汽车制造质量管理与控制课件：控制图

控制图汽车制造质量管理与控制品质控制七大工具控制图因果图调查表分层法散布图直方图控制图七大工具CONTENTS目录控制图概述控制图的作图方法0102控制图的判异准则03练习与小结04PART1控制图概述控制图概述定义控制图，又称管理图、休哈特图，是对生产过程的关键质量特性值进行测定、记录、评估并监测过程是否处于控制状态的一种图形方法。通过观察控制图上产品质量特性值的分布状况，分析和判断生产过程是否发生了异常，一旦发现异常就要及时采取必要的措施加以消除，使生产过程恢复稳定状态。3.63.33.43.515913CL中心值LCL下控制界限UCL上上控制控界限制界限控制图概述组成横坐标：以时间先后排列的样本组号纵坐标：质量特性或样本统计量(如：样本平均值

)上控制界限UCL：Upper

Control

Limit下控制界限LCL：Lower

Control

Limit中心线CL：Control

Limit3.33.43.53.615913CL中心值LCL下控制界限UCL上上控制控界限制界限控制图概述作用控制图主要是以预防为主，判断过程是否处于控制状态。具体如下：能及时发现生产过程中的异常现象和缓慢变异，能预防不合格品发生；能有效分析和判断生产过程工序质量的稳定性；为真正的制定工序目标和规格界限，特别是对配合零部件的最优化，确立了可靠的基础；使工序的成本和质量成为可预测的。控制图概述原理产品总体的品质特性数据一般呈正态分布，即x-N（μ，σ2）其中，μ是过程均值，σ是过程标准偏差。品质特性值落在μ±3σ范围内概率约为99.73%，落在μ±3σ以外的概率只有0.27%，因此，用μ±3σ作为上下控制界限，判断品质特性数据是否超过这一上、下界限，

再结合数据排列情况来判断过程是否处于受控状态。099.73%95.45%68.27%0σ-2σ-1σ+1σ+2σ +3σ控制图概述类型按控制图作用分类，可分为：解析用控制图——先有数据，后有管制界限，用于过程分析、工序能力研究。管制用控制图——先有管制界限，后有数据，用于过程控制，若有超出界限的，立即采取措施。按质量数据特征分类，可分为：计量值控制图——控制图所依据的数据均由量具实际测量而得，如长度、重量、成分等。计数值控制图——控制图所依据的数据均由单位计数而得，如不良数、缺陷数等。控制图概述类型数据类型控制图名称简 记计量型均值-

极差控制图X-R

控制图均值-

标准差控制图X-

S

控制图中位数-

极差控制图Me-

R

控制图单值-

移动极差控制图X-

Rs

控制图计数型不合格品率控制图p控制图不合格品数控制图np

控制图缺陷数控制图c

控制图单位缺陷数控制图u

控制图控制图概述类型均值-极差控制图是最常用、最基本的控制图，不仅可以控制质量特性值的集中趋势，即平均值的变化，也可以控制其离中趋势，即极差的变化。它由均值控制图和极差控制图组成。均值图——用来判断生产过程的均值是否处于或保持在所要求的统计控制状态；极差图——用来判断生产过程的波动是否处于或保持在所要求的统计控制状态。PART2控制图的作图方法控制图的作图方法选择要控制的质量特性，如长度、不合格品等，并选择合适的控制图种类；收集记录样本数据，做好分组；计算样本的统计量（如平均值、极差、标准偏差）；计算控制图中心线和上、下控制界限线；画控制图，并标出相关统计量；依据控制图的准则，研究控制图内的点，并标明异常状态。控制图——案例1X1X2X3X4X5某厂为了提高产品的质量，应用排列图分析造成产品不合格的各种原因，结果发现主要是由于螺栓松动引发的螺栓脱落造成的。为解决问题，应用控制图对装配作业中的螺栓扭矩进行过程控制。154174164166162166170162166164168166160162160168164170164166153165162172168164158162172168167169159175165158160162164166156162164152164174162162156174168174166160166148160162164170165159147153151164166164170164162158154168172158162156164152151158154181168166166172164162170170166160160168160162154160162164165169153166160170172158172164159165160174164166157162151160164158170控制图——案例1第一步：将样本数据依测定的先后顺序排列，通常数据分成约20-25组，每组4-5个数据。第二步：计算各组样本的平均数（Xi）与极差（R），公式如下：Xi

Xi1

Xi

2

...

XimmRi

max

{X

1

j}-

min

{X

1

j}序号X1X2X3X4X5均值极差1154174164166162164.0202166170162166164165.683168166160162160163.284168164170164166166.465153165162172168162.4146164158162172168164.8147167169159175165167.0168158160162164166162.089156162164152164159.61210174162162156174165.61811168174166160166186.81412148160162164170160.82213165159147153151155.01814164166164170164165.6615162158154168172162.81816158162156164152158.41217151158154181168182.43018166166172164162166.01019170170166160160165.21020168160162154160160.81421162164165169153162.61622166160170172158165.21423172164159165160164.01324174164166157162164.61725151160164158170160.619控制图——案例1控制图——案例1第三步：计算总平均和极差的平均，公式如下：Xi

/

k

(k为组数)k

X

(

X

1

X

2

X

3

......

X

K

)

/

k

i

1Ri

/

kk

R

(R1

R2

R3

......

Rk

)

/

k

i

1经计算得：X

163.256

R

14.280控制图——案例1均值图中心线(CL)=均值图控制上限(UCL)=均值图控制下限(LCL)=极差图中心线(CL)=极差图控制上限(UCL)=极差图控制下限(LCL)=X

X

A2

RRD4

RD

R3X第四步：计算均值图和及极差图的控制界限，公式如下：控制图——案例1注意：n为每组数据个数。根据数据分组可知：n=5查表得：A2=0.577 D3=0D4=2.114第四步：计算均值图和及极差图的控制界限：控制图——案例1第四步：计算均值图和及极差图的控制界限：经计算得到：极差图控制限：UCLR=2.144x14.280≈30.188CLR=14.280LCLR=

0均值图控制限：UCL=16.256+0.577x14.280≈171.496CL=163.256LCL=163.256-0.577x14.280≈155.016控制图——案例1第五步：绘制控制图，一般均值图放在上方，极差图放在下方。PART3控制图的判异准则控制图的判异准则出界即异常界内点排列不随机17控制图的判异准则需要观察点的分布情况，查找规律，再做出判断。判异准则控制图的判异准则质量特性X的样本数据服从正态分布。如下图所示，控制图的上、下控制界限分别位于中心线的上、下3σ距离处。因此，为了便于观察点的分布情况，可以将控制图分为6个区，每个区的宽度为1σ。6个区的标号依次为A、B、C、C、B、A，两个A区、B区、C区分别在中心线两侧，关于中心线对称。控制图的判异准则准则1：只要有一点落在A区以外即异常。可能的原因：①操作方法错误；②更换操作员工；③原料不合格；④机器故障；⑤检验方法变化；⑥计算错误等。控制图的判异准则准则2：连续9点落在中心线同一侧即异常。可能的原因：过程平均值减小。控制图的判异准则准则3：连续6点递增或递减即异常。可能的原因：工具逐渐磨损、维修逐渐变坏等，从而使得参数随

着时间而变化。控制图的判异准则准则4：连续14点相邻点上下交替即异常。可能的原因：数据分层不够。如：两名操作人员轮流

进行操作；轮流使用两台设备。控制图的判异准则准则5：连续3点有两点落在中心线同一侧的B区以外即异常。可能的原因：过程平均值发生了变化。控制图的判异准则准则6：连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外即异常。可能的原因：过程平均值发生了变化。控制图的判异准则准则7：连续15点在C区中心线上下即异常。可能的原因：①数据分层不够；②数据造假；③过程质量得到提高。控制图的判异准则准则8：连续8点在中心线两侧，但无一在C区中即异常。可能的原因：

数据分层不够