品管七大手法 (2)ppt課件

1、品管七大手法研習班直方圖例NO組界組中心點次數(shù)1119.5126122.7532126132.5129.25113132.5139135.75104139145.5142.25305145.5152148.75216152158.5155.25117158.5165161.75118165171.5168.253下限SL130上限SL180四.如何依據(jù)圖案的分佈狀態(tài)判斷1.如圖中顯示中間高,兩邊低,有集中的趨勢,表示規(guī)格.分量等計量值的相關特性都處於平安的狀態(tài)之下,製品工程狀況良好.如下圖所示:2.如圖中顯示缺齒形圖案,圖形的柱形高低不一呈現(xiàn)缺齒狀態(tài),這種情形普通就來大都是製作直方圖的方法或數(shù)

2、據(jù)搜集(測量)方法不正確所產生.如下圖所示:3.如圖所示為絕壁形,另外一邊拖著尾巴,這種偏態(tài)型在理論上是規(guī)格值無法獲得某一數(shù)值以下所產生之故,在品質特性上並沒有問題,但是應檢討尾巴拖長在技術上能否可接受;例治工具的鬆動或磨損也會出現(xiàn)拖尾巴的情形.如下圖所示:4.雙峰型有兩種分配相混合,例如兩臺機器或兩種不同原料間有差異時,會出現(xiàn)此種情形,因測定值受不同的緣由影響,應予層別后再作直方圖.5.離散型 測定有錯誤,工程調節(jié)錯吳或運用不同原材所引起,一定有異常原存在,只需去除,即可制造出合規(guī)格的制品6.高原型不同平均值的分配混合在一同,應層別之后再作直方圖五.與規(guī)格值或標準值作比較1.符合規(guī)格 A.理

3、想型:制品良好,才干足夠.制程才干在規(guī)格界限內,且平均值與規(guī)格中心一致,平均值加減4倍標準差為規(guī)格界限,制程稍有變大或變小都不會超過規(guī)格值是一種最理想的直方圖.B.一則無餘裕:制品偏向一邊,而另一邊有餘裕很多,假設製程再變大(或變小),很能夠會有不良發(fā)生,必須設法使製程中心值與規(guī)格中心值吻合才好.C.兩側無餘裕:制品的最小值均在規(guī)格內,但都在規(guī)格上下兩端內,且其中心值與規(guī)格中心值吻合,雖沒有不良發(fā)生,但假設製程稍有變動,說會有不良品發(fā)生之危險,要設法提高製程的精度才好.2.不符合規(guī)格A.平均值偏左(或偏右) 假設平均值偏向規(guī)格下限並伸展至規(guī)格下限左邊,或偏向規(guī)格上限伸展到規(guī)格上限的右邊,但製程

4、呈常態(tài)分配,此即表示平均位置的偏向,應對固定的設備,機器,緣由等方向去清查.上限下限B.分散度過大:實際製程的最大值與最小值均超過規(guī)格值,有不良品發(fā)生(斜線規(guī)格),表示標準差太大,制程才干缺乏,應針對人員,方法等方向去清查,要設法使產品的變異縮小,或是規(guī)格訂的太嚴,應放寬規(guī)格.下限上限C.表示製程之生產完全沒有按照規(guī)格去考慮,或規(guī)格訂得不合理,根本無法達到規(guī)格.下限上限六.直方圖在應用上必須留意事項1.直方圖可根據(jù)由形圖按分佈形狀來觀察製程能否正常.2.產品規(guī)格分佈圖案可與標準規(guī)格作比較,有多大的差異.3.能否必要再進一步層別化.第八章 控制圖 從每日生產的產品線中所測得的零亂數(shù)據(jù)中,找出經常

5、發(fā)生和偶爾發(fā)惹事故的數(shù)據(jù),以便幫助找出問題緣由,這就是非依托控制圖不可. 控制圖分為兩大類,本文每一類舉一例進行講解一.計量值控制圖作為控制制程的計量值控制圖,一方面以平均數(shù)控制圖控制平均數(shù)的變化,以全距控制其變異的情形.本節(jié)將介紹平均數(shù)與全距控制圖,將就控制圖在制程中的每一步詳加描畫. 計量值控制圖的種類如下:數(shù)據(jù)名稱管制圖計量值平均數(shù)與全距管制圖XR管制圖平均數(shù)與標準差管制圖X S管制圖個別值管制圖X管制圖實例:平均數(shù)與全距控制圖某廠制造全銅棒,為控制其品質,選定內徑為控制項目,並決定以X-R控制圖來控制該制程的內徑量度,並於每小時隨機抽取5個樣本測定,共搜集最近製程之數(shù)據(jù)125個,將其數(shù)

6、據(jù)依測定順序及生產時間陳列成25組,每組樣本5個,每組樣數(shù)5個,記錄數(shù)據(jù)如下:樣本組X1X2X3X4X5140403843412404239393934239414340440403942415423942434064341414041743383742418374343354094039424144樣本組X1X2X3X4X51039414136381140444240391243383941421338403639411436353938391540394039481642464647471736404341431837394038421940373939432047403936402140

7、37404342樣本組X1X2X3X4X5223939394045233133353935244040404142254644414139樣本組12345678各組平均數(shù)40.439.84140.441.241.241.239.6全距53434268樣本組1011121314151617各組平均數(shù)394140.638.837.441.245.640.6全距55554957樣本組1819202122232425各組平均數(shù)39.239.640.440.440.434.640.642.2全距561166827計算如下:X=40.264 R=5.查系數(shù)表,當N=5時,D4=2.115,D3=0X控制圖

8、上下限:CL= =40.264UCL= + =43.4249LCL= - =37.1031R控制圖上下限:CL= =5.48UCL= =11.5867LCL= =0UCL=43.4CL=40.6LCL=37.10R控制圖UCL=11.59CL=5.40LCL=0分析結論在控制圖中有第16個及第23個樣本組的點分別超出控制上限及控制下限,表示制程平均發(fā)生變化,而R控制圖並無點超出界限或在界限上,表示制程變異並未增大.二.計數(shù)值控制圖 1.何謂計數(shù)值? 商品制造的品質評定標準有計量型態(tài),例如:直徑,容量;然而有些品質特性定義為良品或不良品將更合理.所謂計數(shù)值就是可以計數(shù)的數(shù)據(jù),如不良品數(shù),缺點數(shù)等

9、. 2.計數(shù)值控制圖的類型 數(shù)據(jù)名稱管制圖計數(shù)值不良率管制圖P管制圖不良個數(shù)管制圖PN管制圖缺點數(shù)管制圖C管制圖單位缺點數(shù)管制圖U管制圖P控制圖實例運用條件:1.產品不是良品就是不良品2.抽樣放回3.彼此獨立進行 樣品不良率計算公式為: P=標準差公式為: S=上下限計算公式如下:控制上限(ucl): = +3 ( 為平均不良率,n為樣本數(shù)) 中心線(cl) : 控制下限(lcl) = -3 假設下限計算結果能夠為負數(shù),因為二項分配並不對稱,且其下限為零,故當控制下限出現(xiàn)小于零的情況,應取0表示.平均不良率應用加權平均數(shù)來計算(用不良數(shù)總數(shù)與全體的樣本總數(shù)之比).例: 寶光廠生產的MOUSE用

10、的包裝袋,檢驗其底部能否有破損即包裝為不良品,取30個樣本,每個樣本數(shù)為50個,這些樣本是在機器每天三班制的連續(xù)任務每半小時取一次而得. 樣本數(shù)不良數(shù)樣本數(shù)不良數(shù)樣本數(shù)不良數(shù)1811521102161224221839131223154141472415510151325266121692617715176271288185286910191329810520113010計算結果如下:平均不良率P= =0.233(CL)用P當真實過程不合格的估計值,可以計算控制上限和下限,如下: UCL=P+3 =0.412 LCL=P- 3 =0.054P控制圖如下:UCL=0.41UCL=0.23UCL=

11、0.05針對控制圖進行分析 由控制圖中我們可以發(fā)現(xiàn)來自樣本12及25的兩點超出控制上限,故制程是在非控制狀態(tài),必須進一步探討能否有異常緣由.分析樣本12得知,在這半小時里,有一批新進的包裝袋被運用,所以這異常的現(xiàn)象是由于新原料參與引起.而在樣本25那半小時,有一個沒有經驗的員工在操作此機器,而使樣本25有這麼高的不良率. 現(xiàn)在將超出控制界限的兩個點刪除掉,重新計算控制界限,控制以后的制程,其控制中心線及上.下限為 不是控制圖的選擇數(shù)據(jù)性質計量值計數(shù)值樣本大小N=?數(shù)據(jù)係不良數(shù)或缺點數(shù)N=1N2CL性質?N=?管制圖X_XN=25N10缺點數(shù)不良數(shù)N能否相等?是不是單位大小能否一樣?是XR管制圖

12、RX管制圖管制圖管制圖nC管制圖XXRmp管制圖pn管制圖 三.控制圖的判別控制狀態(tài),意指制程安定,控制狀態(tài)也稱安定狀態(tài).我們無法知道制程的真正狀態(tài),只能對制程的某種特性值搜集數(shù)據(jù),將其繪在控制圖上,由控制圖來觀察制程的狀態(tài).在斷定制程能否處于控制狀態(tài),可利用以下基準:1. 控制圖的點沒有逸出界外.2.點的陳列方法沒有習性,呈隨機現(xiàn)象.在正?？刂频臓顟B(tài)下,控制圖上的點子應是隨機分布,在中心線的上下方約有同數(shù)的點,以中心線近旁為最多,離中心線愈遠點愈少,且不能夠顯示有規(guī)則性或系統(tǒng)性的現(xiàn)象.歸納得到下面兩種情形: 1.控制圖上的點,大多數(shù)集中在中心線附近,少數(shù) 出現(xiàn)在控制界限附近,且為隨機分布.2

13、.普通控制圖上的點,25點中有0點;35點中有1點以下;100點中 有2點以下,超出控制界限外時,可稱為平安控制狀態(tài).以上兩點僅是作為一個參考,各位同仁應在實際中 靈活運用.實際分析.3點中有2點在A區(qū)連續(xù)9點在C區(qū)或C區(qū)以外連續(xù)6點遞增或遞減14點上下交替5點中有4點在B區(qū)15點在C區(qū)中心線上下8點在中心線兩側,但無一在C區(qū) 非隨機控制界限內的斷定利用點的排法斷定能否處在控制狀態(tài),可依據(jù)以下法則: 1.點在中心線的一方連續(xù)出現(xiàn). 2.點在中心線的一方出現(xiàn)很多時. 3.點接近控制界限出現(xiàn)時. 4.點持續(xù)上升或下降時. 5.點有周期性變動時. 連串連續(xù)七點或八點在中心線與控制上限或中心線與控制下

14、限之間的型誤關差的機率是約為( )8=0.0039,在如此小的機率竟會出現(xiàn),可想像有異常緣由發(fā)生,在中心線的上方或下方出現(xiàn)的點較多如下: 1.連續(xù)11點以上至少有10 點 2.連續(xù)14點以上至少有12 點 3. 連續(xù)17點以上至少有14 點 4. 連續(xù)20點以上至少有16點點子出現(xiàn)在控制界限附近,三倍標準差與二倍標準差間.1.連續(xù)3點中有2點.2.連續(xù)7點中有3點.3.連續(xù)10點中有4點控制圖中的點的趨勢傾向連續(xù)6點以上不斷上升或不斷下降,趨勢是以向某一個方向連續(xù)移動,而趨勢傾向的發(fā)生有以下能夠緣由:1.由于工具磨損或制程中某些成分劣化所呵斥.2.人的要素呵斥,如任務者疲勞.3.季節(jié)性要素呵斥

15、,如氣溫變化. 控制圖中的點的趨勢傾向連續(xù)6點以上不斷上升或不斷下降,趨勢是以向某一個方向連續(xù)移動,而趨勢傾向的發(fā)生有以下能夠緣由:1.由于工具磨損或制程中某些成分劣化所呵斥.2.人的要素呵斥,如任務者疲勞.3.季節(jié)性要素呵斥,如氣溫變化. 周期性循環(huán)變化控制圖上的點,呈現(xiàn)一個周期性循環(huán)變化時,應調查以下不良緣由:1.機器開動或關閉,呵斥溫度或壓力的增減.2.物料的品質受季節(jié)或供應商的影響.3.由于周期性的預防保養(yǎng),呵斥機器性能的周期變化表現(xiàn).4.由于操作員疲勞及隨后的休憩呵斥的周期性的變化.5.由于資料的機械及化學性質所呵斥的周期性. 過于集中型點子大都集中在中心線附近1.5倍標準差間,其型

16、誤差機率是0.0027,假設抽樣選擇不當,能夠會呵斥點子集中在中線附近,例如兩個不同操作員的結是點在同一張圖上.像這種母體混合的情形相當普遍.以下是一些造居這種情形的能夠緣由:1.兩個或兩個以上的操作員點在同一張圖上.2.兩臺或兩臺以上的機器點在同一張圖上.3.兩家品質差異很大的供應商點在同一張圖上.4.兩臺或更多的量測設備間的差異.兩條以上生產線制程方法上的差異. 管理不善者1.人員教育,訓練缺乏,2.原始設計有錯誤或圖上標示的問題等.3.治具,夾具設計不當或運用不當.4.不良資料混入制程.5.未推行標準化活動.6.測試儀器未加校正與維護.7.未落實保養(yǎng)任務上列諸項緣由常出在管理制度不善的工廠,在 R控制圖呈現(xiàn)大的變動,如欲消除此類異常緣由,一定要先確定管理制度,推行標準化任務.技術缺乏者1. 機器設計上的問題.2. 制程才干缺乏:資料,機械,作業(yè)方法與人員綜合結果無法達到品質要求者.3. 任務環(huán)境布置不當.4. 測定儀器的測定方法不當.5. 機械設備精度缺乏.6. 缺乏技術人才.此諸緣由常明顯地表現(xiàn)于二種現(xiàn)象:控制界限很寬,產品品質分散幅度較規(guī)格界限為寬.此諸異常原來由于制程才