《不合格品控制图》课件.pptVIP

***********不合格品产生的原因生产过程中的错误操作人员失误、设备故障、工艺参数偏差等都可能导致产品不合格。原材料质量问题原材料质量不稳定、不符合标准，会导致产品质量问题。设计缺陷产品设计存在缺陷，导致产品无法满足使用要求。管理问题生产流程管理混乱、质量控制体系不完善等问题，导致产品质量失控。传统的不合格品控制方法人工抽检传统方法通常依赖人工抽检，效率较低，容易漏检，准确性较差。对于大批量生产，人工抽检难以有效控制产品质量。经验判断依赖经验判断，容易受到主观因素的影响，缺乏客观依据。无法有效应对产品质量波动，难以实现持续改进。控制图法的优势直观清晰控制图以图形化的方式呈现数据变化趋势，易于识别过程是否处于受控状态。数据驱动控制图基于统计数据分析，提供客观依据，避免主观判断带来的偏差。预防为主控制图能够及时发现过程异常，便于采取措施，预防不合格品的产生。持续改进控制图能够跟踪过程改进效果，帮助企业不断优化生产流程，提升产品质量。控制图的基本概念控制图是统计过程控制（SPC）的重要工具。它以图表的形式展示数据随时间变化的趋势。通过分析数据点的位置和变化规律，可以判断过程是否处于受控状态。确定统计量统计量是用来描述样本数据的指标，选择合适的统计量才能准确反映产品质量的波动情况。1不合格品率（p）不合格品数量占总样本数量的比例2不合格品数（np）样本中不合格品的数量3不合格品缺陷数（c）每个样本中不合格品缺陷的数量4不合格品缺陷率（u）每个样本中不合格品缺陷数量除以样本大小根据不同的质量特性和数据类型，选择合适的统计量来建立控制图。选择控制图类型数据类型数据类型决定了控制图的选择，包括：计量数据和计数数据。计量数据是指可以进行测量的数据，例如产品的尺寸、重量、温度等。计数数据是指表示事件发生次数或数量的数据，例如产品缺陷数、不良品数、故障次数等。控制图类型常见的控制图类型包括：Xbar-R图：适用于计量数据，用于监控过程的平均值和范围。Xbar-S图：适用于计量数据，用于监控过程的平均值和标准差。p图：适用于计数数据，用于监控过程的不合格品率。np图：适用于计数数据，用于监控过程的不合格品数量。c图：适用于计数数据，用于监控过程的缺陷数。u图：适用于计数数据，用于监控过程的单位缺陷数。p控制图绘制步骤1确定样本量确保样本量足够大，以反映产品质量的真实情况。2计算不合格品率每个样本中的不合格品数量除以样本量。3绘制控制图横轴为样本序号，纵轴为不合格品率。4标注中心线和控制限中心线表示历史数据的不合格品率平均值，控制限代表允许的波动范围。5标记数据点将每个样本的不合格品率标记在控制图上。在绘制p控制图时，需要确保每个样本的大小一致。如果样本大小不一致，需要进行调整，以确保控制图的准确性。绘制完控制图后，还需要对数据进行分析，以判断生产过程是否处于控制状态。解读p控制图1控制界限控制界限表示过程的正常波动范围，任何超出界限的数据点可能表明过程存在异常。2样本点样本点代表每个样本的不合格品比率，它们在控制图上以点的形式呈现。3中心线中心线表示过程的平均不合格品比率，可以帮助判断过程是否处于统计控制状态。4趋势如果样本点呈现出明显的趋势，例如连续上升或下降，则可能表明过程存在系统性偏差。建立p控制图的判断原则控制界限如果数据点超出控制界限，表明生产过程可能发生了异常变化，需要进行调查和纠正措施。点子趋势如果数据点显示出明显趋势或周期性变化，则可能存在需要解决的潜在问题。点子分布如果数据点明显偏离中心线，或呈现非随机分布，则可能存在系统性偏差或过程不稳定。异常点如果数据点出现极值或明显异常，需要仔细分析其原因并采取适当的处理措施。异常点分析与处理异常点识别控制图上超出控制限的点称为异常点，可能由特殊原因造成。异常原因分析分析异常点出现的原因，例如机器故障、操作失误等。采取纠正措施根据异常原因，采取针对性的纠正措施，消除异常点。重新绘制控制图消除异常点后，重新绘制控制图，观察是否有效。np控制图绘制步骤1确定样本量确定每个样本的观察值数量，样本量应足够大，以确保数据具有统计代表性。2收集数据收集每个样本的不合格品数量，确保数据的准确性和完整性。3计算样本不合格品率计算每个样本的不合格品率，将不合格品数量除以样本量。4计算中心线和控制限计算中心线和控制限，中心线代表过程的平均不合格品率，控制限是中心线的上下限，它们定义了过程的正常波动范围。5绘制控制图使用收集的数据绘制np控制图，将样