SPC统计过程控制96242764

SPC统计过程控制1SPC:统计过程控制Statistical(统计):以数理统计为基础,基于数据的科学分析和管理方法;Process(过程):任何一个有输入输出的活动;6个要素:5M1EControl(控制):

通过掌握规律来预测未来发展并实现预防;3课程内容过程控制概述控制图历史说明控制图说明控制图原理说明控制图种类及选择说明正态分布说明普通原因、特殊原因说明使用控制图注意事项X-R,X-S,X-R,X-Rm控制图P,np,c,u控制图Ca,Cp,Cpk,Pp,Ppk指数说明控制图的判读Casestudy4特性产品特性一般特性特殊过程特性一般特殊安全功能配合特殊特性----可能影响安全或法规的符合性、配合、功能、性能或产品后续生产过程的产品特性或制造过程参数。

5过程控制步骤确定特性的目标值；监测我们与目标值的距离是近还是远；对得到的信息作出正确的解释，确定过程是在正常的方式下运行；必要时，采取及时准确的措施来校正过程或刚生产的输出；监测采取措施后的效果，必要时进一步分析及采取措施。注：仅对输出进行检验并随之采取措施，只可作为不稳定或没有能力的过程的临时措施。不能代替有效的过程管理。6过程控制传统的过程控制即对产品和过程特性进行检验。检验分类：计数型：检验时仅仅合格，还要尽可能接近目标值。计量型：检验时可确定值的大小。预防与检测检测——容忍浪费预防——避免浪费7预防PROCESS原料人机法环测量测量结果好不好不要等产品做出来后再去看它好不好而是在制造的时候就要把它制造好8过程控制过程性能取决于：

1.组织和顾客之间的沟通；2.过程设计及实施的方式；3.动作和管理方式。过程控制重点：

过程特性(如：温度、循环时间、进给速度、周转时间、缺勤、延迟以及中止次等)统计过程控制使用诸如控制图等统计技术来分析过程或其输出以便采取适当的措施来达到并保持统计控制状态从而提高过程能力9统计过程控制模型我们工作的方式/资源的融合产品或服务顾客识别不断变化的需求和期望顾客的呼声输入人设备材料方法环境过程/系统输出过程的呼声统计方法顾客的呼声10变差任何过程都存在引起变差的原因，产品的差距总是存在。虽然单个的测量值可能全都不同，但形成一组后它们趋于形成一个可以描述的分布的图形。11计量值的分布表达位置：中心值形状：峰态分布宽度12普通原因和特殊原因普通原因：指的是造成随著时间推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因，我们称之为：“受统计控制”，或“受控”，普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因,如:原材料的化学成分、机床的振动、刀具的硬度、室温的变化。只有变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。特殊原因：指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成(整个)过程的分布改变。如:刀具的磨损、设备的调整欠佳、电力供应混乱、机床失灵、操作人员思想不集中等.除非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施，否则它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。如果系统內存在变差的特殊原因，随时间的推移，过程的输出将不稳定。13存在变差的特殊原因存在变差的普通原因14局部措施和对系统采取措施局部措施通常用来消除变差的特殊原因通常由与过程直接相关的人员实施大约可纠正15%的过程问题对系统采取措施通常用来消除变差的普通原因几乎总是要求管理措施，以便纠正大约可纠正85%的过程问题普通原因受控系统措施特殊原因非受控局部措施总结15过程控制和过程能力控制满足要求受控不受控可接受1类（理想状态）3类（存在变差的特殊原因）不可接受2类(存在过大的变差的普通原因）4类（存在变差的普通原因和特殊原因）简言之，首先应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处于受统计控制状态，那么其性能是可预测的，就可评定满足顾客期望的能力。16SQC&SPCPROCESS原料测量结果针对产品所做的仍只是在做SQC针对过程的重要控制参数所做的才是SPCRealTimeResponse过程特性产品特性17持续改进18持续改进循环2.维护过程监控过程性能查找偏差的特殊原因并采取措施PLANDOSTUDYACTPLANDOSTUDYACTPLANDOSTUDYACT1、分析过程本过程应做些什么会出现什么错误达到统计控制状态确定能力3.改进过程改变过程从而更好理解普通原因变差减少普通原因变差过程是否有能力过程是否可靠19控制图的历史控制图是对过程特性进行研究和控制的重要工具。控制图是1924年由美国品管大师W.A.Shewhart博士发明。因其用法简单且效果显著，人人能用，到处可用，遂成为实施质量控制时不可缺少的主要工具，当时称为(StatisticalQualityControl)。20控制图的发展1924年发明W.A.Shewhart1931发表1931年Shewhart发表了“EconomicControlofQualityofManufactureProduct”1941~1942制定成美国标准Z1-1-1941GuideforQualityControlZ1-2-1941ControlChartMethodforanalyzingDataZ1-3-1942ControlChartMethodforControlQualityDuringProduction21控制图在英国及日本的历史英国在1932年，邀请W.A.Shewhart博士到伦敦，主讲统计质量控制，而提高了英国人将统计方法应用到工業方面之气氛。就控制图在工厂中实施来說，英国比美国为早。日本在1950年由W.E.Deming博士引到日本。同年日本规格协会成立了质量控制委员会，制定了相关的JIS标准。22控制图的目的控制图和其他的统计图（趋势图、推移图）不同，因为它不但能够把数据用曲线表示出来，观察其变化的趋势，而且能显示变异是属于偶然性或非偶然性，以指示某种现象是否正常，从而采取适当的措施。利用控制限区分是否为非偶然性23控制图种类(以数据来分)计量值控制图平均值与极差控制图平均值与标准差控制图中位值与极差控制图单值与移动极差控制图计数值控制图不良率控制图(P)不良数控制图(np)缺点数控制图(c)单位缺点控制图(u)24“n”=10~25控制图的选定资料性质不良数或缺陷数单位大小是否一定“n”是否一定样本大小n≧2Cl的性质“n”是否较大“u”图“c”图“np”图“p”图X-MR图X-R图X-R图X-s图计数值计量值“n”=1n≧1中位数平均值“n”=2~5缺陷数不良数不一定一定一定不一定控制图的选择25CASESTUDY质量特性样本数选用什么图长度5重量10乙醇比重1电灯亮／不亮100每一百平方米的缺点100平方米26解析用控制图决定过程控制方法用过程解析用过程能力研究用过程管制准备用控制用控制图追查不正常原因迅速消除此项原因研究并采取防止此项原因重复发生之措施。解析用稳定控制用控制图的分类(按用途分)27计量值的分布表达位置：中心值形状：峰态分布宽度28方差一种距离的衡量；特指观测值和平均值之差的平方。注：将差值平方的目的是去除负值。29标准差一种距离的衡量，为方差的平方根。标准差比方差较常使用，因为它使用的是原先的衡量单位，而非衡量单位的平方。30控制图原理μ±kσ在內的概率在外的概率μ±0.67σ50.00%50.00%μ±1σ68.26%31.74%μ±1.96σ95.00%5.00%μ±2σ95.45%4.55%μ±2.58σ99.00%1.00%μ±3σ99.73%0.27%3168.26%95.45%99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σ正态分布概率32个別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说明33控制界限和规格界限规格界限：是用以说明产品特性之最大许可值，来保证各个单位产品之正确性能。（如：长度10+/-0.5mm;-0.5—+0.5)控制界限：应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的观测值所计算出来者。34过程的组成以及其波动的原因波动原因人机器材料方法测量环境35控制图的益处合理使用控制图能供正在进行过程控制的操作者使用有利于过程在质量上和成本上能持续地，可预测地保持下去使过程达到更高的质量更低的单件成本更高的有效能力为讨论过程的性能提供共同的语言找出变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。36使用控制图的准备建立适用于实施的环境（人力、物力的提供）定义过程（通过因果分析、过程流程确定哪一个过程）确定待管理的特性，考虑到顾客的需求（客户指定的产品/过程特性）当前及潜在的问题区域（问题集中出现）特性间的相互关係（特性之间的代替转换）确定测量系统（力求良好的准确度、精密度）使不必要的变差最小37质量特性与控制图的选择为保证最终产品的质量特性,需要考虑以下几个方面:认真研究用戶对产质量量的要求,确定这些要求那些与质量特性有关,应选择与使用目的有重要关系的质量特性来作为控制的项目.（重要的产品特性）有些虽然不是最终产质量量的特性,但为了达到最终产品的质量目标,而在生产过程中所要求的质量特性也应列为控制项目（重要的过程特性）在同样能夠满足对产质量量控制的情況下,应该选择容易测定的控制项目.用统计方法进行质量控制如无质量特性数据就无法进行.38质量特性与控制图的选择在同样能夠满足产质量量控制的情況下,应选择对生产过程容易采取措施的控制项目.为了使控制最终取得最佳效果,应尽量采取影响产质量量特性的根本原因有关的特性或接近根本原因的特性作为控制项目.（时间、温度）产品的质量特性有时不止一个,则应同时采取几个特性作为控制项目.39使用控制图的注意事项分组问题主要是使在大致相同的条件下所收集的质量特性值分在一组,组中不应有不同本质的数据,以保证组內仅有偶然因素的影响.我们所使用的控制图是以影响过程的许多变动因素中的偶然因素所造成的波动为基准来找出异常因素的,因此,必须先找出过程中偶然因素波动这个基准.40时间质量特性过程的变化分组时的重要考虑让组內变化只有偶然因素让组间变化只有非偶然因素组內变异小组间变异大41使用控制图的注意事项分层问题同样产品用若干台设备进行加工时,由于每台设备工作精度、使用年限、保养状态等都有一定差异,这些差异常常是增加产质量量波动、使散差加大的原因.因此,有必要按不同的设备进行质量分层,也应按不同条件对质量特性值进行分层控制,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原因、采取措施所不可缺少的方法.42复合层别的说明43使用控制图的注意事项控制界限的重新计算为使控制线适应今后的生产过程,在确定控制图最初的控制线CL、UCL、LCL时,常常需要反复计算,以求得切实可行的控制图.但是,控制图經过使用一定时期后,生产过程有了变化,例如加工工艺改变、刀具改变、设备改变以及进行了某种技术改革和管理改革措施后,应重新收集最近期间的数据,以重新计算控制界限并作出新的控制图.44为何控制界限应延用过程受控后则说明σ(标准差)和均值Xbar已稳定45建立控制图的四步骤A收集数据B计算控制限C过程控制解释D过程能力解释46建立Xbar-R图的步骤AＡ阶段收集数据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将均值和极差划到控制图上4748取样的方式取样必须达到组內变异小，组间变异大样本数、频率、组数的说明49组数的要求(最少25组)当过程中心值偏差了二个标准差时，它在控制限內的概率为0.84那么连续25点在线內的概率为：50每个子组的平均值和极差的计算11009899100982989998101973999710010098410010010199995101999910099平均99.698.699.410098.2极差3332251平均值和极差平均值的计算（样本平均值）R值的计算（样本极差）52Ｂ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Xbar-R图的步骤B53计算控制线5455Ｃ过程控制解释C1分析极差图上的数据点C2识別并标注特殊原因(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识別并标注特殊原因(均值图)C6重新计算控制界限(均值图)C7为了继续进行控制延长控制限建立Xbar-R图的步骤C56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非受控控状态的主要证据UCLCLLCL异常异常说明控制限计算或描点错误；零件分布宽度变大或变小；测量系统已改变(如：不同的检验员、量具、分辨力不适用)。57控制图的判读链：有下列现象之一即表明过程已改变连续7点位于平均值的一侧连续7点上升(后点等于或大于前点)或下降。UCLCLLCL输出值的分布宽度增加(减小)或是由于过程中的某个要素变化；测量系统改变；测量系统改变，这样会遮掩过程真实性能的变化。58控制图的判读明显的非随机图形：应依正态分布来判定图形，正常应是有2/3的点落于中间1/3的区域。UCLCLLCL控制限或描点已计算措或描错；过程或取样方法被分层；数据已经过编辑；59控制图的证察分析作控制图的目的是为了使生产过程或工作过程处于“控制状态”.控制状态即稳定状态,指生产过程或工作过程仅受偶然因素的影响,产质量量特性的分布基本上不随时间而变化的状态.反之,则为非控制状态或异常状态.控制状态的标准可归纳为二条:第一条,控制图上点不超过控制界限;

第二条,控制图上点的排列分布沒有缺陷.60控制图的证察分析进行控制所遵循的依据:连续25点以上处于控制界限內;连续35点中,仅有1点超出控制界限;连续100点中,不多于2点超出控制界限.五种缺陷链:点连续出现在中心线CL一侧的现象称为链,链的长度用链內所含点数多少来判別.当出现5点链时,应注意发展情況,检查操作方法有无异常;当出现6点链时,应开始调查原因;当出现7点链时,判定为有异常,应采取措施.61控制图的证察分析从概率的计算中,得出结论:点出在中心线一侧的概率A1=1/2点连续出现在中心线一侧的概率A1=(1/2)7=1/128(0.7%)即在128次中才发生一次,如果是在稳定生产中处于控制状态下,这种可能性是极小的.因此,可以认为这时生产状态出现异常.

偏离:较多的点间断地出现在中心线的一侧时偏离.如有以下情況则可判断为异常状态.连续的11点中至少有10点出现在一侧时;连续的14点中至少有12点出现在一侧时;连续的17点中至少有14点出现在一侧时;连续的20点中至少有16点出现在一侧时.62控制图的证察分析倾向:若干点连续上升或下降的情況称为倾向,其判別准则如下:当出现连续5点不断上升或下降趋向时,要注意该工序的操作方法;当出现连续6点不断上升或下降的趋向时,要开始调查原因;当出现连续7点不断上升或下降的趋向时,应判断为异常,需采取措施.周期:点的上升或下降出现明显的一定的间隔时称为周期.周期包括呈阶梯形周期变动、波状周期变动、大小波动等情況.63控制图的证察分析接近:图上的点接近中心线或上下控制界限的现象称为接近.接近控制界限时,在中心线与控制界限间作三等分线,如果在外侧的1/3帶状区间內存在下述情況可判定为异常:连续3点中有2点(该两点可不连续)在外侧的1/3帶状区间內;连续7点中有3点(该3点可不连续)在外侧的1/3帶状区间內;连续10点中有4点(该4点可不连续)在外侧的1/3帶状区间內.64为了继续进行控制延长控制限当过程受控时，延长控制限使之覆盖将来的一段时间。这些控制限可用来继续对过程进行监视，操作人员和检验人员根据Xbar或R图上出现的非受控状态的信号采取及时的措施。子组的容量的变化将影响期望的平均极差以及控制限，这种情况可能发生。如：决定减少样本容量但增加抽样频次，这样可以不增加每天抽样零件数的情况下，更快地检测到大的过程变化。如果有证据表明过程已不受控，应查明原因；如果变化是可调整的，则应根据当前的性能重新计划控制限。65重新计划控制限估计过程标准偏差用现有的子组容量计算计算新的控制限66★何时应该重新计算控制界限控制图是根据稳定状态下的条件（人员、设备、原材料、工艺方法、测量系统、环境即5M1E）来制定的。如果上述条件变化，则必须重新制定控制图，例如：设备更新、经过修理、更换零件；改变工艺参数或采用新工艺；改变测量方法或测量仪器；采用新型原材料或其他原材料；环境变化。一定时间后检验控制图还是否适用；过程能力值有大的变化时；67控制图的应用程序总结68Casestudy12345678910111213141677674727674707270737473707226875737478747274787674767579368779675787173757775767775804697995728072717672757772727815161718192021222324252627281757470627478808072557073727327478656475778179685672737472378776562767281746858717670744797264617573797465567274747669Casestudy请计算出上表的X-R控制图的控制限？请判定过程是否稳定？如果是不稳定该如何处理？如果过程假设已稳定，但想将抽样数自n=4调为n=5时，那么其新控制限为何？70Ｄ过程能力解释D1计算过程的标准偏差D2计算过程能力D3评价过程能力D4提高过程能力D5对修改的过程绘制控制图并分析建立Xbar-R图的步骤D7168.26%95.45%99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σLSLUSLM过程能力72过程能力指数Ca73过程能力指数Cp74过程能力指数Cpk75过程性能指数Ppk76101418T1216μCpCPLCPUCPKCpm1321.52.51.51.11T1014181216101418T1216μCpCPLCPUCPKCpm1422.02.02.01.11μCpCPLCPUCPKCpm1522.51.51.51.11指数差异说明77Casestudy请依照上个casestudy的数据，计算其下列的各项指标结果，假设其规格为：75±5。CaCpCpkPpPpk78A收集数据：在计算各个子组的平均数和标准差其公式分別如下：Xbar-s控制图79B计算控制限Xbar-s控制图80C过程控制解释(同Xbar-R图解释)Xbar-s控制图D过程能力解释估计过程标准差81Casestudy12345678910111213141677674727674707270737473707226875737478747274787674767579368779675787173757775767775804697995728072717672757772727815161718192021222324252627281757470627478808072557073727327478656475778179685672737472378776562767281746858717670744797264617573797465567274747682Casestudy请计算出上表的X-s控制图的控制限？请判定过程是否稳定？如果是不稳定该如何处理？如果过程假设已稳定，但想将抽样数自n=4调为n=5时，那么其新控制限为何？83A收集数据一般情況下，中位数图用在样本容量小于10的情況，样本容量为奇数时更为方便。如果子组样本容量为偶数，中位数是中间两个数的均值。84B计算控制限85C过程控制解释(同X-R图解释)估计过程标准差86单值控制在检查过程变化时不如X-R图敏感。。如果过程的分布不是对称的，则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间重复性，最好能使用X-R。由于每一子组仅有一个单值，所以平均值和标准差会有较大的变性，直到子组数达到100个以上。87A收集数据收集各组数据计算单值间的移动极差。通常最好是记录每对连续读数间的差值(例如第一和第二个读数点的差，第二和第三读数间的差等)。移动极差的个数会比单值读数少一个(25个读值可得24个移动极差)，在很少的情況下，可在较大的移动组(例如3或4个)或固定的子组(例如所有的读数均在一个班上读取)的基础上计算极差。X-MR控制图88B计算控制限X-MR控制图89C过程控制解释审查移动极差图中超出控制限的点，这是存在特殊原因的信号。记住连续的移动极差间是有连系的，因为它们至少有一点是共同的。由于这个原因，在解释趋勢时要特別注意。可用单值图分析超出控制限的点，在控制限內点的分布，以趋勢或图形。但是这需要注意，如果过程分布不是对称，用前面所述的用于X图的规则来解释时，可能会给出实际上不存在的特殊原因的信号X-MR控制图90估计过程标准偏差：式中，R为移动极差的均值，d2是用于对移动极差分组的随样本容量n而变化的常数。X-MR控制图91Casestudy组12345678910数值96989892949597969690组11121314151617181920数值92908889949992949797组212223242526数值94989084889692Casestudy请计算出上表的X-MR控制图的控制限？请判定过程是否稳定？如果是不稳定该如何处理？93不合格和缺陷的说明结果举例控制图车辆不泄漏／泄漏不各品率-p图不合格品数-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不合格数-c图单位不合格数-u图门上油漆缺陷发票上的错误94p控制图的制做流程A收集数据B计算控制限C过程控制解释D过程能力解释95建立p图的步骤AＡ阶段收集数据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计算每个子组內的不合格品率A3选择控制图的坐标刻度A4将不合格品率描绘在控制图96A1子组容量、频率、数量子组容量：用于计数型数据的控制图一般要求较大的子组容量(例如50~200)以便检验出性能的变化，一般希望每组內能包括几个不合格品，但样本数如果太利也会有不利之处。分组频率：应根据产品的週期确定分组的频率以便幫助分析和纠正发现的问题。时间隔短则反饋快，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，才能判定其稳定性。97A2计算每个子组内的不合格品率记录每个子组內的下列值被检项目的数量─n发现的不合格项目的数量─np通过这些数据计算不合格品率98A3选择控制图的坐标刻度描绘数据点用的图应将不合格品率作为纵坐标，子组识別作为橫坐标。纵坐标刻度应从0到初步研究数据读数中最大的不合格率值的1.5到2倍。划图区域99A4将不合格品率描绘在控制图上描绘每个子组的p值，将这些点连成线通常有助于发现异常图形和趋勢。当点描完后，粗览一遍看看它们是否合理，如果任意一点比別的高出或低出许多，检查计算是否正确。记录过程的变化或者可能影响过程的异常状況，当这些情況被发现时，将它们记录在控制图的“备注”部份。100101Ｂ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划线并标注建立p控制图的步骤B102计算平均不合格率及控制限103划线并标注均值用水平实线线：一般为黑色或蓝色实线。控制限用水平虚线：一般为红色虚线。尽量让样本数一致，如果样本数一直在变化则会如下图：1002003001002001001002003001001212121232104105Ｃ过程控制用控制图解释C1分析数据点，找出不稳定证据C2寻找并纠正特殊原因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C106分析数据点，找出不稳定的证据点线面以上三种方式做判定。107寻找并纠正特殊原因当从数据中已发现了非受控的情況时，则必须研究操作过程以便确定其原因。然纠正该原因并尽可能防止其再发生。由于特殊原因是通过控制图发现的，要求对操作进行分析，并且希望操作者或现場检验员有能力发现变差原因并纠正。可利用诸如排列图和因果分析图等解決定问题数据。108控制图的即时性processTIMEREALTIMEFINDTHECAUSE109重新计算控制限当进行初始过程研究或对过程能力重新评价时，应重新计算试验控制限，以更排除某些控制时期的影响，这些时期中控制状态受到特殊原因的影响，但已被纠正。一旦历史数据表明一致性均在试验的控制限內，则可将控制限延伸到将来的时期。它们便变成了操作控制限，当将来的数据收集记录了后，就对照它来评价。110收集数据绘图及计算控制限是否异常延伸控制限N找出异常点原因并提出相应措施过程有变化人机料法环测量Y控制限运用说明111Ｄ过程能力解释D1计算过程能力D2评价过程能力D3改进过程能力D4绘制并分析修改后的过程控制图建立p的步骤D112过程能力解释偶因和异因并存找出异因只剩偶因运用控制图过程稳定(连25点不超限)计算过程能力113计算过程能力对于p图，过程能是通过过程平均不合率来表示，当所有点都受控后才计算该值。如需要，还可以用符合规範的比例(1-p)来表示。对于过程能力的初步估计值，应使用历史数据，但应剔除与特殊原因有关的数据点。当正式研究过程能力时，应使用新的数据，最好是25个或更多时期子组，且所有的点都受统计控制。这些连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。114评价过程能力过程稳定，不良率维持在一定的水平当中降低不良率采取系统上的措施降低偶因，如此才能缩小控制界限，降低不良率缩小控制限115改进过程能力过程一旦表现出处于统计控制状态，该过程所保持的不合格平均水平即反应了该系统的变差原因─过程能力。在操作上诊断特殊原因(控制)变差问题的分析方法不适于诊断影响系统的普通原因变差。必须对系统本身直接采取管理措施，否则过程能力不可能得到改进。有必要使用长期的解決问题的方法来纠正造成长期不合格的原因。可以使用诸如排列图分析法及因果分析图等解決问题技术。但是如果仅使用计数型数据将很虽理解问题所在，通常尽可能地追溯变差的可疑原因，并借助计量型数据进行分析将有利于问题的解決116绘制并分析修改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应出来；控制图成为验证措施有效性的一种途径。对过程进行改变时，应小心地监視控制。这个变化时期对系统操作会是破坏性，可能造成新的控制问题，掩盖系统变化后的真实效果。在过程改变期间出现的特殊原因变差被识別并纠正后，过程将按一个新的过程均值处于统计控制状态。这个新的均值反映了受控制状态下的性能。可作为现行控制的基础。但是还应对继续系统进行调查和改进。117Casestudy组12345678910“n”100150100200150100100200150100“d”1013210210组11121314151617181920“n”150200100150100100150200200150“d”0102010210组2122232425“n”100150200150100“d”01201118Casestudy请计算出上表的p控制图的控制限？请判定过程是否稳定？如果是不稳定该如何处理？119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图表示不合格品实际数量而不是与样本的比率。p图和np图适用的基本情況相同，当满足下列情況可选用np图不合格品的实际数量比不合格品率更有意义或更容易报告。（如：PPM）各阶段子组的样本容量相同。“np”图的詳細说明与p图很相似，不同之处棄如下：120A收集数据受检验样本的容量必须相等。分组的周期应按照生产间隔和反馈系统而定。样本容量应足夠大使每个子组內都出现几个不合格品，在数据表上记录样本的容量。记录并描绘每个子组內的不合格品数(np)。121B计算控制限122过程控制解释、过程能力解释C过程控制解释：同“p”图的解释。D过程能力解释：过程能力如下：1231001001001001001001001001001001210121202不合格品数np图124Casestudy组12345678910“n”150150150150150150150150150150“d”1013210210组11121314151617181920“n”150150150150150150150150150150“d”0102010210组2122232425“n”150150150150150“d”01201125Casestudy请计算出上表的np控制图的控制限？请判定过程是否稳定？如果是不稳定该如何处理？126缺陷数c图“c”图用来测量一个检验批內的缺陷的数量，c图要求样本的容量或受检材料的数量恒定，它主要用以下两类检验：不合格分布在连续的产品流上(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)，以及可以用不合格的平均比率表示的地方(如每100平方米维尼龍上暇疵)。在单个的产品检验中可能发现许多不同潜在原因造成的不合格(例如：在一个修理部记录，每辆车或元件可能存在一个或多个不同的不合格)。主要不同之处如下：127A收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，这样描绘的c值将反映质量性能的变化(缺陷的发生率)而不是外证的变化(样本容量n)，在数据表中记录样本容量；记录并描绘每个子组內的缺陷数(c)128B计算控制限129过程控制解释、过程能力解释过程控制解释同p图解释过程能力解释过程能力为c平均值，即固定容量n的样本的缺陷数平均值。130Casestudy组12345678910“c”1013210210组11121314151617181920“c”0102010210组2122232425“c”012