计数值管制图

1、QualitySatisfy計數值管制圖(Attribute SPC)2006-07-01章節目標制定選擇管制圖的路徑圖(Roadmap)學習建立及解釋下列管制圖p 和 np 圖u和c 圖2006-07-01連續變數?合理編組? I 和 MR 圖%不良品還是缺陷 ?分組大小8?易於計算標準差?X bar和 R 圖X bar和 S圖樣本大小不變?樣本大小不變?p圖np 或 p圖u圖c或 u圖是否缺陷%不良品否否否否否是是是是是SPC 全天狀況控制圖(Chart For All)2006-07-01不連續資料的管制圖不良品型資料(Defective Data)封裝有/沒有 泄漏電燈亮/不亮量規測量

2、資料的通過/不通過正確/不正確發貨p 和 np 圖p圖用於控制不合規定的單元的比率, 樣本大小不必不變np 圖用於控制不合規定的單元的數量, 樣本大小不變缺陷資料(Defect Data)擋風玻璃板內的氣泡數盒子上油漆缺陷數帳單中的錯誤數晶片上的壞晶片數c 和 u 圖u圖用於控制每檢驗單元中缺陷的數量,樣本大小不必不變c 圖用於控制缺陷的數量,樣本大小不變2006-07-01P圖用於控制不合規定的比率何時使用 p 圖(p-chart)當進行數值測量不便或不經濟時當需要把不同類型的缺陷組合在一起作爲總體比率時當已有資料是不連續的當資料來自符合二項式分佈的流程時管理總結報告 許多管理總結報告取不連

3、續資料的形式因而能從管制圖分析中受益.例如: 報廢率, 質量審計, 一次成品率, 等.2006-07-01收集 P圖的資料滿足二項式分佈流程的條件各樣本(分組)都取n 個不同樣本各單元都檢查其某個屬性, 並記錄各分組內具有該屬性的項 (單元)的個數各樣本的每個項具有該屬性的可能性相同. 其可能性記爲 p樣本內任一項出現該屬性的可能性與任何其他項是否出現該屬性的事件無關2006-07-01收集 P圖的資料二項式分佈流程的例子每月審計100 個財務交易報告, 報告分爲正確或不正確的, 並記錄下來不正確的數量每個2升瓶子的批次中抽取一個樣本並記錄下來有泄漏的瓶子的數量一個機加工廠使用一個速度爲50次

4、/小時的衝壓機. 記錄了滿足規格要求的操作的數量2006-07-01分組樣本大小和取樣頻率分組樣本大小(Subgroup Size)分組的樣本大小通常很大 (50 到 200 或更多!)理想情況下個各組內應至少有5 個不合要求的單元最低要求: 90% 的分組必須至少有一個不合要求的單元分組的樣本大小不必固定但應在平均樣本大小的 25% 之內不合要求單元的數量越少,需要的分組樣本大小越大一般地說, 不連續管制圖要比相應連續管制圖的分組樣本大小大的多.取樣頻率(Sample Frequency)取決於在失控狀態操作的成本短的時間間隔允許快一些的回饋, 但生産量可能達不到分組樣本大小要求2006-0

5、7-01計算 P圖控制界限對各分组記錄:n 被檢驗單元數np不良品個數不良品比率p: 繪制管制圖: 計算不良率平均值/中心線:計算控制界限:2006-07-01P圖控制界限注意事項LCL當平均不良品數比率較低時, LCL 可能是個負數. 這時沒有LCL 且 p=0 仍舊在控制界限內選擇合適樣本大小以建立一個控制下限有好處, 獲得的改進可以探測到.分組樣本大小前面的公式假設n 是固定的. 如果分組樣本大小都在平均大小的 25% 內, 作爲近似處理, 則用n bar代替控制限公式中的n.只要可能最好取固定樣本大小以免混淆Minitab 用各分組的樣本大小計算各組的 p圖控制界限2006-07-01

6、Minitab 實例一間壓模廠爲飲料工業生産二升裝的塑膠瓶壓模製程常見失效模式是瓶子上的針眼在長時期引起漏氣.瓶子可以用加壓試驗檢查泄漏程度. 試驗是損壞性的.各批次的塑膠都經過泄漏試驗, 不良品數量被記錄下來爲不良品瓶子建立一個p圖並評估流程是否得到控制. 2006-07-01在Minitab 中建立 P 圖打開 Minitab 文件 Exh_QC.mtw由功能表選 Stat Control Charts Attributes Chart PVariable輸入欄 框內輸入RejectSubgroups Sizes輸入欄框內輸入 Sampled.Exh_qc.mtw2006-07-01解釋P

7、圖由於不連續資料包含較少資訊, 其管制圖作較少的特殊原因失控檢驗超過3s 限的點被假設爲由 特殊原因造成的.當 np5, 資料點低於p-bar( 中心線)的可能性提高.在解釋這些點時要謹慎.按下 選項鈕. 在對話方塊中按Tests標籤 鈕,勾選檢驗項目.2006-07-01Minitab P圖輸出2006-07-01np 圖何時用 np 圖 ? 和用p圖的標準一樣 :進行數值測量不便或不經濟時當需要把不同類型的缺陷組合在一起作爲總體比率時當已有資料是不連續的當資料來自符合二項式分佈的流程時各組樣本大小相同它與 p圖的區別是什麽?畫出實際不合要求的單元數, 而不是不良品率2006-07-01np

8、圖的控制界限 對各組記錄: np 不良品個數繪製np管制圖,計算:中心線: 不良品平均數計算控制界限:2006-07-01不良品的管制圖 總結這些圖是對輸出的管制圖. 有時對輸出的管制圖是必須的6 Sigma 的焦點是輸入不連續資料計算假設檢驗樣本大小時已知, 不連續資料訊息量少得多. 不連續管制圖樣本大小必須比連續管制圖的大得多.這些圖的焦點是不良品而非缺陷 .6 Sigma 的焦點是缺陷而非不良品2006-07-01Minitab中的 np圖 作業用bottles.mtw的資料在 Minitab 中建立一個 np 圖 用 Leakers 作變數分組樣本大小= 100解釋獲得的管制圖bott

9、les.mtw2006-07-01缺陷的管制圖 c 圖和 u 圖 何時用c或u圖 當資料是缺陷,而不是不良品的不連續資料當資料來自卜瓦松分佈(Poisson)c 圖爲暴露于固定機會時缺陷發生次數的管制圖u 圖爲暴露於固定或非固定機會時缺陷發生次數比例的管制圖實例每月審計100 個帳單並記錄錯誤出現的數量.壓模製程中塑膠瓶中有針眼問題. 每天檢查一定數量的瓶子並記錄針眼出現的數量.一個機構每月發生事故的記錄.2006-07-01計算 c圖的控制界限 對各分組記錄: c 發現的缺陷數繪製C管制圖: 計算 中心線 c-bar 平均缺陷數: 計算控制界限:2006-07-01u圖(u-Charts)何時當資料來自符合卜瓦松(Poisson)分佈的流程當資料是不同樣本大小下的發生頻率時計算控制界限計算流程不合要求的平均值 :計算控制界限:2006-07-01缺陷的管制圖 總結作缺陷管制圖朝理想的6 Si