《管制图培训教案》课件.pptVIP

管制图培训教案

培训目标与内容概述掌握管制图基本原理理解管制图的概念、原理和作用，并能正确识别控制图的类型和应用场景。学习管制图绘制步骤熟练掌握各种类型管制图的绘制方法，并能根据实际数据进行分析和诊断。提升质量管理能力将管制图应用于生产过程的质量监控，有效识别和控制异常，提高产品质量和生产效率。

管制图的定义及作用定义管制图是用来监控生产过程是否处于受控状态的图表，通过观察数据点的分布来判断过程是否稳定。作用管制图帮助识别过程中的异常变化，及时发现问题并采取措施，从而提高产品质量和生产效率。

管制图的原理和构成统计原理管制图基于统计过程控制(SPC)的原理，利用数据分析来识别生产过程中的异常波动。构成要素包含中心线(CL)、上控制限(UCL)和下控制限(LCL)等元素，用于监控过程的稳定性和识别异常。

管制图绘制的6个步骤1确定目标选择要控制的质量特性2收集数据收集至少20组数据3计算中心线计算样本平均值4计算上下控制限计算样本标准差5绘制控制图在图上标出数据点6分析与诊断评估数据是否稳定

直方图的绘制1收集数据确定要分析的数据范围2确定组距将数据分成若干组3绘制直方图横轴表示数据组，纵轴表示频数

直方图的分析与应用数据分布直方图展示数据的集中趋势、离散程度和分布形状，帮助我们了解数据特征。过程能力通过直方图，可以判断过程是否稳定，是否能够满足产品质量要求。异常识别直方图可以帮助识别数据中的异常值，例如极端值或偏离正常分布的值。

散点图的绘制1确定X轴和Y轴选择要分析的两个变量，作为X轴和Y轴。2收集数据收集足够数量的数据点，以便绘制散点图。3绘制数据点将每个数据点绘制在坐标系中，对应于其X和Y坐标。4观察趋势观察散点图的趋势，例如线性趋势或非线性趋势。5添加标题和标签添加标题、轴标签以及必要的注释，以说明散点图的内容。

散点图的分析与应用趋势分析散点图可以揭示变量之间的关系，例如线性关系、非线性关系或无相关性。异常值识别通过观察图上的离群点，可以识别出数据中的异常值，以便进一步调查和分析。预测根据散点图中的趋势，可以预测未来数据的变化趋势，为决策提供参考。

控制图的分类计量型控制图用于监测连续型数据的变化趋势，例如长度、重量、温度等。计数型控制图用于监测离散型数据的变化趋势，例如缺陷数量、故障次数等。

X－R控制图的绘制与应用步骤1收集数据并计算样本均值和样本极差步骤2计算中心线(CL)、上控制限(UCL)和下控制限(LCL)步骤3绘制控制图，标出中心线、控制限和样本数据点步骤4分析控制图，判断过程是否处于统计控制状态步骤5采取措施控制过程，改进产品质量

X－MR控制图的绘制与应用1数据收集收集连续数据，例如产品尺寸或重量2计算均值和极差每个样本的均值和极差3绘制控制图中心线，上控制线，下控制线4分析数据识别异常点，判断过程是否稳定

P控制图的绘制与应用数据收集收集一段时间内样本中的不良品数量数据。计算样本不良率将每个样本的不良品数量除以样本量，得到样本不良率。计算中心线和控制限利用样本不良率计算中心线和控制限。绘制控制图将样本不良率绘制在控制图上，并标注中心线和控制限。分析控制图观察样本不良率的变化趋势，判断过程是否处于统计控制状态。采取改进措施如果过程不处于统计控制状态，需采取改进措施，将过程调整到统计控制状态。

C控制图的绘制与应用1定义用于监控单位时间或单位产品中出现的缺陷数2应用场景适用于产品缺陷数量的监控，例如产品表面缺陷、生产过程中的错误数量等3绘制步骤1.收集数据2.计算平均缺陷数3.绘制中心线和控制限4.标记数据点5.分析结果

U控制图的绘制与应用1数据收集收集缺陷数或不合格品数的数据，并记录在表格中。2计算样本均值将每个样本的缺陷数或不合格品数相加，然后除以样本数量，得到样本均值。3计算控制限根据样本均值和标准差，计算出控制图的上限、中心线和下限。4绘制控制图将样本均值绘制在控制图上，并标出控制限。5分析数据观察数据点是否在控制限内，如果数据点超出控制限，则需要分析原因并采取措施。

控制图的分析与诊断1稳定性分析观察控制图的趋势、波动和异常点，判断过程是否处于统计控制状态。2能力分析评估过程的能力，判断过程是否能够满足产品质量要求，计算能力指数Cp和Cpk。3异常原因诊断分析控制图中的异常点，查找异常原因，并采取措施进行改善。

控制图中的8种状态模式趋势数据点逐渐上升或下降，表明过程存在系统性偏差循环数据点呈周期性变化，可能受外部因素影响混合数据点分布不均匀，表明多个过程混杂在一起区域数据点集中在控制限的某一区域，表明过程存在偏离

控制图中的异常点判断超出控制限当数据点超出控制图的上下控制限时，表明过程可