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均值极差控制图

控制图控制图示例

控制图控制图原理1、质量波动理论偶然波动异常波动2、小概率事件

控制图统计控制状态:过程处于稳定状态。技术控制状态:过程能力指数满足要求。状态Ⅰ:统计控制状态与技术控制状态同时达到,就是最理想得状态。状态Ⅱ:统计控制状态未达到,技术控制状态达到。状态Ⅲ:统计控制状态达到,技术控制状态未达到。状态Ⅳ:统计控制状态与技术控制状态均未达到,就是最不理想得状态。一般改进得途径:状态Ⅳ→状态Ⅲ→状态Ⅰ

控制图控制图得目得控制图与其它得统计图不同,因为它不但能够把数据用曲线表示出来,观察其变化得趋势,而且能显示数据波动就是属于偶然波动还就是异常波动,以指示某种现象就是否正常,从而采取适当得措施。利用控制限区分是否为异常波动

控制图控制图得类型按控制图得用途分类:分析用控制图控制用控制图根据质量数据得类型可分为:计量值控制图计数值控制图需根据所控制质量指标得情况与数据性质分别加以选择。例如下表:

控制图数据类型控制图名称简记计量型均值-极差控制图均值-标准差控制图中位数-极差控制图单值-移动极差控制图计数型不合格品率控制图p控制图不合格品数控制图np控制图缺陷数控制图c控制图单位缺陷数控制图u控制图X-R控制图X-S控制图-R控制图X-Rs控制图

控制图均值-极差控制图。就是最常用、最基本得控制图,它用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间与生产量等计量值得场合。均值-标准差控制图。此图与均值-极差控制图相似,只就是用标准差图(S图)代替极差图(R图)而已。极差计算简便,故R图得到广泛应用,但当样本大小n10或12时,应用极差估计总体标准差得效率减低,最好应用S图代替R图。中位数-极差控制图。此图与均值-极差控制图也很相似,只就是用中位数图代替均值图。由于中位数得计算比均值简单,所以多用于现场需要把测定数据直接记入控制图进行管理得场合。单值-移动极差控制图。多用于下列场合:(1)采用自动化检查与测量对每一个产品都进行检验得场合;(2)取样费时、昂贵得场合;(3)如化工等过程,样品均匀,多抽样也无太大意义得场合。由于它不像前三种控制图那样能取得较多得信息,所以它判断过程变化得灵敏度也要差一些。

控制图p控制图。用于控制对象为不合格品率或合格品率等计数值质量指标得场合。np控制图。用于控制对象为不合格品数得场合。由于计算不合格品率需要进行除法,比较麻烦。所以在样本大小相同得情况下,用此图比较方便。c控制图。用于控制一部机器、一个部件、一定得长度、一定得面积或任何一定得单位中所出现得缺陷数目。例如,铸件上得砂眼数,机器设备得故障数等等。u控制图。当样品得大小变化时应换算成每单位得缺陷数并用u控制图。

控制图均值-极差控制图得作法示例:某手表厂为了提高手表得质量,应用排列图分析造成手表不合格得各种原因,发现“停摆”占第一位。为了解决停摆问题,再次应用排列图分析造成停摆得原因。结果发现主要就是由于螺栓松动引发得螺栓脱落造成得,为解决问题,应用控制图对装配作业中得螺栓扭矩进行过程控制。第一步,取预备数据,依测定得先后顺序排列,通常数据分成约20—25组,每组4—5个数据。第二步,计算各组样本得平均数()与极差(R)

大家有疑问的，可以询问和交流可以互相讨论下，但要小声点

控制图数据表

控制图第三步,计算总平均与极差得平均。

控制图第四步,计算控制界限。图中心线(CL)=控制上限(UCL)=控制下限(LCL)=R控制图:中心线(CL)=控制上限(UCL)=控制下限(LCL)=

控制图n=5,查表得A2=0、577D3=0D4=2、114得到极差图控制限UCLR=2、144x14、280≈30、188CLR=14、280LCLR=----得到均值图控制限UCL=16、256+0、577x14、280≈171、496CL=163、256LCL=163、256-0、577x14、280≈155、016

控制图第五步,绘制控制图

控制图判异准则准则1:一点落在A区以外。

控制图准则2:连续9点落在中心线同一侧。主要原因为过程平均值变化。

控制图准则3:连续6点递增或递减。产生趋势得原因可能就是工具逐渐磨损、维修逐渐变坏等