统计制程技术SPCppt课件

1、统计制程控制技术SPC主讲：陈 松 1.单 元单 元 名 称Unit 1Unit 2Unit 3Unit 4课程规划制造过程与变异根本统计知识与制程才干如何进展统计制程控制控制图的作法及运用2.成语故事：曲突徒薪 有位客人到某人家里做客，看见主人家的灶上烟囱是直的，旁边又有很多木材。客人通知主人说，烟囱要改曲，木材须移去，否那么未来能够会有火灾，主人听了没有作任何表示。 不久主人家里果然失火，周围的邻居赶紧跑来救火，最后火被扑灭了，于是主人烹羊宰牛，宴请四邻，以酬谢他们救火的功绩，但并没有请当初建议他将木材移走，烟囱改曲的人。 有人对主人说：“假设当初听了那位先生的话，今天也不用预备筵席，而且

2、没有火灾的损失，如今论功行赏，原先给他建议的人没有被感恩，而救火的人却是座上客，真是很奇异的事呢！主人顿时省悟，赶紧去约请当初给予建议的那个客人来吃酒。这个故事对我们作企业管理有什么启示?3.讨论：有无防火 的方法？消费制造产品客户需求每天都会发生很多质量问题:客户赞扬、批量不良、大量报废、重工返修、 、每天忙着处理这些问题忙于救火-担任赞扬处置的QC-担任产品问题处置的QC-担任制程问题处置的QC-担任产品检查的QC-担任资料检查的QC、救火还是防火？4.防火的方法：控制和预防消费过程产质量量人机料环法 质量管理三阶段：事前管理设计预防事中管理过程控制事后管理纠正措施质量谋划、产品设计、制程

3、设计就思索质量问题预防的方法。对消费过程的人、机、料、法、环4M1E进展管理和控制，减少和控制质量问题的发生质量问题发生后即时正确的处理，使质量问题不反复发生产品设计/制程设计5.Unit1: 制造过程与变异6.制造过程产品1、了解制造过程：制程三要素：需求、过程、产品 顾客需求：Input 产品规格：性能规格、尺寸规格、外观规格、顾客需求 产品：Output 能否符合顾客的规格要求INPUTPROCESSOUTPUT7. 制造过程Process - 制造流程： 原料投入工程1工程2工程3、工程N产品- 产品质量和每一工程都有关系 - 制程要素：人、机、料、法、环 即4M1E 制造过程1料法人

4、环半废品1机制造过程2法人环半废品2机、- 产品质量又由每一工程的4M1E所决议8.2、变异及变异缘由： 变异：变化差别 例：人与人间的容颜差别、身高差别、饭量差别、都叫变异； 制造产品间也存在差别，如尺寸差别、电阻差别等，称为 产品变异。 问题：产品变异的缘由是什么？ 9. 产品变异的缘由：制程的变异： 制造过程产品人法机环料10.3、制程变异的类型：机遇缘由(Chance cause)的变异或叫共同缘由 - 随机要素,偶因,过程固有的,一直存在,不可防止的原 因、非人為的缘由、共同缘由、偶尔缘由、普通原 因,是属于控制形状的变异。 - 机遇缘由(偶尔性,不易识別,不易消除, 大量的.) 如

5、:同批资料內部构造的不均勻性表现的微小差别, 设备的微小振动,刀具的正常磨损,以及操作者细微 的不稳定等. 其对质量变异起着细的作用,但难以排除. - 机遇缘由变异普通在制程设计过程就已存在。11.非机遇缘由( Assignable cause可查明要素) -系统要素,异因,非过程固有,有时存在,有时不存在, 可防止的缘由、人为缘由、特殊缘由、异常缘由、部分缘由等.此种缘由,应采取行动,使制程恢复正常,进入控制形状. -非机遇缘由(系統性,易识別,可以消除, ) 如:运用了不合规格规范的原资料,设备的不正确调 整,刀具的严重磨损,操作者偏离操作规程等. 其对质量变异影响程度大,制程失控,为异常

6、原 因,但不难排除.12.4、如何减少产品的变异：1消除非机遇缘由的变异即异常的变异只需消除了异常的制程变异，制程才干稳定。不稳定、不可预测、不可控13.制程只需机遇缘由的变异时，制程被以为是稳定的：“被控制的过程一切特殊缘由被消除，未来分布形状可以预测。普通情况，只需制程稳定时，产品的分布呈正态分布，否那么百正态分布。稳定的、可预测的、可控的14.2改善(减少)机遇缘由的变异即正常变异消除异常变异制程稳定正常变异的减小/改善15.3制程控制和制程改善:制程控制:制程变异的控制 监测制程能否存在异常变异, 假设存在异常变异: 调查缘由采取纠正措施消除异常变异规范化,使制程处于稳定、可控形状。制

7、程改善: 制程变异的改善 制程在稳定形状下，系统地改善制程变异的缘由，使产品的变异减小。如：改善设备精度、改善工艺方法、资料变异的改善等。16.5、如何进展制程控制：1对制程变异要素进展监测及控制： 如：真空镀膜工程，对真空度、温度、含氮量、 LINE速度进展监控； 监控或控制的方法有：自动控制、控制图 检查表等。2经过对产品变异进展监测，推测制程能否有异常变 异： 控制方法：推测统计方法，控制图、直方图等。 如：经过对镀膜厚度控制图的监控，及时发现有无 异常变异，并采取纠正措施消除异常变异。17.Unit2: 根本统计知识与制程才干18.数据性质分类： 1定性数据:以人的觉得判别出來的数据,

8、例如:水 果的甜度或衣服的美感. 2定量数据： 计量量：其根据的数据，均属由量具实践量测得知，如长度、分量、成分等特性均为延续性数据计数值：其根据的数据，均必以单位为計数值值，如：不良数、缺陷数等间断数据均属此类1、数据类型：19. 1. 统计的概念：a.表达统计：大量数字分析、结论搜集、整理查检表、柏拉图分布图、层別法(全体)b.推测统计：全体数字N抽取样本样 本n1.n2分析样本结果控制图分布图概率推测全体性质统计：统计是观测大量的现实，搜集大量的资料，经过统计处置，使它变成容易看懂，容易运用方式的图表。 2. 根底统计知识：20. 2. 概率的概念：a.概率的定义：b.加法计算概率：A和

9、B两个事件，假使它们是互斥事件时， 那么发生A或B的概率就是两者概率相加概率 RN可满足的等待事件能够发惹事件的总合c.乘法计算概率：A和B是相互独立的事件，发生A和B事 件的概率是两者概率相乘EX：骰子出现“一点的概率为：RN161616131616X13621.相关数据做中心倾向运用的丈量值上半年决议给他发每月的奖金，他的选择？A：500、200、800、1000、1200、1500B：500、600、700、800、900、1000XAXB 3. 算术平均值(X)的概念：500+200+800+1000+1200+15006500+600+700+800+900+10006算术平均值：X

10、 X：算术平均值n：数据总个数 Xi：代表每一笔数据Xii=1nn22.描画数据如何分布或散插在中心位置的两侧的分散度全距是一种数据中最大值与最小值之差EX：两种品牌显示屏TPK / SUMSANG：TPK平均寿命8000小时 SUMSANG平均寿命7000小时选哪种产品？TPK产品寿命最长12000小时，最短2000小时 SUMSANG产品寿命最长8000小时，最短6000小时选哪种产品？全距(Range)：RXmaxXmin全距全距为计算分散度最简单而容易的方法 4. 全距(R)：23.为估计分散度最常用的量思索每一个数据与平均数间偏向的计算以下两组数，哪组较好？ A组：1、5、5、5、9

11、XA5 RA8 B组：1、1、5、9、9 XB5RB8 A 2.53 B 3.58规范差(Standard Deviation) 5. 標準差()：(1-5)2+(5-5)2+(5-5)2+(5-5)2+(9-5)25325645(1-5)2+(5-5)2+(5-5)2+(9-5)2+(9-5)25XiX)2i=1nn24.抽样统计中母体规范差()与样本规范差(S)之关系？从母体采出部分样本，然后从有限小量的部分样本去推算或代表全母体的实况 6. 样本规范差(S)：母體Nn1n2 n3 母体规范差：N XiX)2i=1NN样本规范差：Sn XiX)2i=1nn或Sn-1 XiX)2i=1nn-

12、n30 那么Sn-1SnNn30 那么Sn-1取代Sn N的值25.整体分布，为一对称的钟形分布当直方图样本空间越来越大，那么小组区间越来越小，直方图将构成一个平滑的曲线以代表整体正态分布(Normal Curve Fitting) 7. 正态分布：26.正态分布例某工厂有女工3000人，随机丈量1200人，平均身高为1.63米 。其中，身高在1.58米至1.68米的女工人数占所测总数的68.27%；身高在1.53米至1.73米的占95.45；身高在1.48米至1.78米的占99.73%。身高人数女 工 身 高 分 布 图 1 sigma2 sigma3 sigma本例中，sigma=0.04

13、9米平均身高1.63米27.正态分布的特点： 1. 形状如钟； 2. 左右对称； 3. 于平均值处分布的频数最多。此外，越远离平均值，分布的 频数也越少。正态分布的要素： 1.平均值：决议正态分布曲线的中心位置； 2.规范偏向：决议正态分布曲线的宽窄(胖瘦).为何要研讨正态分布?1.它是自然界的一种最根本的最普遍的法那么，反响了事 物内在的变化规律；2.它使我们得以将许多复杂的事物简化处置；3.它使我们得以经过少量抽样来把握全体，从而节省大量人力，物力，财力和时间。28.3、制程才干的丈量：1制程才干一个制程产生到达工程设计及顾客规范之产品的才干。 消费制造产品顾客需求规范规格产品变异制程才干

14、指数 用于丈量过程才干。经过对比制程规范的宽度与制程变异的范围宽度进展计算。 29.2) 制程精细度指数Cp：Cp AB规格宽度实践分散宽度 T6USLLSL6CP等级基准 A： CP2.00 B：1.33CP2.00CP越大越好 C：1.00CP1.33 D： CP1.00衡量分散度符合公差的程度30.3) 制程准确度Ca：Ca CA/2偏移中心值规格宽度 X |USL-LSL|/2Ca等级基准A： Ca12.5% B：12.5%Ca25.0%Ca越小越好C：25.0%Ca50.0% D： 50%Ca衡量平均值(X)与规格中心值之间的偏向程度31.4) 制程才干指数(CPK)CPKCP X

15、(1-Ca) 制程才干X(1-偏移率)CPKMin(CPU，CPL) Min( , )CPK综合评价基准 A： CPK1.50 B：1.25CPK1.50 C：1.00CPK1.25 D： CPK1.00CPK综合衡量分散度与 偏移度CPK越大，制程才干越強，不良率越低USLX3XUSL 332.X与決定制程才干： -当一制程所产出的产品，其质量特性属于延续 测定時，很容易由测定值分配的X与來決定 製程才干6水準3.4PPM33.准确度Ca精细度Cp制程才干指数CPkCa/Cp/CPk之间的关系Cpk=Cp(1-Ca)34.5) 制程才干指数计算的条件：是否正态分布？ 不计算过程才干指数!是否

16、 转化？是否 Cpk, Cp, Cpk, Ca制程稳定? 计算Cp, Cpk, Ca计算置信区间Cp, Cpk, 讨论:如何判别制程能否稳定?35.Unit3: 控制图的作法及运用36.1、控制图引见：上控制界限(UCL)中心线(CL)下控制界限(LCL) 控制图是用于分析和控制过程质量的一种方法。控制图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形，图的纵轴代表产质量量特性值(或由质量特性值获得的某种统计量)；横轴代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样本号；图内有中心线(记为CL)、上控制界限(记为UCL)和下控制界限(记为LCL)三条线(见以下图)。37.控制图的种类1、按数据性质分类：计量型

17、控制图平均数与极差控制图( Chart)平均数与规范差控制图( Chart)中位数与极差控制图( Chart)个別值与挪动极差控制图( chart)计数值控制图不良率控制图(P chart)不良数控制图(Pn chart,又称np chart或d chart)缺陷数控制图(C chart)单位缺陷数控制图(U chart)38.2按控制图的用途分类分析用控制图：根据样本数据计算出控制图的中心线和上、下控制界限，画出控制图，以便分析和判别过程能否处于于稳定形状。假设分析结果显示过程有异常动摇时，首先找出缘由，采取措施，然后重新抽取样本、测定数据、重新计算控制图界限进展分析。控制用控制图：经过上述

18、分析证明过程稳定并能满足质量要求，此时的控制图可以用于现场对日常的过程质量进展控制。39.选用哪种控制图：“n=1025控制图的选定资料性质不良数或缺陷数单位大小能否一定“n能否一定样本大小n2CL的性质“n能否较大“u图“c图“np图“p图X-Rm图X-R图X-R图X-s图计数值计量值“n=1n1中位数平均值“n=25缺陷数不良数不一定一定一定不一定40.100平方米每一百平方米布中的脏点100电灯亮不亮1乙醇比重10分量5长度选用什么控制图样本数质量特性课堂练习41.发票上的错误门上油漆缺陷风窗玻璃上的气泡销售商发的货正确不正确孔的直径尺寸太小或太大灯亮不亮车辆不走漏走漏结果举例课堂练习4

19、2.搜集数据绘分析用控制图能否稳定绘直方图能否满足规格控制用控制图寻觅异常缘由检讨机械、设备提升过程才干控制图的运用流程：43.2、控制图的原理： 抽样统计原理：全体Nn1n2 n3 组內变异组间变变全体变异NSn1Sn2组內变异：- R图、图组间变异：- X图、X、X、P、C、Pn、44. 3控制原理：正态分布 3控制线68.26%95.45%99.73%+1+2+3-1-2-345.0.27%99.73%31.00%99.00%2.584.55%95.45%25.00%95.00%1.9631.74%68.26%150.00%50.00%0.67在外的概率在內的概率k 正态分布的区间概率4

20、6.控制图原理工序处于稳定形状下，其计量值的分布大致符合正态分布。由正态分布的性质可知：质量数据出如今平均值的正负三个规范偏向(X3)之外的概率仅为0.27%。这是一个很小的概率，根据概率论 “视小概率事件为实践上不能够 的原理，可以以为：出如今X3区间外的事件是异常动摇，它的发生是由于异常缘由使其总体的分布偏离了正常位置。控制限的宽度就是根据这一原理定为3。 47.个別值的正态分布平均值的正态分布控制图的正态分布 3控制原理：3控制线48.控制限与规格限稳定过程和控制限49.控制限与规格限 过程才干和规范限50.控制限 = 过程的声音规格限 = 顾客的声音控制限与规格限 控制限 规范限 51

21、.计量型控制图52.3、X-R Chart绘制步骤 建立解析用控制图1.选定控制項目2.搜集数据100个以上,并予以适当分组后记入数据记录表. 样本大小(n)=25 (解析用) 组数(k)=20253.计算各组平均值( X ) X= 4.计算各组全距( R ) R=Xmax-Xmin (各组最大值-最小值)X1+X2+X3+XKn53.5.计算总平均值 ( X ) X= 6.计算全距之平均值( R ) R= 7.计算控制界限及绘出 X控制图 中心线 CLx = X 上 限 UCLx = X+A2R 下 限 LCLx = X-A2Rx1+x2+x3+xkkR1+R2+R3+RKk54. R控制图

22、 中心线 CLR =R 上 线 UCLR=D4R 下 线 LCLR=D3R A2, D4, D3由系数表查得8.点图 将数据点绘控制图上，相邻两点用直线衔接.55.9 分析能否在统计控制形状稳定形状狀態： * 有无超出控制界限 无超出统计控制形状 超出界限找出异常点缘由 排除异常点制图重新计算 * X图作成直方图，能否正态分布10 计算制程才干指数CPK、PPK11 延用控制界限，后续制程控制 变异源一样12 控制界限的修订： *产品规格、制程4M1E变卦 *五分之四点落入1內时 56.例題:用X-R控制圖來控制AGP GAP,尺寸單位為 mm,請用以下數據資料,計算其控制界限並繪圖. 制品名

23、稱:AGP 機器號碼:RK006 品質特性:GAP 操 作 者:55230 測定單位:mm 測 定 者:58664 制造場所:A線 抽樣期間:03/10/9903/12/9957.1.搜集數據並記入數據記錄表2.計算各組X3.計算各組R值4.計算總平均( X ) X= = (0.63+0.64+0.68+0.66+0.68+0.68+0.68+0.66+0.66 +0.65+0.62+0.62+0.63+0.64+0.67+0.67+0.63+0.69 +0.67+0.62)20 = 0.66x1+x2+x3+xkk58.5.計算全距之平均值( R ) R= =(0.08+0.07+0.06+

24、0.09+0.10+0.08+0.07+0.11+0.07 +0.08+0.08+0.08+0.08+0.07+0.11+0.11+0.10+0.07 +0.03+0.03)20 = 0.086.計算控制界限及繪出 X控制圖 中心線 ( CLx ) = X = 0.66 控制上限 ( UCLx ) = X+A2R = 0.66+0.577 0.08 = 0.70 控制下限 ( LCLx ) = X-A2R = 0.66-0.577 0.08 = 0.61R1+R2+R3+RKk59.R控制圖 中心線 CLR = R = 0.08 控制上限 UCLR = D4R = 2.115 0.08 = 0

25、.17 控制下限 LCLR = D3R = 0 0.08 = 07.將所求出之各X值及R值點入控制圖上並將相鄰兩點用 直線連接8.制程狀態檢討9.記入其它留意事項60. 61.4、控制图的判读方法：超出控制界限的点：出现一个或多个点超出任何一个控制界限是该点处于失控形状的主要证据UCLCLLCL异常异常控制图的判读一：62.链：有以下景象之一即阐明过程已改动：延续7点位于平均值的一侧延续7点上升(后点等于或大于前点)或下降。UCLCLLCL控制图的判读二：63.明显的非随机图形：应依正态分布来断定图形，正常应是有2/3的点落于中间1/3的区域。UCLCLLCL控制图的判读三：64.控制图的察看

26、分析作控制图的目的是为了使消费过程或任务过程处于“控制形状. 控制形状即稳定形状, 指消费过程的动摇仅受正常缘由的影响,产质量量特性的分布根本上不随时间而变化的形状. 反之,那么为非控制形状或异常形状.控制形状的规范可归纳为二条:第一条：控制图上点不超越控制界限; 第二条：控制图上点的陈列分布没有缺陷.65.控制图的断定准那么根本断定准那么：当控制图中的点出现以下情况之一，阐明消费过程存在特殊缘由，需立刻采取措施予以消除以确保制程处于稳定形状：超出控制线的点延续七点上升或下降延续七点全在中心点之上或之下点出如今中心线单侧较多时，如：延续11点中有10点以上延续14点中有12点以上延续17点中有

27、14点以上延续20点中有16点以上66.图示断定准那么：当控制图中的点出现以下情况之一，阐明消费过程存在特殊缘由，需立刻采取措施予以消除以确保消费过程处于稳定形状。ABCCBAUCLLCLABCCBAUCLLCL断定准那么1:(2/3A)3点中有2点在A区或A区以外断定准那么2: (4/5B)5点中有4点在B区或B区以外67.ABCCBAUCLLCLABCCBAUCLLCL断定准那么3:(6连串)延续6点继续地上升或下降断定准那么4: (8缺C)有8点在中心线的两侧,但C区并无点子68.ABCCBAUCLLCLABCCBAUCLLCL断定准那么5: (7单侧)延续7点在C区或C区以外断定准那么

28、6: (14升降)延续14点交互着一升一降69.ABCCBAUCLLCLABCCBAUCLLCL断定准那么7: (15C)延续15点在中心线上下两侧的C区断定准那么8: (1界外)有1点在A区以外70.异常处置的二十字真言控制圖的作用是:及時警告 要貫徹預防作用,須執行20字方針: 查出異因 采取措施 加以消除 不再出現 納入標準 71.1.品管开具制程异常联络单及(Corrective Action Record.)2.会签QE、PE、模修相关人员分析缘由及给出对策.3.品管人员将详细资料写入表中.4.QE依会签结论作改善追踪.5.控制項目重新量测,描点在控制形状才可继续消费.发现为非控制形

29、状时填写CAR异 常 处 置72. FORMULAREMARK RESULT VERIFICATION CORRECTIVE ACTION ROOT CAUSESPC SHUT DOWN REASONDATE5 0.58 2.33 2.12 04 0.73 2.06 2.28 03 1.02 1.69 2.58 02 1.88 1.13 3.27 0N A2 d2 D4 D3X= Xi/nR= Ri/nUCL x= X+A2RLCL x=X-A2RUCL r=D4RLCLr=D3Rr=R/d2 CPK=MIN(UCL-X)/3r, (X-LCL)/3r73. 例某公司为控制某型号产品的尺寸规格

30、为605，每天取样五个作丈量，数据如下所示，根据所画出的 控制图判别能否存在特殊缘由，并计算Cpk。61.3 59.3 59.7 58.8 59.7 55.5 59.7 57.3 60.3 61.062.6 58.8 58.5 60.3 59.5 59.6 63.3 60.1 59.7 63.758.7 62.5 60.0 59.9 63.2 60.7 60.9 59.5 61.4 59.958.5 57.8 60.4 58.0 63.9 57.7 56.8 59.3 61.9 59.258.7 57.3 60.6 59.7 61.1 58.7 59.3 60.6 59.3 60.455.1

31、59.9 60.5 64.2 56.9 56.9 55.4 62.3 64.7 59.258.0 61.1 61.3 58.3 61.6 61.3 59.6 56.9 62.0 61.559.3 58.6 61.7 60.7 61.1 64.2 60.5 57.8 61.0 57.561.1 59.7 60.6 60.7 60.3 59.5 57.3 64.2 63.2 62.157.0 57.8 61.1 60.1 60.0 60.3 56.2 59.5 58.1 58.074.75.76.A搜集数据：在计算各个子组的平均数和规范差其公式分別如下：5、建立X-S控制图的步骤：建立X-S图的步

32、骤与X-R图类似，不同之处如下：77.B计算控制限78.C过程控制解释：(控制图的断定准那么与 X-R图一致)79.D 过程才干解释80.Case study76747472566574797375616472794747076715868748172766265777837274737256687981777564657874273727370557280807874627074751282726252423222120191817161578727277757276717280729579694807577767577757371787596776837975767476787472747

33、874737568272707374737072707476727476671141312111098765432181.Case study请计算出上表的X-s控制图的控制限？请断定过程能否稳定？假设是不稳定该如何处置？假设制程假设已稳定，但想将抽样数自n=4调为n=5时，那么其新控制限为何？82.A 搜集数据普通情況下，中位数图用在样本容量小于10的情況，样本容量为奇数时更为方便。假设子组样本容量为偶数，中位数是中间两个数的均值。6、建立X-R控制图的步骤：建立X-R图的步骤与X-R图类似，不同之处如下：83.B计算控制限84.C 过程控制解释：(X-R控制图的断定准那么与X-R图一致)8

34、5.估计过程规范偏向：86.Case study707071736073757675726568757557575747574727370727673757567576747472566574797375616472794747076715868748172766265777837274737256687981777564657874273727370557280807874627074751282726252423222120191817161578727277757276717280729579694807577767577757371787596776837975767476787472

35、747874737568272707374737072707476727476671141312111098765432187.Case study请计算出上表的X-R控制图的控制限？请断定过程能否稳定？假设是不稳定该如何处置？假设制程假设已稳定，但想将抽样数自n=4调为n=5时，那么其新控制限为何？88.单值控制图在检查过程变化时不如X-R图敏感。假设过程的分布不是对称的，那么在解释单值控制图时要非常小心。单值控制图不能区分过程零件间反复性，最好能运用X-R。由于每一子组仅有一个单值，所以平均值和规范差会有较大的变性，直到子组数到达100个以上。4、建立X-Rm控制图的步骤：89.A 搜集数

36、据搜集各组数据计算单值间的挪动极差。通常最好是记录每结延续读数间的差值(例如第一和第二个读数点的差，第二和第三读数间的差等)。挪动极差的个数会比单值读数少一个(25个读值可得24个挪动极差)，在很少的情況下，可在较大的挪动组(例如3或4个)或固定的子组(例如一切的读数均在一个班上读取)的根底上计算极差。建立X-Rm图的步骤与X-R图的不同之处如下：90.B计算控制限91.C过程控制解释审查挪动极差图中超出控制限的点，这是存在特殊缘由的信号。记住延续的挪动极差间是有联络的，由于它们至少有一点是共同的。由于这个缘由，在解释趋势时要特別留意。可用单值图分析超出控制限的点，在控制限內点的分布，以趋势或

37、图形。但是这需求留意，假设边程分布不是对称，用前面所述的用于X图的规那么来解释时，能够会给出实践上不存在的特殊缘由的信号92.估计过程规范偏向：式中，R这挪动极差的均值，d2是用于对挪动极差分组的随样本容量n而变化的常数。93.Case study968884909894数值262524232221组97979492999489889092数值20191817161514131211组90969697959492989896数值10987654321组请计算出上表的X-Rm控制图的控制限？请断定过程是否稳定？假设是不稳定该如何处置？94.计数型控制图95.7、建立P控制图的步骤：A 搜集数据B

38、 计算控制限 C 过程控制解释 D 过程才干解释96.建立p图的步骤A 阶段搜集数据A1选择子组的容量、频率及数量子组容量分组频率子组数量A2计算每个子组內的不合格品率A3选择控制图的坐标刻度A4将不合格品率描组在控制图97.A1 选择子组容量、频率、数量子组容量：用于计数型数据的控制图普通要求较大的子组容量(例如50200)以便检验出性能的变化，普通希望每组內能包括几个不合格品，但样本数假设太大也会有不利之处。分组频率：应根据产品的周期确定分组的频率以便协助分析和纠正发现的问题。时间隔短那么反响快，但也许与的子组容量的要求矛盾子组数量：要大于等于25组以上，才干断定其稳定性。98.A2 计算

39、每个子组內的不合格品率记录每个子组內的以下值被检工程的数量n发现的不合格工程的数量np经过这些数据计算不合格品率99.A3 选择控制图的坐标刻度描画数据点用的图应将不合格品率作为从坐标，子组识別作为横坐标。纵坐标刻度应从0到初步研讨数据读数中最大的不合格率值的1.5到2倍。划图区域100.A4 将不合格品率描画在控制图上描画每个子组的p值，将这些点联成线通常有助于发现异常图形和趋势。当点描完后，粗览一遍看看它们能否合理，假设恣意一点比別的高出或低出许多，检查计算能否正确。记录过程的变化或者能够影响过程的异常状況，当这些情况被发现时，将它们记录在控制图的“备注部份。101. 计算控制限B1 計算

40、过程平均不合格品率B2 计算上、下控制限B3 画线并标注建立p控制图的步骤B102.计算平均不合格率及控制限103.画线并标注均值用程度实线：普通为黑色或藍色实线。控制限用程度虛线：普通为紅色虛线。尽量让样本数一致，假设样本数不断在变化，会如以下图：2321212121100300200100100200100300200100104.105.按过程控制用控制图解释C1分析数据点，找出不稳定证据C2寻觅并纠正特殊缘由C3重新计算控制界限超出控制限的点链明显的非随机图形建立p图的步骤C106.分析数据点，找出不稳定的证据断定方法同计量型控制图107.寻觅并纠正特殊缘由当从数据中已发现了失控的情況

41、时，那么必需研讨操作过程以便确定其缘由。然后纠正该缘由并尽能够防止其再发生。由于特殊缘由是经过控制图发现的，要求对操作进展分析，并且希望操作者或现场检验员有才干发现变差缘由并纠正。可利用诸如陈列图和因果分析图等解決定问题数据。108.重新计算控制限 当进展初始过程研讨或对过程才干重新评价时，应重新计算实验控制限，以更排除某些控制时期的影响，这些时期中控制形状遭到特殊缘由的影响，但已被纠正。 一旦历史数听阐明一致性均在实验的控制限內，那么可将控制限延伸到未来的时期。它们便变成了操作控制限，当未来的数据搜集记录了后，就对照它来评价。109.搜集数据绘图及计算控制限能否异常延伸控制限N找出异常点缘由

42、并提出相应措施制程有变化人机料法环丈量Y控制限运用阐明110. 过程才干解释D1计算过程才干D2评价过程才干D3改良过程才干D4绘制并分析修正后的过程控制图建立p的步驟D111.过程才干解释偶因和异因并存找出异因只剩偶因运用控制图过程稳定计算过程才干112.计算制程才干对于p图，过程才干是经过过程平均不合率来表，当一切点都受控后才计算该值。如需求，还可以用符合规范的比例(1-p)来表示。对于过程才干的初步估计值，应运用历史数据，但应剔除与特殊缘由有关的数据点。当正式研讨过程才干时，应运用新的数据，最好是25个或更多时期子组，且一切的点都受统计控制。这些延续的受控的时期子组的p值是该过程当前才干

43、的更好的估计值。113.评价过程才干过程稳定，不良率维持在一定的程度当中降低不良率采取管理上的措施降低偶因，如此才干减少控制界限，降低不良率减少控制限114.改善过程才干过程一旦表现出于统计控制形状，该过程所坚持的不合格平均程度即反响了该系统的变差缘由过程才干。在操作上诊断特殊缘由(控制)变差问题的分析方法不适于诊断影响系统的普通缘由变差。必需对系统本身直接采取管理措施，否那么过程才干不能够得到改良。有必要运用长期的解決问题的方法来纠正呵斥长期不合格的缘由。可以运用诸如陈列图分析法及因果分析图等解決问题技术。但是假设仅运用计数型数据将很难了解问题所在，通常仅能够地追溯变差的可疑缘由，并借助计量

44、型数据进展分交有利于问题的解決。115.绘制图分析修正后的过程控制图当对过程采取了系统的措施后，其效果应在控制图上明显地反响出来； 控制图成为验证措施有效性的一种途径。对过程进展改动時，应小心地监视控制。这个变化时期对系统操作会是破坏性，能够呵斥新的控制问题，掩盖系统变化后的真实效果。在过程改动期间出现的特殊缘由变差被识別并纠正后，过程将按一个新的过程均值处于统计控制形状。这个新的均值反映了受控制形状下的性能。可作为现行控制的根底。但是还应对继续系统进展调查和改良。116.Case study10210“d100150200150100“n2524232221组0120102010“d1502

45、00200150100100150100200150“n20191817161514131211组0120123101“d100150200100100150200100150100“n10987654321组117.Case study请计算出上表的p控制图的控制限？请断定过程能否稳定？假设是不稳定该如何处置？118.8、不合格品数np图“np图是肉来度量一个检验中的不合格品的数量，与p图不同，np图表示不合格品实践数量而不是与样本的比率。P图和np图适用的根本情況一样，当满足以下情況可选用np图不合格品的实践数量比不合格品率更有意义或更容易报告。各阶段子组的样本容量一样。“np图的详细阐明

46、与p图很类似，不同之处如下：119.A搜集数据受检验样本的容量必需相等。分组的周期应按照消费间隔和反响系统而定。样本容量应足够大使每个子组內都出现几个不合格品，在数据表上记录样本的容量。记录并描画每个子组內的不合格品数(np)。120.B计算控制限121.过程控制解释、过程才干解释C过程控制解释：同“p图的解释。D过程才干解释：过程才干如下：122.2021210121100100100100100100100100100100不合格品数np图123.Case study10210“d150150150150150“n2524232221组0120102010“d150150150150150

47、150150150150150“n20191817161514131211组0120123101“d150150150150150150150150150150“n10987654321组124.Case study请计算出上表的np控制图的控制限？请断定过程能否稳定？假设是不稳定该如何处置？125.9、不合格数c图“c图內来丈量一个检验批內的缺陷的数量，c图要求样本的容量或受检资料的数量恒定，它主要用以下两类检验：不合格分布在延续的产品流上(例如每匹维尼龙上的瑕疪，玻璃上的气泡或电线上绝缘层薄的点)，以及可以用不合格的平均比率表示的地方(如每100平方米维尼龙上暇疵)。在单个的产品检验中能够

48、发现许多不同潜在缘由呵斥的不合格(例如：在一个修缮部记录，每辆车或元件能够存在一个或多个不同的不合格)。主要不同之处如下：126.A搜集数据检验样本的容量(零件的数量，织物的面积，电线的长度等)要求相等，这样描画的c值将反映质量性能的变化(缺陷的发生率)而不是外观的变化(样本容量n)，在数据表中记录样本容量；记录并描画每个子组內的缺陷数(c)127.B计算控制限128.过程控制解释、过程才干解释过程控制解释同p图解释过程才干解释过程才干为c平均值，即固定容量n的样本的缺陷数平均值。129.Case study10210“c11211“n2524232221组0120102010“c111111

49、1111“n20191817161514131211组0120123101“c1121112111“n10987654321组130.Case study请计算出上表的c控制图的控制限？请断定过程能否稳定？假设是不稳定该如何处置？131.10、单位产品不合格数的u图“u图用来丈量具有容量不同的样本(受检资料的量不同)的子组內每检验单位产品之內的缺陷数量。除了缺陷量是按每单位产品为根本量表示以外，它是与c图类似的。“u图和“c图适用于一样的数据情况，但假设样本含有多于一个“单位产品的量，为使报告值更有意义时，可以运用“u图，並且在不同时期內样本容量不同时必需运用“u图。“u图的绘制和“p图类似，

50、不同之处如下：132.A搜集数据各子组样本的容量彼此不用都一样，虽然使它的容量坚持在其平均值的正负25%以內可以简化控制限的计算。记录并描画每个子组內的单位产品缺陷数u=c/n式中c为发现的不合格数量，n为子组中样本容量(检验报告单位的数量)，c和n都应记录在数据表中。133.B计算控制限134.过程控制解释、过程才干解释过程控制解释：同p图解释过程才干解释：过程才干为u平均，即每单位缺陷数平均值。135.Case study10210“c21421“n2524232221组0120102010“c1321214123“n20191817161514131211组0120123101“c122

51、1233112“n10987654321组136.Case study请计算出上表的u控制图的控制限？请断定过程能否稳定？假设是不稳定该如何处置？137.11、运用控制图的本卷须知分组问题主要是使在大致一样的条件下所搜集的质量特性值分在一组, 组中不应有不同本质的数据, 以保证组內仅有偶尔要素的影响. 我们所运用的控制图是以影响过程的许多变动要素中的偶尔要素所呵斥的动摇为基准来找出异常要素的, 因此, 必需先找出过程中偶尔要素动摇这个基准.138.运用控制图的本卷须知分层问题同样产品用假设干台设备进展加工时, 由于每台设备任务精度、运用年限、保养形状等都有一定差别, 这些差别经常是添加产质量量

52、动摇、使变差加大的缘由. 因此, 有必要按不同的设备进展质量分层, 也应按不同条件对质量特性值进展分导控制, 作分层控制图. 另外,当控制图发生异常时, 分层又是为了确切地找出缘由、采取措施所不可短少的方法.139.复合层别的阐明140.运用控制图的本卷须知控制界限的重新计算为使控制结顺应今后的消费过程, 在确定控制图最初的控制线CL、UCL、LCL时, 经常需求反复计算, 以求得真实可行的控制图. 但是, 控制图经过运用一定时期后, 消费过程有了变化, 例如加工工艺改动、刀具改动、设备改动以及进展了某种技术改革和管理改革措施后, 应重新搜集最近期间的数据, 以重新计算控制界限并作出新的控制图

53、.141.寻觅并纠正特殊缘由当从数据中已发现了失控的情況时，那么必需研讨操作过程以便确定其缘由。然后纠正该缘由并尽能够防止其再发生。由于特殊缘由是经过控制图发现的，要求对操作过程进展分析，并且希望操作者或现场检验员有才干发现变差缘由并纠正。可利用诸如陈列图和因果分析图等解決问题。142.Unit4: 如何进展统计制程质量控制143.确保主要工序和关键参量得到确认。识别过程担任人。继续监控关键工序的稳定性。当检测出过程不稳定时，确保采取适当的、适时的、正确的行动并归为文档。继续监控关键过程的才干。继续以改良才干缺乏的工序为目的。1、有效的 SPC 方案的要素144.有效的 SPC 方案的要素失效

54、方式与效应分析FMEA是一种分析方法，用来调查潜在的失效方式，了解过程输入和输出之间的关系及与产品特征之间的关系。失效方式与效应分析FMEA 的结果用来开发控制方案。控制方案的组成部分是： 挑选将被监测和控制的过程特征， 明确界定数据搜集过程，适宜的控制图的选择和控制限的计算，发现失控条件并作出反响的方案，明确定期回想过程控制系统的机制。145.有效的 SPC 方案的要素 管理要素明确对 SPC 方案的长期指点和支持。创建一种环境，在这种环境下SPC和6西格玛都包含在一切方案行动之中。指定 SPC 协调者。开发 SPC 书面化文件。对由各种知识人员组成的团队制定指南，以协助团队的构成、管理和给

55、予支持，以便改良业绩差的过程以及 SPC 系统本身。146.有效的 SPC 方案的要素管理要素确定对于管理、工程、消费和人事支持的个人责任。满足组织的 SPC 系统的软件包的选择、获得、实施、开发和维护。制定 定期评审和修正SPC程序、控制图和控制限的指点方针。147.有效的 SPC 方案的要素管理要素对一切人员进展适时的和有效的培训。整个 SPC 方案的绩效定期评审。制定关于提出有意义的用于识别改良时机的特别报告的指点方针。148.有效的 SPC 方案的要素过程担任人方面的要素基于反响顾客构造和功能需求的产品目的，创建具有可制造性的产品设计方案。经过运用对内部过程的才干研讨，创建零缺陷的消费

56、方法。进展失效方式与效应分析FMEA。识别要监控的最关键的过程和设备变量。149.有效的 SPC 方案的要素过程担任人方面的要素获得最关键的过程和设备变量的规范限， 且证明它们的有效性。阐明所搜集的数据类型且定义数据搜集和数据记录程序。对于要监控的每个变量选择正确的控制图。150.有效的 SPC 方案的要素过程担任人方面的要素为每个变量确定高效率的抽样方法。选择适宜的控制图并为每个控制图构建正确的控制限。阐明失控情况和用于控制图的决策规那么。151.有效的 SPC 方案的要素过程担任人方面的要素将失控情况、采取的矫正的行动、对过程或设备的变革及进展的维护书面化。定义与过程直接相关的人员的责任。制定问题处理指南或失控行动方案 (OCAPs)。152.有效的 SPC 方案的要素过程担任人方面的要素将完成的过程控制方案的细节书面化，写入工程规范。将操作者特有的过程监控和控制行动书