SPC与制程能力ppt课件

1、1SPC与制程才干课程.2SPC的目的时间了解制程随时间变化的情况，所谓稳定根本上就是不随时间而变化.3制程才干分析的目的了解目前的结果和相应的规格比较起来，其相应的符合程度.4质量管理的根本原那么PROCESSOUTPUTINPUT不接受不良不制造不良不流出不良.5Y=f(X)OUTPUT=YINPUT=XPROCESS PARAMETER=XY是因变数X是自变数Y只能靠检查，不好的淘汰(或是層別處理)。X才是我们所能控制的，使得Y符合我们的需求。.6Y=f(x1,x2,.)Y可视为顾客所要求的产品特性。但是假设在y进展相应的统计控制，其实产品曾经制造出来，只是相当于检验产品做得好不好，时效

2、已晚。所以要去探求那些要素会影响y，进而事先控制x，如此才干起到在消费时就控制的效果，而不是等到产品做出来再做检验。.7SPC&SQCPROCESS原料測量結果针对产品所做的是在做SQC针对过程的重要控制参数所做的才是SPCReal Time Response针对原料所做的控制也可属SPC.8SPC用在那里？PROCESSOUTPUTINPUT消极的地方只能防堵积极的地方可防止不良积极的地方可防止不良.过程控制的方法The ProcessX1X2X3Controllable InputsInputs:Raw Materials, components, etc.Z1Z2Z3Uncontroll

3、able InputsY1, Y2, etc.Quality Characteristics: OutputsLSLUSL.10SPC逻辑藉由以往的数据了解正常的变异范围设定成控制界限绘点断定能否超出界限纠正异常继续改良，减少控制界限.11SPC的原理搜集数据一开场搜集25组数据以了解制程情况解析数据了解其正常波动的范围控制用图形运用控制限来断定制程能否异常PROCESSInputOutput固定工艺参数先由工艺及制程工程师固定工艺参数.12SPC的目的了解CTQ，定义Y了解影响CTQ的因子，Y=f(x1,x2.)做解析用控制图，了解正常变异范围制程稳定，控制界限延用现场绘图、点图、判图、纠异

4、继续改良、减少变异.13PROCESS CONTROL SYSTEM MODEL WITH FEEDBACKTHE WAYWE WORK/BLENDING OFRESORUCESPEOPLEEQUIPMENTMATERIALMETHODSENVIRONMENTPRODUCTOR SERVICECUSTOMERIDENTIFYINGCHANGING NEEDSAND EXPECTATIONSVOICE OF CUSTOMERSTATISTICALMETHODSVOICE OF THE PROCESSINPUTPROCESS/SYSTEMOUTPUTSQCSPC.14控制图种类(以数据来分)计量值

5、控制图平均值与全距(大陸稱極差)(RANGE)控制图平均值与规范差控制图中位值与全距(大陸稱極差)控制图个别值与挪动全距(極差)控制图计数值控制图不良率控制图不良数控制图缺陷数控制图单位缺陷控制图.15“n=1025控制图的选定资料性质不良数或缺陷数单位大小能否一定“n能否一定样本大小n1Cl的性质“n能否较大“u图“c图“np图“p图X-Rm图X-R图X-R图X-s图计数值计量值“n=1n1中位数平均值“n=25缺陷数不良数不一定一定一定不一定控制图的选择.16CASE STUDY质量特性样本数选用什么图长度5重量10乙醇比重(密度)1电灯亮不亮100每一百平方米的脏点100平方米.17控制

6、图所用的统计原理计量型Xbar-RXbar-sX中位数-RX-Rm正态分布计数型Pnp二项分布(萧华特是用正态来逼近)计数型Cu卜氏分布(萧华特是用正态来逼近).18搜集数据绘解析用控制图能否稳定绘直方图能否满足规格控制用控制图寻觅异常缘由检讨机械、设备提升制程才干控制图的绘制流程.19控制图种类(依用途来分)解析用控制图决议方针用制程解析用制程才干研讨用制程控制预备用解析用稳定控制用控制用控制图清查不正常缘由迅速消除此项缘由并且研讨采取防止此项缘由反复发生之措施.2068.26%95.45%99.73%+1+2+3-1-2-3正态分布概率.21中央极限定理.22为何样本数不同时控制限不同主要

7、缘由就是由于中央极限定理，自中央极限定理来看，样本愈多时，其控制限愈狭窄。表示图如下：平均值分布個別值分布.23个别值的正态分布平均值的正态分布控制图的正态分布控制图原理阐明.24控制界限和规格界限规格界限：是用以阐明质量特性之最大答应值，来保证各个单位产品之正确性能。控制界限：运用于一群单位产品集体之量度，这种量度是从一群中各个单位产品所得之观测值所计算出来者。.25输出的变动以及变动来源人机器资料方法丈量环境Processoutput.26制程的规范化控制初始稳定有才干有才干且受控工程批+驗證批.27运用个别值时，其分布比较不近似正态分布，且其检出力较差。运用平均值时，其分布比较近似正态分

8、布，且其检出力较佳。平均值和个别值检出力的阐明.28采用Xbar-R比X-Rm好的理由检出力可以添加。可以有效断定组内变异和组间变异。经过平均值之后，其抽样的样本平均值分布会更趋近于正态分布。.29普通缘由、特殊缘由表示图普通缘由的动摇范围异常缘由导致的动摇范围异常缘由导致的动摇范围UCLLCL.30详细阐明原因机 遇(普通原因)非机遇(特殊原因) (可归属)描述包含许多个个别原因。任何单一机遇原因仅导致微量变异(但若许多机遇原因汇总在一起，可能产生颇大之影响)。随时存在。包含一个或少数个个别原因。任何单一非机遇原因均可引发大量变异。偶尔发生。例如机械的微震原料的略微差异作业员错误一批不良原料

9、解说消除制程中的机遇原因不符合经济原则。当仅有机遇变异出现时，制程处于可接受水平，倘若仍有不合格品产生，则需进行基本基本制程改变或修订规格，以减少不合格品。当观测值在管制界限内时，表示制程不应调整。当仅有机遇变异时，制程相当稳定，可用抽样程序预测产品质量。非机遇原因可侦测出，消除该变异通常符合经济原则。当有非机遇原因出现时，制程未在最佳操作状态。当观测值超出管制界限时，通常表示制程应予以调整或矫正。当有非机遇原因出现时，制程不够稳定，不宜以抽样程序预测。.31部分措施、系统措施表示图处理普通缘由的系统措施处理异常缘由的部分措施处理异常缘由的部分措施UCLLCL.32组内变异和组间变异阐明组内变

10、异，普通是短时间内的变动，例如在三分钟内的取了一组共三个样本，由于此时时间非常的短，普通的制程参数条件都没有变动，主要能够是机器的动摇。组间变异，普通是较长时间间隔的变动，例如间隔三非常钟取了另一组共三个样本，此时二组样本的平均值差别，普通是为组间变异，由于时间较长些，能够会有人、料、法等等的动摇产生。时间xxxxxxxxx.33組間(平均值)变异大的处理方法组间是不同组平均值的差别，此时普通是在不同的时间取样，不同时间之下其相应的平均值有差别，普通是代表着不同组之间能够有些要素变了，所以要去清查是什么地方变了。由于根据历史的控制界限来看，其正常动摇该当不会超出平均值控制界限。.34组内(極差

11、)变异大的处理方法此时的异常将在R图中显示出来，此时的样本普通是在极短的时间内的样本，而其相应的动摇超出了控制界限，普通是不会出现此种情况，一定是有缘由导致超出了控制界限，所以也要清查缘由是来自那里。.35继续改良.36过程改良循环*资料来源：分析过程本过程应做些什么会出现什么错误到达统计控制形状确定才干维护过程监控过程性能查找偏向的特殊缘由并采取措施继续改善改动过程从而更好了解普通缘由变差减少普通缘由变差解析PDCA控制PDCA持續改善PDCA.37工程师和现场人员的分工一项新的工序分析控制对像设定各项规范作业方法、要求做解析控制图能否受控以及有才干控制用控制图标凖作业方法转移点图、判图纠正

12、异常能否要提升才干分析共同缘由提出改善方法做解析图以及才干分析重新规范化以及控制用控制图YY.38运用控制图的本卷须知分组问题主要是使在大致一样的条件下所搜集的质量特性值分在一组, 组中不应有不同本质的数据, 以保证组内仅有偶尔要素的影响.我们所运用的控制图是以影响过程的许多变动要素中的偶尔要素所呵斥的动摇为基准来找出异常要素的, 因此, 必需先找出过程中偶尔要素动摇这个基准.39分组时的重要思索时间质量特性制程的变化让组内变化只需偶尔要素让组间变化只需非偶尔要素组内变异小组间变异大.40错误的分组方式以及其后果如此的取样方式会呵斥无法有效区别组内变异和组间变异，呵斥控制界限变宽，无法有效侦测

13、制造变异。时间质量特性制程的变化.41每天只取一组来代表，能否能代表制程呢？每天假设取三组的样天性否更能代表制程？取样频率及样本的目的阐明.42取样的频率的阐明初期不了解制程，制程不稳定，存在组间变异稳定期后，制程已稳定，大部份只存在组内变异，偶而出现组间变异快速而频繁的取样，才干掌握制程的情形，并将各项不稳定的因子去除由于制程已相对的较稳定，我们可以比较预测出制程变化，所以抽样频率可以较低，但仍应要有代表性.43初期控制界限的计算一个班次之内取二十五组，每组样本数为25个我们利用在一个班次当中取二十五组，此时由于人、机料、法、环、测都比较固定，所以所估计出来的组内变异会比较正确，所以相关的控

14、制界限比较窄，可以有效的侦测出不同班别之间的变化，或那么组间的变化，例如资料变化、机器变化、参数变化等。.44控制图表示阐明初期的二十五点计算时有些超出控制界限，此时须寻觅缘由。延续二十五点在控制界限内，表示制程根本上已稳定，控制界限可以延用此时有点子超出控制界限，表示此时形状已被改动，此时要清查缘由，必要时必需重新搜集数据，重新思索稳定形状.45运用控制图的本卷须知分层问题同样产品用假设干台设备进展加工时, 由于每台设备任务精度、运用年限、保养形状等都有一定差别, 这些差别经常是添加产质量量动摇、使散差加大的缘由. 因此, 有必要按不同的设备进展质量分层, 也应按不同条件对质量特性值进展分层

15、控制, 作分层控制图. 另外, 当控制图发生异常时, 分层又是为了确切地找出缘由、采取措施所不可短少的方法.46复合层别的阐明.47运用控制图的本卷须知控制界限的重新计算为使控制线顺应今后的消费过程, 在确定控制图最初的控制线CL、UCL、LCL时, 经常需求反复计算, 以求得真实可行的控制图. 但是, 控制图经过运用一定时期后, 消费过程有了变化, 例如加工工艺改动、刀具改动、设备改动以及进展了某种技术改革和管理改革措施后, 应重新搜集最近期间的数据, 以重新计算控制界限并作出新的控制图.48为何控制界限应延用.49建立控制图的四步骤A搜集数据B计算控制限C过程控制解释D过程才干解释.50建

16、立Xbar-R图的步骤A阶段搜集数据A1选择子组大小、频率和数据子组大小子组频率子组数大小A2建立控制图及记录原始记录A3计算每个子组的均值X和极差RA4选择控制图的刻度A5将均值和极差画到控制图上.51取样的方式取样必需到达组内变异小，组间变异大样本数、频率、组数的阐明.52组数的要求(最少25组)当制程中心值偏向了二个规范差时，它在控制限内的概率为0.84那么延续25点在线内的概率为：.53每个子组的平均值和极差的计算11009899100982989998101973999710010098410010010199995101999910099平均99.698.699.410098.2极

17、差33322.54平均值和极差平均值的计算R值的计算.55计算控制限B1计算平均极差及过程平均值B2计算控制限B3在控制图上作出平均值和极差控制限的控制线建立X-R图的步骤B.56.57过程控制解释C1分析极差图上的数据点C2识别并标注特殊缘由(极差图)C3重新计算控制界限(极差图)C4分析均值图上的数据点超出控制限的点链明显的非随机图形超出控制限的点链明显的非随机图形C5识别并标注特殊缘由(均值图)C6重新计算控制界限(均值图)C7为了继续进展控制延伸控制限建立X-R图的步骤C.58控制图的判读超出控制界限的点：出现一个或多个点超出任何一个控制界限是该点处于失控形状的主要证据UCLCLLCL

18、異常異常.59控制图的判读链：有以下景象之一即阐明过程已改动延续7点位于平均值的一侧(国标和minita是9点)延续7点上升(后点等于或大于前点)或下降。 (国标和minita是6点)UCLCLLCL.60控制图的判读明显的非随机图形：应依正态分布来断定图形，正常应是有2/3的点落于中间1/3的区域。UCLCLLCL.61Minitab和国标的八大判异准那么.62检验1:1个点间隔中心线超越3sigma准那么一，一点在A区外准那么一可对参数与变化给出信号，还可对过程单个失控作出反响，如计算错误，丈量误差，原资料不合格，设备缺点等，犯第一种错误的概率，称为显着程度，记0 =0.0027ABCCB

19、AXXXXXXXXXX1.63检验2:延续九个点在中心线同一侧ABCCBAXXXXXXXXXXXXXX2准那么二,延续9点在C区或其外排成一串(要乘以2是由于单侧，但双边都有能够所以要乘以2)此准那么作为准那么一而补充的,以提高控制图的灵敏度,选择9点是为了使其犯第一种错误的概率与准那么一的0 =0.0027大体相仿.在控制线一侧延续出现的点称为链，以下点数链长的为：P中心线一侧出现长为7的链= 7 = 2*0.9973/27 = 0.0153P中心线一侧出现长为8的链= 8 = 2*0.9973/28 = 0.0076P中心线一侧出现长为9的链= 9 = 2*0.9973/29 = 0.00

20、38P中心线一侧出现长为10的链= 10 = 2*0.9973/210 = 0.0019可见，9 与准那么一的0 相当，假设长=7判异，比0 大的多。以往采用7点，而目前改为9点判异。这主要是由于推行SPC普通采用电脑进展，从而使得整个系统的总 概率增大，不难证明：总i为减少总，就得使每条判异准那么各自的i.64检验3:行内延续6点，全部递增或全部递减ABCCBAXXXXXXXXX3XXXXX准那么三，延续6点递增或递减。(要乘以2是由于能够朝上或那么朝向二种能够所以要乘以2)此条准那么针对过程平均值的倾向性而设计的，它断定过程平均值的较小倾向要比准那么一更为灵敏。其产生缘由能够是工具损坏，或

21、作业员技艺改良等。从文献中看到的延续六点趋势的解释P(n点趋势)=2*(0.9973)n/n!P(6点趋势)=2*(0.9973)6/6!=0.00273.65检验4:行内延续14点上下交错ABCCBAXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX4ABCCBA准那么四，延续14点上下交替。出现这种景象是由于轮番运用两台设备或两位操作人员轮番操作而引起的系统效应。实践上这是一个数据分层不够的问题，选择14点是经过统计模拟实验而得出的，其大体与准那么一，0 =0.0027相当。.66检验5:延续3点有2点间隔中心线大于2sigma(同侧)ABCCBAXXXXXXXXXXXXXXX5准那么五，延续3点

22、中有2点在A区(要乘以2是由于单侧，但双边都有能够所以要乘以2)过程平均值的变化通常可由本准那么断定，它对于变异的添加也较灵敏。这里要补充的是任何两点，至于第三点在何处，甚至可以根本不存在。由于点子落在中心线一侧2-3个规范差间的概率=0.0214,故0 =2combin(3,2)0.021432(0.9973-0.02143)=0.002689，这与准那么一很接近。.67检验6:延续5点有4点间隔中心线大于1sigma(同侧)XABCCBAXXXXXXXXXXXXXX66准那么六，延续5点中有4点在B区。(要乘以2是由于单侧，但双边都有能够所以要乘以2)此准那么与准那么五类似，这第5点可在任

23、何地方。本准那么对于过程平均值的偏移也灵敏。由于点子在 1-2之间的概率=1-2= 0.15886-0.02275 = 0.91，故有P5点中有4点在B区= 2C(5,4)0.91440.9973-0.91=0.0029与准那么一0 =0.0027相当。.68检验7:延续15点全部在间隔中心线1sigma(任一侧)ABCCBAxxxxxxxxxxxxxxxxxxx7准那么七，延续15点在C区中心线上下对于本准那么的景象，不要被它良好景象所迷惑，而应留意它的非随机性。呵斥这种景象的缘由有2种：数据虚伪或数据分层不够。我们知道点在C区的概率=0.68268延续14点在C区，14 = 0.68268

24、14 = 0.00478延续15点在C区，15 = 0.6826815 = 0.00326延续16点在C区，16 = 0.68268116 = 0.00223其中, 15= 0.00326与准那么一0 =0.0027较近,故有准那么七.从外表上看, 16 = 0.00223与准那么一0 =0.0027更接近点,16个点子比15个点子运用起来不如15个点子方便.69检验8:延续8个点间隔中心线大于1sigma(任一侧)ABCCBAxxxxxxxxxxxxxxx8准那么八，8点在中心线两侧，但无1点在C区呵斥此景象的缘由为数据分层不够。由于点子落在1-3之间的概率=1-3= 0.15886-0.0

25、0 = 0.15731，故双侧为0.15731*2=0.31462，假设是延续八点的话其相应的概率计算为=combin(8,8)(0.31462)8.70判稳三个准那么延续25点，0点超出控制界限。延续35点，1点超出控制界限。延续100点，2点超出控制界限。.71过程才干解释D1计算过程的规范偏向D2计算过程才干D3评价过程才干D4提高过程才干D5对修正的过程绘制控制图并分析建立X-R图的步骤D.72.73制程才干目的Cp双边规格只需上规格时只需下规格时.74.75制程绩效(或性能)目的制程绩效目的的计算，其估计的规范差为总的规范差，包含了组内变异以及组间变异。总变异=组内变异+组间变异。.

26、76Cpk和Ppk的差别Cpk：只思索了组内变异，而没有思索组间变异，所以一定是适用于制程稳定时，其组间变异很小可以忽略时，不然会高估了制程才干；另句话也可以阐明假设努力将组间变异降低时所能到达的程度。Ppk：思索了总变异(组内和组间)，所以是比较真实的情形，所以普通想要了解真正的制程情形应运用Ppk。.77群体规范差的估计.78101418T1216CpCPLCPUCPKCpm1321.52.51.51.11T1014181216101418T1216CpCPLCPUCPKCpm1422.02.02.02.00CpCPLCPUCPKCpm1522.51.51.51.11指数差别阐明.79指数

27、差别阐明CpCPLCPUCPKCpm1623.01.01.00.63CpCPLCPUCPKCpm1723.50.50.50.43101418T1216101418T1216.80Cpm的阐明.81.82.83何时运用Cmk指数新机器验收时机器大修后新产品试制时产品不合格清查缘由时在机械厂应和模具结合在一同思索.84机器才干指数、短期、长期才干指数機器能力指数短期能力指数长期能力指数取样时间：机器生产稳定之后约一个小时取样时间：机器生产稳定之后一个班次左右。取样时间：批量生产后，至少25天以上。取样样本数：10组共50个样取样样本数：25组至少100个样取样样本数：100组以上至少500个样要求

28、：Cmk1.67短期能力1.67制程稳定时可用Cpk制程不稳定时用Ppk长期能力1.33制程稳定时可用Cpk制程不稳定时用Ppk目的：先行了解机器能力是否能保证满足规格要求，如果机器能力不能保证，后续的原料、人员变化就不能保证了。目的：在于了解短期的制程能力是否能满足规格要求，如果短期的制程能力不能保证时，那么长期制程能力就不能保证。目的：在于了解长期的制程能力是否能满足规格要求，如果长期的制程能力不能保证时，那么就有生产不良品的可能性.85A搜集数据：在计算各个子组的平均数和规范差其公式分别如下：.86B计算控制限.87C过程控制解释(同X-R图解释).88D过程才干解释.89Case st

29、udy123456789101112131416776747276747072707374737072268757374787472747876747675793687796757871737577757677758046979957280727176727577727278151617181920212223242526272817574706274788080725570737273274786564757781796856727374723787765627672817468587176707447972646175737974655672747476.90Case study请计算出上

30、表的X-s控制图的控制限？请断定过程能否稳定？假设是不稳定该如何处置？.91A搜集数据普通情况下，中位数图用在样本容量小于10的情况，样本容量为奇数时更为方便。假设子组样本容量为偶数，中位数是中间两个数的均值。.92B计算控制限.93C过程控制解释(同Xbar-R图解释).94估计过程规范偏向：.95Case study1234567891011121314167767472767470727073747370722687573747874727478767476757936877967578717375777576777580469799572807271767275777272785677

31、575737672707372747574757515161718192021222324252627281757470627478808072557073727327478656475778179685672737472378776562767281746858717670744797264617573797465567274747657575686572757675736073717070.96Case study请计算出上表的X-R控制图的控制限？请断定过程能否稳定？假设是不稳定该如何处置？假设制程假设已稳定，但想将抽样数自n=4调为n=5时，那么其新控制限为何？.97单值控制在检查过程

32、变化时不如Xbar-R图敏感。假设过程的分布不是对称的，那么在解释单值控制图时要非常小心。单值控制图不能区分过程零件短时间内的组内变化，假设要了解此类变化最好能运用Xbar-R。由于每一子组仅有一个单值，所以平均值和规范差会有较大的变性，直到子组数到达100个以上。.98非正态时的误发警报阐明误发警报.99A搜集数据搜集各组数据计算单值间的挪动极差。通常最好是记录每对延续读数间的差值(例如第一和第二个读数点的差，第二和第三读数间的差等)。挪动极差的个数会比单值读数少一个(25个读值可得24个挪动极差)，在很少的情况下，可在较大的挪动组(例如3或4个)或固定的子组(例如一切的读数均在一个班上读取

33、)的根底上计算极差。.100B计算控制限.101C过程控制解释审查挪动极差图中超出控制限的点，这是存在特殊缘由的信号。记住延续的挪动极差间是有联络的，由于它们至少有一点是共同的。由于这个缘由，在解释趋势时要特别留意。可用单值图分析超出控制限的点，在控制限内点的分布，以趋势或图形。但是这需求留意，假设过程分布不是对称，用前面所述的用于X图的规那么来解释时，能够会给出实践上不存在的特殊缘由的信号。.102估计过程规范偏向：式中，Rmbar为挪动极差的均值，d2是用于对挪动极差分组的随样本容量n而变化的常数。.103Case study组12345678910数值969898929495979696

34、90组11121314151617181920数值92908889949992949797组212223242526数值949890848896.104Case study请计算出上表的X-Rm控制图的控制限？请断定过程能否稳定？假设是不稳定该如何处置？.105不良和缺陷的阐明结果举例控制图车辆不泄漏泄漏P图NP图灯亮不亮孔的直径尺寸太小或太大给销售商发的货正确不正确风窗玻璃上的气泡C图U图门上油漆缺陷发票上的错误.106P控制图的制做流程A搜集数据B计算控制限C过程控制解释D过程才干解释.107建立p图的步骤A阶段搜集数据A1选择子组的容量、频率及数量子组容量分组频率子组数量A2计算每个子组

35、内的不合格品率A3选择控制图的坐标刻度A4将不合格品率描画在控制图.108A1子组容量、频率、数量子组容量：用于计数型数据的控制图普通要求较大的子组容量(例如50200)以便检验出性能的变化，普通希望每组内能包括几个不合格品，但样本数假设太利也会有不利之处。普通的建议是np5，由于在萧华特控制图是利用正态分布来逼近二项分布，而当np5时，利用正态分布来逼近二项分布才合理。分组频率：应根据产品的周期确定分组的频率以便协助分析和纠正发现的问题。时间隔短那么反响快，但也许与大的子组容量的要求矛盾子组数量：要大于等于25组以上，才干断定其稳定性。.109A2计算每个子组内的不合格品率记录每个子组内的以

36、下值被检工程的数量n发现的不合格工程的数量np经过这些数据计算不合格品率.110A3选择控制图的坐标刻度描画数据点用的图应将不合格品率作为纵坐标，子组识别作为横坐标。纵坐标刻度应从0到初步研讨数据读数中最大的不合格率值的1.5到2倍。.111A4将不合格品率描画在控制图上描画每个子组的p值，将这些点联成线通常有助于发现异常图形和趋势。当点描完后，粗览一遍看看它们能否合理，假设恣意一点比别的高出或低出许多，检查计算能否正确。记录过程的变化或者能够影响过程的异常情况，当这些情况被发现时，将它们记录在控制图的“备注部份。.112计算控制限B1计算过程平均不合格品率B2计算上、下控制限B3画线并标注建

37、立p控制图的步骤B.113计算平均不合格率及控制限.114画线并标注均值用程度实线线：普通为黑色或蓝色实线。控制限用程度虚线：普通为红色虚线。尽量让样本数一致，假设样本数不断在变化那么会如以下图：1002003001002001001002003001001212121232.115.116过程控制用控制图解释C1分析数据点，找出不稳定证据C2寻觅并纠正特殊缘由C3重新计算控制界限超出控制限的点链明显的非随机图形建立p图的步骤C.117分析数据点，找出不稳定的证据点线面以上三种方式做断定。.118寻觅并纠正特殊缘由当从数据中已发现了失控的情况时，那么必需研讨操作过程以便确定其缘由。然纠正该缘由

38、并尽能够防止其再发生。由于特殊缘由是经过控制图发现的，要求对操作进展分析，并且希望操作者或现场检验员有才干发现变差缘由并纠正。可利用诸如陈列图和因果分析图等处理定问题数据。.119重新计算控制限当进展初始过程研讨或对过程才干重新评价时，应重新计算实验控制限，以便排除某些控制时期的影响，这些时期中控制形状遭到特殊缘由的影响，但已被纠正。一旦历史数听阐明一致性均在实验的控制限内，那么可将控制限延伸到未来的时期。它们便变成了操作控制限，当未来的数据搜集记录了后，就对照它来评价。.120过程才干解释D1计算过程才干D2评价过程才干D3改良过程才干D4绘制并分析修正后的过程控制图建立p的步骤D.121过

39、程才干解释偶因和异因并存找出异因只剩偶因过程稳定(连25点不超限)计算过程才干运用控制图.122计算过程才干对于p图，过程才干是经过过程平均不合率来表，当一切点都受控后才计算该值。如需求，还可以用符合规范的比例(1-p)来表示。对于过程才干的初步估计值，应运用历史数据，但应剔除与特殊缘由有关的数据点。当正式研讨过程才干时，应运用新的数据，最好是25个或更多时期子组，且一切的点都受统计控制。这些延续的受控的时期子组的p值是该过程当前能的更好的估计值。.123改善过程才干过程稳定，不良率维持在一定的程度当中才干改善采取管理上的措施降低偶因，減少不良率减少控制界限减少控制限.124改善过程才干过程一

40、旦表现出处于统计控制形状，该过程所坚持的不合格平均程度即反响了该系统的变差缘由过程才干。在操作上诊断特殊缘由(控制阶段)变差问题的分析方法不适于诊断影响系统的普通缘由变差。必需对系统本身直接采取管理措施，否那么过程才干不能够得到改良。有必要运用长期的处理问题的方法来纠正呵斥长期不合格的缘由。可以运用诸如陈列图分析法及因果分析图等处理问题技术。但是假设仅运用计数型数据将很难了解问题所在，通常尽能够地追溯变差的可疑缘由，并借助计量型数据进展分将有利于问题的处理.125绘制并分析修正后的过程控制图当对过程采取了系统的措施后，其效果应在控制图上明显地反响出来； 控制图成为验证措施有效性的一种途径。在过

41、程改动期间出现的特殊缘由变差被识别并纠正后，过程将按一个新的过程均值处于统计控制形状。这个新的均值反映了受控制形状下的性能。可作为现行控制的根底。但是还应对继续系统进展调查和改良。.126Case study组12345678910n100150100200150100100200150100d1013210210组11121314151617181920n150200100150100100150200200150d0102010210组2122232425n100150200150100d01201.127Case study请计算出上表的p控制图的控制限？请断定过程能否稳定？假设是不稳定

42、该如何处置？.128不合格品数np图“np图是用来度量一个检验中的不合格品的数量，与p图不同，np图表示不合格品实践数量而不是与样本的比率。p图和np图适用的根本情况一样，当满足以下情况可选用np图不合格品的实践数量比不合格品率更有意义或更容易报告。各阶段子组的样本容量一样。“np图的详细阐明与p图很类似，不同之处弃如下：.129A搜集数据受检验样本的容量必需相等。分组的周期应按照消费间隔和反响系统而定。样本容量应足够大使每个子组内都出现几个不合格品，在数据表上记录样本的容量。记录并描画每个子组内的不合格品数(np)。.130B计算控制限.131过程控制解释、过程才干解释C过程控制解释：同“p

43、图的解释。D过程才干解释：过程才干如下：.1321001001001001001001001001001001210121202不合格品数np图.133Case study组12345678910n150150150150150150150150150150d1013210210组11121314151617181920n150150150150150150150150150150d0102010210组2122232425n150150150150150d01201.134Case study请计算出上表的np控制图的控制限？请断定过程能否稳定？假设是不稳定该如何处置？.135缺陷数c图“c

44、图内来丈量一个检验批内的缺陷的数量，c图要求样本的容量或受检资料的数量恒定，它主要用以下两类检验：缺陷分布在延续的产品流上(例如每匹维尼龙上的瑕疪，玻璃上的气泡或电线上绝缘层薄的点)，以及可以用缺陷的平均比率表示的地方(如每100平方米维尼龙上暇疵)。在单个的产品检验中能够发现许多不同潜在缘由呵斥的缺陷(例如：在一个修缮部记录，每辆车或组件能够存在一个或多个不同的不合格)。主要不同之处如下：.136A搜集数据检验样本的容量(零件的数量，织物的面积，电线的长度等)要求相等，这样描画的c值将反映质量性能的变化(缺陷的发生率)而不是外观的变化(样本容量n)，在数据表中记录样本容量；记录并描画每个子组

45、内的缺陷数(c).137B计算控制限.138过程控制解释、过程才干解释过程控制解释同p图解释判异(点、线、面)判稳(延续二十五点受控)过程才干解释过程才干为c平均值，即固定容量n的样本的缺陷数平均值。.139Case study组12345678910c1013210210组11121314151617181920c0102010210组2122232425c01201每一组的样本数都是固定为100。.140Case study请计算出上表的c控制图的控制限？请断定过程能否稳定？假设是不稳定该如何处置？.141单位产品缺陷数的u图“u图用来丈量具有容量不同的样本(受检资料的量不同)的子组内每检

46、验单位产品之内的缺陷数量。“u图和“c图适用于一样的数据情况(Poisson分布)，但假设样本含有多于一个“单位产品的量，为使报告值更有意义时，可以运用“u图，并且在不同时期内样本容量不同时必需运用“u图。“u图的绘制和“p图类似，不同之处如下：.142A搜集数据各子组样本的容量彼此不用都一样，虽然使它的容量坚持在其平均值的正负25%以内可以简化控制限的计算。记录并描画每个子组内的单位产品缺陷数u=c/n式中c为发现的缺陷数量，n为子组中样本容量(检验报告单位的数量)，c和n都应记录在数据表中。.143B计算控制限.144过程控制解释、过程才干解释过程控制解释同p图解释判异(点、线、面)判稳(

47、延续二十五点受控)过程才干解释过程才干为u平均，即每报告单元缺陷数平均值。(须稳定才可以估过程才干).145Case study组12345678910n2113321221c1013210210组11121314151617181920n3214121231c0102010210组2122232425n12412c01201.146Case study请计算出上表的u控制图的控制限？请断定过程能否稳定？假设是不稳定该如何处置？.147特殊控制图.I-MR-R/S组间/组内控制图148.I-MR-R/SI-MR-R/S组间/组内控制图 同时运用子组 间和子组内变异生成三向控制图。I-MR-R/

48、S 控制图由以下组成：单值控制图挪动极差控制图R 控制图或 S 控制图149.I-MR-R/S在子组中搜集数据时，随机误差能够不是变异的独一来源。例如，假设每小时延续采集五个部件，那么独一的差别应该由随机误差所致。随着时间的推移，过程能够会出现偏移或漂移，因此接下来的五个部件样本能够会与以前的样本不同。在这些情况下，总体过程变异因样本间变异和随机误差所致。 每个样本内的变异对总体过程变异也有奉献。假设您每小时对一个部件取样，并丈量部件的五个位置。虽然每小时部件都在变化，但一切部件中在五个位置得到的丈量值却可以一直不同。能够一个位置几乎一直产生最大的丈量值，也能够不断较小。这种因位置所致的变异未

49、得到阐明，且样本内规范差不再估计随机误差，而是实践上同时估计随机误差和位置效应。这样产生的规范差过大，导致控制限制范围过宽，并将控制图上的大多数点置于距中心线非常近的位置。此过程看上去过于完美，但很能够就是这样。您可以运用 I-MR-R/S组间/组内来创建三个单独的过程变异评价，从而处理此问题：.I-MR-R/S单值控制图：绘制来自单值控制图而非 Xbar 控制图上每个样本的均值的控制图。此控制图运用延续均值之间的挪动极差来确定控制限制。由于样本均值的分布与随机误差有关，因此运用挪动极差估计样本均值分布的规范差类似于仅估计随机误差分量。这消除了控制限制中变异的样本内分量。挪动极差控制图：运用挪

50、动极差 绘制子组均值的控制图以去除样本内变异。将此控制图与单值控制图结合运用，以借助变异的样本间分量来跟踪过程位置和过程变异。R 控制图或 S 控制图：运用变异的样本内分量绘制过程变异的控制图。 .I-MR-R/SMinitab 显示 R 控制图还是 S 控制图取决于所选的估计方法以及子组的大小。假设估计是以子组极差的平均值为根底，那么将显示 R 控制图。假设估计是以子组规范差的平均值为根底，那么将显示 S 控制图。假设估计是以合并规范差为根底且子组大小小于 9，那么将显示 R 控制图。假设估计是以合并规范差为根底且子组大小大于或等于 9，那么将显示 S 控制图。假设指定历史组，那么显示 R

51、控制图还是 S 控制图取决于一切历史组的方式样本大小的最小值。假设估计是以合并规范差为根底且方式样本大小的最小值小于 10，那么显示 R 控制图。否那么，假设运用合并规范差进展估计，Minitab 显示 S 控制图；假设运用 Rbar 进展估计，那么显示 R 控制图。因此，这三个控制图的组合提供了一种评价过程位置的稳定性 、变异的样本间分量和变异的样本内分量的方法。.各項公式.I-MR-R/S假设您想要确定为纸卷包一层薄膜这一过程能否受控制 。您关怀用于包卷纸的薄膜的厚度能否正确以及整个纸卷包得能否均匀。您从 15 个延续纸卷中抽取 3 个样本，并丈量外层薄膜的分量。 由于您想了解整个纸卷包得

52、能否均匀以及每个纸卷能否包裹正确，因此运用 Minitab 创建 I-MR-R/S 控制图。1翻开任务表“涂层.MTW。2选择统计 控制图 子组的变量控制图 I-MR-R/S组间/组内。3选择图表的一切观测值均在一列中，然后输入外层薄膜。 4 在子组大小中，输入卷。单击确定。 .結果輸山.156Stoplight Control Chart(红绿灯信号控制图).157红绿灯信号控制图根本原理红绿灯信号控制图中的假设是：过程是统计受控的。过程才干(包括丈量变差)是可接受的。过程接近目的值。.158红绿灯信号控制图根本原理红灯控制图的区域划分.159红绿灯信号控制图根本原理停止停止警告警告目标区T

53、argetWarningWarningStopStopLSLUSLTargetWarningWarningStopStopLSLUSL红灯控制图区域划分.160红绿灯信号控制图的控制方法过程设置正常消费选二个部件都在绿色区吗有在红色区吗加抽三个样本有在红色区吗？三到五个在黄色区执行反响方案yynnyny.161概率原理阐明状况概率判定抽到二个绿的0.866*0.866=0.749956正常抽至一个或二个都是红的一个时0.003二个时0.003*0.003异常小概率事件0.003加抽三个样本一绿一黄，后面三绿0.866*0.132*0.866*0.866*0.866=0.0742正常二黄，三绿0.132*0.132*0.866*0.866*0.866=0.011316正常三黄，二绿0.132*0.132*0.132*0.866*0.866=0.001725异常小概率事件DATACAMSHAFT.MTW的数据来进展练习一下。.172六合一图形(Xbar-R+制程才干).173从前图来看可以得到以下的结论制程是稳定的其相应的各项数据如下：制程的平均值为600.23相应规范差为：1.87904我们可以利用它来做相应的红灯控制图.174步驟一：运用individual圖形.175输入要分析的数据.176放入历史的平均值和规范差.177放入警告限和红灯限.178红绿灯信号控制图.179PRE