质量管理与可靠性 第7章 制造(服务)过程控制.ppt

第七章 制造（服务）过程控制 第一节 质量变异及变异特性 第二节 过程能力分析 第三节 过程控制图 第四节 过程控制图的实施 第五节 红珠实验和漏斗实验 本章教学要求 1.理解质量变异规律，了解质量数据的分类； 2.理解过程能力和过程能力指数的概念，掌握其计算和分析方法； 3.掌握控制图的统计原理和两类错误，了解控制图的种类，掌握控制图的作图方法，会对控制图观测分析。 重点：控制图的原理、作图方法和观测分析 难点：工序不合格品率的计算。 第一节 质量变异及变异特性 一、质量变异 在质量控制中，产品实际达到的质量特性值与规定的质量特性值之间发生的偏离称为质量变异或质量波动。 造成质量变异的六大因素（5M1E）： 1) 人(Man)：操作者的质量意识、技术水平、熟练程度、正确作业和身体素质的差别等。 第一节 质量变异及变异特性 2)机器(Machine)：机器设备、工夹具的精度和维护保养状况等。 3)材料(Material)：材料的化学成分、物理性能及外观质量的差别等。 4)方法(Method)：生产工艺、操作规程以及工艺装备选择的差别等。 5)测量（Measure）：测量方法的差别。 6)环境(Environment)：工作地的温度、湿度、照明、噪声以及清洁条件的差别等。 第一节 质量变异及变异特性 二、质量变异的规律 ①正常变异（随机变异） 由偶然因素引起的，其原因不易识别。 可以预测但不可消除的变异。 ②异常变异（系统变异） 由系统因素引起的，其原因易查明和消除。 是质量控制的对象。 正常变异与异常变异比较 第一节 质量变异及变异特性 三、过程状态控制 统计控制状态：只有正常变异的过程状态，稳定状态。 非统计控制状态：有异常变异的过程状态，失控状态。 四、质量控制中的数据 1、数据的分类 第一节 质量变异及变异特性 2.数据的统计规律 分散性和集中性 3.数据的统计特征 表示数据集中位置的特征数 （1）平均值： 是表示数据集中位置最常用、最基本的特征数之一。 第一节 质量变异及变异特性 （2）中位数： 将一组数据从小到大顺序排列，位于中间位置的数叫中位数。 表示数据离散程度的特征数 （3）极差（R） 极差是指一组数据中最大值与最小值之差 第一节 质量变异及变异特性 （4）标准偏差 反映一组数据以什么样的密集程度集中在平均值周围。 第二节 过程能力分析 一、过程能力 指过程处于控制状态下的实际加工能力， 即处于稳定状态时过程满足质量要求的能力。 过程满足质量要求的能力主要表现在以下两方面： ①质量是否稳定； ②质量精度是否足够。 在确保过程稳定的条件下，可以用过程质量特性值的变异来表示过程能力。 第二节 过程能力分析 二、过程能力指数 （一）概念 过程能力指数是表示过程能力对过程质量标准的满足程度。用过程质量要求的范围（公差）和过程能力的比值来表示，即 Cp—— 工序能力指数； T —— 公差（技术要求或质量标准）； 6σ—— 工序能力。 第二节 过程能力分析 （二）过程能力指数的计算 1．给定双侧公差，质量分布中心与标准（公差）中心重合的情况 第二节 过程能力分析 2．给定双侧公差，质量分布中心与标准（公差）中心不重合的情况 在这种情况下要计算工序能力指数，首先需要设法将实际分布中心与质量标准范围中心值重合，再计算工序能力指数。其计算公式为： 第二节 过程能力分析 3．只有单侧标准的情况 （1） 当规定公差上限时，则Cp 值计算公式为： 当 ≥Tu时，规定Cp = 0。 （2）当规定公差下限时，则Cp值计算公式为： 当 ≤TL时，规定Cp = 0。 第二节 过程能力分析 三、过程不合格品率的计算 当过程的质量特性呈正态分布时，过程能力指数对应于一定的不合格品率。 ㈠分布中心与标准中心重合的情况 第二节 过程能力分析 ㈡分布中心与标准中心不重合的情况 1.分布中心向标准上限偏移时 2.分布中心向标准下限偏移时 第二节 过程能力分析 四、过程能力的分析 当过程能力指数求出后，就可以对过程能力是否充分做出分析和判定。即判断Cp值在多少时，才能满足质量要求。 第二节 过程能力分析 提高工序能力的途径 （1）根据现场情