QC大大手法与Miniab工序统计七种工具

Sep.20,20071工序统计分析七种工具检查表

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收集、整理资料排列图

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确定主导因素因果图

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寻找引发结果的原因散布图

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展示变量相关关系，预测与控制分层法

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从不同角度层面发现问题箱

图

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一个非常流行的分析工具直方图

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展示数据分布状态，分析工序能力控制图

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工序稳态分析、判断及控制Sep.20,20072排列图

-确定主导因素Sep.20,20073排列图排列图（Paretodiagram):又叫帕累托图、柏拉图，它是将质量改进项目从最重要到最次要进行排列而采用的一种简单的图示技术。用从高到低的顺序排列一组矩形表示各原因出现频率高低。最早由意大利经济学家Pareto用来分析社会财富分布状况，并发现少数人占有大量财富的现象，所谓“关键的少数与次要的多数”这一关系。后来美国的朱兰将其应用于质量控制，因为在质量问题中也存在着“少数不良项目造成的不合格产品占据不合格品总数的大部分”这样一个规律。80%的问题仅来源于20%的主要原因。排列图的结构：排列图由一个横坐标，两个纵坐标，几个高低顺序排列的矩形和一条累计百分比折线组成。横坐标表示影响产品质量的因素或项目，按其影响程度从左到右依次排列。左纵坐标表示频数或相对频数(如件数、工时、吨位等或百分比）。右纵坐标表示累计频率(累计百分比)。排列图的功用指出影响产品质量的主要因素(主要问题)。一般情况下排列图的前2项-3项是主要因素，对它们采取改进措施，可望收到事半功倍的效果。确认改进后的效果采取改进措施后，效果如何，可用排列图来检查，通过排列图的反复使用，使问题逐步具体化.并在采取措施后，再反复使用确认效果。识别质量改进的机会。任何需改进问题都可用排列图指出工作重点。除产品质量外，诸如节约问题、安全问题、效率问题和经济问题等均可采用排列图为改进工作指明方向。Sep.20,20074排列图废品统计表排列图示例Sep.20,20075排列图可整理为排列图的数据举例:品质方面：不良品数、损失金额，按不良项目、发生场所、发生工序、设备、原料、作业方法等区分出“重要的少数，次要的多数”。消费者的抱怨项目、抱怨件数、修理件数等。时间方面一效率：作业的效率，故障率，修理时间等。成本方面：原料、材料别的单价；规格别、商品别的单价；品质成本一预防成本、鉴定成本、内外部损失成本。营业方面：销货金额别、营业所别、商品销售别、业务员别。交通方面：交通事故肇事率一违规案件类别、车种别、地区别(国家别);高速公路超速原因别、肇事死亡原因别。安全方面：灾害的件数一场所别、职称别、人体部位别选举方面：票源分布区域；调查活动区人数分配。治安方面：少年犯罪率、件数、年龄别；缉捕要犯件数、人数、地区别、时间别。医学方面：病因别、年龄别、糖尿病要因别、职业病别；门诊病患类别、门诊科别。Sep.20,20076排列图排列图的应用程序确定要分析的项目、度量单位。收集一定期间的数据。将数据按一定分类标志进行分类/层整理，填入数据统计表中，计算各类项目的累计频数、频率、累计频率。按一定的比例，画出两个纵坐标和一个横坐标。画横坐标。按度量单位量值递减的顺序自左至右，在横坐标上列出项目。将量值最小的一个或几个项目归并成“其他”项，放在最右端。数量可超过倒数第2项。画纵坐标：左边的纵坐标按度量单位规定，其高度必须大于或等于所有项目的量值和。右边的纵坐标应与左边纵坐标等高，并从0-I00%进行标定。按各类影响因素的程度大小，依次在横坐标上画出直方块。其高度表示该项目的频数，写在直方块上方。按右纵坐标的比例，找出各项目的累计百分点，从原点0开始连接各点，画出Pareto曲线。在图上注明累计频数，累计百分数；注明排列图的名称、收集数据的时间，以及绘图者可供参考的其他事项。利用排列图确定对质量改进最为重要的项目。Sep.20,20077排列图排列图的观察分析首先观察柱形条高的前2~3项，一般说来这几项是影响质量的重要因素。一般把因素分成A、B、C三类A类因素：主要因素。累积频率在0%~80%的那些因素是影响产品报废的主要者，一般情况下，A类因素不多于3个。B类因素：有影响因素。累积频率在80%~95%的那些因素，对产品质量有影响者。C类因素：次要因索。累积频率在95%~100%的那些因素，对产品质量影响很小。对前2~3项影响质量的因素进行分析，看其包含问题的多少(从累积频率中看出）。预测对这2~3项采取措施能解决多少问题。可从排列图获取的信息各项不良个数、缺陷数、损失金额等的数量占全体的多少？各分类项目的大小及其占有率是多少？各分类项目的大小排列顺序如何?可以预想某项不良减少后的改善效果如何？可以确认不良对策或改善措施的效果。可以观察不良、缺陷等的分类项目的变化Sep.20,20078排列图排列图使用的注意事项纵坐标的高度与横坐标的宽度之比以(1.5-2):1为好。横坐标上的分类项目不要太多，以4~6项为原则。对于影响质量的主要因素可进一步分层，画出几个不同的排列图，加以分析，以便得到更多的情况。主要因素不能过多，一般找出2~3项主要因素项。如发现所有因素都差不多，有必要考虑重新确定分层原则，再行分层。也可以考虑改变计量单位，以便更好地反映“关键的少数”。如将按“件数”计算变成按“损失金额”计算。不太主要的项目很多时，可以把最次要的几个项目合并为“其他”项，排列在柱形条最右边。收集数据的时间不宜太长，一般以1-3个月为好。时间太长，情况变化较大，不易分析和措施；时间短，只能说明一时的情况，代表性差。视具体情况，首先解决紧迫问题，在采取措施后，为验证其效果还要重新画出排列图，以进行比较。Sep.20,20079排列图用MINITAB作Pareto图Sep.20,200710排列图用MINITAB作Pareto图Sep.20,200711因果果图图-寻找引引发结结果的的原因因Sep.20,200712因果果图图任何一一项质质量问问题的的产生生，必必定有有其原原因，，而且且经常常是多多种复复杂因因素平平行式式交错错地共共同作作用所所致。。要有有效地地解决决质量量问题题，首首先必必须不不遗漏漏地找找出这这些原原因，，由粗粗至细细追究究到最最原始始的因因素。。因果图图(causeandeffectdiagram):又叫特特性因因果图图、因因果分分析图图、石石川图图(由日本本专家家石川川馨首首先提提出、、树枝枝图、、鱼刺刺/骨图等等，就就是把把对质质量特特性具具有影影响的的各种种主要要因素素加以以归类类和分分解，，并在在图上上用箭箭头表表示其其关系系的一一种工工具。。这是是一种种系统统分析析方法法。因因其简简便而而有效效，在在质量量控制制中应应用颇颇广。。因果分分析图图应用用范围围分析因因果关关系;表达因因果关关系;通过识识别症症状、、分析析原因因、寻寻找措措施，，促促进问问题的的解决决。Sep.20,200713因果果图图因果图图由下下面几几个部部分组组成：：质量特特性：：有待待改善善和控控制的的某种种质量量属性性，如如尺寸寸、质质量、、寿命命、废废品率率和成成本等等。要因：：对质质量特特性起起作用用的因因素。。要因因一般般是导导致质质量特特性发发生分分散的的几个个主要要来源源，通常可可归纳纳为5M1E。枝干：：把全全部要要因同同质量量特性性联系系起来来的是是主干干，将将个别别要因因与主主干联联系起起来的的是大大枝；；将逐逐层细细分的的要因因与各各个大大枝联联系起起来的的是中中枝、、小枝枝和细细枝。。Sep.20,200714因果果图图因果图图类型型结果分分解型型(见图)沿着“为什么么会发发生这这种结结果”这一主主题，，进行行层层层解剖剖。分分析原原因时时，一一般应应从5M1E着手。优点：：对问问题进进行了了原因因追究究，可可以系系统地地掌握握纵向向之间间的因因果关关系.缺点：：容易易忽视视某些些平行行问题题或横横向之之间的的关系系。工序分类型型(见图)先按工艺流流程，把各各工序中影影响加工质质量的原因因查出，填填写在相应应的工序中中。优点：简单单易行;缺点：相同同的因素会会出现在不不同的工序序中。且难难于表现数数个原因交交织在一起起的情况，，反映不了了因素间的的交互作用用。原因罗列型型参与分析的的人员无限限制地发表表意见，把把所有意见见罗列，再再系统地整整理出它们们之间的关关系，最后后绘出因果果图。优点：经过过多方思考考和讨论，，不会漏掉掉重要原因因，能客观观地对各因因素进行深深入分析;缺点：工作作量大。这这种方法仅仅适用于“攻关"分析。Sep.20,200715因果图图因果图作法法：明确要解决决的质量问问题，画出出主干线(背骨)和鱼头。主干线的箭箭头要指向向右;特性要尽量量做到定量量表示;特性(结果)要提得明确确、响亮，，引人注目目特性提得要要符合本企企业工厂方方针或问题题点。画出主干和和大枝，并并标记相应应的要因与与名称。明确影响质质量的大原原因，画出出大原因的的分枝线(大骨)。大原因的确确定，通常常按5M1E来分类，也也可视具体体情况来定定。有时可可列出一个个过程的主主要步骤作作为主原因因。大原因分枝枝线与主干干线之间夹夹角以60o-75o为好。分析、寻找找影响质量量的中原因因、小原因因......画出分叉线线。原因之间的的关系必须须是因与果果的关系.分析、寻找找原因，直直到可采取取措施为止止;分又线与分分枝线之间间的夹角以以60o-75o为好。对于主要的的、关键的的要因，分分别用显著著符号标记记出来，以以示突出和和重要。2、3、4找出的关键键因素(要因，以3-5个为宜），，用圆圈“○”或方框“□”框起来，作作为制订质质量改进措措施的重点点考虑对象象。注明画图者者，参加讨讨论分析人人员、时间间等可供参参考的事项项。Sep.20,200716因果图图绘图注意事事项：因果图只能能用于单一一目的研究究分析。一一个主要质质量问题只只画一张因因果图。集思广益，，一般以召召开各种质质量分析会会共同分析析，整理出出因果分析析图。讨论论时，一般般采用提问问形式为好好，易于启启发大家深深入讨论。。要充分发发扬民主，，广开言路路，畅所欲欲言。细化要因。。就是对于于那些影响响产品质量量的原因进进行层层深深入分析，，直至各要要因产生的的本质。切切忌停留在在罗列表面面要因的现现象上。实实践证明，，细化后的的要因往往往是影响产产品质量的的主要原因因，也是最最直接的原原因。“要因”一定要确定定在末端因因素上，而而不应确定定在中间过过上。检查查遗漏。在在仔细检查查并确信已已经找出了了所有要因因之后，便便可用排列列图法找出出各项要因因，以利明明确它们对对质量特性性所产生的的影响中所所占比重。。因果关系的的层次要分分明，最末末层次的原原因应寻求求至可以直直接采取具具体措施为为止。要对对末端因素素特别是“要因”要进行论证证。熟悉工艺过过程。因因果图虽然然简单明了了，但绘制制因果图却却十分复杂杂，要花费费很大功夫夫。这是因因为许多要要因并非凭凭直观能发发觉，需要要对工艺过过程有全面面深入的熟熟悉和掌握握。这就要要求参加分分析的人员员要深入实实际，掌握握工艺过程程。对关键要因因采取措施施后，再用用排列图等等方法来检检查其效果果。Sep.20,200717因果图图因果分析图图法在应用用中常见的的问题没有按系统统图法对原原因进行分分析。主要要表现在分分析的每一一个层次不不是“果与因”的关系。有有的分析层层次不准，，由小原因因中找出大大原因，本本末倒置。。不是对分析析到最终的的原因(即末稍)采取措施，，而是在分分析到中间间就采取措措施，往往往难以见效效。在工序质量量分析表中中把不同的的影响因素素的质量特特性放在一一起分析。。对分析出来来的原因没没有进行确确认和验证证，就采取取措施。画因果分析析图时，不不发动员工工，集中员员工的智慧慧，而是凭凭个人想象象，搞“闭门造车”。画法不规范范，如箭头头的方向不不对，经确确认的要因因没有标志志、标注不不齐全等。。Sep.20,200718因果图图用MINITAB作CauseandEffect图Sep.20,200719因果图图用MINITAB作CauseandEffect图Sep.20,200720散布图及相关分析析-展示变量之之间的相关关关系-因变量预测测、自变量量控制Sep.20,200721散布图及相相关分析散布图：又又叫相关图图，研究成对出出现的不同同变量之间间相关关系系的坐标图图。应用散布图图，可以定性地判断两随随机变量之之间是否相相关，是正正相关，负负相关或无无相关。用来发现和和确认两组组数据之间间的关系并并确定两组组相关数据据之间预期期的关系。。通过确定两两组数据、、两个因素素之间的相相关性，有有助于寻找找问题的可可能原因。。通过比较不不同阶段的的以确认影影响相关变变量关系的的因素是否否稳定.相关分析：：一种分析析处理变量量与变量之之间相关程程度的方法法。在相关分析析中，引入入相关系数数这个概念念，用以讨讨论相关的的数字特征征，定量地表示两个个随机变量量x与y之间的相关关程度。在在质量控制制中，相关关系数用r表示。散布图的定定量分析求回归方程程求相关系数数，进行相相关性判断断相关系数的的检验利用回归方方程进行预预测和控制制Sep.20,200722散布图及相相关分析散布图的观观察分析质量特性值值与影响因因素之间的的关系强正相关:当x增大，y也增大，如如图(a)所示。这种种情况说明明x与y之间存在相相当明显的的相关关系系。弱正相关:当x增大，y有增大的趋趋势，但不不明显，如如图(b)所示。这种种情况说明明除x对y有影响外，，还有其他他不能忽视视的影响因因素。无相关：当x增大，y没有明显的的增大或减减小的趋势势，可能增增大，也可可能减小，，如图(c)图(d)所示。这种种情况下看看不出x与y之间有关，，称为无相相关。弱负相关：当x增大，y有减小的趋趋势，如图图(e)所示，说明明除x对y有影响之外外，还有其其他不能忽忽视的影响响因素。强负相关：当x增大y明显地相应应减小，如如图(f)所示。Sep.20,200723散布图及相相关分析异常点的处处理散布图上可可能有个别别远离总体体点群的点点，这种离离群的点称称为异常点点，往往是是由于测量量错误、数数据记录有有误差或生生产操作条条件发生短短时间突然然变化等原原因所引起起的。研究分析两两种数据之之间的关系系时，可以以将这种异异常点舍弃弃不计，但但应查明其其引起的具具体原因，，并及时采采取有效措措施加以排排除。若原原因不明，，则不能忽忽略这些异异常点。Sep.20,200724散布图及相相关分析应用散布图图时应注意意事项必要时应对对散布图进进行分层处处理用散布图研研究分析产产品质量特特性值与影影响因素之之间的关系系，必要时时也应进行行分层处理理。例：将来自自不同企业业的原料形形成的两个个总体数据据混在一起起，看不出出原料成分分比与材料料强度之间间的相关性性。经过分分层处理后后，就可看看出正相关关关系。明确检定相相关性的范范围在应用散布布图检定相相关性时，，应注意明明确检定相相关性的范范围。例：产品试试制过程中中的制造条条件变异范范围较宽，，可以看出出在此范围围内x与y之间存在正正相关关系系。但在实实际生产中中，允许的的制造条件件变异范围围较窄，却却看不出x与y相关。如果果由此得出出结论，认认为x与y无相关，不不通过控制制制造条件件去保证产产品质量，，就会给生生产造成损损失。对呈现峰谷谷状的散布布图可以分分区处理散布图(a)有峰，(b)有谷，若按按前述方法法进行相关关性检定，，所得结论论是不相关关。若将这这样的散布布图分成两两个区，图图(a)左边部分应应作正相关关处理.而右边部分分应作负相相关处理，，图(b)的情况则恰恰好相反Sep.20,200725散布图及相相关分析散布图的定定量分析求回归方程程对于线性关关系，回归归方程为直直线方程y=ax+b根据回归方方程，可在在散布图中中作出回归归线求相关系数数r，进行相关关性判断r取值范围为为-1≤r≤≤+1;若r≈0或r=0为不相关;|r|=1为函数关系系(完全线性关关系)，r→+1时，y与x强正相关;r→-1时，y与x强负相关;r>0为正相关，，r<0为负相关;|r|表达了y与x之间相关性性强弱的定定量关系，，|r|越大，y与x的相关性越越好。用上述方法法求得回归归方程，当当自变量x与因变量y确有线性关关系，所求求方程才有有意义；当当x与y之间无线性性关系时，，求得的方方程没有意意义。可利用相关关系数r检验表检验验相关系数数的显著性性，以检验验x与y之间是否线线性相关，，从而检验验所求得回回归方程是是否有意义义。Excel:a=SLOPE(Y，X)b=INTERCEPT(Y，X)Excel:r2=RSQ(Y，X)Sep.20,200726散布图及相相关分析散布图的定定量分析相关系数的的显著性检验相关系数r是检验两个个变量之间间相互关系系密切程度度的度量值值。在实际际中，即使使两个变量量x与y并不相关，，但相关系系数往住不不等于0。在计算出出r后，应对其其进一步的的检验，才才能对两个个变量之间间是否相关关作出判断断。r受样本容容量n的影影响。下表所列为当当样本容量量不同时，按两种显著著性水平（0.01及及0.05）规定的相关关系数应达达到的显著著性最小值值。查相关系数数检验表(相关系数实实用价值验验证表)，得出判定定系数rα。根据n-2(自由度)和α(显著水平)查出判定系系数rα。其中n--数据的组数数，α--显著水平。。判断:若|r|≥≥rα，x与y相关;若|r|<rα，x与y不相关。。Sep.20,200727散布图及及相关分分析散布图的的定量分分析利用回归归方程进进行预测测所谓预测测问题，，就是对对固定的的x值预测y的值。设y与x满足线性性模型y=ax+b+δ，根据观观察值(x1，y1)，...，(xn，yn)求得的回回归方程程为y=ax+b。假设y与y1，y2，...，yn相互独立立，求y的预测值值及预测测区间。。对于任意意x，置信信度为1-α的预测区区间就是是夹在两两条曲线线y1(x)与y2(x)之间的部部分。它它以l-α的概率包包含y的值，且且当x越靠近xbar时，预测测区间越越窄预测测越精确确。y(x)Y2(x)Y1(x)y1(x)y2(x)因变量总总体平均均数估计计区间因变量观观测值估估计区间间Sep.20,200728散布图及及相关分分析散布图的的定量分分析因变量总总体平均均数估计计区间因变量观观测值估估计区间间由上可知知，剩余余标准差差S越小，预预测区间间越窄，，即预测测越精确确。另外外，对于于给定的的样本观观察值及及置信度度，当x越靠近xbar时，预测测精度也也越高。。回归方程程Excel:S=STEYX(Y，X)t1-α(n-2)=TINV(α，n-2)残差标准准差Sep.20,200729在图中，，二曲线线y1(x)及y2(x)所夹的部部分就是是y=ax+b+δ的置信度度为1-α的预测带带，故若若要y的观测值值以1-α的概率落落在（y‘，y“)中，只须须控制x满足以下下两不等等式由下列等等式分别别解出x‘，x“，那么(x’，x”)就是所求求的x的控制区区间。散布图及及相关分分析散布图的的定量分分析利用回归归方程进进行控制制所谓控制制问题是是指通过过控制x的值以便便把y的值控制制在指定定的范围围内。控制问题题是预测测问题的的反问题题。即若若要y=ax+b+δ的值以1-α的概率落落在指定定区间(y’，y”)之中，那那么回归归变量x应控制在在什么范范围内。。也就是是说，要要求出区区间(x’，x”)，使当x’<x<x”时，对应应的y值以1-α的概率落落在(y’，y”)之中。y”y’x’x”Sep.20,200730散布图及及相关分分析散布图、、相关分分析在应应用中常常见的问问题对于散布布图上出出现的异异常点，，未经查查明原因因，任意意剔除。。画法不规规范，标标注不齐齐全。比比如在画画散布图图时未注注意纵、、横坐标标的比例例，势必必影响变变量之间间关系的的判断。。计算相关关系数后后，未经经进一步步的检验验，就判判断变量量之间是是否相关关。数据的收收集未注注意在相相同条件件下进行行，易于于造成判判断失误误。Sep.20,200731散布图及及相关分分析用MINITAB作散布图Sep.20,200732散布图及及相关分分析用MINITAB作散布图Sep.20,200733散布图及相关关分析用Excel作散布图Sep.20,200734箱图一个非常流行行的分析工具具Sep.20,200735Graph>Boxplot按照下列方式式填写对话框框：“箱图”用于于对比不同的的样本或不同同类型数据点击‘OK’箱图－一个非非常流行的分分析工具Sep.20,200736中值四分之三位(Q3)四分之一位(Q1)*界外值上部触须的最最高点表示下下面两值中的的较小值:Q3+1.5(Q3-Q1)数据组中的最最大值下部触须的最最低点表示下下面两值中的的较大值:Q1-1.5(Q3-Q1)数据组的最小小值*任何超过所计计算上限或下下限的点在图图上用界外值值(由星号标记)表示箱图－一个非非常流行的分分析工具Sep.20,200737Quartile(““Q”)代表数据的四四分之一(一组数据有4个Quartiles)‘方框’代表表数据的中间间50%方框中的水平平线是中值方框上面和下下面的垂直线线是‘触须’，代表分布状态态的末端星星号代表(*)界外值这个直方图显显示了设备间间的什么差异异?四分之三位四分之一位中值上限Q3+1.5(Q3-Q1)下限Q1-1.5(Q3-Q1)箱图－一个非非常流行的分分析工具Sep.20,200738直方图,分布图-展示数据分布布状态-分析工序能力力Sep.20,200739控制图-工序稳态分析析、判断及控控制Sep.20,200740控制图本材料中未提提及的相关内内容，参照中华人民共和和国国家标准准常规控制图GB/T4091—2001（idtISO8258:1991)Sep.20,200741控制图控制图:用于分析和判判断工序是否否处于控制状状态所使用的的带有控制界界限线的图。。控制图可展示示过程变异并并发现异常变变异,是对工序特性性进行研究和和控制的重要要工具，并进而成为采采取预防措施施的重要手段段。控制图是1924年由美美国品管大师师W.A.Shewhart博士发明。因因其用法简单单且效果显著著，人人能用用，到处可用用，遂成为实实施质量控制制时不可缺少少的主要工具具。按测定值性质，控制图可分分为计量值和计数数值控制图；按用途不同，控制图图可分为分析用和控制制用控制图。任何反映产品品或工序特性性的变量(计量数据)或属性(计数数据)都可以绘制控控制图,前者称计量型型控制图,后者称计数型型控制图。计量型控制图图,一般有两张图图组合使用:一个用来监控控工序中心(均值)的变化,一个用于监控控工序的变异异(极差或标准差差)的变化。Sep.20,200742控制图原理3σ原则当质量特性值值的随机变量量服从正态分分布时,则变量落在μ±3σ范围内的概率率是0.9973。根据小概率率事件可以“忽略”的原则,如果变量超出出μ±3σ范围,则认为过程存存在异常变异异(系统性变异)。工序中的质量量特性均值及及离散量符合合正态分布。。一个控制图通通常有3条线:中心线(CentralLine),简称CL线;其位置与正态态分布均值μ重合。上控制线(UpperControlLine)或上控制限(UpperContro1Limit),简称UCL;其位置在μ+3σ处。下控制线(LowerControlLine)或下控制限(LowerControlLimit),简称LCL,其位置在μ-3σ处。Sep.20,200743存在系统误差存在随机误差Sep.20,200744控制图原理两类错误控制图是用从从总体中抽取取的样本数值值进行判断的的,既然是抽样就就可能存在风风险,即产生错判或或漏判错误的的风险。第Ⅰ类错误(生产者风险)：错判，虚发发警报。即使使工序正常,仍可能由于偶偶然原因而造造成点子超出出上下控制限限,将一个正常总总体错判为不不正常。第Ⅰ类错误通常用用α表示。控制界限的幅幅度影响犯第第Ⅰ类错误的概率率，α随着控制界限限的增大而减减小。当采用3σ原则时,α=0.27%。第Ⅱ类错误（使用者风险）：漏判，，漏发警报。。在工序存在在异常变异时时;如被监控的总总体的均值发发生偏移或其其标准差发生生改变,仍会有一部分分数据在上下下控制限以内内,从而发生漏报报的错误,发生这种错误误的概率通常常以β表示。受四个方面的的影响控制界限幅度度；均值偏移幅度度；标准偏差变动动幅度；样本大小。β随着控制界限限的增大而增增大，随着样本的增增大而减小。。Sep.20,200745控制图原理检出力：当当工序发生异异常时,控制图可以把把这种异常检检测出来的概概率。是控制制图的重要质质量特性。检检出力=l-β影响检出力的的因素同样有有四个控制界限幅度度；均值偏移幅度度；标准偏差变动动辐度；样本大小。样本大小可由由生产者和管管理者决定。。大样本检出出力大，检出出灵敏；样本本小时,检出力小.检出迟钝。应用控制图时时,应保证适宜的的检出力。检检出力过大,检出过于灵敏敏,容易虚发警报报,检出力过小,检出过于迟钝钝,容易漏发警报报。为保证控制图图有适宜的检检出力,分析用控制图图的抽样组数数应≥20组,最好25组。对计量值控制制图来讲，xbar图检出力最强强，Me图其次，x图检出力最弱弱；s图检出力最强强，R图其次，Rs图的检出力最最弱。虽然xbar-s图检出力最强强，但要求n≥9，这限制了它它的应用。在在大量生产过过程中.xbar-R图为首选图种种。Sep.20,200746控制图原理控制图的设计计思想在控制图上,中心线一般是是对称的,所能变动的只只是上、下控控制限。若上上下控制限间间距变大,第Ⅰ类错误α将减小,但第Ⅱ类错误β将增大,反之α增大则β减小。将上、下控制制限定在μ±3σ处,目的是使两种种错判率总损损失达到最小小。休哈特控制图图的设计思想想是：先确定第Ⅰ类错误α,而且将α取得很小(2.7%)，以增加控制制图使用者的的信心;为控制第Ⅱ类错误β,则增加了对界界限内点子趋趋向判异准则则,即“界内点排列不不随机判异”的准则。如果有较多的的点子在控制制限内呈随机机排列,根据概率乘法法定理,实际上的第Ⅱ类错误要比原原定的第Ⅱ类错误β要小得多。Sep.20,200747控制图原理工序异常判断断依据控制图判判断工序是否否存在异常,实质是一个简简单的概率计计算问题。用用到累积二项项分布和概率率乘法定理。。对控制图的直直观判断按按正态分布布的特点,工序是否异常常大体有以下下几种情况:多数点子在u±lα范围内(理论上是68%左右),小部分点子在在u±2α和u±lα之间(理论上是27%左右),而且点子呈随随机排列,这是工序控制制的理想状态态。中心线一侧的的点子明显比比另一侧多(理论上是两侧侧的点子各占占50%),这时应考虑均均值可能产生生偏移。较多的点子接接近上、下控控制限,说明标准差已已经变大。中心线一侧连连续出现多个个点子或点子子连续上升(或下降)证明有系统因因素干扰(点子连续在一一侧称为链,链的点子数称称链长,点子连续上升升〈或下降〉称“倾向″)。点子按一定时时间间隔呈周周期性起伏变变化,一般是由于工工艺、环境等等因素失控造造成的结果。。点子累累按近近控制限的情情况,应判异常。这这种情况的典典型例子包括括:连续3点至少有2点接近控制限限;连续7点至少有3点接近控制限限;连续10点至少有4点接近控制限限。例，计算连续续3点至少有2点接近控制限限的概率。第一步:按正态分布特特点“点子落在u±3α和u±2α之间的概率为为0.997-0.954=0.043,而在u±2α以内的概率为为0.954。第二步:根据累积二项项分布,在3点出现2点接近控制限限的概率为:P(3点有2点接近控制限限)=C32(0.043^2)(0.954)+C33(0.043^3)≈0.005。第三步:分析,该值与第I类错误a=0.0027属同一数量级级的小概率,即l000次中只出现5次,在有限次试验验中本不该发发生,发生了只能判判为异常。Sep.20,200748控制图原理工序异常判断断点子呈链状排排列,链长不少于7时判异常，这这种情况的典典型例子包括括:连续7点在中心一侧侧;连续11点至少有10点在中心一侧侧;连续14点至少有12点在中心一侧侧;连续17点至少有14点在中心一侧侧。例，计算连续续7点在一侧的概概率。第一步:根据正态分布布对称的特点点,中心两侧的点点子应大体相相等,在每一侧控制制限内出现的的概概率应为0.997/2=0.4985。第二步:连续出现7点都在一侧时时,根据概率乘法法定理,有:2x(0.4985)^7=0.0153。第三步:分析。点子呈倾向性性排列,当有不少于7点连续上升(或下降)倾向时判异常常。可以证明明,在正态分布情情况下,出现n点倾向的概率率为:p(n点倾向)=(2/n!)(0.997)^n点子超出上、、下控制限。。一般而言,发生点子超越越控制限情况况都应视为异异常,但如工序一直直稳定,在大量的点子子中只有极个个别点子超出出界外,此时应结合工工序特点作具具体分析。Sep.20,200749控制图种类(以数据来分分)计量值控制图图平均值与全距距控制图(Xbar-R)平均值与标准准差控制图(Xbar-s)中位值与全距距控制图(Me-R)单值与移动极差控制图(X-Rs/MR)计数值控制图图不良率控制图图(P)不良数控制图图(np)缺点数控制图图(c)单位缺点控制制图(u)Sep.20,200750控制图种类(以数据来分分)Sep.20,200751控制图种类(依用途来分分)分析用控制图決定方针用工序解析用工序能力研究究用工序控制准备备用控制用控制图图追查不正常原原因迅速消除此项项原因并且研究采取取防止此项原原因重复发生生之措施。分析用稳定控制用Sep.20,200752分析用vs控制用控制图图分析用控制图图分析用控制图图主要用来分分析工序是否处于于统计稳态;工序能力是否否适宜。如发现异常(工序失控或工工序能力不足足)，则应找出原原因，采取措措施，使工序序达到稳定。。工序处于稳稳态后，才可可将分析用控控制图的控制制线延长作为为控制用控制制图。控制(管理)用控制图。控制用控制图图由分析用控控制图转化而而来。控制用控制图图用于使工序序保持稳态，，预防不合格格的产生，控制用控制图图的应用规则则:按规定的取样样方法获得数数据，通过打打点观察，控控制异常原因因的出现。当当点子分布出出现异常，说说明工序质量量不稳定，此此时应及时找找出原因，消消除异常因素素，使工序恢恢复到正常的的控制状态。。Sep.20,200753分析用vs控制用控制图图分析用控制图图与控制用控控制图的关系系在对工序实施施控制之前，，首先用分析析用控制图对对欲控制的工工序实施诊断断，当确认工工序处于稳定定受控状态时时，将分析用用控制图控制制界线延长，，转化为控制制用控制图。。控制用控制图图的控制线来来自分析用控控制图，不必必随时计算。。当影响工序序质量波动的的因素发生变变化或质量水水平已有明显显提高时，应应及时用分析析用控制图计计算出新的控控制线.很多工厂对分分析用控制图图、控制(管理)用控制图没有有分清，随时时都在计算控控制线，既错错误又浪费。。Sep.20,200754分析用控制图改进生产过程控制用控制图受控状态非受控说明：1、控制用控制图界限可直接延长描点使用

2、控制用控制图之界限应定期修正控制界限重新计算非受控状态受控状态工序能力分析分析用与控制制用控制图Sep.20,200755工序控制和工工序能力控制状态(统计稳态)过程能力(技术稳态)受控不受控充分I（过程受控，且能力充分,最理想）Ⅲ（过程失控,但能力充足，存在变差的特殊原因）不足Ⅱ(过程受控,但能力不足，存在过大的变差的普通原因）Ⅳ（过程失控,能力也不充足,最不理想。存在变差的普通原因和特殊原因）工序能力是由由工序中所固固有的、不可可避免的普通通原因来确定定的,是工序的固有有特性。每个过程可以以根据其能力力和是否受控控进行分类。。状态Ⅳ是最不理想的的，需要加以以调整，使之之逐步达到状状态I。调整的过程程即质量改进进的过程。从状态Ⅳ达到状态Ⅰ的途径有二：：状态Ⅳ一状态Ⅱ一状态Ⅰ或状态Ⅳ一状态Ⅲ一状态l。有时,为了更加经济济,宁可保持在状状态Ⅲ。Sep.20,200756控制图的主要要用途判断加工工序序的稳定性。。判断加工工序序是否稳定,需同时满足两两个条件:代表数据的点点子应全部在在控制限内;控制限内的点点子波动应符符合统计规律律。因为即使使点子全部落落在控制限内内,加工工序也不不一定是稳定定的。比较和分析产产品质量的优优劣控制图可比较较两类产品或或不同条件生生产的产品质质量,可以比较质量量的平均水平平(xbar图)和质量的稳定定性(R图);也可比较产品品的废品或不不合格品率(C图和P图).一般说,对xbar-R图,点子越靠近中中心线质量越越稳定,对C图和P图的的C和P越低低越越好好,但评评定定时时要要注注意意:xbar和R过于于集集中中,说明明加加工工精精度度和和加加工工成成本本很很高高;从分分布布规规律律而而言言,这也也是是一一种种异异常常。。分分析析时时要要全全面面权权衡衡得得失失。。C和P超过过下下限限当当然然好好，，但但从从统统计计上上讲讲是是不不正正常常的的。。是是由由于于异异常常因因素素“干扰扰”所造造成成的的,这个个“干扰扰”不外外乎乎是是操操作作技技术术或或工工艺艺方方法法得得到到改改进进,使原原来来的的分分布布改改变变了了。。此此时时也也应应积积极极分分析析原原因因,总结结经经验验,加以以推推广广,并重重新新设设计计一一个个符符合合实实际际的的控控制制图图。。分析析质质量量不不稳稳定定的的原原因因点子子超超过过控控制制界界限限或或点点子子分分布布不不正正常常时时,依据据专专业业知知识识和和工工序序特特点点,在工工序序中中都都能能找找到到一一种种或或几几种种与与之之对对应应的的原原因因(条件件因因素素)。将将这这些些情情况况不不断断加加以以完完善善,对今今后后提提高高质质量量和和开开展展质质量量分分析析工工作作是是很很有有好好处处的的。。如一一批批机机加加零零件件,当xbar越出出控控制制线线而而R在控控制制线线以以内内,这时时可可能能有有两两种种情情况况:A.机床床维维修修不不好好,机油油太太少少或或变变质质使使齿齿轮轮旋旋转转不不灵灵;B.加工工材材料料的的硬硬度度偏偏高高。。如如以以后后再再发发生生xbar越界界R在界界内内的的情情况况,直接接检检查查这这两两个个原原因因就就可可以以了了。。如几几人人同同时时加加工工一一批批零零件件,几张张控控制制图图中中点点子子有有共共同同的的起起伏伏。。说说明明一一定定有有共共同同的的条条件件因因素素起起作作用用,可排排除除设设备备或或操操作作不不当当等等因因素素。。根据据点点子子的的移移动动趋趋向向,预防防不不合合格格品品控制制图图上上当当点点子子有有定定向向而而缓缓慢慢的的趋趋向向时时,一般般都都有有条条件件因因素素的的作作用用。。这这种种趋趋向向用用直直观观是是很很难难发发现现的的。。如xbar的点点子子有有向向上上控控制制线线移移动动的的趋趋势势,尽管管现现在在还还是是正正常常的的,但再再继继续续生生产产下下去去,就可可能能出出现现废废品品,经分分析析,原来来是是刀刀具具磨磨损损太太快快,换一一把把质质量量好好的的车车刀刀,问题题就就解解决决了了。。有利利于于对对质质量量原原始始资资料料的的整整理理和和归归档档推广广控控制制图图,并在在质质量量分分析析工工作作中中应应用用数数据据整整理理的的方方法法,控制制图图中中的的一一个个点点子子就就是是一一个个数数据据,一张张控控制制图图就就是是一一段段时时间间内内完完整整的的质质量量记记录录。。Sep.20,200757控制制图图选选用用流流程程Sep.20,200758控制制图图在在应应用用中中常常见见问问题题控制制图图的的选选用用缺缺乏乏针针对对性性,未能能从从企企业业的的生生产产方方式式考考虑虑,盲目目地地选选择择如.对大大批批量量生生产产选选用用xbar-R控制制图图为为好好,却选选用用了了x-Rs控制制图图,相反反地地小小批批量量生生产产的的却却选选用用了了xbar-R控制制图图。。对控控