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文档简介

,1、控制图简介: 控制图又称管理图,它是用来控制质量特性值随时间而发生波动 的动态图表,是调查分析工序是否处于稳定状态,以及保持工序 处于控制状态的有效工具。 控制图的组成:控制图由标题和图形两部分组成。 标题部分标明时间、工厂、车间、小组的名称,机床、设备的名 称编号,零件、工序的名称编号,检验部位、要求,测量器具, 操作工、调整工、检验员的姓名及控制图的名称编号等。,控制图, 横坐标为子样号或取样时间,纵坐标为测得的数据值,如平均值,质 量特性值等。图上有与横坐标轴平行的三条具有统计意义的控制线; 中间线叫中心线,记为CL(Control Line),用实线表示;上面一条 虚线叫上控制界限线,记为UCL(Upper Control Limit);下面一 条虚线叫下控制界限线,记为LCL(Lower Control Limit)。这些 界限将图面分成三个区域:UCL与LCL之间为安全区,Tu与UCL之间 及LCL与TL之间为警戒区,Tu 上方及TL下方区域为废品区。上下控制 线又称为内控制线或警戒界限,上下公差(Tu与TL)界限又称为外控制 线或行动界限。按生产过程或工艺过程取样,随时将数据点填写在图上; 将点连成线即得质量波动曲线(折线)。如果点全部落在上、下控制界 限内,而且点的排列没有什么异常情况,那么就判断生产过程处于控制 状态。当点超出控制界限,或点虽未超出控制界限,但点排列出现缺陷, 是认为发生了异常系统变化,生产处于非控制状态,需要及时查明,予 以管理、控制和消除。因此,控制图中控制界限就是判明生产过程中是 否存在异常因素的判断基准。它是根据数理统计的原理计算出来的。,2、控制图原理 过程处于统计控制状态时(也即受控状态),产品总体的质量特性数据的分布一般服从正态分布,即XN(X,2)(注:是指过程均值;是指过程标准差)。质量特性值落在X3范围内概率约为99.73%,落在X3以外的概离只有0.27%,因此可用X3作为上下控制界限,以质量特性数据是否超越这一上、下界限以及数据的排列情况来判断过程是否处于受控状态。或计中心线为UL,上控制限为UCL,下控制线为LCL,则有:(1)UL=X (2)UCL=X3 (3)LCL=X3 控制图的基本形式如下图示(图11): (图11),3、控制图分类 根据所采取的统计量不同,控制图分为两大类:计量值控制图和计 数值控制图。计量值控制图包括单值控制图、平均数极差控制图、中位 数极差控制图、两极控制图、单值移动极差控制图和平均数图偏差控制 图;计数值控制图包括不合格品数控制图、不合格品率控制图、缺陷数 控制图、单位缺陷数控制图。 4、极差图和均值图的分析方法 分别分析极差图和均值图,找出特殊原因变差数据。 判断原理: 超出控制限的点; 连续七点全在中心线一侧; 连续七点呈上升或下降趋势(含相等的相邻点); 相对中心线,数据过于集中或过于分散。(一般情况,大约有2/3数 据分布在中心线周围1/3控制限范围内),5、分析特殊原因变差并采取措施消除 找出产生特殊原因变差数据的零件,标出其发生的时间。 可借鉴以下因素查找原因: 有否记录、计算和描点的错误(若采用计算机,可以避免这类错误?) 测量系统是否有问题? 分辨率、偏倚、稳定性、RR等 人、机、料、法、环各输入因素。 6、修正数据或重新采集数据: 只有肯定是记录、计算或描点的错误,才可以修正数据。 其他情况,如重新是进行测量系统分析和纠正,对过程的输入采取了 措施,均要重新进行试验。 7、重新画图和计算控制限: 当新的控制图表时不存在上述的特殊原因变差信息时,所计算得到的 控制限有可能用作过程控制用。 过程控制图的目的不是追求“完美”,而是保持合理、经济的控制状态,8、XR图(平均数极差控制图) X主要控制组间(不同组)的平均值变化。 R主要控制各组内(同一组样品)的范围变化 例: 一组测量数据5,2,10,7,4有5个。 一组测量数据5,2,10,7,4有5个。 平均值 X(521074)/55.6 极 差 RXmaxXmin1028 控制界限的计算 X图 每组平均值 (X1X2Xn)/n 总平均值 (X1X2Xk)/k 中心线(CL) 上限(UCL) A2 下限(LCL) A2,R图 极差R每组内最大值减最小值 上限(UCL)D4 下限(LCL)D3,R 图系数表, 控制图作法(适用表:X-R控制图) a、收集最近数据100个。 b、依测定时间成群体区分排列。 c、对数据加以分组,把26个数据分为一组。组内的个别数据以n表 示;分成几组的个别 d、组数以K表示。 e、记入数所表内。 f、计算每组平均值X。 g、计算每组极差R。 h、计算总平均值 。 I、计算控制界限值。,j、画控制界限。 k、打上点记号:在控制界限内的点以为记,在控制图界限外以为记。 l、记入其它有关事项。 m、检查:a.过程是否在控制状态下;b.检讨过程能力。 注意:控制用控制图的控制线来自分析用控制图,不必随时计算。只有当 影过程质量波动的因素发生变化或质量水平已有明显提高时,才需要分析用控制图出新的控制线。,9、P-Chart不合格品率控制图(适用表:计数型数据用控制图) 不合格品率控制图主要用于判断生产过程中不合格率是否处 于并保持在所要求的水平,也可称不良率控制图。 P控制图实例 某厂加工一零件,其不合格品统计见下表,试画P控制图。,a、收入数据,填入数据表。 样本数一般25个。样本大小ni,不宜大也不宜小,应以满足: nmax2n 和nmin n为宜。 本例:样本数取K=25,样本大小ni不等,nmax=300,nmin=180。 n= =241,2 n=2241=482, n= 240=120.5 nmax2n ,nminn。 b、计算各样本的不合格品率pi。 c、计算平均不合格品率P。 d、计算中心线和控制界限。 中心线和控制界限用下式计算: CL=P UCL=P +3 UCL=P3,本例: UL= =2.77% UCL= +3 =2.77%+3 =5.94% UCL= 3 =2.77%3 =0.4%(无意义) e、画出中心线和控制界限(见图12),P控制图(图12),f、描点。 g、标注有关事宜,如日期、班组、制作人等(本例省略) h、判断控制图有无异常。 11、工序能力(过程能力)指数(适用表:CP/CPK计算表) 是工序能力指数(或称工序能力系数)。它是衡量工序能力对 于技术要求满足程度的一种尺度。 a、当计量值的分布中心与公差中心重合时(如图13),工序能力指 数Cp等于技术要求T和工序能力B的比值,即 公式中 T 公差范围; Tu 公差上限;Tl 公差下限, 工序的标准偏差; S 子样的标准偏差。求法如下:,图13,图14,PU 超上差的不合格品率,有当分布中心与公差中心M 偏离了一段距离(如图14)。这时用一个考虑了偏离量的新的工序能力指数 来评价工序能力,其计算公式为: (1K) 错误!链接无效。 公式中 _考虑偏离量的工序能力指数(也叫修正后的工序能力指数); _平均值的偏离量(简称偏离量或偏移量); K_相对偏移量或偏移系数。 其中M| 令M_标准(公差)中心,M _ 分布中心,总体平均值; _ 称为分布中心对标准中心M的偏移量。因为正态分布的对称性,所以称 /T2的比值为相对偏移量或偏移系数,记为K,即 K 求得K值后,可用K值去修正CP值,修正后的工序能力指数为CPK。当K1 时,CPK0。 Pp 和Ppk Pp 是性能指数,即不考虑过程有无偏移时,容差范围除以过程性能,一般 表达为: Pp 该系数仅用来与CP及CPK对比,和CP、CPK一起去度量和确定一段时间内 改进的优先次序。, Ppk是说明过程有无偏移的性能指数,定义为: 或 的最小 值(仅用来与CP及CPK对比,并测量和确定随时间改进的优先顺序)。 工序能力分析与处置:当工序能力能力指数求出后,可以根据它的大小对 加工进行分析和判断。工序能力大小应当根据具体情况加以确定。对于机 器加工,一般要求达到二级加工水平(CP11.33)。 a、工序能力指数过大:如果工序能力指数CP 1.67,可以认为工序能力贮 备过大。这说明一般精度的活用了特别精密的设备和工艺加工,这势必 影响生产效率,降低设备寿命,提高产品成本。此时可考虑用降低工序 能力和提高质量标准来降低工序指数。 b、工序能力指数过小:工序能力指数不足意味着产品的质量水平低,即不 合格品率高。这时,就要分析原制订计划,采取措施,努力提高设备精 度,并使工艺更为合理有效,进一步提高操作技术与质量意识,改进原 材料质量及提高其适用性,使工艺能力得到一步提高。,此外,当工序能力不足时,为保证出厂产品质量,一般应全检产品。 注: 统计技术管理可依据制程管理程序、统计技术管 理程序、SPC管理实施基准进行; 统计技术的教育可依据SPC教育训练基准进行; 控制图的使用根据实际情况也可依据SPC管理常用管 制方法使用指导书、CP/CPK数据收集及计算指导 书进行。,八、直方图 (histogram),一、数据的分类: 1、计量值数据: 计量值数据是可以连续取值的数的据,通常是使用量具、仪器、仪表进行测量而取得的。如长度、温度、压力、重量、时间、化学成分等。 2、计数值数据: 计数值数据是不能连续取值,只能以个数计算的数据。如不合格品 数、疵点数、缺陷数等。计数值数据还可以细分为计件值数据和计点值数据,计件值数据是按件记数的,如不合格件数。计点值数据是按点计数的数据,如疵点数、单位缺陷数等。 应注意的是,当数据以百分率表示时,要判断是计量数据还是计数数据,应取决于给出数据的计算公式的分子。当分子是计量数据时,则求得的百分率数据为计量数据。当分子是计数数据时,即使得到的百分率不是整数,它也应属于计数数据。如不合格品率为计数数据。,二、数据的几个重要特征数 1、表示数据集中位置的特征数 (1)平均值 它是表示数据集中位置最常用的特征数之一,它说明随机变量的平均水平如何。 (2)中位数 将一组数据按从小到大顺序排列,位于中间位置的数叫中位数,常用符号表示。 设一组数据从小到大排列为X1,X2,X3,xn。其中X1为最小值,Xn为最大值,则中位数为: 当n为奇数时,则取顺序排列的中间数; 当n为偶数时,则取中间两个数的平均数。 2、表示数据离散布程度的特征数。 (1)极差R。 极差是指一组数据中最大值与最小值之差,用符号R表示, 其计算公式为:R=L-S 式中 L数据的最大值 S数据的最小值,(2)标准偏差S。 标准偏差又称标准差或均方差,用符号S表示,其计算公式为: S=,三、直方图的定义: 直方图是频数直方图的简称。所谓直方图,就是将数据按其 顺序分成若干间隔相等的组,以组距为底边,以落入各组的频数 为高的若干长方形排列的图。 四、直方图的用途: 直观地看出产品质量性值的分布状态,便于掌握产品质量分布 情况。 显示质量波动状态,判断工序是否稳定。 确定改进方向。 通过直方图研究分析质量数据波动状况之后,就可以确定怎 样进行质量改进。 用以调查工序能力和设备能力。 以实例(案例1-5)来加以说明。,案例:1-5,直方图的画法,某工厂加工短袖,其外径尺寸为3.50.1mm,现随机抽样100 个,其数据见表1-10,试画出其直方图。,表1-10 短袖外径数据表(mm),直方图作法: (1) 收集数据。 一般取数据N=100个左右,如表1-10所示。表中的数据表示短轴 外径尺寸,其标准为3.50.1mm。 (2)找出数据的最大值与最小值,分别用L和S表示,本例L=3.68, S=3.39。 (3)确定组数K。 K值可以从表1-11选取,本例取K=10组。,表1-11由N求K的表,注意:组数K太少会引起较大计算误差,组数太多会影响 分组的明显性,且计算工作量大。,为避免分组出现骑墙现象,组距的确定要注意两点: 组距h应是测定单位的整倍数。本例测定单位=0.01,组距h=0.03。 组距h要取奇数。 (5)确定组界值。 先取测定单位的1/2,然后用最小值减去测定单位的1/2,作为第一 组的下界值,即: Xmtn=S- ;对本例,Xmtn=3.39- =3.385。 第一组的下界值加上组距,作为每一组的上界值。 其余各组组界依次由前一组的上界加上组距。最后一组应包含数据的最 大值L。 (6)计算组中值x1。 x1=,某组上界值+某组下界值,2,(7)统计频数(即落在各组的数据个数)。 (8)列出频数分布表(见图1-12)。 (9)计算各组的组中值及变换组中值u1。以频数f1最大一栏的组 中值为x0,用下式确定各组的变换组中值u1: u1= (10)统计频数f1与变换组中值u1的乘积f1u1,记入f1u1栏内,并 求出其合计f1u1。 (11)统计频数与变换值组中值平方的乘积f1u12,记入f1u12栏内, 并求出其合计f1u12。,表1-12 频数分布表,(12)计算平均值。 x=x0+h 对于本例 x=3.52+0.03 =3.5269 (取测量值后两位) (13)计算标准偏差。 S=hx ( )2 对于本例 S=0.03 ( )=0.0519 (取测量值后两位),f1u1,f1,23,100,(14)画直方图,如图1-6所示。 直方图的纵坐标表示频数,横坐标标明分组的各组组界。以各组组界为底边,以各组的频数为高,画长方形,并示明规格界限. (15)记入必要的事项。 在图的右上方记入数据总数、平均值x和标准偏差S。图的下方注明图名、绘图者、日期等可供参考事项。,图1-6 短轴外径直

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