运用控制图进行控制教学PPT.ppt

正常波动与异常波动,偶然性波动（正常波动）,系统性波动（异常波动）,工序质量控制的任务是使正常波动维持在适度的范围内,工序质量控制的任务是及时发现异常波动，查明原因，采取有效的技术组织消除系统性波动，使生产过程重新回到受控状态。,质量管理的一项重要工作，就是要找出产品质量波动规律，把正常波动控制在合理范围内，消除系统原因引起的异常波动。,过程能力,过程能力是指生产过程在一定时间内处于统计控制状态下制造产品的质量特性值的经济波动幅度，它又叫加工精度。用“B”表示。,从兼顾全面性和经济性的角度，一般取： B6 （99.73%）,过程能力是描述加工过程客观存在着分散的一个参数。,过程能力指数,过程能力指数是反映过程能力满足产品质量标准（规范、公差等）能力的参数。一般记做CP。,过程能力指数是技术要求和过程能力的比值。,CP,技术要求,过程能力,M：公差分布中心 ：样本分布中心 T ：公差范围 TU ：上偏差 TL ：下偏差,过程能力指数双侧公差,M,M,T,TU,TL,CP,TU TL,6,过程能力指数单侧公差,TU,过程能力指数的评定,过程能力等级评定表,提高过程能力指数的途径,根据公式 可知，影响过程能力指数有3个变量：,产品质量规范（公差范围T）; 过程加工的分布中心与公差中心的偏移量 ； 过程加工的质量特性分散程度，即标准偏差 。,调整过程加工的分布中心，减少中心偏移量。,通过收集数据，进行统计分析，找出大量连续生产过程中由于工具磨损、加工条件随时间逐渐变化而产生偏移的规律，及时进行中心调整，或采取设备自动补偿偏移或刀具自动调整和补偿等； 根据中心偏移量，通过首件检验，可调整设备、刀具等的加工定位装置； 改变操作者的偏向下差及偏向上差倾向性加工习惯，以公差中心值为加工依据； 配置更为精确的量规，由量规检验改为量值检验，或采用高一等级的量具检测。,提高过程能力，减少波动程度。,修订工序，改进工艺方法，修订操作规程，优化工艺参数，补充增添中间工序，推广应用新材料、新工艺、新技术； 检修、改造或更新设备，改造、增添与公差要求相适应的精度较高的设备； 增添工具工装，提高工具工装的精度； 改变材料的进货周期，尽可能减少由于材料进货批次的不同而造成的质量波动； 改造现有的现场条件，以满足产品对现场环境的特殊要求； 对关键工序、特种工艺的操作者进行技术培训； 加强现场的质量控制，设置过程质量控制点或推行控制图管理，开展QC小组活动；加强质检工作。,修订公差范围,修订公差范围，其前提条件是必须保证放宽公差范围不会影响产品质量。在这个前提条件下，可以对不切实际的过高的公差要求进行修订，以提高过程能力指数。,在工序加工分析时，减少中心偏移量的防误措施，在技术上、操作上比较容易实现，同时也不必为此花费太多的人力、物力和财力，因此把它作为提高过程能力指数的首要措施。,只有当中心偏移量0，而CP值仍然小于1时，才考虑提高过程能力，减少过程加工的分散程度或考虑是否有可能放宽公差范围。,放宽公差范围必须不影响产品质量，不影响用户使用效果。,不良频率的计算,当质量特性的分布呈正态分布时，一定的工序能力指数与一定的不良品率相对应。,1、分布中心和标准中心重合的情况,P = 2 ( -3Cp ),2、分布中心和标准中心不重合的情况,P = 1 - ( 3Cpk ) + (- 3Cp) (1+K) ,运用控制图进行“控制”,直方图是非常有用的，但并没有告诉我们随时间而变化的信息，不能回答“将来如何”的问题。通过掌握规律来预测也就是控制，借助另外一个非常重要的工具控制图。,一、概述 二、应用控制图的步骤 三、应用实例 四、控制图的观察与分析,一、概述,控制图又叫管理图。它是用来区分由异常原因引起的波动、或是由过程固有的随机原因引起的偶然波动的一种工具。,控制图建立在数理统计学的基础上，它利用有效数据建立控制界限。控制界限一般分为上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。,控制图的作用：,在质量诊断方面，可以用来度量过程的稳定性，即过程是否处于统计控制状态； 在质量控制方面，可以用来确定什么时候需要对过程加以调整，而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态； 在质量改进方面，可以用来确认某过程是否得到了改进。,控制图的概念,早在1924年，美国的休哈特(W.A.Sheuhart)首先提出用控制图(也叫管理图)进行工序控制，控制图是控制生产过程状态，保证工序加工产品质量的重要工具。应用控制图可以对工序过程状态进行分析、预测、判断、监控和改进。 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：Central Limit,控制图的设计原理：,“正态性”假定（中心极限定理） 无论产品或服务质量水平的总体分布是什么，当样本 容量逐渐增大时，其样本的分布将趋向于正态分布。,3原则,UCL=+3 CL= LCL3 其中： 为正态总体的均值 为正态总体的标准差,要注意的是,在现场,把规格作为控制图的控制界限是不对的。 规格是用来区分产品的合格与不合格 控制图的控制界限是用来区分偶然波动与异常波动,即区分偶然因素与异常因素这两类因素的。 利用规格界限显示产品质量合格或不合格的图是显示图,现场可以应用显示图,但不能作为控制图来使用。 一般情况下,控制界限严于规格;,小概率事件原理,设当工序不存在系统性原因时落在 范围外的概率为0.27 （千分之三）是个小概率事件，而在一次观测中，小概率事件是不可能发生的，一旦发生就认为过程出现问题。 假定工序（过程）处于控制状态，一旦显示出偏离这一状态，极大可能性就是工序（过程）失控，需要及时调整。,两类错误： 第一类错误：虚发警报 过程实际上没有失控而虚报失控，这类错误发生的概率记为。,2. 第二类错误：漏发警报,过程已经异常，但仍会有部分产品落在控制线内，这类错误发生的概率记为。,由于控制图是通过抽查来监控产品质量的,故两类错误是不可避免的。 在控制图上,中心线一般是对称轴,所能变动的只是上下控制限的间距。 若将间距增大,则减小而增大,反之,则增大而减小。因此, 只能根据这两类错误造成的总损失最小来确定上下控制界限。 长期实践经验证明, 3方式就是两类错误造成的总损失较小的控制界限。,控制图的分类 按被控制对象的数据性质不同分类,分析阶段 -在控制图的设计阶段使用,主要用以确定合理的控制界限 -每一张控制图上的控制界限都是由该图上的数据计算出来 控制阶段 -控制图的控制界限由分析阶段确定 -控制图上的控制界限与该图中的数据无必然联系 -使用时只需把采集到的样本数据或统计量在图上打点就行,控制图应用的二个阶段,从分析阶段转入控制阶段,在什么条件下分析阶段确定的控制限可以转入控制阶段使用： 控制图是受控的 过程能力能够满足生产要求,计量型控制图,均值-标准差控制图（ ）,控制对象为计量值； 更精确； 均值图用于观察和分析分布的均值的变化，即过程的集中趋势； 标准差图观察和分析分布的分散情况，即过程的离散程度。,均值-极差控制图（ ）,最常用；最基本； 控制对象为计量值； 适用于n 9的情况； 均值图用于观察和分析分布的均值的变化，即过程的集中趋势； 极差图观察和分析分布的分散情况，即过程的离散程度。,均值控制图,极差控制图,均值-极差控制图,均 值 极 差 控 制 图,均值控制图-控制限,极差控制图-控制限,均值控制图,极差控制图,均值-极差控制图 -控制限,一个实例 （一）,一台自动螺丝车床已经准备好了加工切断长度的图纸公差为0.5000.008英寸的螺栓。 频数分布在进行调整期间已经完成，分析结果表明进行一段时期加工生产的开端是可以令人满意的。 为了分析和控制加工过程中螺栓的质量，现决定采用均值极差控制图进行监控。 按如下八个步骤进行：,一个实例（二）,步骤1：选择质量特性 螺栓的切断长度至关重要 步骤2：按合理的计划来搜集数据 每小时抽取5个产品作为一个样本。检验员按时间顺序收集了25个样本。,bar 0.5016 0.5028 0.5012 0.5018 0.505 0.5014 0.5018 0.5018 0.502 0.5026 0.501 0.4998 0.501 0.5008 0.501 0.4998 0.4996 0.5004 0.5006 0.5026 0.500 0.502 0.501 0.501 0.500 Range 0.006 0.005 0.005 0.004 0.004 0.003 0.004 0.004 0.004 0.003 0.005 0.003 0.008 0.002 0.006 0.002 0.005 0.003 0.002 0.005 0.003 0.004 0.003 0.004 0.006,一个实例（三）,步骤3：计算样本平均值及极差（见上表） 步骤4：确定总的平均数和平均极差,一个实例（四）,步骤5：计算控制限,步骤6：利用控制界限分析样本数值,一个实例（五）,一个实例（六）,步骤7：确定控制限是否能经济地满足要求； 步骤8：运用控制限进行控制；,判断受控与失控 受控状态,如果控制图上所有的点都在控制界限内，而且排列正常，说明生产过程牌处于控制状态。这时生产过程只有偶然因素影响，在控制图上的正常表现为： 1)、所有样本点都在控制界限内。(下限情况下可认为基本上处于控制状态) A、连续24点以上处于控制界限内。 B、连续35点中，仅有1点超出控制界限。 C、连续100点中，不多于2点超出控制界限。 2)、样本点均匀分布，位于中心线两侧的样本点约各占1/2。 3)、靠近中心线的样本点约占2/3。 4)、靠近控制界限的样本点极少。,失控状态在控制图上表现,明显特征是有: （1）一部分样本点超出控制界限 除此之外，如果没有样本点出界，但 （2）样本点排列和分布异常， 也说明生产过程状态失控(防止过大）。,判断受控与失控,（1）有多个样本点连续出现在中心线一侧 * 连续7个点或7点以上出现在中心线一侧； * 连续11点至少有10点出现在中心线一侧； * 连续14点至少有12点出现在中心线一侧。,典型失控状态,（2）连续7点上升或下降,典型失控状态,（3）有较多的边界点 * 连续3点中有2点落在警戒区内； * 连续7点中有3点落在警戒区内； * 连续10点中有4点落在警戒区内。,警戒区： 23的区域,典型失控状态,（4）样本点的周期性变化（包括阶段的周期性、波动的周期性）,典型失控状态,（5）样本点分布的水平突变,典型失控状态,（6）样本点的离散度变大,典型失控状态,重新计算控制限,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）来制定的。如果上述条件变化，则必须重新计算控制限，例如： 操作人员经过培训，操作水平显著提高； 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。,重新计算控制限,使用一段时间后检验控制图还是否适用，控制限是否过宽或过窄，否则需要重新收集数据计算控制限； 过程能力值有大的变化时，需要重新收集数据计算控制限。,控制图的应用程序,范例： 某植物油生产厂，采用灌装机灌装，每桶标称重量为5000g，要求溢出量为050g。 采用 控制图对生产过程进行质量控制。控制对象为溢出量，单位为g。,表2-15 溢出量控制图数据表,解： 步骤1，预备数据的取得 随机抽取k组（一般为2025组） 大小为n（一般为46，常取5）, 步骤2，计算统计量 计算每一组数据的平均值和极差，记入表中；然后计算25组数据的总平均值和极差平