TS16949统计过程控制ppt课件

1、统计过程控制 Statistical Process Control(SPC)1.课程大纲质量管理中的统计技术2.产质量量的变异与过程控制过程才干分析控制图概论与原理控制图的种类控制图的察看分析实务演练3.第一章 质量管理中的统计技术质量管理开展的阶段质量管理体系对统计技术的要求质量管理常用的统计技术SPC统计过程控制的开展SPC与SQC的差别0510152025303540 1 2 6 13 10 16 19 17 12 16 20 17 13 5 6 2 14.质量管理开展的阶段质量检验统计质量管理全面质量管理现代质量管理ISO90006从第二个阶段统计质量控制SQC起，由于统计方法在质量

2、管理中的运用，逐渐构成了一些质量管理的根本方法，如SPC、抽样检验、“新、老七种工具等。 5.质量管理体系对统计技术的要求在现代质量管理活动中，需求运用各种数理统计技术和方法。为此，统计技术已成为各种质量体系的一个重要的要素： ISO9001 QS9000VDA6.1ISO TS16949TL90006.质量管理体系对统计技术的要求ISO9001:1994/QS9000:19984.20 统计技术4.20.1 确定要求 对确定、控制和验证过程才干以及产品特性所需的统计技术，供方应明确其需求。4.20.2 程序 供方应建立并坚持构成文件的程序，以实施4.20.1中确定的统计技术，并控制其运用。以

3、上，为ISO9001:1994的要求。7.质量管理体系对统计技术的要求ISO9001:1994/QS9000:1998第三版4.20.3 统计工具的选择 在质量先期谋划中要确定每一过程适用的统计工具，并必需包括在控制方案中。4.20.4 根底统计概念知识 必要时，整个供方组织要了解统计技术的根本概念，如变差、控制稳定性、才干和过度调整。 参阅统计过程控制SPC参考手册。 以上为QS9000添加内容。8.质量管理体系对统计技术的要求VDA6.1:1999(第四版) 22 统计技术 22.1 能否了解运用统计技术的能够性并对其运用进展谋划? 22.2 在开发阶段, 能否将统计技术运用于实验的谋划和

4、分析评定, 以及运用于产品风险估计? 22.3 对外购件的质量检验进展分析评定时能否运用统计技术? 22.4 统计技术能否运用于现场的过程控制和过程优化? 22.5 对最终的质量检验进展分析评定时, 能否运用统计技术? 22.6 统计技术能否运用于产品运用过程中的失效分析评定? 9.质量管理体系对统计技术的要求VDA6.1:1999(第四版)22.1 能否了解运用统计技术的能够性并对其运用进展谋划?在过程链内, 为了查明、监控和检验过程才干与产品特性值, 必需确定对统计技术的需求.哪些过程和特性值采用哪些方法进展检验和评价, 将根据风险分析的结果(例如: FMEA)来确定.必需为运用情况确定适

5、宜的方法, 并加以运用.10.质量管理体系对统计技术的要求VDA6.1:1999(第四版)22.1 能否了解运用统计技术的能够性并对其运用进展谋划?续通用的方法有: 统计抽样技术 分析评定技术 实验设计技术 风险分析技术11.质量管理体系对统计技术的要求VDA6.1:1999(第四版)22.1 能否了解运用统计技术的能够性并对其运用进展谋划?续在过程链内, 统计技术可以使运用者用经济观念评价过程.统计技术的谋划在工程谋划的范围内以质量预先谋划的方式进展.在质量改良方案中, 必需思索统计技术分析的结果.在对产品的质量结果进展评价之前, 优先对过程参数进展统计评价, 在有能够和有经济意义的地方必需

6、这样实施. 12.质量管理体系对统计技术的要求VDA6.1:1999(第四版)22.2 在开发阶段, 能否将统计技术运用于实验的谋划和分析评定, 以及运用于产品风险估计? 典型的方法, 例如: 实验设计/析因分析 分差分析/回归分析 显著性实验 失效概率 FMEA 缺点树分析系统优化 13.质量管理体系对统计技术的要求VDA6.1:1999(第四版)22.2 在开发阶段, 能否将统计技术运用于实验的谋划和分析评定, 以及运用于产品风险估计? (续)典型的方法, 例如: 实验设计/析因分析 分差分析/回归分析 显著性实验 失效概率 FMEA 缺点树分析系统优化 统计技术不仅可以用于产品开发, 而

7、且可以用于过程开发、实验、设计和样品制造. 14.质量管理体系对统计技术的要求VDA6.1:1999(第四版)22.3 对外购件的质量检验进展分析评定时能否运用统计技术? 典型的方法, 例如: 统计抽样技术 缺陷搜集卡 陈列图分析 进一步还包括质量证明的分析评定根据供货质量, 实施对供商的评价. 15.质量管理体系对统计技术的要求VDA6.1:1999(第四版)22.4 统计技术能否运用于现场的过程控制和过程 优化? 对于过程控制和过程优化的典型方法有 : 质量控制卡/SPC 统计抽样技术 缺陷搜集卡 陈列图 才干调查(Cmk, Ppk, Cpk) 实验设计 缘由分析 方差分析/回归分析 显著

8、性实验 缺陷搜集卡 陈列图分析 16.质量管理体系对统计技术的要求VDA6.1:1999(第四版)22.5对最终的质量检验进展分析评定时, 能否运用统计技术? 典型的方法, 例如: 抽样方案 缺陷搜集卡 陈列图 抽样方案应根据统计观念进展选择, 在此必需思索零缺陷战略 17.质量管理体系对统计技术的要求VDA6.1:1999(第四版)22.6统计技术能否运用于产品运用过程中的失效分析评定? 典型的方法, 例如: 缺陷搜集卡 陈列图 概率纸 与消费相结合的统计技术的采用, 在许多情况下具有更大的意义. 例如: 在售后效力和开展保修任务时运用. 18.质量管理体系对统计技术的要求ISO9001:2

9、000/ISO TS16949:20028 丈量、分析和改造 8.1 总那么 组织必需方案并实施以下方面所需的监控、丈量、分析和改良的过程：a) 证明产品的符合性；b) 确保质量管理系统的符合性；c) 继续改良质量管理系统的有效性。 这必需包括对统计技术在内的适用方法及其必需运用范围确实定。 以上为ISO9001:2000的要求；19.质量管理体系对统计技术的要求ISO9001:2000/ISO TS16949:20028 丈量、分析和改造 8.1 总那么 8.1.1 统计工具确实定 在先期质量规划中必需确定每一过程适用的统计工具，并包含于控制方案中。 8.1.2 根本统计概念的知识 整个组织

10、必需了解和运用根本的统计概念，如变差、受控稳定性、过程才干和过度调整。 以上为ISO/TS16949:2002添加的要求；20.质量管理常用的统计技术根本统计图、统计表，如；百分比图、趋势图等；品管七大手法，如：直方图、因果图、柏拉图、层别法、检查表、分布图、控制图；新品管七大手法，如：关联图法、KJ法、系统法、 矩阵图法、矩阵资料解析法、过程决议方案图法、箭形图解法；SPC，包含：控制图和过程才干分析；抽样检验；实验设计(DOE)与田口三次设计 ；质量功能展开(QFD);方差分析与回归分析可靠性21.SPC统计过程控制的开展-1在SPC中常用的根本统计方法包括：与统计过程控制和过程才干分析有

11、关的方法。 二十世纪二十年代，美国贝尔实验室Bell Telephone Laboratory就成立两个小组：以休哈特W. A. Shewhart博士为学术指点人的过程控制(Process Control)研讨组以道奇H. F. Dodge为学术指点人的产品控制Production Control研讨组。 22.SPC统计过程控制的开展-2休哈特研讨组的成果：经过研讨，休哈特提出了过程控制实际以及监控过程的工具控制图Control Chart。1924年5月16日，休哈特提出世界上第一张控制图p图。其中有关过程控制实际及控制图标志着著名的SPC实际的诞生。1931年休哈特对其实际进展了总结，写

12、出了一本划时代的名著Economic Control of Quality of Manufactured Productions。这本著作可以称得上一代名著，由于在他出版半个世纪以后的八十年代仍能在美国再版，由此可见其学术价值。 休哈特的奉献就在于：运用他所提出的过程控制实际可以在消费线上科学地保证预防原那么的实现。23.SPC统计过程控制的开展-3道奇研讨组的成果：道奇与罗米格H. F. Dodge and H. G. Romig那么提出了抽样检验实际和抽样检验表。24.SPC统计过程控制的开展-41941-1942年,有关SPC的内容制定成美国规范：Z1-1-1941 Guide for

13、 Quality ControlZ1-2-1941 Control Chart Method for analyzing DataZ1-3-1942 Control Chart Method for Control Quality During Production25.SPC统计过程控制的开展-5控制图在英国及日本的历史英国在1932年，约请W.A. Shewhart博士到伦敦，主讲统计质量控制，而提高了英国人将统计方法运用到工业方面之气氛。就控制图在工厂中实施来说，英国比美国为早1950年由W.E. Deming博士引到日本。同年日本规格协会成立了质量控制委员会，制定了相关的JIS规范。2

14、6.SPC统计过程控制的开展-6在休哈特提出他的控制图我们称之为“休哈特控制图 之后，又有人陆续提出数十种控制图，其中比较重要的有如下几种： 累积和控制图CUSUM，Cumulative Sum Control Chart：1954年佩基E. S. Page最早提出,它可以将一系列点子的微弱信息累积起来，所以对过程的小变动灵敏。随后又有许多学者对此作了研讨。 指数加权挪动平均控制图EWMA，Exponentially Weighted Moving Average Control Chart：它最早由罗伯茨S. W. Roberts在1959年提出。它是另一个检出过程小动摇的控制图，其性能几乎

15、与累积和图一样，而且在某些情况之下较之CUSUM图更容易建立与操作。一元CUSUM图和一元EWMA图在工序控制中得到了日益广泛的运用。 27.SPC统计过程控制的开展-7田口控制图： 运用田口质量控制思想建立的控制图，它注重工序控制的经济性。 小批量消费控制图Control Chart for Low Volume Manufacturing：小批量控制图主要有： 无先验信息小批量消费的控制图：1969年希利尔F. S. Hillier与新加坡杨中浩提出了小样本控制图，1991-1995年久森伯瑞C. P. Qusenberry提出了Q控制图。 有历史信息小批量消费的控制图：1997年我国著名

16、质量管理专家张公绪教授的学生卜祥民博士运用贝叶斯Bayes分析方法，充分利用知信息，弥补了小批量消费样本少的缺陷。 28.SPC统计过程控制的开展-8将类似工序同类分布的产质量量特征值数据，经过数学方法变换程同一分布，从而可以累积起来称为大样本进展处置。主要有：通用图法、相对公差法及美军固定样本容量法。 选控控制图Cause-Selecting Control Chart：前述控制图都是全控图，及对一切异因都加以控制。而选控图是选择部分异因加以控制，它由我国张公绪教授1980年提出。它对统计诊断实际起到重要的作用。多元控制图：1947年侯铁林H. Hotelling提出多元T2图控制图，从此开

17、辟了多元质量控制的时代。彩虹图29.SPC与SQC的差别PROCESS原料丈量结果针对产品所做的仍只是在做SQC针对重要过程的重要控制参数所做的才是SPC实时呼应30.第二章 产质量量的变异与过程控制 产质量量的统计观念影响产质量量的缘由现场主管/作业经理的两种义务部分措施和对系统采取措施过程控制过程控制的概念预防还是容忍?带反响系统的过程控制模型31.产质量量的统计观念产品的质量特性值是动摇的： 产质量量特性值的动摇具有统计规律性：产品的质量特性值是动摇的，但这种动摇符合统计规律性，即从数学的角度它服从某种分布。常用的分布有以下几种：正态分布计量值、超几何分布计件值、二项分布计件值、泊松分布

18、计点值、指数分布；32.影响产质量量动摇的缘由人机器资料方法丈量环境产质量量的动摇5M1E33.影响产质量量动摇的缘由变异变差，动摇，Variation的概念产品/过程的实践目的在规定值附近的变化情况引起变异的缘由, 通常有两种： 普通缘由 特殊缘由 34.影响产质量量动摇的缘由引起变异的缘由普通缘由和特殊缘由 普通缘由Common Cause：又称机遇缘由Chance Cause，偶尔缘由，不可防止缘由，非人为缘由等。此种缘由所引起的变异动摇称为正常动摇Natural Variations；35.影响产质量量动摇的缘由引起变异的缘由普通缘由和特殊缘由 特殊缘由(Special Cause)：

19、又称非机遇缘由Assignable Cause，系统缘由，可防止缘由，人为缘由等。此种缘由所引起的变异动摇称为异常动摇Assignable Variations 36.部分措施和对系统采取措施部分措施 通常用来消除变差的特殊缘由通常由于过程直接相关的人员实施大约可纠正15%的过程问题 对系统采取措施 通常用来消除变差的普通缘由 几乎总是要求管理措施，以便纠正 大约可纠正85%的过程问题 采取的措施类型如不正确将给组织带来大的损失，不但劳而无功，而且会延误问题的处理甚至使问题恶化。无论如何，为了更好的减少过程变差的普通缘由需求管理人员和与操作直接相关的人员的亲密的配合。也就是说，过程的控制，是管

20、理和技术的结合。37.现场主管/作业经理的两种义务 正常与异常动摇为消费/作业经理区分了两种义务：首先是确保消费过程中只需正常动摇, 从而操作处于控制之下。 其次当然是查出并消除异常动摇以使工序处于控制之下。 38.过程控制和过程才干统计受控的概念统计受控统计稳定、过程是稳定的、过程是受控的：统计非受控统计不稳定、过程是不稳定的、过程是不受控的： 见下页39.过程控制和过程才干40.过程控制和过程才干继续改良41.过程控制和过程才干技术受控的概念技术受控产品都是合格的：技术非受控产品不都是合格的：42.过程控制和过程才干统计受控和过程受控的关系 经过检查并消除变差的特殊缘由使过程处于受统计控制

21、的形状，使其性能可预测；经过比较过程变差与产品公差的关系，可了解过程才干； 控制满足要求受控不受控可接受1类3类不可接受2类4类43.过程控制根本概念过程控制系统的目的是对影响过程的缘由采取经济合理的措施，也就是说：对“不需控制时而采取了措施过渡调整和擅自改动和“需求控制时而未采取措施控制缺乏 两种情况进展平衡综合思索。必需在变差的两种缘由的关系下处置好这些风险 。过程在统计控制下运转通常称为：受控形状和稳定形状指的是：仅存在呵斥变差的普通缘由。这样，过程控制系统的一个作用是当出现变差的特殊缘由时提供统计信号，并且当不出现特殊缘由时防止提供错误信息，从而对这些特殊缘由采取适当的措施或是消除它们

22、，或是永久地保管它们。 44.预防还是容忍?不要等产品做出来后再去看它好不好，而是在制造的时候就要把它制造好;检测容忍浪费预防防止浪费PROCESS原料人机法环丈量丈量结果好不好45.THE WAYWE WORK/BLENDING OFREWORUCESPEOPLEEQUIPMENTMATERIALMETHODSENVIRONMENTPRODUCTOR SERVICECUSTOMERIDENTIFYINGCHANGING NEEDSAND EXPECTATIONSVOICE OF CUSTOMERSTATISTICALMETHODSVOICE OF THE PROCESSINPUTPROCES

23、S/SYSTEMOUTPUTPROCESS CONTROL SYSTEM MODEL WITH FEEDBACK带反响系统的过程控制模型46.第三章 过程才干分析统计学根本概念总体、样本、个体平均值和规范差常见的统计学分布过程才干分析过程分析47.统计学根本概念总体、样本、个体(xi )nS48.统计学根本概念总 体 N平均值=规范差=计算公式平均值和规范差49.统计学根本概念样 本 n平均值=规范差=S计算公式平均值和规范差50.统计学根本概念正态分布偏态分布二项分布泊松分布超几何分布常见的统计学规律分布无论何种分布，假设延续取几个样本，其平均值均近似符合正态分布51.正态分布(Normal

24、 Distribution)统计学根本概念52.统计学根本概念K在内之概率在外之概率0.6750.00%50.00%168.26%31.74%1.9695.00%5.00%295.45%4.55%2.5899.00%1.00%399.73%0.27%正态分布(Normal Distribution)53.Sigma=Deviation(Square root of variance)-7-6-5-4-3-2-101234567Between+/-1Between+/-2Between+/-3Between+/-4Between+/-5Between+/-668.27%95.45%99.73%9

25、9.9937%99.9994%99.9997%Result:317300 ppm outsidedeviation) 45500 ppm2700 ppm63 ppm5.7 ppm3.4 ppmAxis grach in Sigma正态分布(Normal Distribution)高斯曲线54.过程工序才干分析过程分析 过程分析分为两部分(如以下图所示)批量消费前的过程分析 批量消费后的过程分析一切类型的才干分析根本上遵照一样程序，质量才干指数也根据同一方法计算。不同点仍在于分析产品的数量，分析的期间和在分析时间点，与最终消费条件符合的程序。55.过程才干： 批量消费前 批量消费后批量消费前的过

26、程分析批量开场批量开场后的过程分析短期才干分析初始才干分析长期才干分析人机料法环过程继续质量改良时 间短期才干分析最少50件初始才干分析最少100件,要求控制图的场所，应至少采样20组.长期才干分析正常消费条件下，较长时期消费，确保一切影响要素均产生。规范值：至少20个消费天。56.规范差公 差规范差公 差过程潜能过程才干质量才干指数短期过程才干初始过程才干长期过程才干Cm机器才干Cmk机器才干指数Cmk,Ppk,Cpk机器才干指数、初始才干指数、过程才干指数Cpk过程才干指数Cp过程才干Cm,Pp,Cp机器才干、初始才干、过程才干57.过程工序才干分析一切类型的才干分析根本上遵照一样程序，质

27、量才干指数也根据同一方法计算：不同点仍在于分析产品的数量，分析的期间和在分析时间点，与最终消费条件符合的程序。 取样方法及 的计算公式不同，那么对应不同的质量才干指数。58.过程工序才干分析过程工序才干指数：Cp过程/工序才干、过程准确度，Accuracy59.过程工序才干分析过程工序才干指数：Cp过程/工序才干、过程准确度，Accuracy60.过程工序才干分析过程工序才干指数：Cpk过程/工序才干指数61.过程工序才干分析过程工序才干指数：Cpk过程/工序才干指数Cpk 1CaCp； 62.过程工序才干分析过程工序才干指数：Ca过程准确度，Accuracy63.制程才干指数处置建议等级Cp

28、k制程才干指数Process Capability Index处置建议A1.33Cpk制程才干足够B1.0Cpk1.33制程才干尚可，应再努力。CCpk1.0制程应加以改善。64.制程才干指数处置建议等级Ca制程准确度Capability of accuracy处置建议ACa12.5%1/8作业员遵守作业规范操作，并到达规格之要求须继续维持。B12.5%Ca25%1/4有必要尽能够将其改良为级。C25%Ca50%1/2作业员能够看错规格，不按作业规范操作或检讨规格及作业规范。D50%Ca应采取紧急措施，全面检讨一切能够影响之要素，必要时停顿消费。65.制程才干指数处置建议等级Cp制程精细度Ca

29、pability of precision处置建议A1.33Cp(T=8)此一制程甚为稳定，可以将规格许容差减少或胜任更精细之任务。B1.00Cp1.33(T=6)有发生不良品之危险，必需加以留意，并设法维持不要使其变坏及迅速清查缘由。C0.83Cp1.00(T=5)检讨规格及作业规范，能够本制程不能胜任如此精细之任务。DCp0.83应采取紧急措施，全面检讨一切能够影响之要素，必要时应停顿消费。66.制程才干等级判别及处置建议P% 等级P%综合评价处置建议A P0.44%稳定B 0.44%P1.22%同Ca及CpC 1.22%P6.68%同Ca及CpD 6.68%P同Ca及Cp67.制程才干分

30、析制程才干指数Cp与制程不良率Pppm对照表平均值不偏移。68.制程才干指数Cp与制程不良率Pppm对照表 规格界限宽度 规格界限宽度69.规范差与ppm制质量水准对照表规格中心往左、右挪动1.570.规范差与ppm制质量水准对照表(续)71.制程才干指数范例 例：某产品的尺寸规格是56010 m/m，经检验一批后求出 3为5619 m/m。求：(1) Ca (2) Cp (3) Cpk (4) P% 72.SPC的导入流程建立可处理问题之系统确认关键制程及特性导入进展关键制程及特性之控制检讨制程才干符合规格程序继续进展制程改善方案提报及执行制程改善方案缺乏足够73.第四章 控制图概论与原理7

31、4.控制图的原理 正态分布与控制图 75.控制图的原理 正态分布与控制图 76.控制图的原理 正态分布与控制图 控制图就是以正态分布为根底，换句话说，只需群体符合正态分布，从群体中抽样时，每1000次中约有3次时机超出范围。我们以为，此三次是由于偶尔缘由跑出界限，在实践中属小概率事件，发生的能够性极小与文献3有差别。 77.控制图的原理 控制限确实定经济原那么 78.控制图的原理 控制图的两类错误對于僅僅存在偶尔要素的情況下, 由于點子越出控制界限外而判斷過程發生變化的錯誤, 即將正常判斷為異常的錯誤是能够發生的. 這種錯誤稱為第一種錯誤. “回绝真实的错误當過程具有某種非偶尔要素影響, 致使

32、過程發生程度不同的變化. 但由于此變化相應的一些點子落在控制界限內, 從而有能够發生判斷過程未發生變化的錯誤, 這種錯誤稱為第二種錯誤. 79.控制图的作用 合理运用控制图能：供正在进展过程控制的操作者运用； 有助于过程在质量上和本钱上继续地、可预测地坚持下去； 使过程到达： 更高的质量 更低的单件本钱 更高的有效的才干 80.控制图的作用 合理运用控制图能：为讨论过程的性能提供共同的言语； 区分变差的特殊缘由和普通缘由, 作为采取部分措施或对系统采取措施的指南 ；81.运用控制图的根本步骤 决议控制工序和工程决议控制规范决议抽样方法选用控制图的格式记入控制界限绘点、实施重新检讨控制图控制图判

33、读处置措施OKOKNG搜集数据82.控制图的运用 决议控制工序和工程决议控制规范决议抽样方法选用控制图的格式记入控制界限绘点、实施重新检讨控制图控制图判读处置措施OKOKNG83.第五章 控制图的种类84.控制图的种类和选择“n=1025控制圖的選定資料性質不良數或缺陷數單位大小能否一定“n能否一定樣本大小n2Cl的性質“n能否較大“c圖“u圖“np圖“p圖X-Rm圖X-R圖X-R圖X-s圖計數值計量值“n=1n1中位數平均值“n=25缺陷數不良數不一定一定不一定一定85.计量值计数值控制图公式汇总 86.時間質量特性製程的變化数据分组时的重要思索讓組內變化只需偶尔要素讓組間變化只需非偶尔要素

34、組內變異小組間變異大87. R控制图平均值与全距1.公式：(1)控制图 CL= UCL= A2 LCL= A22.实例： 某工厂制造一批紫铜管，运用 -R控制图来控制其内径，尺寸单位为m/m，利用下页数据表之资料，求得其控制界限并绘图。n=5 (2) R 控制图 CL= UCL=D4 LCL=D388.R控制图用数据表样组测定值RX1X2X3X4X51505049525150.432475353455049.683464549484947.444504849495249.645464850545049.686504952515451.257474950485249.25848504649514

35、8.85制品称号：紫铜管 机械号码：XXX质量特性：内径 操 作 者：XXX测定单位：m/m 测 定 者：XXX制造场所：XXX 抽样期限：自年月日至年月日 89. R控制图用数据表续样组测定值RX1X2X3X4X59505049515349.0410495151464849.2511515049465049.2512505049525150.4313494949505550.4614534847525150.2615534849515250.6516465053515350.6717505249494949.8318504950495149.8219524952535051.24205047

36、50535250.4621524951535051.0422555451515052.2523505452504951.0524475151525250.6525535151505151.231,25012090. R绘图步骤一 1.将每样组之 与算出记入数据表内。2.求 与 50.16 4.83.查系数A2，D4，D3 A20.58，D42.11，D3负值以0代表 p3591. R绘图步骤 二4.求控制界限。(1) 控制图 CL 50.16 UCL A2 50.16(0.58) (4.8)52.93 LCL A2 50.16(0.58) (4.8)47.3992. R绘图步骤 三4.求控制界

37、限。(2) 控制图 CL 4.8 UCLD4 (0.11) (4.8)10.13 LCLD3 (0) (4.8)05.将控制界限绘入控制图6.点图7.检讨控制界限93. R控制图94.R范例某产品制成后，经常发现不良品，今利用R控制图控制其质量特性，每天取样2次，每次样本大小n=5，下表是10天内所搜集之数据由同一作业员操作同一部机器所得之数据，试计算R控制图之控制界限，并绘成控制图。95.R范例(控制图96.P控制图(不良率)1.公式 (1) 公组样本大小n相等时： CL UCL 3 LCL 3 (2) n不等，且相差小于20%时： CL UCL 3 LCL 397.P控制图(不良率) 1.

38、公式 (3) n不等，且相差大于20%时： CL UCL 3 LCL 3 98.P控制图(不良率) 2. 实例 某工厂制造外销产品，每2小时抽取100件来检查，将检查所得之不良品数据，列于下表，利用此项数据，绘制不良率(p)控制图，控制其质量。99.P控制图绘图步骤 1.求控制界限 CL 0.05 5% UCL 3 =11.54% LCL 3 为负值，视为0100.P控制图绘图步骤 2.点绘控制图101. P 范例 某工厂之消费线，每分钟制造产品200个，今为控制其焊锡不良，采用不良率控制图加以控制，每2小时抽查200个，试根据以下资料计算不良率控制图之中心线及控制界限，并绘制其控制图。102

39、.计量值控制图常用之系数表103.常态分配统计量抽样分配常数表104.第五章 控制图的察看分析105.控制读判读方法 点子正常分布 动态的控制图，如图1 1 多数的点子，集中在中心线附近，且两边对称。 2 少数的点子，落在控制界限附近。 3 点子之分布呈随机形状，无任何规那么可寻。 4 没有点子超出控制界限外(就是有也很少)。 106.控制图判读方法点子不正常分布 动态的控制图1.在中心线附近无点子。 此种型态我们称之为混合型，因样本中能够包括两种群体，其中一种偏大，另一种偏小，如图二。2.在控制界限附近无点子。 此种型态我们称之为层别型，由于原群体能够曾经加以检剔过，如图三。3.有点子逸出控

40、制界限之景象。 此种形状我们称之为不稳定型如图四。 107.控制图判读方法108.控制图判读方法不正常点的判别方法： 控制图之不正常型态之鉴别是根据或然率之实际而加以断定的，出现下述之一项者，即为不正常之型态，应调查能够缘由。 109.控制图判读方法检定规那么1： 3点中有2点在A区或A 区以外者(口诀:3分之2A)检定规那么2： 5点中有4点在B区或B区以外者。(口诀：5分之B) 110.控制图判读方法检定规那么3： 有8点在中心线之两侧，但C区并无点子者。 口诀：8缺C111.控制图判读方法检定规那么4： a 延续五点继续上升(或下降)留意以后动态。b 延续六点继续上升(或下降)开场调查缘

41、由。 c 延续七点继续上升(或下降)必有缘由，应立 即采取措施。112.控制图的判读方法定规那么5：延续7点在同一侧检定规那么6：点子出如今中心线的单侧较多时，有以下情况者 a. 延续11点中至少有10点 b. 延续14点中至少有12点 c. 延续17点中至少有14点 d. 延续20点中至少有16点检定规那么7：点出如今控制图界限的近旁时,普通以超出2管 制界限的点为调整基准，出现以下情形时，可判 定制程发生异常 a.延续 3点中有2点以上时 b.延续 7点中有3点以上时 c.延续10点中有4点以上时113.控制图的断定方法正常点子之动态之控制图，如图一。 1.多数的点子，集中在中心线附近，且

42、两边对称。 2.少数的点子，落在控制界限附近。 3.点子之分布呈随机形状，无任何规那么可寻。 4.没有点子超出控制界限外(就是有也很少)。114.控制图的断定方法l 不正常点子之动态之控制图 1、在中心线附近无点子。 此种型态吾人称之为混合型，因样本中 能够包括两种群体，其中一种偏大，另一 种偏小，如图二。 2、在控制界限附近无点子。 此种型态吾人称之为层别型，由于原群 体能够曾经加以检剔过，如图三。 3、有点子逸出控制界限之景象。 此种称之为不稳定型如图四。 115.控制图的断定方法116.A、控制图的判读法 控制图之不正常型态之鉴别是根据或然率之实际而加以断定的，出现下述之一项者，即为不正

43、常之型态，应调查能够缘由。 117.A、控制图的判读法检定规那么1：3点中有2点在A区或A区以外者(口诀:3分之2A)检定规那么2：5点中有4点在B区或B区以外者(口诀:5分之B)118.A、控制图的判读法检定规那么3：有8点在中心线之两侧，但C区并无点子者。口诀：8缺C119.A、控制图的判读法检定规那么4：(1)延续五点继续上升(或下降)留意以后动态。如图a(2)延续六点继续上升(或下降)开场调查缘由。(如图b )(3)延续七点继续上升(或下降)必有缘由，应立刻采取措施。(如图c )120.A、控制图的判读法检定规那么5： 延续7点在同一侧检定规那么6： 点子出如今中心线的单侧较多时，有以

44、下情况者 a. 延续11点中至少有10点 b.延续14点中至少有12点 c. 延续17点中至少有14点 d. 延续20点中至少有16点121.A、控制图的判读法 检定规那么7： 点出如今控制图界限的近旁时普通以超出2控制 图界限的点为调整基准，出现以下情形时,可断定 制程发生异常 a.延续 3点中有2点以上时 b.延续 7点中有3点以上时 c. 延续10点中有4点以上时122. B、数据分配之连串理断定法控制图上诸点，以中心线(CL)为主，划分两部份，(一在上方，一在下方)，假设一点或延续数点在控制图中心线之 一方，该点或延续数点为一串(run)，加总中心线上方的串数及中心线下方的串数，便可断

45、定此控制图能否呈随机性。 例如有一控制图如下： UCLCLLCC123.B、数据分配之连串理结论定法首先计算此控制图之总串数如下：在控制中心线上方者：单独点为一串者串点构成一串者串 计点点构成一串者串 串在控制中心线下方者：单独点为一串者串点构成一串者串点构成一串者串 计点点构成一串者串 串 124.B、数据分配之连串理断定法 在此控制图之总串数为串 由S.Swed和C.Eisenhart所作成的表，r=11，s=13控制图中心线上方共点，下方共点，取大者为s，小者为r，令sr，得界限值在0.005时为6(表p=0.005)，在0.05时为8(表p=0.05)，由于此控制图总串数12分别大于6

46、或8，故断定此控制图数据之分配具随机性。125.B、数据分配之连串理断定法表p=0.05 当机率p=0.05时，成串之最低 总数表126.B、数据分配之连串理断定法表p=0.005 当机率p=0.005时，成串之最低总数表127.C、控制系数 Cf 断定法 普通在制程控制(IPQC)时，要判别制程能否在控制形状，可用控制图来显示。而控制形状的程度，如用数字，那么可以控制系数Cf来表示。Cf 其中n：样本大小k：组数K：控制图之组数 128.C、控制系数 Cf 断定法Cf值判断0.7 Cf 1.3在控制形状Under ControlCf 1.3不在控制形状Out of controlCf 0.7有不同的异质群体混在一同(建议再用层别分析)129. WORK SHOP请运用控制图的判读法及控制系数Cf断定法，来决议前面 及P控制图 中提到的范例是属于正常或异常？130. SPC运用之困难1. 少量多样之消费型态，不胜控制。2. 控制计画不实践，无法落实。3. 运用SPC前未作充分预备。例如：制程及控制特性之确定，决议量测方法，数据如何搜集等。4. 欠缺统计技术。5. 统计计算太过繁琐费时。6. 量测数据之有效数字位数未规范化。7. 管理阶层不支持。131.SPC能处理之问题经济性：有效的抽样控制，不用全数检验，不良率，得以控制本钱。使制程稳定，