综合知识-品质知识→工序质量控制-质量管理ppt课件

1、 工序质量控制第一节 工序质量的受控形状第二节 工序才干指数第三节 工序质量控制图cnshu 精品资料网.第一节 工序质量的受控形状一、工序质量的两种形状一受控形状in control二失控形状out of control二、工序质量形状识别中的问题消费制造过程是从设计质量到实物质量的实现过程，也是在产质量量构成全过程中涉及职能部门最广及参与人员最多的重要过程。消费制造过程控制的中心是工序质量控制，统计过程控制(Statistical Process Control，简称SPC) 是工序质量控制的重要内容和方法。本章在第七章的根底上，对工序才干指数、控制图等作较详细的引见。cnshu 精品资料

2、网.一、工序质量的两种形状 如工序质量特性值为X，其分布参数为和，即 ,那么工序质量的两种形状可以用和的变化来判别。一受控形状(in control) 工序质量处于受控形状时，质量特性值的分布特性不随时间而变化，一直坚持稳定且符合质量规格的要求。见图8-1。 在图8-1中，和是排除了影响工序质量的系统性要素后，质量特性值X或其统计量的数学期望和规范差，是工序质量控制的目标。黑点表示随着时间的推移，X的观测值x或X的统计量的观测值，如样本平均值、样本中位数等的分布情况。这些黑点依概率分布在中心线 两侧，不应有任何系统性规律，且都介于上、下控制限UCL和LCL之间。cnshu 精品资料网.图81

3、消费过程的受控形状cnshu 精品资料网.二失控形状out of control 可以有几种不同的表现方式或兼而有之：1 坚持稳定。这时，从外表看，过程形状是稳定的，但由于质量特性值或其统计量的分布集中位置 已偏离控制中心 ，黑点越出控制界限某侧的能够性变大，见图8-2。图82 消费过程的失控形状变化cnshu 精品资料网.2 坚持稳定。这时，由于分布的分散程度 变大，导致黑点越出控制界限两侧的能够性变大，见图8-3。 图83 消费过程的失控形状变化3 和都坚持稳定。4和中至少有一个不稳定，随时间而变化。 不论是何种方式的失控形状，都表示存在导致质量失控的系统性要素。一旦发现工序质量失控，就应

4、立刻查明缘由，采取措施，使消费过程尽快恢复受控形状，减少因过程失控所呵斥的质量损失。cnshu 精品资料网.二、工序质量形状识别中的问题影响工序质量的5M1E诸要素一直处于变化之中，工序质量具有鲜明的动态特性。“受控和“失控是和控制目的相关联的两种质量形状，在一定条件下，它们可以相互转化。工序质量控制的根本过程可以图8-4所示的循环图来表示。从某种意义上说，工序质量控制的胜利取决于能否及时发现消费过程的质量偏向，即质量特性的异常表现。发现分析反响纠正图84 工序质量控制系统cnshu 精品资料网.消费过程中工序质量异常动摇的发现及缘由的分析往往需求借助数理统计中的统计推断方法。对于各式各样的质

5、量总体，经常可以用正态分布随机变量来描画或近似描画，见图8-5所示。正态分布是统计推断中最广泛运用的分布方式。在没有特殊条件的场所，总是假设所涉及的总体为正态分布随机变量。总体分布的数字特征，最常用的是总体数学期望和规范差对于正态总体，其分布已被这两个参数独一确定。总体数学期望常用样本平均值 来估计。样本平均值 是总体数学期望的无偏估计，即 =。样本平均值 ，计 算并不复杂。为了顺应现场质量控制的要求，有时也用样本中位数 来估计。 也是的无偏估计量，但计算更方便。总体规范差可用样本规范差s来估计，也可用样本极差R或R序列的平均值 来估计。两者都是的无偏估计，但极差的计算要 容易得多。实践运用中

6、，的估计值 ，其中 是和 样本容量n有关的参数，可查表8-1。cnshu 精品资料网.cnshu 精品资料网.表81 3控制限参数表n 21.128 40.8531.880/3.2671.0002.66031.692 60.8881.023/2.5751.1601.77242.058 80.8800.729/2.2821.0921.45752.325 90.8640.577/2.1151.1981.29062.534 40.8480.483/2.0041.1351.18472.704 40.8330.4190.0761.9241.2141.10982.847 20.8200.3730.1361

7、.8641.1601.05492.970 10.8080.3370.1841.8161.2241.010103.077 50.7970.3080.2231.7771.1760.975cnshu 精品资料网.第二节 工序才干指数一、工序才干分析一工序才干的概念二工序才干的调查三工序才干的测定二、工序才干指数一工序才干指数的计算二工序才干指数和不合格率三、工序才干的判别及处置cnshu 精品资料网.一、工序才干分析一工序才干的概念 当影响工序质量的各种系统性要素曾经消除，由5M1E等缘由引起的偶尔性质量动摇曾经得到有效的管理和控制时，工序质量处于受控形状。这时，消费过程中工序质量特性值的概率分布反

8、映了工序的实践加工才干。工序才干是受控形状下工序对加工质量的保证才干，具有再现性或一致性的固有特性。 工序才干可用工序质量特性值分布的分散性特征来度量。如工序质量特性值X的数学期望为，规范差为，那么工序才干 B = 6其中， 。公式阐明，工序受控形状下加工质量的保证才干受5M1E诸要素的制约。 当 时， 。所以，几乎包括了质量特性值X的实践分布范围。显然，B越小，工序才干越强。工序才干的大小应和质量要求相顺应，过小的B值在经济性上往往是不适宜的。 工序才干目的的用途：选择经济合理的工序方案。协调工序之间的相互关系。验证工序质量保证才干。cnshu 精品资料网.二工序才干的调查 普通只对工序质量

9、控制点的关键工序进展，其流程见图8-6。cnshu 精品资料网.三工序才干的测定首先，被调查工序必需规范化，进入管理形状；其次，样本容量 要足够大，数据数目以100150为好，至少不得少于50。工序才干的测定方法，通常有以下几种： 较正规的测定方法是利用公式 。实践问题中， 常用样本规范差s来近似总体规范差。 是平均极差，即一组容 量皆为n的样本的极差的平均值。 是由n决议的参数，可以从表 8-1中查得。当需求快速算得结果，而对结果精度要求不高时，可取一个容量 为10的样本，得极差R。此时 3.078，故得简化公式 SCAT法Simple Capability Acceptance Test。

10、这是一种快 速简易判别法，运用于不适宜大样本测定如时间紧、破坏性检 验等的问题。根本方法是把预先规定的工序才干能否合格的判 断值和由样本得到的极差R进展比较，以断定工序才干能否满足 质量要求。cnshu 精品资料网.二、工序才干指数 工序才干指数是工序质量规范的范围和工序才干的比值，用符号 表示。如工序质量规范的范围用公差T表示，工序才干是6，那么 经过工序才干指数，才干调查工序才干能否满足质量控制的实际需求。一工序才干指数的计算 和工序才干的计算一样，只需在工序处于受控形状的条件下，才干计算工序才干指数。普通地，设工序质量特性值 ，且已获得一个随机样本容量n50,样本平均值为 ，样本规范差为

11、shu 精品资料网.1. 工序无偏，双向公差的情形。设工序公差为T，公差上限和下限分别为 和 ，公差中心为 那么 ，见图8-7。在图8-7中， 和 分别为超上差和超下差的不合格率，即 和 。此时， 图87 工序无偏，双向公差 cnshu 精品资料网.2. 工序有偏，双向公差的情形。 这时， ，见图8-8。引入偏移量 和偏移系数 : 设工序有偏时的工序才干指数为 ，那么 当工序无偏时， 0，故此时 。普通情况下，应有 ，故 ，因此 。图88 工序有偏，双向公差cnshu 精品资料网.3. 在有些场所，只需求控制单向公差。 如对清洁度、噪声、形位公差、有害杂质等仅需控制公差上限这时，普通可

12、以为公差下限为零，而对强度、寿命等那么仅需控制公差下限这时，普通可以为公差上限为无穷大。当只需求控制单向公差时，工序质量特性值普通为非正态分布。由于它的真实分布较复杂，所以常用正态分布来近似。 当只需求控制公差上限时： 当只需求控制公差下限时：cnshu 精品资料网.二工序才干指数和不合格率 工序处于受控形状，且质量特性值服从正态分布。1. 工序无偏时的不合格率p。 工序无偏时， ，见图8-7。显然 。由于 所以 又由于 所以 假设记合格率为q，那么 cnshu 精品资料网.2. 工序有偏时的不合格率p。 工序有偏时， ，如图8-8所示工序左偏。显然， 当工序右偏，即 时， 所以有 当工序左偏

13、，即 时， 所以仍有 cnshu 精品资料网. 综上所述，当工序处于受控形状，质量特性值服从正态分布时，不合格品率p和合格品率q的计算如下： 当工序无偏时： 当工序有偏时： 容易知道，当工序无偏时，k0，上述两个公式是一致的。一般，工序有偏时的不合格率要高于无偏时的不合格率。 为了实践运用的方便，利用上述公式已编制了相应的数值表，见表8-2。利用表8-2，当工序处于受控形状时，如k， 及p中有两个知，那么可查得第三个的值。cnshu 精品资料网.三、工序才干的判别及处置 工序才干判别的目的是对工序进展预防性处置，以确保消费过程的质量程度。理想的工序才干既要能满足质量保证的要求，又要符合经济性的

14、要求。表8-3给出了利用工序才干指数对工序才干作出判别的普通规范。 表83 工序才干指数判别规范工序能力等级工序能力指数工序能力判断特级过剩一级充足二级正常三级不足四级严重不足cnshu 精品资料网. 表8-3列出的工序才干判别规范也适用于 、 和 。该当指出，当发现工序有偏时，原那么上应采取措施调整分布中心，以消除或减少分布中心的偏移。思索到调整时的技术难度及本钱，工序有偏时工序调整的普通规范列于表8-4。判别工序才干后，应采取适当的处置对策，使工序才干坚持在合理的程度上。 表84 存在k时的判别规范偏移系数k工序能力指数采取措施0k0.25不必调整均值0.25k0.50要注意均值变化0k0

15、.25密切观察均值0.25k0.50采取必要调整措施cnshu 精品资料网.例1 某零件内径尺寸公差为 ，从一足够大的随机样本 得 ，s0.004。试作工序才干分析。解 公差中心由于 ，分布中心向右偏移，偏移量和偏移系数所以，工序才干指数 。由于 ，所以不合格率 p值也可查表8-2得到。由于 1.25介于1.2和1.3之间，k0.333介于0.32和0.36之间,故用插值法，得p0.0065,与0.0042相近。根据 1.25和k0.333，对照表8-4，判别工序才干缺乏。至于终究该当采取什么样的处置措施，还需根据工序本身的特点来思索。cnshu 精品资料网.第三节 工序质量控制图一、控制图的

16、原理和分类一控制图的原理二控制图的分类二、控制图的设计三、几种常用的控制图一两种常用的计量值控制图二两种常用的计数值控制图四、控制图的分析与判别一表示受控形状的控制图的特点二表示失控形状的控制图的特点五、控制图判别的概率论解释cnshu 精品资料网.一、控制图的原理和分类一控制图的原理 运用控制图control chart可以对工序过程形状进展分析、预测、判别、监控和改良，实现预防为主的过程质量管理。控制图的根本方式见图8-9。普通说来，控制界限不应超出公差界限。cnshu 精品资料网.控制界限普通根据“ 原理来确定。如中心线 ，那么 利用控制图对消费过程质量形状进展统计推断的根本原理可参见图

17、8-10，按“ 原理，其中 。cnshu 精品资料网.利用控制图对消费过程质量形状进展统计推断也能够犯错误。称因虚发信号而呵斥的错误判别为控制图的第一类错误。与此相反，当系统性质量要素影响消费过程而使工序质量失控时，由于样本的随机性，仍会有一定比例的观测数据点落在控制界限内。当这种情况发生时，将会导致“消费过程正常的错误判别。称这一类错误为控制图的第二类错误。控制图的第一类错误概率用表示，控制图的第二类错误概率用表示，见图8-10。控制图的两类错误都将呵斥消费过程的混乱和经济损失。显然，1是过程失控得到正确判别的概率，普通称之为检出力。改动控制界限可以改动两类错误的概率，但此消彼长，无法完全防

18、止，也无法同时减少。控制图的作用大致表达在以下几个方面：1运用于质量诊断，可以用来度量过程的稳定性，即过程能否 处于统计控制形状；2运用于质量控制，可以用来确定什么时候需求对过程进展调 整，什么时候需求使过程坚持相应的稳定形状；3运用于质量改良，可以用来确认某过程能否得到了改良，以 及改良到何种程度。cnshu 精品资料网.二控制图的分类名称和符号中心线上下控制线特点适用场合计量值控制图平均值极差控制图常用，效果好，计算量大批量较大的工序中位数极差控制图计算简便，但效果略差批量较大的工序单值移动极差控制图简单省事，能及时判断工序状态。但不易发现工序分布中心的变化每次只能得到一个数据或希望尽快发

19、现异常因素计数值控制图不合格品数控制图较常用，计算简单，操作工人易于理解样本大小相等不合格品率控制图计算量大，控制线凹凸不平样本大小可以不等缺陷数控制图较常用，计算简单，操作工人易于理解样本大小相等单位缺陷数控制图计算量大，控制线凹凸不平样本大小可以不等cnshu 精品资料网.二、控制图的设计搜集数据。在工序才干充足的条件下，延续采集工序近期数据。普通按采集的时间顺序将数据分为假设干组，每组样本容量一样通常是4或5，数据总数不少于100。确定控制界限。控制界限的计算见表8-5所示，其中控制界限参数可查表8-1。绘制控制图。在实践运用中，常为运用控制图的工位预先设计好规范的控制图表格，以便于现场

20、统计填写和绘图。控制界限的修正。在实践采集数据构造样本时，消费过程的受控形状能够会有所变化，个别数据的测试和记录也能够会有过失。因此，需求找出异常点如超出控制限的点，分析缘由。如确系某种系统性缘由呵斥的，那么将其剔除。然后，根据剩下的那些样本统计量观测值，重新计算控制界限，绘制控制图。控制图的运用和改良。对于修正后的控制图，在实践运用中该当继续改良，以更好地保证和提高质量控制的才干和程度。cnshu 精品资料网.三、几种常用的控制图一两种常用的计量值控制图 某工序的质量规范是直径6.46mm6.50mm。开场加工时，先每隔半小时抽取五个样品，测得直径数据。共采取了20个样本。为了便于计算，作数

21、据变换 变换后的数据 列于表8-6。cnshu 精品资料网.例2 利用表8-6数据设计 控制图。解 由表8-6算得，20组数据的总平均值 ，平均极差 。 由于样本容量n5，查表8-1知，参数 , ， 。所以， 控制图的设计如下公式见表8-5: 对于 图： 对于R图： 经数据复原， 图的中心线为6.478，控制上限为6.487,控制下限为6.470；R图的中心线为0.0145，控制上限为0.0307，控制下限仍为0。 实测数据的 控制图见图8-11。从图8-11可见，第13号数据样本点跳出 图控制上限，该当查明缘由。如确系系统性缘由呵斥的，那么应将该样本点剔除。然后，根据剩下的19个样本数据重新

22、设计 控制图。cnshu 精品资料网.cnshu 精品资料网.例3 利用表8-6数据设计 控制图。解 由表8-6知，中位数平均值 ，平均极差 由于样本容量n5，查表8-1知，参数 ， ， 同例10。 所以， 控制图的设计如下公式见表8-5: 对于图: R图同例2，从略。 和例2比较， 图中上、下控制限的间距略大于 图中的上、下限 间距。阐明 图的检出力比 图的稍逊，但运用方便是其优点。cnshu 精品资料网.例4 利用表8-6数据设计单值-挪动极差控制图( 图)。解 挪动极差是指按时间顺序相邻两质量特性值观测数据的差别，因此，可看作容量为2的样本的极差。从表8-1查得：E=2.66 , =3.

23、267 , =0。 根据表8-6所列个100数据，可求得99个挪动极差从略。99个 极差的平均值 。所以， 控制图的设计如下公 式见表8-5： 对于x图： 对于 图： 数据复原及绘图从略。 cnshu 精品资料网.二两种常用的计数值控制图计数值控制图可以利用常规的质量记录、统计报表提供的信息，不用在消费现场专门采集即时数据，运用简一方便，能为管理决策提供直接、及时的信息。但是，计数值控制图对消费过程质量动摇的敏感性较差，对质量形状失控的缘由也较难直接提示。计数值控制图普通是单图运用。1. 不合格率和不合格数控制图p图和np图。不合格率控制图以消费过程不合格率为控制对象，可以用于样本大小不等的场

24、所。不合格数控制图以消费过程不合格数为控制对象，常用于样本大小一样的场所。如产品或加工对象的质量合格与否必需由多种检查工程综合判别，那么当控制图告警时，往往难以判别引起质量问题的缘由。在这种情况下，需求对消费过程作进一步的分析和检定。但是，如在控制图设计时，能突出影响合格性的重要检查工程，放弃一些次要检查工程，也不失为一种明智之举。如样本容量为n，不合格率为p，那么不合格数为np。因此，不合格率控制图和不合格数控制图存在亲密的内在联络。当样本容量不变时，两者可简单地转化。cnshu 精品资料网.例5 工序产品检测数据见表8-7。试作np控制图及p控制图。解 共有k25个检验批，每批容量 和不合

25、格数 均知表8-7。算得：平均批不合格数 ， 平均批容量 ，平均不合格率 进一步可算得： 所以，根据表8-1，对于p控制图： cnshu 精品资料网.对于np控制图： 在np图和p图中，如控制下限为负数，那么改取零，即不作限制。图812 例5的np控制图cnshu 精品资料网.2. 缺陷数控制图和单位缺陷数控制图(c图和u图)。 缺陷数控制图和单位缺陷数控制图是计点值类型的控制图。C图适用于检测对象大小一样或近似的缺陷数控制问题，而当检测对象大小差别较大时最好运用u图。例6 对某产品的同一部位外表进展检验，共检验了25个产品。25 个产品的该部位缺陷数见表8-8。试作c控制图和u控制图。解 样

26、本数k25，每个样本的容量 ，缺陷数 均知。 平均样本容量 平均缺陷数 平均单位缺陷数 因此，对于c控制图：cnshu 精品资料网.由于缺陷数不能为负数，且必需为整数，故c控制图须作如下调整：c控制图见图8-13。从图8-13可见，有三个点在控制界限之外，如确是由系统性缘由呵斥的，那么应将它们剔除，然后重新设计控制图从略。图813 例6的c控制图cnshu 精品资料网.对于u控制图： 单位缺陷数不能为负值，故u控制图须作如下调整： u控制图从略。cnshu 精品资料网.四、控制图的分析与判别用控制图监视和识别消费过程的质量形状，就是根据样本数据构成的样本点的位置及变化趋势对工序质量进展分析和判

27、别。控制图是在消费过程中，对工序质量进展预防为主的、面向消费现场的重要监控工具。消费过程受控形状的典型表现是同时符合以下两方面的要求：样本点全部处在控制界限内；样本点在控制界限内陈列无异常。原那么上，如不符合上述任何一方面的要求，就表示消费过程已处于失控形状。但是，由于控制图的两类错误的客观存在，使得在利用控制图对过程质量形状进展实践分析与判别时难以运用这些普通原那么。为了提高可操作性，需求对这些普通原那么进一步细分和量化。cnshu 精品资料网.一表示受控形状的控制图的特点在受控形状下，消费过程只受偶尔性要素的影响。工序质量动摇在控制图上的正常表现为：一切样本点都在控制界限内；位于中心线两侧

28、的样本点数目大致一样；越近中心线，样本点越多。在中心线上、下各一个“的范围 内的样本点约占，接近控制界限的样本点极少；样本点在控制界限内的分布是独立随机的，无明显规律或倾向。思索到在受控形状下仍有小概率出现样本点超出控制界限的情 况，为了减少错误判别的风险，对于以下情况仍可以为消费过程 处于受控形状当然，此时仍应及时找出界外点的产生缘由：延续25个样本点在控制界限内；延续35个样本点中仅有一个超出控制界限；延续100样本点中，至多只需两个样本点超出控制界限。cnshu 精品资料网.二表示失控形状的控制图的特点有较多样本点超出控制界限，可参考受控形状的要求进展分析与判别；或在控制界限内的分布显示

29、非随机独立的迹象，可细分为下面四种详细情况：1. 有多个样本点延续出如今中心线一侧。 将延续出现的样本点用折线相连构成链，链的长度表示在链上样本点的个数。那么在中心线一侧出现5点链时应留意工序的开展，出现6点链时应开场作缘由调查，出现7点链时就可判别消费过程已失控见图8-14。此外，当出现至少有10个样本点位于中心线同侧的11点链，也可判别消费过程失控。2. 出现延续上升或下降的8点链。3. 有多个样本点接近控制界限。 上、下控制界限内侧一个“的范围称为警戒区。如3点链中至少有2点落在警戒区内，7点链中至少有3点落在警戒区内，10点链中至少有4点落在警戒区内，那么可判别消费过程失控。4. 样本点分布出现以下四种趋势或规律。周期性变化。分布程度突变。分布程度渐变。离散度变大工序质量失控，必需查明缘由，采取措施，恢复受控形状。cnshu 精品资料网.五、控制图判别的概率论解释用控制图分析判别消费过程质量形状的各项规那么，其实际根据是小概率事件实践上不能够发生的概率论的