班组长管理-qc小组长培训班讲义(ppt 110页)

QC 小 组 长 培 训 班 讲 义 n 主讲：罗 红 梅 n 第十章 直方图与散布图 n 第一节 直 方 图 1 一、 直 方 图 概 念 1、定义： 直方图是频 数直方图的简 称，也叫质量 分布图。 是指由一系 列 宽度相等高 度不等的长方 形 表示的图形 。 2 2、 直方图依据的原理： 产品质量的分散规律 因为产品质量在正常情况下， 总是在一定范围内波动的，不 可能完全一样。然而，这种波 动又是有一定规律的。这种规 律表现为 质量状况（数据）总 是集中在一个点的周围 ，越靠近这个点越集中 ，越往点的两端越少。 3 3、 直 方 图 作 用 ： 揭示质量问题，确定质量改进点 1、显示产品质量波动分布状态； 通过对数据的收集整理来直观的描 述生产过程中的产品质量分布状况。 n 2、分析判断生产过程保证产品质量的 能力。 n 3、估算产品不合格率及产生的可能原 因。为质量改进提供信息。 4 4、 直 方 图 用 途： n 1） 向领导汇报质量情况； n 2） 按不同的工人、设备、原料、 日期等各种原因进行质量分析； n 3） 调查工序或设备的能力，进一 步确定工序能力指数； n 4） 在 QC小组活动中主要用于 现状 调查、制定并实施对策和效果检查 ， 也可用于课题选择、确定目标、 遗留问题的确定等。 5 通过一个实例来说明。 某工厂生产的产品，重量值是其质量特性之一， 标准要求为 1000 +0.50（）。用直方图分 析产品的重量分布情况。 n 1、收集数据： n 收集 生产稳定状态下 的产品 100个，测定其重 量得到 100个数据（或收集已经测定过的数据 100个），列入表 10-1中。 n 作直方图的数据要大于 50个， 否则反映分 布的误差太大。也不能太大。 二 、 直方图的作法 6 表 10-1 数 据 表 单 位： (c ) 43 28 27 26 33 29 18 24 32 14 34 22 30 29 22 24 22 28 48 1 24 29 35 36 30 34 14 42 38 6 28 32 22 25 36 39 24 18 28 16 38 36 21 20 26 20 18 8 12 37 40 28 28 12 30 31 30 26 28 47 42 32 34 20 28 34 20 24 27 24 29 18 21 46 14 10 21 22 34 22 28 28 20 38 12 32 19 30 28 19 30 20 24 35 20 28 24 24 32 40 注：表中数据是 实测 数据减去 1000 的 简 化 值 。 7 2、计算极差（ R） R Xmax Xmin = 48-1 = 47 质量特性值的分布范 围 0 1 48 50 8 将收集的数据的分布 范围（ R）划分为若干个 （ k）区间（组）。 组数的确定要适当，组数 太少会因代表性差引起较大计 算误差；组数太多会影响数据 分组规律的明显性，且计算工 作量加大。通常确定的组数要 使 每组 平均 至少包括 4 5个数据 。 可参考下表，这是一个经验 数值表。 3、确定组数（ k）： 9 直方图的作法 表 10-2 组 数 k 选 用 表 数 据 的 数 量（ n ） 组 数 (k) 一般常用 的 组 数 (k) 50 100 5 10 10 100 250 7 12 250以上 10 20 K=10 10 4、计算组距（ h）： h= 极差 /组数 =R/k n =47/10 n =4.7 n 5 n 组距一般取 测量单位 的 整数倍 以便于分组。 在不违背分组原则的基础上，组距尽量取 奇 数 ，以便于组界的划分。 h 11 为了避免出现数据 值与组的边界值重合而 造成频数计算困难的问 题， 组的界限值（边界值）单 位应取最小测量单位的 1/2， 即比测量精度高一倍 。 分组时应把数据表中 的最大值和最小值都包 括在内。 5、计算各组的界限值： 1 0.5 48 12 5、计算各组的界限值： n 界限值单位 =11/2=0.5 n 第一组下限值 =最小值 -界限值 单位 n =1-0.5=0.5 n 第一组上限值 =第一组下限值 + 组距 n =0.5+5=5.5 n 第二组下限值 n =第一组上限值 =5.5 n 第二组上限值 n =第二组下限值 +组距 n =5.5+5=10.5 n 以此类推算出各组的界限值。 0.5 5.5 10.5 13 6、编制频数分布表： 表 10-3 组 号 组 的界限 值 频 数 记 录 频 数 统计 1 0.5 5.5 / 1 2 5.5 10.5 / 3 3 10.5 15.5 / 6 4 15.5 20.5 / 14 5 20.5 25.5 / 19 6 25.5 30.5 / 27 7 30.5 35.5 / 14 8 35.5 40.5 / 10 9 40.5 45.5 / 3 10 45.5 50.5 / 3 合 计 100 14 以频数为纵坐标，以质量 特性值为横坐标，画出 坐标。 在横坐标上面画出公差线 并标出公差范围（ T）， 公差下限与原点间稍留 一些距离，以方便看图 。 T 7、画 直 方 图： 0 50 15 画直方图各组的长方形 n 以组距为底频数 为高画出各组的 长方形。 n 横坐标上第一组的起点 位置不必与原点重合， 也不必按实际数值定， 可在第一组的起点位置 和原点之间采用打断符 号 “”，这样就不会因 第一组起点位置数值较 大时，使整个图形过于 右偏。 T 0 5.5 15.5 25.5 35.5 45.5 重量 30 25 20 15 10 5 频 数 16 画 直 方 图 n 在图上标明以下内容： n 图名（成品重量直方图）、 n 搜集数据的时间（或产品生产时间）、 n 样本大小（ n=100）、 n 样本平均值（ X=26.6c ）、 n 样本标准偏差值（ s=9.00 c）、 n 分布中心（ X）和公差中心（ M）的位置 等 。 17 画 直 方 图 0 5.5 15.5 25.5 35.5 45.5 重量 成 品 重 量 直 方 图 30 25 20 15 10 5 频 数 T n=100 X=26.6cs =9.00 c M X 生产时间 : 2004.8.5 10. 18 画 直 方 图 作直方图时也可以边收集数据边作图，根据 以往的经验或通过估计，确定极差、组数、 图 1 组距和界限值， 作出如下图 1。 当数据出现时可 由员工随时将其 画在图上，最终 形成图 2。 19 n n x n x n x n X x n X x n x x n x x n X x n X x x x n X x x x n X x x x n X x x x n X x x x x n X x x x x n X x x x x n X x x x x n X x x x x x n X x x x x x n x x x x x x n X x x x x x x x x n X x x x x x x x x X x x x x x x x x x n 图 2 画 直 方 图 20 1、 正 常 型 特点是中间高两 边逐渐降低，近似 对称。 可判断工序运 行正常， 生产处 于 稳定状态。 三、直方图的观察分析 正 常 型 21 分左偏型和右偏型。 特点是高峰偏向一侧，另一侧 呈缓坡状。一般有形位公差 要求（只控制一侧界限）的 特性值分布、计数值的分布 往往呈偏向性，这属于正常 的情况。 但是也有技术上的原因造成的 偏态。如由加工习惯造成的 对孔的加工，特性值往往偏 小，易出现左偏型；对轴的 加工特性值往往偏大，易出 现右偏型。 偏 向 型 2、 偏 向 型 22 特点是有两个高 峰。 这是由于数 据来自不同的总 体造成的。如把 来自两个工人或 两批原材料或两 台设备或两个厂 家生产的产品混 在一起作直方图 造成的。 双 峰 型 3、双 峰 型 23 形成的原因： 测量工具有误差； 原材料混杂或一时有变 化 ; 加工工具突然磨损； 短时间内由不熟练工人 替班； 操作疏忽； 混入规范不同的产品等 。 孤岛型 4、孤 岛 型 24 往往是由 于生产过程中 ，某种缓慢的 倾向起作用造 成的。如工具 的磨损、或操 作者的疲劳等 系统性原因造 成的。 平 顶 型 5、 平 顶 型 25 这种异常不是生 产上的问题， 是由于作直方 图过程中分组 过多、或测量 时读数有误、 或测量仪器精 度不够等造成 的。 锯 齿 型 6、 锯 齿 型 26 往往是经全 数检查，剔出 不合格品后的 产品数据，作 直方图时出现 的状态。 n 或是根据虚假 数据作直方图 时出现的状态 。 陡 壁 型 7、陡 壁 型 27 当 直方图的形状呈正常型时 ，即 工序在此时此刻处于稳定状态时 ，还需要进一步将直方图同 规范 界限（即公差） 进行比较，以分 析 判断工序满足标准公差要求的 程度。 n 常见的典型状态如下 : 2、与规范界限的比较分析： 28 图形对称分 布，且两边有 一定余量，是 理想状态。这 时可考虑在以 后的生产中抽 取少量的样品 进行检验 。 X MTL TU 理 想 型 1、理 想 型 29 平均值偏离公差 中心使某一边余量 很小。 若工序状态稍有 变坏，就会出现废 品。 应 调整分布中心 ， 使偏离量减少或使 分布中心与公差中 心 M重合。 X MTL TU 偏 心 型 2、偏 心 型 30 平均值偏离公差中心 。 已经出现废品。？ 进一步查清原因，对 症下药。 如：某一食品 PH值 直方图如图，已确 定原因来自生产工 艺。 应如何调整？ X MTL TU 偏 心 型 2、偏 心 型 31 完全没有余地 ，两边都有可能 出现废品的潜在 危险，一不小心 就会超差。 这时应设法 缩小实 际分布的范围 ， 或在不影响质量 的前提下适当 增 大公差范围 。 X MTL TU 无 富 裕 型 3、 无 富 裕 型 32 公差范围过分大于 实际尺寸分布范围 质量过分满足标准 要求，太不经济了 。 可以考虑 改变工艺 ，缩小公差，或放 松加工精度， 以降 低成本。 X MTL TU 能力富裕型 4、 能力富裕型 33 已出现不合格 品。 这是由于质量波动 太大，工序能力 不足造成的。 这时应设法 缩小实 际分布的范围 ， 或在不影响质量 的前提下 适当增 大过大过严的公 差范围 。 （完） X MTL TU 能力不足型 5、 能力不足型 34 QC 小 组 长 培 训 班 讲 义 n 第二节 散 布 图 n 一、概念 35 也叫相关图。 是表示两个变量之间变化 关系的图 。 n 两个变量之间存在着 确定的关系 ，即函数关 系，如圆的面积与半径之间就存在着完全确 定的函数关系，知道其中一个就能算出另一 个 . n 还有一种关系 是非确定的依赖或制约关系 ， 这就是散布图要研究的关系，如 n 近视眼与遗传的关系、食品中水分含量与霉 变的关系、产品加工过程中的加工质量与人 、机、料、法、环之间的关系、产品成本与 原料、动力、各种费用之间的关系等。 1、定 义： 36 判断与产品质量特性有关的 人、机、料、法、环、测之间 的各种关系，及其与各质量特 性之间的因果关系，为质量改 进提供信息。 2、作 用： 37 1）向领导汇报质量情况； n 2）寻找影响产品质量的各因素并对其 进行质量分析；（ 当怀疑两个变量可 能有关系，但不能确定这种关系的时 候，就可以使用。） n 3） 在 QC小组活动中主要用于 课 题选择、现状调查， 也可用于原 因分析、要因确认等 。 3、用 途： 38 二、 散 布 图 的 作 法 n 实例： n 硬度是某厂钢产品的质量特性之 一 n 产品加工过程的淬火温度与硬度 存在着非确定的关系， n 现利用散布图分析硬度与淬火温 度之间的关系，以确定质量改进 点。 39 收集 生产相对稳定状态下 的淬火温度 值 30个 , 并收集与淬火温度相 对应 的产品硬度 30个。 收集的数据应大于 30对 ，否则，太 少图形的相关性不明显，判断不准确 . 当然也不能太多，增加计算的工作 量。 制成下表。 1、收集成对的数据 40 2、整 理 成 数 据 表 序 号 淬火 温 度 X 硬度 Y 序 号 淬火 温 度 X 硬度 Y 序 号 淬火 温 度 X 硬度 Y 1 810 47 11 840 52 21 810 44 2 890 56 12 870 51 22 850 53 3 850 48 13 830 53 23 880 54 4 840 45 14 830 45 24 880 57 5 850 54 15 820 46 25 840 50 6 890 59 16 820 48 26 880 54 7 870 50 17 860 55 27 830 46 8 860 51 18 870 55 28 860 52 9 810 42 19 830 49 29 860 50 10 820 53 20 820 44 30 840 49 41 依据变量 X 和 Y 画出横坐标 轴和纵坐标轴 横轴和纵轴的 长度应基本相等，以 便于分析相关关系 X Y 3、建立 X-Y坐标： 42 Y X 810 830 850 870 890 钢的淬火温度与硬度散布图 将表中各组数据 一一对应地在坐 标中标识出来。 若有两组数据完 全相同，则可用 两重圈 “ ”标识 ，若有三组数据 完全相同，则可 用三重圈标识。 4、打 点： 60 55 50 45 40 43 三、散布图的相关性判断 1、判断图形 n 1）是否有异常点或离群点。对 于异常点应查明发生的原因，慎 重对待，以防失去重要线索。 n 2）是否需再分层。 n 3）是否与固有技术、经验相符 。 44 2、判 断 相 关 性： n 1）对照典型图判断散布图的相关性 n A、 强正相关 n X与 Y的关系密切 Y X 45 1）对照典型图判断散布图的相 关性 n B、强负相关 n X与 Y的关系密切 Y X 46 n C、 弱正相关 n 除 X外还有其他因素对 Y有影响 n 1）对照典型图判断散布图的相关性 Y X 47 n D、弱负相关 n 除 X外还有其他因素对 Y有影响 1）对照典型图判断散布图的相关性 Y X 48 E、不 相 关 1）对照典型图判断散布图的相关性 Y X 49 n F、非线性相关 n （曲线相关） n 上述判断方法较简单、直观， n 但较粗糙，是简易近似判断法。 1）对照典型图判断散布图的相 关性 Y Y X X 50 2）通过相关系数判断散布图的相 关性： n 本方法能更精确地判断变量间的相关关系。 n a) 计算相关系数 r =0.814 n （见教材 151页） 51 b) 检验相关系数 r n 由于抽样等其他误差的存在，很有可能使 r不能准 确的代表变量间相关关系的密切程度。因此，应对 计算得到的 r进行恰当的检验，以准确判定变量间 的关系。 方法是 (看教材 153页表 10-6 )： n 将计算得到的 r 的绝对值与 相关系数检验 表 中相应的临界相关系数（确定有相关关 系的最小值）相比较，如果前者大于或等于 后者， 则说明两个变量之间确实存在着相 关关系；反之，则说明两个变量之间不相关 。 52 b) 检验相关系数 r n 看教材 153页表 10-6 n 表中 N-2为自由度。 为危险率，表明相关显著性水平 ， 越小表明显著的程度越高，一般取 0.05（ 5%）和 0.01（ 1%）。显然， 取 0.01比取 0.05更准确。 n 例题的自由度 N-2=30-2=28，显著性水平可以随便 取，取 =0.05，查表得到临界相关系数（确定有相 关关系的最小值） r =r =0.361。取 =0.01，查 表得到临界相关系数 r =r =0.463。 r r r ， 说明钢的淬火温度与硬度之间的关系在 =0.05和 =0.01的水平上都是显著的。 n 因为 r接近 1且为正数，所以它们的关系是强正相关。 这时可以通过控制淬火温度来达到控制硬度的目 的 53 判断规则： r 的取值范围为： -1r1； nr 越接近 1， X与 Y之间的线性关系越 好； nr=1为完全正相关关系； nr=-1为完全负相关关系 nr=0，两个变量之间不存在线性关系 或不相关。 n r r X与 Y相关，反之，不相关。 完 54 QC 小 组 长 培 训 班 讲 义 n 第十一章 控制图与过程能力 n 第一节 控 制 图 55 一、控 制 图 概 念 n 1、定义： n 是指用于分析和判断 工序 是否处于稳定状 态所使用的带有控制界限的图。它是判断 和预报生产过程中质量状况是否发生异常 波动的一种有效方法。 56 2、控制图依据的原理： n 3 原理 n 在实际生产中，如果生产过程比较稳定，取 1000个产品测定其质量特性值。 n 可能有 997个产品的质量特性值出现在这 1000个数据的平均值正负三陪标准偏差（ 3）的范围内，而在这个范围之外的产 品加起来可能不超过 3个。 3与 997相比显 得很小，可以忽略。这就是概率论中常说的 n “小概率事件一般视为不可能发生 ”的原理。 57 3 原 理 +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 点落在该区间的概率为 99.7% 58 3 原 理 n 但是小概率事件并不是不发生，当这千分之三个数 据落在 3以外时，如果判 生产过程 为不稳定，就 有可能 虚发警报 将正常状态判为异常。这是因为可 能工序本来处于稳定状态，只是由于随机原因引起 数据过大的波动。 n 数据全部落在 3以内时，如果判 生产过程 为稳定 ，就有可能 漏发警报 将不正常状态判为正常。因为 这时也许工序已经发生了变化，出现了异常，只是 数据没有越出 3 。 n 虽然上述两个错误的概率只有 0.05（ 5%），也要 设法避免。通过权衡两个错误的损失，规定以 3 原理为制定控制图控制限的原则。 59 3、控制图的作用： n 为提高产品质量、降低生产成本 及时提供信息。 n （ 1）及时发现生产过程中发生的异常和缓 慢变异，预防不合格品的发生； n （ 2）有效判断工序的质量稳定性，为质量 改进提供依据； n （ 3）使工序的质量和成本成为可预测的， 并能以较快的速度和准确性测量出系统误差 的影响程度，从而提高产品质量。 60 4、控制图的用途： n 1）估计 生产过程 的稳定性； n 2）寻找 生产过程 的改进时机； n 3）检查改进的效果； n 4） 在 QC小组活动中主要用于 课 题选择、现状调查、效果检查和 制定巩固措施， 也可用于确定目标 、 原因分析、 遗留问题的确定等。 61 5、控制图的分类 计量型控制图 计数型控制图 62 计量型控制图 均值 -极差控制图 ( ) 均值 -标准差控制图 ( ) 单值 -移动极差控制图 (X-RS ) 中位数 极差（ X-R）控制图 63 计数型控制 图 不合格品率控 制图（ P图） 不合格品数控制图（ Pn图） 缺陷数控制图（ C图） 单位缺陷数控制图（ U图） 64 6、控制图的适用场合 n 见教材 155页。 n 最常用的是均值 极差 （ X-R）控制图。 65 n 分析阶段 n 控制阶段 7、控制图应用的二个阶段 66 控制图的分 析阶段 n 在 控制图的设计阶段使用 ,主 要用以确定合理的控制界限 。 nUCL、 LCL 67 控制图的控制阶段 n 当控制图已经受控，生产相对稳 定 n 当过程能力能够满足生产要求 n 这时控制图可进入控制阶段 68 控制阶段控制图的特点 n 控制图的控制界限由分析阶段确定； 技 术部 n 控制图上的控制界限与该图中的数据无 必然联系 （是由分析阶段的数据决定的）； n 使用时只需把采集到的样本数据或统计 量在图上打点就行。 （可由现场员工执行） 69 通过一个实例来说明。 某公司新安装一台产品装填机。该机 器每次可将 5000克的产品装入固定容 器内。规范要求为 5000 +50克。现 用控制图观察并判断装填质量是否符 合规范要求、装填过程是否存在潜在 不合格。 二、控制图的作法 70 1、选取控制图拟控制的质量特 性 n 选择原则： n 1）选择技术上最重要的控制对象； n 2）若指标间有因果关系，则宁可取作为因 的指标作为控制对象； n 3）控制对象要明确，并为大家理解和同意 ； n 4）控制对象要以数字表示； n 5）要选择容易测定并对过程容易采取措施 的控制对象。 n 例题的质量特性是产品的重量（克）。 71 2、选用合适的控制图种类 n 看教材 155页 。 n 产品的重量属于计量值，且本 例题的装填过程是一个生产批 量较大的工序。 n 所以应选用平均值 极差控制 图（ X-R）。 72 n 在实际生产中一般可分为： n 偶然性原因和系统性原因 。 n 偶然性原因如原材料性能、成分的微小差异，机床的轻微振 动，刀具承受压力的微小差异，切削用量、润滑油、冷却液 及周围环境的微小变化，刀具的正常磨损，夹具的微小松动 ，工艺系统的弹性变形，工人操作中的微小变化，测试手段 的微小误差，检查员读值的微小差异等等。 n 偶然性原因是指短时的孤立的因素，它对质 量波动的影响小，不易识别和避免，也难以 确定和消除。这类影响因素很多。 n 在实际生产中，仅仅由偶然性原因造成的质 量波动通常称为正常波动。 造成质量波动的原因 73 系统性原因 n 是对产品质量不经常起作用的因素，在生产过程中 有少量的存在。但是，一旦在生产过程中存在这类因素 ，就必然使产品质量发生显著的变化，影响较大。 n 由系统性原因造成的质量波动通常称为异常波 动。 n 这类因素有工人不遵守操作规程或操作规程有重大缺点，工人过度 疲劳，原材料规格不符，材质不对，刀具过度磨损或损坏，夹具严 重松动，刀具的安装和调整不当，润滑油牌号不对，使用未经检定 过的测量工具，测试错误，测量读值带一种偏向等等。 n 一般来说，这类影响因素虽然较少，但容易识 别，可以避免。应在它出现时尽早消除，避免 给产品质量带来很大的影响。 n 控制图所要控制的因素就是系统性因素。 74 3、确定样本容量和抽样间隔 n 控制图是一组一组的收集数据，再计算每一组 数据的均值和极差用于作图。一组就是一个样本。 n 收集数据时要尽量做到 同一组内仅含偶然性 原因，不含系统性原因。 应从专业技术的角度 出发，将大致相同条件下搜集到的数据放在同一组 内。依此原则确定样本容量（即组的大小）和抽样 间隔。 n 国家标准推荐的 样本量是 4或 5， 也可以取 210。 n 例题可取样本容量 n=5，即以 5个连续装填的容器 为一个样本（按组抽样，每组抽 5个）。每 1小时 抽一个样本（一个样本包括 5个样品）。 75 4、收集并记录数据 应收集并记录 生产处于稳定状态下 的、具 有代表性的数据 50个以上（至少 2025个样 本）的数据，或使用以前所记录的数据。 收集数据时要遵循 “合理子组 ”原则：组内 差异只由偶因造成，组间差异主要由异因造 成。 因此，同一组的数据应在短时间内取够， 以免异因进入；在过程不稳定时应多取样本 ，平稳时少取样本，以便于发现异因。 n 例题收集了 N=125个数据， K=25个样本。 按取样时间顺序填制了数据记录表。 （看教材 157页） 76 5、计算平均值和极差 n 计算每个样本的平均值和极差： n 计算平均值的平均值和极差的平均值： n =29.86 =27.44 77 = 29.86 =27.44 =45.69 =58.04 =14.03 =0 6、计算控制界限： X 控制图 R 控制图 78 计算控制界限 对于 R图来说，由于 R值总 是正值，最理想的情况是样本 内各样本的数据完全相同（ R=0）。所以 R图主要是要画 出上控制界限和中心线，下控 制界限一般可以不画。 79 7、画控制图并标出各样本的统 计量 UCL X CL LCL UC L R CL n 样本号 80 8、打点并连接各点： UCL X CL LCL UCL CLR 81 三、控制图的分析和判断 n 1、过程控制正常的判断 n 1）无点超出控制线以外。 n 2）点的分布与跳动呈随机状态 ，无规则可循。 82 2、过程控制异常的判断 n GB/T4091-2001 常规控制图 规定了八个判异准 则： n 准则 1：一个点子落在 A区以外。 A B C C CL B A UCL LCL 83 准 则 2： n 连续 9点落在中心线同一侧。 n 表明均值可能产生偏移。 A B C C B A 84 准 则 3： n 连续 6点递增或递减。 A B C C B A 85 准 则 4: n 连续 14点交互着一升一降。 n 由于工艺、环境等因素失控造成的 。 A B C C B A 86 准 则 5： n 连续 3点中有 2点落在中心线同一侧的 B区以 外 n 说明标准差可能已经变大 A B C C B A 87 准 则 6: n 连续 5点中有 4点落在中心线同一侧的 C区以 外 A B C C B A 88 准 则 7： n 连续 15点落在中心线两侧的 C区之内 A B C C B A 89 准 则 8: n 连续 8点落在中心线两侧，但无一点在 C区 中 A B C C B A 90 四、应用控制图应注意的问题 n 1、控制对象应有 定量 的指标，且过程 必须具有 重复性 。 n 2、将控制图用于过程管理时，收集的 数据应来自过程相对稳定， 5M1E已得 到控制，过程能力指数 Cp 1的生产或 服务过程。否则，控制图只能用于过程 的分析。 n 3、 不能用产品质量指标界限（公差限 ）替代控制图的上下控制限。因为 n 公差范围是标准制定的，控制线是由生 产中的实际数据按 3 原理 计算出来的。 91 四、应用控制图应注意的问题 n 4、 打点要及时 n 控制图有 报警铃 的作用，而报警具有时间性， 过期报警无实际意义。 n 5、 及时对发现的问题进行分析 n 控制图只起报警的作用，不做原因分析。所以， 在使用中应及时对发现的问题进行分析。先从取样 、读数、计算、打点等方面进行检查，确认无误后 再从生产过程方面进行原因分析。 n 6、当生产条件（ 5M1E）发生变化，或控 制图使用了一段时间，就要 重新调整控制线 。 完 92 QC 小 组 长 培 训 班 讲 义 n 第二节 过 程 能 力 n 一、概念 93 1、定 义： n 也叫工序能力。 n 是指生产过程（工序）在稳定状态 下的实际加工能力。或理解为过程（ 工序）能够稳定地生产出合格产品的 能力。 n 过程能力是以该过程产品质量特 性值的变异或波动来表示的，它与生 产能力是两个不同的概念，它是指质 量上的概念，生产能力是指数量上的 概念。 94 2、依据的原理： n 对于任何生产过程，其产品质量特性值总是 分散（波动）的。过程能力越高产品质量特 性值的分散就越小；反之，过程能力越低产 品质量特性值的分散就越大。根据 3原理 ，在分布范围 3 内，包含了 99.73% 的数据，接近于 100%，因此以 3 ，即 6 为标准来衡量过程的能力。 n 是指过程在稳定状态下的标准偏差 。 n 过程能力记为 B，则 B= 6 95 3、过程能力的作用： n1）掌握生产过程中的质量 水平，预防不合格品的产 生； n2）为制定标准、进行质量 分析提供依据。 96 4、过程能力的用途 ： n 1）向领导汇报质量情况 ； n2）在 QC小组活动中用于 课题选择、现状调查、原 因分析等。 97 二、过程能力应用的程序 n 1、 明确调查的目的； n 2、选择调查的过程和项目； n 3、确定调查方法； n 4、针对调查对象（过程或项目）的 5M1E制定并 执行各项标准，确保过程受控、稳定； n 5、收集数据； n 6、画直方图或分析用的控制图； n 7、判断过程是否处于控制状态； n 8、计算过程能力指数； n 9、根据过程能力指数对存在的问题进行处理。 n （见教材 175页图） 98 三、过程能力指数 n 过程能力指数是指反映过程能力满 足产品技术要求（公差、规格等标 准）的程度的一个参数。 n 一般计为 Cp。 n 它是技术要求和过程能力的比值。 n 技术要求 n 过程能力Cp= 99 四、过程能力指数的计算： 1）分布中心与公差 中心重 合， 即 X=M， n 这时，称过程能力 “ 无偏 ” ，过程能力指数用 Cp表示。 这时 n Cp=T/6 =（ TU T L ） /6 n 式中： T 公差范围； TU 公差上限； TL 公差下限 TUTL X M 100 四、过程能力指数的计算： n 2）分布中心与公差中心 偏离 n 这是生产过程中普遍存在的情况。有下列三种情况： n a) 只规定公差上限不规定公差下限 n 如冶炼业的有害杂质含量、建筑业的露鼓（筋）率、食品业的细菌 总数、产品不合格率等，不规定下限质量