spc041215sixbb讲课文件rev05.ppt

3. 单值-移动极差控制图 (I-MR图) 在一些场合取一个子组不可能或不实际: 测单个值需要很长时间 用破坏性试验方法获得测量值 任一时刻质量相对是均匀的 有时一次仅能获得一个观察值，如 原材料的性能、仪表读数等 SPC SPC 控制线如下： CL X MR UCL X + E2MR D4MR LCL X - E2MR D3MR 其中 E2=3/d2 I 图 MR 图 根据子组样本容量，在“计量控制图计算控制线系数表”中即可得到相关系数。 SPC 建立I– MR 控制图规格限： SPC SPC SPC 4. 中位数-极差控制图 (X-R图) 中位数控制图主要用于判断生产过程的中位数是否处于或保持在所要求的统计控制状态。 极差控制图主要用于判断生产过程的“标准差”是否处于或保持在所要求的统计控制状态。 中位数受异常数据影响较小。 SPC ~ SPC 控制线如下： CL X R UCL X + A3R B4R LCL X - A3R B3R R图 X 图 适用样本容量 n ? 10 ~ ~ ~ ~ 根据子组数据容量，在“计量控制图计算控制线系数表”中即可得到相关系数。 （四）采用计数控制图的优点 数据的获得比较容易，一般不需要专门的收集技术。 SPC 1. 计件控制图控制界限如下： SPC CL = P UCL = P + 3 P(1-P)/n LCL = P - 3 P(1-P)/n P 图 (1) 当样本大小 n 不等时，UCL与LCL将随之而变化 SPC 当LCL 0时，取LCL=0 样本量越大，UCL 越小 控制界限如下： SPC CL = np UCL= np + 3 np(1 - p ) LCL= np - 3 np(1 - p ) np 图 (2) 当样本容量相等时，可以用np图 当LCL 0时，取LCL=0 它是基于二项分布，二项分布 B（n ，p） （五）计点控制图 记录所考察的个体或一定量、 一定面积上某种特性出现的次数 譬如: 一个铸件上的气孔数 一匹布上的疵点数 常用的控制图是: 缺陷数控制图(c图)单位缺陷数控制图(u图) 它基于泊松分布， Poisson分布 P（λ） SPC (3) 单位不合格数控制图: SPC CL = u UCL = u + 3 u / n LCL = u - 3 u / n u 图 当LCL 0时，取LCL=0 控制界限如下： SPC CL = C UCL = C + 3 C LCL = C - 3 C (4)当样本容量相等时，可以用c图 c图 当LCL 0时，取LCL=0 控制界限如下： 它基于泊松分布， Poisson分布 P（λ） 控制图实际上是生产过程质量的一种记录图形，它提供了判断过程是否处于统计控制状态的一种方法。 SPC (六） 合理子组原则 “组内差异只由偶因造成，组间差异主要由异因造成”。 样本组内采样间隔要小 过程不稳，样本数应加大，抽样频率应加大 过程平稳、样本数可减少，抽样频率也可减少 SPC SPC 九. 控制图的选择 十.建立和使用计量控制图的步骤: （ X-R图为例） 1.收集不少于25组预备数据(也称为参考数据) 计算每一个样本的均值与极差。 2.首先计算每组样本极差的均值，记为R 这便是R控制图的中心线。并计算 R 图的 控制限。 SPC 3.作R图，将各样本点与控制限进行比较， 检查数据点有无失控或异常模式。若有 分析失控或异常，找出原因 ，进行纠正， 防止再发生。 4.剔除异常的子组，重新计算 R图 CL，  UCL，LCL，再次确认所有点受控。 必要时，重复直到所有点受控 SPC 5.当异常的子组剔除后，用留下的子组数 据，计算子组X和所有样本的均值X ，并计算它们的上下控制线。 6.当R图处于统计控制状态时，认为过程 的波动是稳定的。再作 X 图，并对任 意失控及异常情况分析原因。 SPC 7.当两个图都显示处于统计控制状态并 且满足过程能力的要求时，可以用于 实际的过程控制。 一旦发现失控或出现异常模式的信号时，应该及时分析原因，并采取行动。 SPC 8.建立控制图前期的准备工作 1）选择质量特性 2）分