SPC进阶讲议ppt课件

1、2022/7/131统计制程控制SPC-进阶篇.2022/7/13课程内容SPC 的根本观念制程才干(CPK)分析直方图控制图及其叛读 XR，XS，P，nP，C，UMinitab 绘制 CPK， XR，XS，P，nP，C，U.2022/7/13课程内容SPC 的根本观念制程才干(CPk)分析直方图控制图及其叛读 XR，XS，P，nP，C，UMinitab 绘制 CPk， XR，XS，P，nP，C，U下面讲解此部分.2022/7/13产质量量管理的六个根本观念没有两件事情是完全相像即使双胞胎兄弟产品或制程的变异是可以衡量事情的改动是根据一定的方式量测同类型的产品大多数的量测群会集中出如今中央附近

2、产品的制程，会决议其分配的曲线外形非机遇缘由的变异会扭曲常态分配的倾向.2022/7/13统计品管开展(SQC) 1939年,戴明(Edwards Deming)与休华特(Walter Shewhart)合著一本“由统计出发的质量控制(Statistic Method from the Viewpoint of Quality Control),强调质量是制造出来的,而非检验出来的,主张将简单而且单刀直入的统计方法运用在制程之中,才是预防质量滑落的最好方法,并能节省大量检验本钱,达成质量的目的。.2022/7/13SPCStatistic Process Control的功用经由上线前(off

3、 line)及制程中(on line)去搜集资料，透过统计分析或控制图，加以分析中开掘制程的异常，并经由问题分析，以找异常缘由立刻采取改善措施，使制程恢复正常。并透过制程才干解析与规范化，不断提升制程才干。.2022/7/137统计制程控制SPC 制程设备环境人员资料消费参数产品母群体N样本nnn统计处置feedback1.制程评价2.预测监控 采取行动Statistics Process Control量产试作继续改善线外 Off line在线On line.2022/7/13统计名词定义:质量特性(Quality Characteristic):制程或产品所展现出的结果， (产品工程师or

4、制程工程师设计的目的)计量特性:管理者或工程人员可以进展量化描画，有其客观的科学的量度与评价来描画或判别质量特性。属于物理量、化学量、几何特性，其资料表现方式为延续值-延续型随机变量计数特性:管理者或工程人员较难进展量化描画，仅仅用五官来描画或判别质量特性。用较为客观认定区分好坏、良不良或程度等级，其资料表现方式为非延续值-离散型随机变量制程参数(条件) (Parameter):构成制程且直接影响制程结果(质量特性 )的条件，Men、Material、Method、Machine、 Environment .2022/7/139规格(Specification):制程或产品设计者所设定质量特性

5、的范围或该制程或产品之国家或国际性所规定的范围值。质量变异Variation:各产品间之差别，来自于制程条件无 法100%的一致性。平均值(Average):群体(or 样本)量测之之平均值规范差(Standard deviation):衡量产品变异分布之程度之一种数据，定量描画的方法，以表示全距(Range)：表示一群体全部数据的组内变动范围。母体(Population):研讨者所思索的某种特性之全体集合样本(Sample):母体所选出的一个部份集合抽样(Sampling):自母体抽出样本的过程与统计技术.2022/7/13-168.2695.451 23 -3 -2u99.73常态分配u：

6、常态分配的中 心值-mean：常态分配的规范差-Standard Deviation2：常态分配的变异-Variance.2022/7/13时间可预测假设制程中只需共同缘由之变异存在，那么其废品将构成一个很稳定的分布，而且是可预测结果。.2022/7/13重要特征：常态曲线左右两尾端和横轴渐渐接近，但不会相交。以u为中心成对称分布。常态分配有两个反曲点( Point of Inflection )分别在横轴的一个规范偏向的位置。由于其左右对称，曲线与横轴所围的面积为1。阅历法那么：当分配形状接近为钟型分配时在正负一个规范差内约占全部数值之68.26%在正负二个规范差内约占全部数值之95.45%

7、在正负三个规范差内约占全部数值之99.73%.2022/7/13变异为使变异的表示简化，通常分成共同缘由的变异机遇性缘由-Chance cause or system cause ，及特殊缘由的变异非机遇性缘由-Assignable cause or special cause 。共同缘由：制程中缘由，其所呵斥的分配与时间的关系是稳定而可反复、可预测，如制程中之变异仅由普通缘由所呵斥，那么称此制程是在统计的控制形状中，因其产品之特性有固定的分配。特殊缘由：制程中不常发生但呵斥制程的变异，其所呵斥的分配与时间的关系不稳定且无法预期，故称制程变异是不在统计的控制形状下，因其产品之特性没有固定的分配

8、。.2022/7/13难预测假设制程中有特殊缘由之变异存在，那么其废品将构成不稳定的分布，而且无法预测结果。.2022/7/13问题与对策特殊缘由的变异可由统计分析控制图发现，这些变异的缘由可由现场人员从4M1E直接改善，普通称之为部分问题之对策，大约可以处理15制程之问题；共同缘由的变异可由制程才干分析发现，但改善的任务那么须由管理者及技术者共同来改善，普通称之为系统改善，大约85 是属于此类。统计制程控制的目的：参数设计减少共同变异，提升Cpk；运用控制图侦测特殊缘由发生的景象，立刻反响现场进展改善。.2022/7/13.2022/7/1317.2022/7/13建立统计制程控制的方式1.

9、确立制造流程-绘制流程图、制定质量方案管理什么-what；为何要管理-why2.决议控制工程-A、S项QC工程表3.实施规范化-SOP(Standard Operation Procedure)、SIP(Standard Inspection Procedure )4.制程才干分析-良率、Ca、Cp、Cpk5.控制图运用-SPC的根本工具6.问题分析与对策-共同缘由、特殊缘由7.制程继续控制.2022/7/131.确立制造流程2.决议控制工程3.实施规范化4.制程才干调查6.问题分析与处理5.控制图的运用 6.问题分析与处理7.制程继续控制制程条件变动时特殊缘由共同缘由.2022/7/13 w

10、orkshop1判别制程能否良好.2022/7/13为了调查SiO2之薄膜制程质量形状，因此每天搜集5片，量测膜厚结果如下。规格是u30.500.05,试讨论如何表现其制程的质量才干？制程稳不稳定？ .2022/7/13制程质量调查的方式数值法 以Ca、Cp、Pp、 Ppk 、Cpk、不 良率表示图示法 主要以直方图、控制图表示.2022/7/13课程内容SPC 的根本观念制程才干(CPk)分析直方图控制图及其叛读 XR，XS，P，nP，C，UMinitab 绘制 CPk， XR，XS，P，nP，C，U下面讲解此部分.2022/7/13一制程才干的根本概念1、制程才干 a.对于稳定之制程所持有

11、之特定成果,可以 合理达成之才干界限 b.一个制程在固定的消费要素及在稳定 控制下的质量才干.2022/7/132、研讨目的 经过统计方法包括控制图、直方图、次数分配等手法,设法减少制程中的变异,或能调整制程,使制程才干符合要求(或Spec.).2022/7/133、制程才干评价必需固定之要素 质量、设计、原资料、机器设备、作业方法或技艺、检验设备、检验 方法.2022/7/134制程才干分析的用途 a.提供资料以便产品的设计; b.验收一项全新或经过维修之设备 ; c.选择正确的原资料操作人员或作 业方法; d.调整各消费要素选择最正确组合; e.寻求最经济之消费.2022/7/135、制程

12、才干分析的普通步骤 a明确要调查的质量特性与调查范 围并搜集数据; b确定制程处于稳定的形状; c计算制程才干指数; d判别制程才干能否足够如不够时 那么加以改善.2022/7/136、制程才干评价 a.平均数( X )代表集中趋势; b.规范差代表离中趋势; c.超出规格的不良率 P; d.集中趋势与离中趋势之综合指 数(CPK).2022/7/137、留意点 制程才干评价是一个粗略方法由于 (1).抽样存在误差; (2).没有一个制程可以做到100统计控制; (3).没有任何制品批为完全是常态分配.2022/7/131Ca-Capability of accuracy 定义: 准确度整体衡

13、量制程之平均值与规格中心值之一致性 二Ca,Cp,CPK解释.2022/7/13 =2(X-)*100%/T (T=USL-LSL) X=(x1+x2+x3xn)/n 为规格中心值 USL,LSL为规格上下限Ca=*100规格公差的一半 (制程平均值-规格中心值.2022/7/13() X2X2-UT2=100%T2=100%T=公差规格下限规格上限X1X2Ca值之图解.2022/7/13意义实践中心值与规格中心值之差距占 T/2线段之百分率 *单边规格无规格中心值所以不能计算Ca值.Ca值越小表示偏离规格值越少准确 度越好.2022/7/1335等级断定Ca值大致可分为5级等级Ca值改进措施

14、ACa6.25%继续保持B6.25%Ca12.5%改进到A级C12.5%Ca25%立即改进D25%Ca50%必要时停止生产E50%Cp1.33改进到A级C1.33Cp1.00立即改进D1.00Cp0.67必要时停止生产E0.67Cp必要时停止生产.2022/7/13制程精细度Cp Capability of Precision：衡量规格公差范围与制程变异宽度相差程度Cp值愈大质量愈佳00.671.001.331.672.00DCBAA降低本钱维持现状改良为A全检，改善紧急对策，进展改善，检讨规格.2022/7/13Ca过高大致缘由 1机台零件刀具磨损; 2机台维修后未矫正; 3未依O/I作业;

15、 4原料变卦; 5操作人员看错规格.2022/7/13Cp偏低大致缘由 1作业员熟练度不够,呵斥变异过大; 2机台零件缺点; 3任务环境变异过大.2022/7/13Ca大Cp小;不良高规格下限规格上限() X2不良部分不良部分.2022/7/13Ca小Cp小,须增大Cp,不良方可降低 X2.2022/7/13X2Cp大但由于Ca太大导致不良高,降低Ca调整中心值,较易改善.2022/7/13Ca=0,Cp1;良率 99.73%.2022/7/13Cp与Ca图解准确不精细准确又精细不准确也不精细不准确但精细.2022/7/133、CPK-Capability of process 制程才干指数

16、CPK能同时衡量制程中的准确度和精细度 CA&CP合并评价CPK=( 1- |Ca| )*Cp双边规格 或CPK以CP值计单边规格.2022/7/13超越控制界限的机率 母体均数规格下限规格上限XC p k 值之意义图解.2022/7/13 CPK越大表示制程才干好; Ca小Cp小那么变异大有不良出现; Ca大Cp高那么制程中心不良不良 率会提高.2022/7/1352CPK等级断定 CPK与Ca一样分为5级等级CPK值改进措施A167CPK继续保持B133CPK167改进到A级C0.67CPK133立即改进D033CPK0.67必要时停止生产ECPK033停止生产.2022/7/13534、

17、CPK实例演习124 123 104 102 102 119 124 108 111 104 111 121 108 108 101 132 117 124 129 108 122 104 122 127 114 123 127 102 130 121 126 117 123 126 126 125 113 112 120 114 101 98 122 115 91 136 108 120 124 107 106 115 115 117 101 98 110 106 108 100 100 100 105 97 Usl=120 Lsl=90.2022/7/13课程内容SPC 的根本观念制程才干

18、(CPk)分析直方图控制图及其叛读 XR，XS，P，nP，C，UMinitab 绘制 CPk， XR，XS，P，nP，C，U下面讲解此部分.2022/7/13P55次数直方图次数直方图普通又称直方图，它通常用于：其平均值能否在中央判别数据能否为钟形曲线制程才干能否符合规定直方图适宜用于做制程后的分析，不适宜作为监控正在消费的产品。.次数直方图找全部中最大及最小值：找出一切数据之最大、最小，并标注符号.57计算各组出现之个数：各组出现之个数其结果如下：次数直方图 各组的组距、组中点与组界及次数 组距 组中点 组界 次数0.390.42 0.405 0.3950.42540.420.45 0.43

19、5 0.4250.455 100.450.48 0.465 0.4550.485 120.480.51 0.495 0.4850.515 80.510.54 0.525 0.5150.545 30.540.57 0.555 0.5450.575 80.570.60 0.585 0.5750.605 5.2022/7/1358绘制次数直方图的本卷须知：数据数量最好在50个以上运用等宽的组距区间，不等宽的组距将呵斥视觉上的差别，因此尽能够采用等宽的组距。组距不要采用开放式，开放式常会令人无法得知其界限究竟为多少。组距不可太少或太多。不要运用跳蛙式坐标的绘图，在某个数据组中，由于个数过多常看到此一绘

20、图方式，建议发生此一情形可改用对数坐标或再次审核数据。不要将多个数据信息放在一张图表上，如此将呵斥阅读上的困难。.2022/7/13594、直方图实例演习124 123 104 102 102 119 124 108 111 104 111 121 108 108 101 132 117 124 129 108 122 104 122 127 114 123 127 102 130 121 126 117 123 126 126 125 113 112 120 114 101 98 122 115 91 136 108 120 124 107 106 115 115 117 101 98 11

21、0 106 108 100 100 100 105 97 Usl=120 Lsl=90.2022/7/13求解步骤 1.求极差R9145 2.决议组数K13.32log64=6.99取7 3.求组距HR/K=45/7取8常取2、5、10的倍数 4求各组上下限依由小而大 第一组下限最小值-最小丈量单位/2整数取0.1 91-0.05= 90.95 小数1位取0.1 第组上限第一组下限组距 小数2位取0.01 90.95898.95最小数应在第一组内最大数应在第二组内假设有数据小于最小组下限或大于最大组上限应自动加一组.2022/7/135、组中点(该组上限该组下限)/2组号组界组中点组中点组中点

22、190.95090.95290.9598.95498.95398.95106.9515106.954106.95114.9522114.955114.95122.9521122.956122.95130.952130.957130.95138.950138.958138.95146.950.2022/7/13.2022/7/13确保制程才干的方法-SPC维持制程才干的方法产品及制程系统维持：监控人员、机械设备、资料、制程条件及环境管理工具：、8D改善、QCC、QIT.2022/7/13课程内容SPC 的根本观念制程才干(CPk)分析直方图控制图及其叛读 XR，XS，P，nP，C，UMinita

23、b 绘制 CPk， XR，XS，P，nP，C，U下面讲解此部分.2022/7/13控制图的由来控制图是由1924年休华特博士Dr.W.A.Shewhart，在研讨产质量量特性之次数分配时所发现。正常的工程所消费出来产品之质量特性，其分配大都成常态分配，会超出三个规范差3的产品只需0.27。根据此原理，将常态曲线图旋转90度，在三个规范差的位置划两条线，将抽样之数据依序点绘而成控制图。.2022/7/13控制图的效果作业者运用于制程中控制提供检讨制程情况的共同言语及时改善的根据QIT,QCC.2022/7/13控制图的分类，控制图分两种：计量值控制图分平均值及全距控制图、平均值及规范差控制图、个

24、别值及挪动全距控制图、中位值及全距控制图计数值控制图分百分不良率控制图、nP不良数控制图、C缺陷数控制图、U单位缺陷数控制图计量控制图适用的情况是：资料是可量测的，且数据方式是延续性的。计数控制图那么适用于资料大半只能断定为良或不良，数据不为延续量的情况，普通常用于外观检查。控制图.2022/7/13决议控制对象决议控制特性有计量数据数据获得容易数据样本n10平均值规范差控制图平均值全距控制图个别值挪动全距控制图目的为不良数不良率/不良数控制图缺陷数控制图NNNNYYYY.2022/7/13制造控制图的本卷须知：正确选择控制工程、以免无效控制。订定合理之控制界限，以免产品或制程条件超出规格。订

25、定适当的检查间隔，以免呵斥资源人力浪费或者不良品发生而不知道。对于制程继续加以监控，以期在问题未发生前进展对策的处置。.2022/7/13控制方法与取样频率重要特性（CC,SC）次要特性制程能力管制方法取样频率管制方法取样频率1.67 Cpk 2x-R管制查检表低中免验1.33Cpk 1.67制程能力足够x-R管制查检表中高查检表中1.0Cpk1.33制程能力不充分x-R管制高x-R管制中Cpk1.0工程能力不足 , 4M改善检验全检检验全检高： 0.5-1hr中：2-4hr低：每班.2022/7/13控制图绘制原那么根本资料：制程称号、控制特性、测定样本、测定单位、规格值、设备号码、操作者、

26、测定者、抽样方法、样本数、期间、制程要因4M+IE。中心线CL记以实线，控制上限UCL及控制下限LCL记以虚线，中心线、控制上限、控制下限分别记入其数值及CL、 UCL、 LCL等符号。UCL与 LCL间隔决议坐标，使上下限之间隔在3040mm，太宽太窄均不适宜。.2022/7/13平均值与全距控制图适用制程可用以控制分组之计量数据，即每次同时获得几个数据之工程。适把握工程形状最有效的一种控制图 .2022/7/13平均值与全距控制图nA2D4D3d221.8803.26701.12831.0232.57501.69340.7292.28202.05950.5772.11402.32660.4

27、832.00402.53470.4191.9240.0762.70480.3731.8640.1362.84790.3371.8160.1842.970100.3081.7170.2233.078控制界限系数表ASTM STP-15D.2022/7/13先确立制程稳定且制程才干足够选择量测点：在每一个制程中会有很多量测点，但如何确定量测点是有效的且重要的呢？有以下数点可供参考：要找出制程中最重要的点，不要使控制图沦为“日记。或许该点不易量测，此时可思索运用代用特性。此点在如今为量测点，但并不表示永远是量测点。建立步骤.2022/7/13规划资料图表格式：在进展控制图的制造时，一份好的表格应包括

28、之背景资料如下ASQC所用之表格：日期品名或零件量测单位操作者其他相关资料.2022/7/13绘图与解析阶段Step1.搜集欲管理工程之数据-取100个以上。35个为一组，共分成2034组，测定出每一个样本值X在进展控制图的制造时，由于需求“延续取样，因此通常一个样本会包含35个。.2022/7/13Step2.依测定时间顺序陈列数据Step3.计算各组平均值X barStep4.计算各组全距R RX的最大值方框 X的最小值圆框.2022/7/13Step5.计算全部平均值X double bar ；计算各组全距的平均值R bar 计算出全部数据的平均值及平均全距。在本例分别为平均值=0.58

29、，平均全距为=0.13。.2022/7/13Step6.查系数D4 、 D3，计算全距控制界限 先求出全距的控制图，如此可知“非随机性变异能否存在，假使超出那么代表有“非随机性变异，假设不稳定那么不须检查平均值能否在监控亦即能否超出控制界限。此时应着手于制程稳定度的改善任务。全距的中心线全距的控制上限为全距的控制下限为.2022/7/13全距能否都在控制界限内：.2022/7/13Step7.查系数A2 ，计算平均值控制界限平均值的中心线平均值的控制上限为平均值的控制下限为.平均值能否都在控制界限内：2022/7/13.Step8.绘制控制界限及中心线，平均值控制图在上，全距控制图在下平均值控

30、制图，CL划实线，UCL及LCL是虚线全距控制图，CL划实线，UCL及LCL是虚线在控制线末端记入CL、UCL、LCL符号及其数值，较明晰易懂.Step9.控制图点绘 首先找出最大和最小的平均值，在找出最大和最小的全距，以便确定坐标的范围及最小刻度，如此才可将一切资料全部点绘在图表中。.最大平均值=0.63最小平均值=0.54总平均=0.58UCLx=0.652LCLx=0.507最大全距=0.19最小全距=0.07平均全距=0.13UCLR=0.275LCLR=0UCL=0.652CL=0.58LCL=0.507UCL=0.275CL=0.132022/7/13.Step10.计算制程准确度

31、Ca值Step11.计算制程精细度Cp值.Step12.计算制程才干Cpk值Step13检讨制程才干改善措施控制界限延续运用. workshop2-1平均值与全距控制图.记录蚀刻后的线宽，其数据如下，请绘平均值-全距控制图spec=0.2500.01) .在制程中如何运用控制图假使全距及平均值都在控制界限以内，那么可确定没有“非随机性误差存在。总平均值能否符合目的值，也是另一个重点。假设全距及平均值皆落在控制界限内，此一情形代表此一制程目前已在控制中，但并非表示往后量产不需留意，由于即使再稳定制程中也会有突发之情势发生。而且能否能在不添加太多本钱下，将制程做的更稳定是工程师的企图，因此控制图即

32、可在未来制程的问题未发生时，立刻给与必要的信息。普通常作为判别的根据有：平均值延续7点分在总平均值两侧且具有同一趋向。平均值延续3点中，有2点在2倍和3倍之间，即A区。平均值延续5点中，有4点在1倍和2倍之间，即B区。平均值延续8点皆在同一侧，即A,B,C区。2022/7/13.异常景象图ABC2312022/7/13.延续出现上侧8点或上升7点设备缺点单一制程条件改动新资料或不均匀资料批量测系统改动，新人或新设备延续出现下侧8点或下降7点-同上平均值延续3点中，有2点在2倍和3倍之间，即A区制程或抽样包含不同变异来源，如进料混批计算或描点错误平均值延续5点中，有4点在1倍和2倍之间，即B区。

33、每组数据系统性的包含不同制程平均，如多线多机各取一个样本计算或描点错误数据修正.Rbar的大小决议Xbar控制界限的宽度，太宽的控制界限不易侦测制程中心的变异；太窄的控制界限对制程中心的变异太敏感。因此，搜集数据实应合理的分组，使得同时间取样的组内变异只需共同缘由存在。合理的分组，就是同一组数据尽量是同一时间、同一作业条件消费的产品。.平均值与规范差控制图nA3B4B3100.9751.7160.284110.9271.6790.321120.8861.6490.354130.8501.6180.382140.8171.5940.406150.7891.5720.428160.7631.552

34、0.448170.7391.5340.466180.7181.5180.482控制界限系数表适用制程，与平均值与全距控制图一样，n10.先确立制程稳定且制程才干足够Step1.搜集欲管理工程之数据-取200个以上。10个为一组。Step2.计算各组间样本的平均值及规范差建立步骤.Step3.从各组的平均值与规范差计算中心线Step4.计算规范差控制图的控制线.Step5.计算平均值控制图的控制线Step6.绘制控制界限及中心线，平均值控制图在上，规范差控制图在下平均值控制图，CL划实线，UCL及LCL是虚线规范差控制图，CL划实线，UCL及LCL是虚线在控制线末端记入CL、UCL、LCL符号及

35、其数值，较明晰易懂.Step7.控制图点绘 首先找出最大和最小的平均值，在找出最大和最小的规范差，以便确定坐标的范围及最小刻度，如此才可将一切资料全部点绘在图表中。Step8.控制界限的检讨同平均值全距控制. workshop2-21.平均值与规范差控制图.个别值与挪动全距控制图X-Rm_Chart适用制程消费耗用时间很长方能完成测试属极均匀之产品，规范差趋近于0破坏性实验或量测不易非常贵重之物品产量不大批量很小，不方便运用样本数n1之情形争取时效.挪动全距Moving Range是运用相邻两个察看值的差别量来估计制程的变异。挪动全距的定义： MR=Xi-Xi1.计数值控制图计数控制图适用于资

36、料大半只能断定为良或不良，且数据不为延续量之管理用图表。常用计数控制图有：P图：用来控制制程中百分不良率nP图：用来控制不良数C图：用来控制每一件产品上的缺陷数U图：用来控制单位产品上的缺陷数计数控制图主要用途：用于管理不能计量的控制点。可以将制品分成两大类者，一为“良品另一为“不良品者。2022/7/13.不良率控制图P_Chart适用制程：产品依规格分为合格/不合格、可以/不可以、经过/不经过n=样本数，d=不良数,P=不良率,K=组数.制造P百分不良率控制图的本卷须知：P图大多采用百分率，亦即在一百件产品中，不良品所占比率，因此我们常称其为百分不良率P图。普通检查工程会有很多，所以能够1

37、件产品同时具有2个以上的不合格工程，此时我们仅能以1件产品来计算。从分析图中试着去了解不同变量下呵斥不良数量改动的情况。不良率控制图P_Chart2022/7/13.建立P控制图步骤确定制程稳定绘图与解析阶段Step1搜集数据-欲管理之工程至少取20组以上数据Step2数据分组-不良率控制图其样本数一致或不一致与其计算公式有关，故样本数最好一致，如不一致其与 的相差在50以内。另外组内样本的大小亦有影响，样本太大不经济，样本太小那么无法抽出不良品而无法掌握制程动向，故每组样本数中最好能出现4个以上不良品为佳，例如P=2，n4/P200以上 防止在一长时段如一天察看一个大样本，而应该改为24小时

38、察看小样本。.Step3按消费顺序或测定顺序陈列组数，记入控制图的数据栏Step4计算各每组之不良率P P不良品数/每组检查数d/nStep5计算平均不良率 及平均样本数 留意： ，由于样本数n不一定相等.Step6计算控制界限中心线CL=控制上下限 UCL/LCL 之公式视n而定Step7绘制控制界限及中心线Step8点绘-点各数值，并以直线衔接Step9控制界限检讨. workshop3计算不良率控制图中心线及控制上下限.消费零件R486，每小时抽检240件，将检查之数据列于下表，适用不良率控制图加以控制，试计算其控制界限？ .不良数控制图nP_Chart适用制程根本上与P控制图一样，但每

39、组样本n必需一样计算较P控制图简单，适用于班组长或作业者自行绘控制图的场所.制造nP不良数控制图的本卷须知：有时我们会直接采用“不良个数进展管理动作，此时要采用nP图nP图的样本大小必需相等.nP不良数控制图的制造：Step 1 取样：同P图决议样本规模要件如下规模至少50件或规模要大到每次取样个数中，至少含有4个以上不良品发生。防止在一长时段如一天察看一个大样本，而应该改为24小时察看小样本。.Step 2 将根本资料填入nP图中：同P图Step 3 搜集样本及记录资料：同P图Step 4 计算制程中平均不良数nP：将不良数加总再除以检验次数knP=134/20=6.7Step 5 决议坐标范围及点绘资料：预留适当空间以免图形过小不易察看或过大超出界限.Step 6 计算不良数的控制界限：不良数的上下控制界限公式如下：在计算控制下限有时会有负值产生，此时以0替代Step 7 判读nP图：nP图判读方式如P图，其流程