)算控制限 計(jì)量型數(shù)據(jù)嗎 性質(zhì)上是否均勻 或不能按子組取樣 關(guān)心的是 不合格品率嗎 樣本容量 是否恒定 樣本容量 是否恒定 子組容量 9 np或p圖 p圖 C或U圖 U圖 是 否 是 是 是 是 是 否 否 否 否 否 關(guān)心的是 單位零件缺陷數(shù)嗎 是 運(yùn)用控制圖進(jìn)行控制 圣任科技有限公司 受控狀態(tài)在控制圖上表現(xiàn) x UCL CL LCL t 控制圖的受控狀態(tài) 判斷

24、受控與失控 1有多個樣本點(diǎn)連續(xù)出現(xiàn)在中心線一側(cè) 連續(xù)7個點(diǎn)或7點(diǎn)以上出現(xiàn)在中心線一側(cè) 連續(xù)11點(diǎn)至少有10點(diǎn)出現(xiàn)在中心線一側(cè) 連續(xù)14點(diǎn)至少有12點(diǎn)出現(xiàn)在中心線一側(cè) x UCL CL LCL t 警戒區(qū) 23的區(qū)域 UCL CL LCL x UCL CL LCL t x UCL CL LCL t x UCL CL LCL t 過程能力研究 圣任科技有限公司 計(jì)量型數(shù)據(jù)嗎 性質(zhì)上是否均勻 或不能按子組取樣 關(guān)心的是 不合格品率嗎 樣本容量 是否恒定 樣本容量 是否恒定 子組容量 9 np或p圖 p圖 C或U圖 U圖 是 否 是 是 是 是 是 否 否 否 否 否 關(guān)心的是 單位零件缺陷數(shù)嗎 是

25、計(jì)量型控制圖 圣任科技有限公司 其中 步驟6利用控制界限分析樣本數(shù)值 均值控制圖 極差控制圖 均值-極差控制圖 -控制限 其中 均值控制圖 標(biāo)準(zhǔn)差控制圖 相當(dāng)于n 2時(shí)的均值控制圖 X控制圖 MR控制圖 相當(dāng)于n 2時(shí)的極差控制圖 n 2時(shí)D4 3267D3 0 計(jì)數(shù)型控制圖 圣任科技有限公司 與n有關(guān) 根據(jù)公式計(jì)算各 樣本組的上下控制限 在實(shí)際應(yīng)用中當(dāng)各組容量與其平均值相差不超過正負(fù)25時(shí)可用平均樣本容量 來計(jì)算控制限 檢驗(yàn)并記錄數(shù)據(jù) 計(jì)算平均單位缺陷數(shù) 計(jì)算中心線和控制界限 繪制控制圖并進(jìn)行分析 與n有關(guān) 設(shè)n為樣本大小C為缺陷數(shù)則單位缺陷數(shù)為 u cn 圣任科技有限公司 擬稿謝文佳 20

26、05年3月10日 圣任科技有限公司 數(shù)據(jù)會告訴您什么呢 數(shù)據(jù) 列表 10-25 250個以上 7-12 100-250 6-10 50-100 分組數(shù) 數(shù)據(jù)量 1376 ±0010 LSL USL 10-25 250個以上 7-12 100-250 6-10 50-100 分組數(shù) 數(shù)據(jù)量 經(jīng)驗(yàn)之談 對大多數(shù)工業(yè)用的分析來說50個數(shù)值具備足夠的可靠性 但單個測量值的費(fèi)用比較低時(shí)或是當(dāng)需要準(zhǔn)確分析時(shí)可以采用100個或更多的數(shù)據(jù) N 2 - 總體平均值描述數(shù)據(jù)的集中位置 總體標(biāo)準(zhǔn)差描述數(shù)據(jù)的分散程度 x N2 68 95 997 現(xiàn)實(shí)狀況一些異常 雙峰 峭壁 USL LSL AA圖 LSL

27、 USL LSL USL LSL USL 控制圖及其背后的故事 圣任科技有限公司 3s 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 -3s Average 點(diǎn)落在該區(qū)間的概率為997 Components of Every Control Chart 1 Data Points3 Upper Control Limit 2 Center Line 4 Lower Control Limit 計(jì)量值控制圖 均值-極差控制圖 X bar-R 均值-標(biāo)準(zhǔn)差控制圖 X bar S 單值-移動極差控制圖 X-MR 計(jì)數(shù)值控制圖 不良

28、率控制圖p 不良數(shù)控制圖 Pn 缺陷數(shù)控制圖 c 單位缺陷數(shù)控制圖 u Sheet3Sheet2Sheet100000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000Sheet3Sheet2Sheet1MinRangecellscell widthXmin

29、n-1 Cell Widthn組號組中值組下界組上界頻數(shù)Xmin n-1 2Cell WidthXmin3 n-1 2Cell Width最小值 n-1 組距組中值 -組距2組中值 組距2000000000000E-00組號組中值組下界組上界頻數(shù)最小值 n-1 組距組中值 -組距2組中值 組距200000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000

30、00000000Sheet3Sheet2Sheet1LSL USL Target DateTest ItemModel NameCustomerLineSpecStatisticsMeanMinRangeStdDevCpCpuCplCpkKurtosisSkewness切斷長度SubNoX barRangeDateTimeOperator系統(tǒng)管理員SubNo000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000

31、0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000E-00000E-00000E-00000E-00000E-00000E-00000E-00000E-00000E-00000E-00000E-00000E-00000E-000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000

32、000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000E-00000E-00000E-00000E-00000E-00000E-00000E-00000E-00000E-00000E-00000E-00000E-00切斷長度2002-3-2000000000000000000E-000000000000000E-000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000-00-00000000-00-00-00-0000000000000E-00000E-

33、00000E-00000E-000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000E-00000E-00000E-00000E-00000E-00000E-00000E-00000E-00000E-00000E-00000E-00000E-002002-3-20

34、1644162002-3-20 1644322002-3-20 1644452002-3-20 1645022002-3-20 164521系統(tǒng)管理員系統(tǒng)管理員系統(tǒng)管理員系統(tǒng)管理員系統(tǒng)管理員Sheet3Sheet2Sheet1MinRangecellscell widthXmin n-1 Cell Widthn組號組中值組下界組上界頻數(shù)Xmin n-1 2Cell WidthXmin3 n-1 2Cell Width最小值 n-1 組距組中值 -組距組中值 組距d2d3000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000

35、0000E-00組號組中值組下界組上界頻數(shù)最小值 n-1 組距組中值 -組距組中值 組距00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000Sheet3Sheet2Sheet1nC4C40000000000000000000000000000000000000Sheet3Sheet2Sheet169個KPNA連接件測量數(shù)據(jù)當(dāng)班生產(chǎn)總數(shù)不合格分布狀態(tài)流紋數(shù)白點(diǎn)不合格品數(shù)劃傷黑色拉裂白

36、霧欠缺水氣粘模雜料縮水WY125-A玻璃不合格品分布情況不合格品分布狀態(tài)未注滿封膠WY125-B上表盒流紋壓傷當(dāng)班生產(chǎn)總數(shù)不合格品數(shù)不合格品分布狀態(tài)垂直度偏差深度偏差同軸度偏差未注滿封膠KC6磁感杯組件樣本號KC6磁感杯組件樣本號垂直度偏差深度偏差同軸度偏差未注滿封膠KC6磁感杯組件樣本號KC6磁感杯組件樣本號當(dāng)班生產(chǎn)總數(shù)不合格品數(shù)不合格品分布狀態(tài)垂直度偏差深度偏差同軸度偏差未注滿封膠0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000

37、000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000

38、000000000000000000000000000000000WY125-A玻璃不合格品分布情況當(dāng)班生產(chǎn)總數(shù)不合格品數(shù)不合格分布狀態(tài)流紋數(shù)白點(diǎn)劃傷黑色拉裂白霧欠缺水氣粘模雜料縮水00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000

39、000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000069個KPNA連接件測量數(shù)據(jù)WY125-B上表盒000000000000當(dāng)班生產(chǎn)總數(shù)不合格品數(shù)不合格品分布狀態(tài)000000000000未注滿流紋壓傷封膠白點(diǎn)00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000

40、0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000Sheet3Sheet2Sheet169個KPNA連接件測量數(shù)據(jù)當(dāng)班生產(chǎn)總數(shù)不合格分布狀態(tài)流紋數(shù)白點(diǎn)不合格品數(shù)劃傷黑色拉裂白霧欠缺水氣粘模雜料縮水WY125-A玻璃不合格品分布情況不合格品分布狀態(tài)未注滿封膠WY125-B上表盒流紋壓傷當(dāng)班生產(chǎn)總數(shù)不合格品數(shù)不合格品分布狀態(tài)垂直度偏差深度偏差同軸度偏差未注滿封膠KC6磁感杯組件樣本號KC6磁感杯組件樣本號垂直度偏差深度偏差同軸度偏差未注滿封膠KC6磁感杯組件樣本號KC6磁感

41、杯組件樣本號當(dāng)班生產(chǎn)總數(shù)不合格品數(shù)不合格品分布狀態(tài)垂直度偏差深度偏差同軸度偏差未注滿封膠0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000

42、000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000WY125-A玻璃不合格品分布情況當(dāng)班生產(chǎn)總數(shù)不合格品數(shù)不合格分布狀態(tài)流紋數(shù)白點(diǎn)劃傷黑色拉裂白霧欠缺水氣粘模雜料縮水00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000

43、000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000069個KPNA連接件測量數(shù)據(jù)WY125-B上表盒000000000000當(dāng)班生產(chǎn)總數(shù)不合格品數(shù)不合格品分布狀態(tài)000000000000未注滿流紋壓傷封膠白

44、點(diǎn)000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000Sheet3Sheet2Sheet169個KPNA連接件測量數(shù)據(jù)當(dāng)班生產(chǎn)總數(shù)不合格分布狀態(tài)流紋數(shù)白點(diǎn)不合格品數(shù)劃傷黑色拉裂白

45、霧欠缺水氣粘模雜料縮水WY125-A玻璃不合格品分布情況不合格品分布狀態(tài)未注滿封膠WY125-B上表盒流紋壓傷當(dāng)班生產(chǎn)總數(shù)不合格品數(shù)不合格品分布狀態(tài)垂直度偏差深度偏差同軸度偏差未注滿封膠KC6磁感杯組件樣本號KC6磁感杯組件樣本號垂直度偏差深度偏差同軸度偏差未注滿封膠KC6磁感杯組件樣本號KC6磁感杯組件樣本號當(dāng)班生產(chǎn)總數(shù)不合格品數(shù)不合格品分布狀態(tài)垂直度偏差深度偏差同軸度偏差未注滿封膠00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000