控制图原理与应用.ppt

缺陷 图例 判异原则一 一点落在A区以外 判异原则二 连续九点落在中心线同一侧 缺陷 图例 判异原则三 连续6点递增或递减 判异原则四 连续14点中相邻点上下交替 缺陷 图例 判异原则五 连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外 判异原则六 连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外. 缺陷 图例 判异原则七 连续15点在C区中心线上下。 判异原则八 连续8点在中心线二侧，但无1点在C区。 六、控制图实施步骤 决定产品特性 定义制程 作业标准化活动 决定量测品质特性之能力 品管统计专业软体 　控　制　图 　 非控制状态 采取改善活动 制程能力分析 制程效率研究 改善制程 降低制程变异 不符 要求 控制状态 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 ＝ x ＝ ＝ ∑ x k R＝ ∑ R k 计算统计量的中心值和控制界限。 中心值CL＝ ＝29.86（g） x ＝ 图： x UCL＝ ＋ A2 R ≈ 45.69（g） LCL＝ — A2 R ≈ 14.03（g） 注：A2为随着样本容量n而变化的系数，可由控制图系数选用表中选取。 x ＝ 计算各统计量的控制界限（UCL、LCL）。 图： LCL＝ D3 = 0 注：D3为随着样本容量n而变化的系数，可由控制图系数选用表中选取。 中心值 CL＝ ＝27.44（g） UCL＝ D4 ≈ 58.04（g） 注：D4为随着样本容量n而变化的系数，可由控制图系数选用表中选取。 R R R R 7.画控制图 一般 放在上方，R图放在下方；横轴表示样本号，纵轴表示质量特性值和极差。 图 x 7.1控制图示图 控制图没有出现越出控制线的点子，也未出现点子排列有缺陷（即非随机的迹象或异常原因），可以认为该过程是按预计的要求进行，即处于统计控制状态（受控状态）。 在不对该过程做任何调整的同时，继续用同样的方法对多装量抽样、观察和打点。如果在继续观察时，控制图显示出存在异常原因，则应进一步分析具体原因，并采取措施对过程进行调整。 1、在5M1E未加控制，工序处于不稳定状态时就使用控制图管理； 2、在工序能力不足时，即在CP＜ 1的情况下，就使用控制图管理； 3、用公差线（规格线）代替控制线，或用压缩的公差线代替控制线； 4、仅打“点”而不做分析判断，失去控制图的报警作用； 5、不及时打“点”，因而不能及时发现工序异常； 6、当“5M1E”发生变化时，未及时调整控制线； 7、画法不规范或不完整； 8、在研究分析控制图时，对已弄清有异常原因的异常点，在原因消 除后，未剔除异常点数据。 应用控制图的常见错误 分析过程 维护过程 改善过程 持续改善 谢 谢 常态分布统计量抽样分配常数表 n m3 d2 d3 c2 c3 c4 c5 2 1.000 1.128 0.853 0.564 0.426 0.798 0.603 3 1.160 1.693 0.888 0.724 0.378 0.886 0.463 4 1.090 2.059 0.880 0.798 0.337 0.921 0.389 5 1.198 2.326