SPC补充说明ppt课件

1、SPC 補充教材. X-bar 控制圖發生特異值之缘由 特異值(freaks):某個觀測值明顯的與其它值不同。能够是 工具設置錯誤後立刻改進 測量錯誤 繪製錯誤 操作錯誤 設備缺点等 .X-bar 控制圖發生週期變化之缘由 週期變化(cycles):在一個短區間，資料會以某種方式重複。能够是 季節性要素影響如氣溫與溼度等 固定設備已磨損的位置或紋路 操作員疲勞 電壓變化 任务輪調等 .X-bar 控制圖發生平均值改變之缘由 平均值改變(shift in level):平均值明顯不在中心線附近能够是 引進新原料 操作員技術更熟練 改變設備維修計畫 引進製程控制等 .X-bar 控制圖發生趨勢之缘

2、由 趨勢(trends):控制圖中的點逐漸上升或下降能够是 工具與夾治具逐漸磨損 操作員學習中 維修技術不良 製造現場之環境髒亂 .X-bar 控制圖發生混合之缘由 混合(mixtures):觀測值都落在離中心線很遠的地方，而且交錯地分散能够是 兩種以上的原料操作員機器測量工具生產方法交錯运用 .X-bar 控制圖發生規則性變化之缘由 規則性變化(systematic variable):控制圖中的點一上一下有次序的出現能够是 輪班人員不同 測試儀器不同 裝配線不同 抽樣行為呈有規則性變化 .X-bar 控制圖發生分層之缘由 分層(stratification):是一種穩定的混合型，通常是接近

3、中心線或控制界限能够是兩種以上 原料 操作員 機器測量工具 生產方法交錯运用 控制界限計算錯誤 數字的小數點錯誤 .X-bar 控制圖發生不穩定之缘由 不穩定(instability):出現不尋常的大波動能够是 大規模機器重新調整 夾治具位置不正確 不同批的原料混合运用 .R控制圖發生特異值之缘由 特異值(freaks):某個觀測值明顯的與其它值不同。能够是 操作步驟漏失 測試產品 計算錯誤 設置後所生產的第一個產品等 .R控制圖發生週期變化之缘由 週期變化(cycles):在一個短區間，資料會以某種方式重複。能够是 維修排程 操作員疲勞 輪班 工具磨耗等 .R控制圖發生平均值改變之缘由 平均

4、值改變(shift in level):平均值明顯不在中心線附近能够是 夾具 製程方法 製程技術 .R控制圖發生趨勢之缘由 趨勢(trends):控制圖中的點逐漸上升或下降能够是 某些零件逐漸鬆動或磨耗 多種原料混合运用 .R控制圖發生混合之缘由 混合(mixtures):觀測值都落在離中心線很遠的地方，而且交錯地分散能够是 兩種以上的原料操作員機器測量工具生產方法交錯运用 .R控制圖發生規則性變化之缘由 規則性變化(systematic variable):控制圖中的點一上一下有次序的出現能够是 抽樣行為呈有規則性變化 .R控制圖發生分層之缘由 分層(stratification):是一種穩

5、定的混合型，通常是接近中心線或控制界限能够是兩種以上 原料 操作員 機器測量工具 生產方法交錯运用 .R控制圖發生不穩定之缘由 不穩定(instability):出現不尋常的大波動能够是 與操作員機器測試儀器原料有關 .P控制圖發生特異值之缘由 特異值(freaks):某個觀測值明顯的與其它值不同。能够是 抽樣數改變 從完全不同的分配中抽樣 偶尔出現非常好或壞的批量等 .P控制圖發生週期變化之缘由 週期變化(cycles):在一個短區間，資料會以某種方式重複。能够是 排序操作問題 抽樣操作問題 固定的供應商變化 .P控制圖發生平均值改變之缘由 平均值改變(shift in level):平均值

6、明顯不在中心線附近能够是 夾具 製程方法 製程技術 引進新原料 操作員技術更熟練 改變設備維修計畫 引進製程控制 標準變化 .P控制圖發生趨勢之缘由 趨勢(trends):控制圖中的點逐漸上升或下降能够是 某些零件逐漸鬆動或磨耗 多種原料混合运用 工具與夾治具逐漸磨損 操作員學習中 維修技術不良 製造現場之環境髒亂 .P控制圖發生混合之缘由 混合(mixtures):觀測值都落在離中心線很遠的地方，而且交錯地分散能够是 兩種以上的原料操作員機器測量工具生產方法交錯运用 .P控制圖發生規則性變化之缘由 規則性變化(systematic variable):控制圖中的點一上一下有次序的出現能够是

7、抽樣行為呈有規則性變化 有規則性的從不同母體中抽樣 .P控制圖發生分層之缘由 分層(stratification):是一種穩定的混合型，通常是接近中心線或控制界限能够是兩種以上 原料 操作員 機器測量工具 生產方法交錯运用 .P控制圖發生不穩定之缘由 不穩定(instability):出現不尋常的大波動能够是 大規模機器重新調整 夾治具位置不正確 不同批的原料混合运用 與操作員機器測試儀器原料有關 非隨機抽樣 .【例】：生產線圈之製程是以x bar-R控制圖監視線圈之電阻值，樣本大小採用n=5，25組樣本資料如下表所示。以這些資料建立 x bar-R控制圖。樣本觀測值 R12023202322

8、21.8032191721212120.2043252020172021.0084202122212121.802519242322018.60226222018181920.6047182019182020.4028201823202122.0059212024232223.80410211920202022.00211202023222023.20312222120222324.00313192219181922.00414202122212224.00215202424232325.80416212024202124.40417201818202022.60218202422232326

9、.00419201923201924.00420222121242226.00321232222202226.00322211818171923.00523212424232327.60324202221212025.60425192021212225.606和521.0087.【解】：通常在設立 與R控制圖時，最好先從R控制圖開始，因為 之控制界限是由製程變異性來決定，除非製程變異在控制內，否則此控制界限將不具任何意義。Step 1： 3.48查表得D42.115，D30UCLR = 2.1153.487.360中心線= 3.48LCLR= 0Step 2：因為第五組樣本超出控制界限，查明缘

10、由後，將之剔除。重新計算出 修正後的R控制界限為UCLR = 2.1153.296.958LCLR = 0.Step 3：觀察上圖顯示在此新的控制界限下，R控制圖製程在控制內。此時可以進行 建立。 經查表知道n=5時，A20.577，控制界限為UCL = 20.8580.5773.2922.756LCL = 20.8580.5773.2918.960依此畫出 控制圖.由圖中觀察出第15, 22, 23組樣本超出控制界限，在找出缘由後，重新計算。可以畫出下面的控制圖。.【例】某種化學產品之主要品質特性為黏度，此產品係以批量之方式生產，由於生產率太慢，故运用樣本大小n=l，下表為20批產品之數據。

11、試計算控制界限。 批號黏度移動全距136.3228.67.7332.53.9438.76.2535.43.3627.38.1737.29.9836.40.8938.31.91030.57.81129.41.11235.25.81337.72.51427.510.21528.40.91633.65.21728.55.11836.27.719306.22028.31.7平均32.85.053.【解】此20批產品黏度之平均值 32.8，兩連續數據之移動全距的平均值 5.053，查表得知D30，D43.267。由此可得移動全距控制圖之參數為UCLD4* 3.2675.05316.508中心線5.053

12、LCL0.上圖為移動全距控制圖，從圖中可看出並無點超出控制界限。對於個別值控制圖，查表得知n=2，d21.128其參數為UCL 32.83(5.053/1.128)46.238中心線32.8LCL 32.83(5.053/1.128)19.362.【例】某除草機製造商以p控制圖控制除草機在發動時能否正常。該公司每天抽取40部做試驗，第一個月之數據如下表所示，試建立試用控制界限。日期不合格品數日期不合格品數日期不合格品數日期不合格品數147113719023831422013190153213421011632225311217262124188.【解】由於每天抽樣之樣本數均一样，因此不合格率之

13、平均值可以利用下式計算: 0.0648控制界限為UCL=0.648 0.1816UCL=0.648 0.052由於LCL0並無意義，因此我們將LCL設為0其p控制圖如下.【例】： 假設不合格率之平均值為 =0.255,n=45，試計算np控制圖之參數。【解】：UCL = 20.25LCL = 2.7在np控制圖中，圖上所描繪之點代表樣本中之不合格品之數目，而不合格品數必須為整數。所以樣本之不合格品數介於3至20間(含3及20)，則製程可視為在控制內。.【例】：下表是某汽車工廠生產之車門不合格點數記錄，每組樣本大小為100，試建立控制圖。樣組不合格點數樣組不合格點數151472815434169

14、491711512181067196782098122122921221310723811122410126257139.【解】：此25組樣本共含236個缺點，因此c之估計值為 9.44試用控制界限為UCL = 18.66中心線 = 9.44LCL = 0.22依此25組樣本繪製下面控制圖.其中樣本9及21均超出控制界限，因此必須診斷樣本9及21之異常缘由。假设異常缘由已排除後，則可將樣本9及21之數據刪除，並重新計算控制界限，新的不合格點數之平均值為c=193/23=8.39。修正後之控制界限為UCL = 17.08中心線 = 8.39LCL = 0.0修正後控制圖如右.【例】：某打字行以每

15、千個字中之錯誤，來衡量其打字員的品質。該打字行記錄某位打字員每天所完成之打字中的錯誤，其資料如右表所示。計算試用控制界限。日期份數字數錯誤數目樣本大小每檢驗單位之不合格數1157236327.2364.4223332147506257.5063.3306693106221246.2213.8579014115670235.674.0564375126714306.7144.4682756147213217.2132.911417104568274.5685.910683883954163.9544.0465359127293277.2933.7021810104627244.6275.18694611136435186.4352.79720312187406347.4064.5908721373746233.7466.8831496217156.2172.4127391565101175.1013.332681655663375.6636.5336391765889295.