控制图及其分析.doc

控制图及其分析一。控制图1。控制图是用来监视、控制质量特性值随时间推移而发生波动的图表，是判别与区分正常质量波动与异常质量波动，预报工序状态异常的一种图表，是分析加工过程是否处于受控状态并保持生产过程处于受控状态的有效工具。控制图是生产过程质量的一种记录图形，即是一种把过程性能数据与所计算出来的控制限进行比较的图，控制图用于连续的生产中，能判断生产过程是否有异常，提供异常因素存在的信息，以便于查明异常原因并采取措施，使生产过程达到控制状态。2。控制图的标准模式 上规格 UCL CL LCL 下规格 3。控制图要素UCL、CL、LCL为上控制限、中心限、下控制限XBAR（X）为样本平均值R：极差（样本中最大值与最小值的差）SIGMA：样本标准偏差Cpk：过程能力指数二。控制图的分类按测定值性质的不同，可分为计量值控制图和计数值控制图两大类按用途不同，又可分为分析用控制图和控制用控制图。1。计量值控制图有：X单值控制图，XR平均值极差控制图，XS平均值偏差控制图。2。计数值控制图有：pn不合格品个数控制图、p不合格品率控制图、u缺陷数控制图、u单位缺陷数控制图。三。控制图的作用 1。现场用的控制图 （1）用于调查某道工序是否处于正常稳定状态，它时刻告诫加工者：现在加工的产品是否出现异常。 （2）可以对加工过程进行动态控制 （3）调查工序能力指数，利用控制图获得的资料，经过随机化处理后，可以用来研究工序能力指数，以便于正确确定质量标准，或改进加工能力，提高加工精度。 2。分析用控制图控制图可用于数据分析，随着时间的推移，有意改变对加工有影响的某些条件，从而观查控制图上点的变化规律。四。控制图分析1。控制状态的判断（1）受控状态的判断对于分析用控制图可采用以下方法进行判断：受控状态判断 现象 结论点子全部在控制界限内控制界限内的点子无异常排列 过程处于受控状态.连续25个点子没有一点在控制界限外连续35个点子中最多有一点在控制界限外连续100个点子中最多有二点在控制界限过程处于受控状态控制界限内的点子无异常排列 （2）非受控状态的判断对于现场用的控制图来讲，即控制用控制图，当发生不受控情况时，必须识别和消除该道工序中正在进行的可指明原因的操作，该目的是使该道工序重新受控。一般情况下，当不受控情况发生时必须立即采取措施。特殊设备依照该岗位MOP的规定执行。控制用控制图的非受控状态判断如下：非受控状态判断 现象 结论 点子超出控制界限外或恰好在控制界限上过程为失控状态 控制界限内的点子排列方式有缺陷，即为非随机排列过程为失控状态2。异常点的几种形式（非随机排列） 界上点：恰好落在上控制限或下控制限上的点。 界外点：超出上控制限或下控制限的点。 链：在中心线一侧的连续点，即中心线一侧出现连续7个或7个以上的点。（包括前后相等的点） 趋势：连续向上或向下的点，即连续7个或7个以上的点子呈现上升或下降的趋势（包括前后相等的点）。 周期：一系列随时间的变化而表现出相似或重复的形式的点。 产生异常点的可能原因在控制用控制图上出现异常点的原因可能是以下的情况之一或多个：（1）数据计算错误（2）打点错误（3）控制限（4）测量方法（5）测量仪器不准确（6）设备故障（7）过程发生变化等五。控制图的操作1。填表及绘图要求按程序AG9916的8。0执行2。对异常点的处理及标识： 若为界上点或界外点，用线将该异常点分别圈起来，分析原因/采取措施，并在SPC表上记录。 2.1 若为趋势（指穿越中心线的连续点），有两种情况：UCL UCL CL CL LCL LCL 1）表明工序向好的方向发展：应及时总结经验，不必采取措施；UCL UCL CL CL LCL LCL 2）表明工序向坏的方向恶化：应将连续上升或下降的点尽量控制在7点之内，对于7个或7个以上的连续点必须用线圈起来，分析原因/采取措施，并在SPC表中记录。2。2若为链，有两种情况：趋势的链UCL UCL CL CL LCL LCL 1）表明工序向好的方向发展趋势，对于7个或7个以上的连续点必须用线圈起来，及时总结经验，并在SPC表中记录，不必采取措施UCL UCL CL CL LCL LCL 2）表明工序向坏的方向恶化：应将连续上升或下降的点尽量控制在7点之内，对于7个或7个以上的连续点必须用线圈起来，分析原因/采取措施，并在SPC表中记录。2。3 链应将中心线(包括中心线上的点）一侧的连续点尽量控制在7点之内，当中心线一侧出现连续4个以上的点时，应引起重视。对于7个或7个以上的连续点必须用线圈起来，分析原因/采取措施，并在SPC表中记录。一般情况下，应在不超过7个点时采取措施 2。4若为周期，应将该一系列呈现周期变化的点用线圈起来，分析原因/采取措施，并在SPC表中记录。说明： 对于一个连续的生产控制过程，所有点子的分析、异常情况的判断不应因更换SPC表而中断，即将当前SPC表与前一张SPC表连续起来进行分析、判断。 如果一连续的异常点（如链、趋势等位于前后两张SPC表上，要将其连续起来进行标识。即在前后两张表上各划半个圈。3。对非受控情况采取措施的步骤在生产操作过程中，如果在SPC表上出现异常点时，应参照以下步骤采取措施：按照程序AG991611.5对异常点进行标识。 参照程序AG991611.6及岗位MOP6。0进行检查。 采取适当的措施。 将采取的措施记录在SPC表上。在完成检查及采取措施之后，观察下一组样本： 如果在SPC表上显示该点受控，则可继续正常操作。 如果在SPC表上显示该点仍不受控，则按照MOP7。0故障排除采取措施或按程序规定由相关人员对设备进行维修，直至受控。 采取措施期间的测试数据可以不记录在SPC表上，只需将采取措施之后的第一组受控点及数据记录在SPC表上。以表明过程已受控，可继续进行正常的操作。 有关测试设备及特殊设备的SPC操作，参见该岗位的MOP。六。控制图分析实例2X-R控制图的观察方法绘制控制图是为了运用它观察质量随时间推移的变化情况，从而控制加工过程的质量。其观察方法通过如下各例进行说明。 如图6-1所示，从图中可知，从某日起，X控制图的数据点全部集中在中心线一侧，且连续上升。这表明加工过程从某日起逐渐发生了变化，但是，R控制图无变化，这说明分散程度无变化。 X X R R 6-1 6-2 如图所6-2示，X控制图的点在一侧急剧上升，且超越了控制界线，说明平均值从某日起急剧增大，该工序发生了异常情况。但是R控制图没发生变化，这说明分散度无变化。 X X R R 6-3 6-4 如图6-3所示，X控制图上的点既分散又上升，点子超越了控制界限后仍继续上升。说明该工序出现了异常，平均值在上升。但是，R控制图无变化，说明分散度无变化。如图6-4所示，X控制图上的点上下波动的幅度变小，且分布大致相同，多靠近中心线，这说明这时质量特性值与标准规定相比，精度增高，应注意此时的加工经济性。R控制图的点全部在下降，中心线下方的点增多，这表明分散度在变小。如图6-5所示，X控制图的点上下波动幅度急剧增大，点在中心线两侧分布的机率大致相同，有的点超越管理界限。 X R 6-5R控制图上的点从某日起急剧上升，且超越控制界线，这说明分散度在变大。3控制图的点正常与异常及其原因（1） 点的正常分布控制图上的点虽然上下波动，但多数落在中心线附近，少数落在控制界限线附近，如果点不超越控制界限线，则说明生产过程处于稳定状态。点的这种波动是由于偶然因素引起的，如原材料性质的微小差异、设备的微小振动，刀具的正常麻损，以及工作环境的湿度、温度、电力等微小差异等。一般来说，它们对产品质量影响不大，这是在技术上难以消除，并且从经济角度考虑又没有必要消除的因素。这就是产品质量略有差异的原因。（2） 点的异常分布点的异常分布是由于异常原因引起的，又称为系统原因，如材料规格不同，设备发生故障、刀具过度磨损，工人不遵守工艺规程、仪器、量具本身准确性差等。点的异常分布有下列几种形式：1） 点超越控制界限，这就说明生产不正常，应查明原因，采取相应措施；2） 点趋向性移动，点出现连续上升或连续下降时，说明生产过程不正常，必须调查造成异常的原因，并予以排除，使生产恢复正常；3） 点的分布不符合正态分布规律，其主要表现在以下几方面： 连续有7点以上在中心线一侧出现。 连续11点中至少有10点在一侧出现， 连续14点中至少有12点在一侧出现。 连续17点中至少有14点在一侧出现。 连续20点中至少有16点在一侧出现。出现上述情况是由于异常原因引起的。这种判断方法是符合概率论的基本原理的。如果没有异常原因，点在中心线一侧出现的概率为1/2，连续2次在中心线一侧出现的概率为1/21/2=1/4。因此，连续6次出现在中心线一侧的概率为1/21/21/21/21/21/2=1/64=0.016当概率为1.6%时，就意味着连续6次在一侧出现的概率平均1000次只有8次左右。由此可见，连续多次在一侧出现是很少发生的事件。正因为是很少发生的事件却发生了，则可以判断加工过程出现了异常。（4）点的移动呈周期性变化（5）点密集在中心线附近,（6）点虽在控制界限内，但屡屡接近控制界限线（即超越从中心线到上下控制界限之间距离的2/3）这主要表现在以下三种情况：1） 连续3点中有2点接近控制界限线，2） 连续7点中有3点接近控制界限线