控制图的原理及应用.ppt

控制图童峰 控制图运用得好 控制 诊断 预测运用得差 劳命伤财抽象到具体枯燥到有趣 目录 1 什么是控制图2 控制图由来3 控制图常用术语4 控制图的原理5 控制图的应用6 控制图实施步骤 一 什么是控制图 按时间或样本号顺序抽取的样本统计 所得数值的描绘点 控制图是对过程关键质量特性值进行测量 分析 改进 从而监测过程是否处于控制状态的一种统计工具 过程 活动 在一个统计问题中 称研究对象的全体为总体 总体就是某数量指标值X的全体 即一堆数据 这一堆数有个分布 从而总体可用一个分布描述 简单的说总体就是一个分布 统计学的主要任务是 研究总体是什么分布 这个总体的均值 方差或标准差是多少 从总体中抽取部份个体所组成的集合称为样本 人们从总体中抽取样本是为了认识总体 即从样本推断总体 统计 宇宙万物和工业产品大部份成常态 正态 分布 常态 正态 分布 常态分布又称为高斯 Gaussian 分布 常态曲线图 直方图 常态 正态 分布 P k Z k 函数 积分 Sigma 大写 小写 用来衡量一个总数里标准差的统计单位 标准常态分布右边机率值 常态 正态 分布 常态 正态 分布与控制图 控制限与规格限 公差 的区别 控制限用以区分偶然波动和异常波动 规范限用以区分合格与不合格 其中 为正态总体的均值 为正态总体的标准差 二 控制图由来 控制图简史 20世纪20年代美国贝尔电话实验室成立了两个研究质量的课题组 一为过程控制组 学术领导人为休哈特 另一为产品控制组 学术领导人为道奇 其后 休哈特提出了过程控制理论以及控制过程的具体工具 控制图 道奇与罗米格提出了抽样检验理论和抽样检验表 世界上第一张控制图是休哈特在1924年5月16日提出的不合格品率p控制图 三 控制图常用术语 1 统计资料及其分类2 总体与样本的区别3 不良数与缺点数4 样本中位数5 样本全距 极差 6 样本变异数 方差 7 样本标准偏差 1 统计资料的分类 统计资料 计量资料 是指可取任意数值的资料 并可以连续取值的数据 如 长度 容积 重量 化学成分 温度 等 计数资料 是指只能用个数 件数或点数等单位来计量的资料 如 合格数量 缺点数 不良数 成功或失败次数等等 2 总体与样本的区别 总体参数与样本统计量的区别 总体包括过去 现在和将来所有产品的全体 因此不可能精确知道 只能通过以往的数据加以估计 而样本统计量的数值是已知的 假设检验 不良数 在生产过程中不符合工艺或工程规格要求的产品数量 也即是含有质量缺陷的产品数量 缺点数 任何不满足特定要求条件的出现缺点数量 不良率 产品所含不良品数量除以产品总数再乘以100 单位缺点 每百件产品中所含缺点的数量 即缺点总数除以产品总数再乘以100 一个不良品中至少有一个缺点 或者说含有一个缺点以上的产品为不良品 一个不良品中也可能含有多个缺陷 3 不良数与缺点数的区别 把收集到的统计资料按大小顺序重新排列 排在正中间的那个数就叫作中位数 用符号表示 当n为奇数时正中间的数只有一个 当n为偶数时 正中位置有两个数 此时 中位数为正中间两个数的算术平均值 如 1 1 1 1 3 1 4 1 2 1 52 1 0 1 2 1 4 1 1求 什么是众数 4 样本中位数 极差是一组资料中最大值与最小值之差 常用符号R表示 它是表示资料分散程度中计算最简单的一种 其计算公式为 R Xmax Xmin式中Xmax 一组资料中的最大值Xmin 一组资料中的最小值例如 有3 6 7 8 10五个资料组成一组 则极差R 10 3 7 5 样本全距 极差 样本变异数是统计资料与样本平均值之间偏差的平方和除以 n 1 得到 是衡量统计资料分散程度的一种特征数 计算公式如下 式中S2 样本变异数 方差 某一资料与样本平均值之间的偏差例如 有2 3 4 5 6五个统计资料 则其变异数 6 样本变异数 方差 国际标准化组织规定 把样本方差的正平方根作为样本标准偏差 用符号S或 表示 标准偏差又称标准差 其计算公式为 沿用计算样本变异数的例子 则那五个统计资料的标准差 7 样本标准偏差 四 控制图的原理 1 两种质量变异原因2 两种判断错误 3 经济平衡点方法 4 1 两种质量变异原因 任何事物都存在变异 只是变异的大小不一样而已 当变异超出标准或期望时即发生所谓的问题 出现了异常 过程变异依一定的模式而产生 大都呈正态分布 造成变异有两种原因 共同 或 特殊 一 共同原因又叫 机偶原因 系统原因 二 特殊原因又叫 非机偶原因 非系统原因 波动 要永久维持制造过程很正常的生产 不让波动的事项发生 几乎是不可能的 但当波动发生时 应立即查出原因 并加以根除 或改善 时间 结果 须调查原因 波动分类 一般原因 特殊原因 出现次数 次数多 次数甚少 影响 微小 显著 结论 不值得调查原因 值得彻底调查其原因 显著的波动 显示有特殊原因存在 如果做得到的话 应加以鉴定及矫正 控制界限以经济的方式区分了这两种波动 控制上限 控制下限 只有一般波动原因存在 制程处于统计控制状态 平均值波动 第一种特殊波动存在 制程处于非统计控制状态 标准差波动 第二种特殊原因存在 制程处于非统计控制状态 平均值与标准差同时有波动 第三种特殊原因存在 制程处于非统计控制状态 控制上限 控制下限 中心线 稳态 净含量 净含量 净含量 净含量 净含量 净含量 净含量 时间 时间 预测 预测 次数 次数 次数 次数 次数 平均值的差异 标准差的差异 形状的差异 分布曲线 样品 各种数据经整理 作成次数分配表 建立直方图 必须要有足够的数据 才能形成简单整齐的常态分布图 通常用平均值和标准差来代表分配状态的中心趋势和离散趋势两种特性 处于统计控制状态的制程 稳态 其结果是稳定和可预测的 不处于统计控制状态的制程 其结果是不稳定和不可预测的 共同原因 机偶原因 系统原因 偶因偶波过程固有 难以除去 正常范围内的波动 比较难以控制或改进须花费较多 对质量影响小 从经济角度看 此种变化不须采取措施或改进行动 例如 a 机器在标准范围的变化b 原料的允收范围的变化 特殊原因 非机偶原因 异因异波非过程固有对质量影响大不难以除去例如 a 机器故障或工具损坏 b 使用不合格之原料或材料 c 员工情绪欠佳或工作不努力 d 不按操作标准作业或标准不适当 过程应监控的对象 制程控制不同形态 失去控制 有特殊原因存在 在控制状态下 特殊原因消除 时间推移 局部问题对策 属于局部问题应由负责制程的现场人员去改善 制程能力不同形态 时间推移 UCL LCL 控制状态下 但制程能力不够 共同原因的变异太大 控制状态下 且制程能力足够 共同原因的变异减少 系统问题对策 请不要责难人员因为它是系统问题 需要管理层的努力与决策 4 2 两种错误 第一种错误 生产者冒险率 生产质量相当良好 已达到允收水平 理应判为合格 但由于控制线设置过窄 导致合格品误判为异常 其机率称为生产者冒险率 因此种错误使生产者蒙受损失故得名之 此冒险率又称为第一种错误 TYPE ERROR 简称 UCL CL LCL 1s 1s 2s 3s 2s 3s 第二种错误 消费者冒险率 生产质量非常差 已达到拒收水平 理应判为拒收 但由于控制线设置过宽 导致产品异常还误判为合格 其机率称为消费者冒险率 因此种错误使消费者蒙受损失故得名之 此冒险率又称为第二种错误 TYPE ERROR 简称 CL 1s 1s 2s 3s 2s 3s 4 3经济平衡点方法 正态分布中 不论 与 取值如何 产品质量特性值落在范围内的概率为99 73 落在该范围外的概率为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 故 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 据此休哈特发明了控制图 3 原理 平衡曲线示意图 利用经济平衡点方法求得 两种错误的经济点 在 3 处是最经济的控制界限 五 控制图的应用 5 1 控制图的作用5 2 控制图的分类5 3 控制图的选用原则5 4 控制图的计算5 5 控制图的判断 5 1 控制图的作用 1 分析过去数据 即通过分析以往的制程 了解制程的情况 仅能从那些数据中 找出不良的原因 设法改进 但产品已经做好了 除了拣选之外 可说别无他法 2 控制制造程序 在生产期间 如有不正常情况 立刻着手改进 使制程保持在 稳态 之下 也就是说 从控制图上反映出来的情况 现场人员即能做决定 加以矫正 2大作用 查出异因 采取措施 加以消除 不再出现 纳入标准 1 对产品的质量有完全的把握 通常 管制图的管制界限都在规范限之内 故至少有99 73 的产品是合格的 2 生产是最经济的 一般和特殊波动原因都可以造成不合格品 但因一般原因造成的不合格品极少 在3控制原则下只有2 7 主要是特殊原因造成 故在 稳态 下生产的不合格品最少 生产最经济 3 提前发现问题 制程的异常趋势可实行对策 预防整批不良 以减少浪费 减少对常规检验的依赖性 定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作 4 降低检测成本 s 4大好处 5 2 控制图的分类 按数据性质分5 2 1 计量值控制图5 2 2 计数值控制图按控制图用途分5 2 3 控制用控制图5 2 4 解析用控制图 1 Xbar R控制图 平均数 极差控制图 质量资料可以合理分组时 为分析或控制制程平均使用Xbar 控制图 当制程变异使用R 控制图 2 Xbar S控制图 平均数 标准差控制图 S 控制图检出力较R控制图大 但计算麻烦 一般样本n10使用S控制图 3 Xmed R控制图 中位元元数 极差控制图 Xmed 控制图检出力较差 但计算较为简单 4 X Rm控制图 个别值 移动极差控制图 质量资料不能合理分组时使用 如液体浓度 1 计量值控制图 1 P控制图 不良率控制图 用来侦查或控制生产批中不良件数的小数比或百分比 样本大小n可以不同 2 np控制图 不良数控制图 用来侦查一个生产批中的实际不良数量 而不是与样本的比率 分析或控制制程不良数 样本大小n要相同 3 C控制图 缺点数控制图 能在每一批量的生产中侦查出每一零件或受检验单位不良点的数目 样本大小n要相同 4 U控制图 单位元缺点数控制图 记录一个抽样批有几个缺点数 抽样时每次可以不相同 但以单位缺点数代表质量水平 2 计数值控制图 3 控制图用途的分类 一道工序开始用控制图时 几乎总不会恰巧处于稳态 也即总存在异因 如果就以这种非稳状态下的参数来建立控制图 控制图界限之间的间隔一定较宽 以这样的控制图来控制未来 将会导致错误的结论 因此 一开始 必须将非稳状态调整到稳态 这就是分析用控制图的阶段 等到过程调整到稳态后 才能延长控制线作为控制用控制图 故 根据使用目的的不同 控制图可分为分析用控制图和控制用控制图 主要研究以下两方面的问题 所分析的过程是否为统计控制状态 统计稳态 该过程的过程能力指数是否满足要求 技术稳态由于Cp值必须在稳态下计算 故需将过程调整到统计稳态 然后再调整到技术稳态 3 1分析用控制图 过程状态的分类 四种情况 状态 最理想 状态 最不可容忍 需要调整过程 分析用控制图的调整过程即是质量不断改进的过程 当过程达到确定的状态后 将分析用控制图的控制限延长 作为控制用控制图的控制限 用于日常管理保持所确定的状态 交接手续 判异准则 新的异常出现 恢复 3 2控制用控制图 不一定 X X RX RX RmnPPCu n 2 不良数 缺点数 一定 不一定 n 1 计量值 计数值 一定 n是否一定 n是否较大 样本大小 资料性质 10 n 25 n 2 10 不良数或缺点数 单位大小是否一定 中心线CL之性质 5 3 控制图的选用原则 5 4 控制图的计算 5 4 1 计量型控制图的计算公式 5 4 2 计量型控制图常数表 5 4 3 计数型控制图的计算公式 X RChart计算平均值 极差控制图 X RChart计算 X R控制图 PChart之计算不良率控制图 P 平均不良率N 取样数 PChart计算 UChart计算单位缺点数控制图 U 平均单位缺点数C 每次统计缺点数n 每次统计之目视数量U 单位缺点数U c n注 下限值一般取0 UChart计算 5 5 控制图的判断 5 5 1判稳准则5 5 2判异准则 控制图从分析用到控制用时 需要用到判断稳态的准则 判稳准则的内容如下 GB T4091 2001 在点子随机排列的情况下 符合下列各点之一判稳 连续25个点都在控制线内 界外点数d 0 显著水平 1 0 0654连续35个点 至多1点在控制线外 即d 1 显著水平 2 0 0041连续100个点 至多2点在控制线外 即d 2 显著水平 3 0 0026 5 5 1判稳准则 计算公式 判异准则有两类 点出界就判异 界内点排列不随机判异 常规控制图的国标 GB T4091 2001 8种判异准则如下 准则 一点落在界外 准则 连续9点落在中心线同一側 准则 连续6点递增或递减 准则 连续14点中相邻点上下交替 准则 连续3点中有2点落在中心线同一側的B区之外 准则 连续5点中有4点落在中心线同一側的C区之外 准则 连续15点在C区的中心线上下 准则 连续8点在中心线两側 但无一在C区中 5 5 2判异准则 六 控制图实施步骤 控制图实施步骤 1 选择控制图拟控制的质量特性 如重量 不合格品数等 2 选用合适的控制图种类 3 确定样本容量和抽样间隔 4 收集并记录至少20 25组样本的数据 或使用以前所记录的数据 5 计算各个样本的统计量 如样本平均值 样本极差 样本标准差等 6 计算各统计量的控制界限 7 画控制图并标出各样本的统计量 8 研究在控制线以外的点子和在控制线内排列有缺陷的点子以及标明异常特殊 原因的状态 9 决定下一步的行动 控制图应用步骤 应用实例 某公司新安装一台装填机 该机器每次可将5000g的产品装入固定容器 规范要求为5000 g 0 50 使用控制图的步骤如下 将多装量 g 看成应当加以研究并由控制图加以控制的重要质量特征 由于要控制的多装量使计量特性值 因此选用x R控制图 以5个连续装填的容器为一个样本 n 5 每隔1h抽取一个样本 收集25个样本数据 k 5 并按观测顺序将其记录与表中 见多装量 g 和样本统计量 计算每个样本的统计量x 5个观测值的平均值 和R 5个观测值的极差 见多装量 g 和样本统计量 多装量 g 和样本统计量 计算各样本平均值 x 和各样本极差的平均值 R x k R R