实用SPC要点.ppt

按工艺文件规定，本例每间隔30min在灌装生产线连续抽取n=5的样本量计算溢出量。 共抽取25组样本，将溢出量数据记入数据表。 ⑵ 步骤2，计算统计量 计算每一组数据的平均值和极差，记入表中；然后计算25组数据的总平均值和极差平均值。 ⑶ 步骤3，计算控制界限、作控制图、打点并判断： ① 先计算R图的控制界限 计算公式见表2-16。 注： D4 、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。 控制图名称及符号 控制限公式 计量值 均值-极差图 图 图： 图： 均值-标准差图 图 图： 图： 单值-移动极差图 图 图： 图： 计数值 不合格品率图 图 不合格品数图 图 表2-16 常规控制图控制限公式 n 2 3 4 5 6 7 8 9 10 A2 1.880 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419 0.373 0.337 0.308 D4 3.267 2.575 2.282 2.114 2.004 1.924 1.864 1.816 1.777 E2 2.660 1.772 1.457 1.290 1.134 1.109 1.054 1.010 0.975 m3A2 1.880 1.187 0.796 0.691 0.549 0.509 0.430 0.410 0.360 D3 － － － － － 0.076 0.136 0.184 0.223 d2 1.128 1.693 2.059 2.326 2.534 2.704 2.847 2.970 3.087 表2-17 控制系数选用表 由表2-17中可知，当n=5时 以这些参数作R控制图，并将表2-15中的R数据在图上打点，结果如图2-11。 对照常规控制图的判异准则，可判R图处于稳态。 因此，可以接着建立平均值控制图。 ② 计算 图的控制界限 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。 由表2-17中可知，当n=5时 以这些参数作平均值控制图，并将表2-15中的数据在图上打点，结果如图2-12。 对照常规控制图的判异准则，可判均值控制图无异常。 因此可以判定灌装过程处于稳定受控状态。 控制图应用中常见错误 ⑴ 在5M1E因素未加控制，工序处于不稳定状态时就使用控制图管理工序。 ⑵ CP1的情况下，就使用控制图。 ⑶ 用公差代替控制界限，或用压缩的公差线代替。 ⑷ 仅打点而不做分析判断。 ⑸ 不及时打点而不能及时发现工序异常。 ⑹ 当5M1E发生变化时，而未及时调整控制界限。 ⑺ 画法不规范、不完整。 (三)X —R 图示例 (三)X —R 图示例 步骤 6:计算 X 图的参数,并作图. (三)X —R 图示例 因为第 13 组 X 值为 155.00 小于LCLX，故过程的均值失控。经调查，发现这组数据属于过程中的某种突发原因，而这个原因其后不再出现。因此可以简单地将其剔除。去掉第 13 组数据后，再重新计算 R 图与 图的参数: (三)X —R 图示例 (三)X —R 图示例 (三)X —R 图示例 步骤 7:与规范进行比较。 CPK=(1-K)CP=(1-0.18)×1.15=0.94 (三)X —R 图示例 CPK=(1-K)CP=(1-0.18)×1.15=0.94 步骤 8:延长统计过程状态下的 X -R 图的控制限，进入控制用控制 图阶段，实现对过程的日常控制 . CP=1.15 由此可见，统计控制状态下的CP为1.15＞1，但是由于 与M偏离， 所以CPK＜1. 因此，应根据对手表的螺栓扭矩的质量要求，确定 当前的统计过程状态是否满足设计的、工艺的、顾客的要求， 决定是否以及何时对过程进行调整。若需调整，那么调整后应 重新收集数据，绘制 控制图。 其它类型控制图的绘制 绘图步骤与均值——极差控制图相同，只需计算各对应控制图的参数，再查相应的系数表，代入各控制限计算公式，即可求得各控制界限。 The end 单侧公差情况的过程能力指数 只有上限要求，没有下限要求，则过程能力指数计算如下： 只有下限要求，没有上限要求，则过程能力指数计算如下： 第四节 过程能力指数Cp\Cpk 第四节 过程能力指数Cp\Cpk 注意：过程能力指数与不合格品率是一一对应的 第四节 过程能力指数Cp\Cpk 有偏移情况的过程能力指数 Cpk 当产品质量特性值分布的均值与公差中心M不重合，即有偏移时，不合格品率必然增大，Cp值降低，因