计量型数据控制图要点
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控制图的类型2011-5-12 16:54|发布者: 小编H|查看: 2293|评论: 5摘要: 4.2.1 均值极差图――对于计量型数据而言,这是最常用最基本的控制图。
它用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间和生产量等计量值的场合...4.2.1 均值极差图――对于计量型数据而言,这是最常用最基本的控制图。
它用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间和生产量等计量值的场合。
Xbar控制图用于观察分布均值的变化,R控制图用于观察分布的分散情况或变异度的变化,Xbar-R图将二者联合运用,用于观察分布的变化。
4.2.2 均值极差图――控制图是用标准差图(S图)代替极差图(R图)。
极差计算简便,故R图得到广泛应用,但当样本大小n>10或n>12,这时用极差估计总体标准差的效率降低,要用S图来代替R图。
4.2.3 中位数极差图――用中位数图(Xmed图)代替均值图(Xbar图)。
中位数指一组按大小顺序排列的数列中居中的数。
例如,在数列2、3、7、13、18,中位数为7,在数列2、3、7、9、13、18,有偶数个数据,中位数规定为中间两个数的均值,即=8。
中位数的计算比均值简单,多用于现场需要把测定数据直接记入控制图进行控制的场合,为了简便,规定用奇数个数据。
4.2.4 单值移动极差图――用于对每一个产品都进行检验,采用自动化检查和测量;取样费时、昂贵以及化工过程,样品均匀,多抽样也无太大意义的场合。
X-Rs不能获得较多的信息,判断过程变化的灵敏度要差一些。
4.2.5 指数权重移动均值图4.2.6 运行图――运行图不是控制图,它只直接反映产品质量特性数据的变化情况,而没有反应过程统计受控的稳定控制线。
仅仅供掌握测量值的变化曲线。
4.2.7 预控图――它根据用户给定的控制百分率来确定控制线的一种控制图,该控制图分别以红,黄,绿三种颜色区域表示过程失控,警戒和受控状态。
控制线计算简单方便,控制图清晰醒目。
用于计数型数据的控制图尽管控制图大多数情况都与计算型数据联系在一起(如第II章所示),但也开发了用于计数型数据的控制图(见图31),计数型数据只有两个值(合格/不合格,成功/失败,通过/不通过,出席/缺席),但它们可被计数从而用来记录和分析*。
例如:所需标签的出现,一个电路的连续性,或文件打印的错误等。
其他例子如:特性是可测量的,但是其结果只是简单的记录成是/否的形式,例如用通过量规来测量轴的直径是否合格,用目视或是规来检查门边缘是否可接受,或交货是否及时。
计数型数据控制图是很重要的,几条原因如下:• 计数型数据的情况存在于任何技术或行政管理过程中,所以可以在很多场合下应用计数型数据分析技术,最大的困难是对什么是不合格下一个精确的可操作的定义;• 在很多情况下已有计数型数据——检验、要求修理的书面记录、拒收材料的筛选等。
在这些情况下,不涉及到额外的收集数据的费用,只是将数据转化成控制图的工作;• 在必须收集新数据的地方,获得计数型数据通常是很快且不需很多费用,并且由于使用简单的量具(例如通过量规),所以通常不需要专业化的收集技术;• 许多用于管理总结报告的数据是计数型的并且可以从控制图分析中获得益处。
例如:部门一次成功性能,废品率、质量审核和材料拒收,由于能够区分特殊原因和普通原因变差,控制图分析在解释这些管理报告时很有价值;• 当在一个组织机构内引进控制图时,优先解决某些问题及在最需要的地方应用控制图是很重要的,问题的信号会来自成本控制系统,使用者的抱怨、内部的难关(瓶颈)等地方,对于关键的总体质量量度应用计数型控制图通常能对需要更详细检查特定过程的地方指出一条路子——包括应用计量型数据控制图的可能。
*本手册将使用合格/不合格来进行计数型数据讨论,仅仅因为:(1)它们是“传统”使用的数据;(2)刚开始走上持续提高之路的机构通常从这些类型开始;(3)文献上适用的许多例子采用这些类型,不应认为仅仅是这些“可接受的”类型,或者计数型控制图不能用于1类过程(见12页)(参考附录H)。
SPC控制图详解什么就是控制图?控制图就是对过程质量加以测定、记录从而进行控制管理得一种用科学方法设计得图。
控制图得应用控制图中包括三条线1、控制上限(UCL)2、中心线(CL)3、控制下限(LCL)控制图得种类数据:就是能够客观地反映事实得资料与数字数据得质量特性值分为:计量值可以用量具、仪表等进行测量而得出得连续性数值,可以出现小数。
计数值不能用量具、仪表来度量得非连续性得正整数值。
计量型数据得控制图Xbar-R图(均值-极差图)Xbar-S图(均值-标准差图)X-MR图(单值-移动极差图)X-R(中位数图)计数型数据得控制图P图(不合格品率图)np图(不合格品数图)c图(不合格数图)u图(单位产品不合格数图)控制图得判异控制图可以区分出普遍原因变差与特殊原因变差1、特殊原因变差要求立即采取措施2、减少普遍原因变差需要改变产品或过程得设计错误得措施1、试图通过持续调整过程参数来固定住普通原因变差,称为过渡调整,结果会导致更大得过程变差造成客户满意度下降。
2、试图通过改变设计来减少特殊原因变差可能解决不了问题,会造成时间与金钱得浪费。
控制图可以给我们提供出出现了哪种类型得变差得线索,供我们采取相应得措施。
控制图上得信号解释有很多信号规则适用于所有得控制图(Xbar图与R图),主要最常见得有以下几种:规则1:超出控制线得点规则2:连续7点在中心线一侧规则3:连续7点上升或下降规则4:多于2/3得点落在图中1/3以外规则5:呈有规律变化SPC控制图建立得步骤1、选择质量特性2、决定管制图之种类3、决定样本大小,抽样频率与抽样方式4、收集数据5、计算管制参数(上,下管制界线等)6、持续收集数据,利用管制图监视制程SPC控制图选择得方法1.X-R控制图用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间、收率与生产量等计量值得场合。
X控制图主要用于观察正态分布得均值得变化,R控制图主要用于观察正态分布分散或变异情况得变化,而X-R控制图则将二者联合运用,用于观察正态分布得变化。
SPC控制图的分类控制图选用原则在质量管理工作中,通常用到各种控制图,用于分析或控制制程,本文在此对如何选用控制图简单归纳如下表,请大家参与讨论计量型数据控制图极差图 x--R 平均值—1、通常子组样本容量小于9,一般为4或52、此控制图,因使用方便,效果也好,故使用最普遍X --S 平均值—标准差图1、因标准差比极差描述产品或过程变异更优,故在有计算机时用此种图形更好2、当子组样本容量大于9时,人工计算极差较困难时,常用计算机计算3、通常用于分析制程用X~-R 中位数图1、通常用于现场操作者进行控制制程用2、使用此图时,子组数通常为奇数,分析所得结果偏差比上两者都大X-MR 单值移动极差图1、通常在测量费用高时使用2、测量数据输出比较一致时常用(如溶液的浓度)3、检查过程的变化不如其它计量型控制图敏感计数型数据控制图p 不合格品率图适用于测量在一批检验项目中不合格品项目的百分数,是一个比率,故各子组样本容量不一定要一样np 不合格品数图用来度量一个检验中的不合格品的数量,是一个数值,故各样本容量应固定 c 不合格数图用来测量一个检验批内不合格的数量,它要求样本容量恒定或受检数量恒定 u 单位产品不合格数图用来测量具有容量不同的样本的子组内,每检验单位之内的不合格数量 SPC控制图的分类按控制图测量性质不同,控制图可分为计量型控制图和计数型控制图两大类。
前者反映产品或过程特性的计量数据,后者反映计数数据。
计量型控制图又可分为:1)均值-极差(X-R)图:适用于长度,重量,时间,强度,成分以及某些电参数的控制2)均值-标准差(X-S)图:适用于样本较大的过程控制3)单值-移动差(X-Rs)图:只能获得一个测量值或测量成本较高的情形.4)中位数-极差(X-R)图计数型控制图:1)缺陷数(C)控制图:计数检验的个数相对于被检验对象的总体很少时适用.2)百分率(P)图:适用于计数的值所占的比例较大时.2、按控制图用途不同,控制图可分为分析用控制图与控制用控制图。
控制图基本知识英文control chart控制图的诞生世界上第一张控制图诞生于1924年5月16日,是由美国贝尔电话实验室(Bell Telephone Laboratory)质量课题研究小组过程控制组学术领导人休哈特博士提出的不合格品率p控制图。
随着控制图的诞生,控制图就一直成控制图为科学管理的一个重要工具,特别方面成了一个不可或缺的管理工具。
它是一种有控制界限的图,用来区分引起的原因是偶然的还是系统的,可以提供系统原因存在的资讯,从而判断生产过於受控状态。
控制图按其用途可分为两类,一类是供分析用的控制图,用来控制生产过程中有关质量特性值的变化情况,看工序是否处於稳定受控状;再一[1]类的控制图,主要用於发现生产过程是否出现了异常情况,以预防产生不合格品。
定义控制图(Control Chart)又叫管制图,是对过程质量特性进行测定、记录、评估,从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。
图上有中心线(CL,Central Line)、上控制线(UCL,Upper Control Line)和下控制限(LCL,Lower Control Line),并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。
UCL、CL、LCL统称为控制线(Control Line)。
中心线是所控制的统计量的平均值,上下控制界限与中心线相距数倍标准差。
多数的制造业应用三倍标准差控制界限,如果有充分的证据也可以使用其它控制界限。
若控制图中的描点落在UCL与LCL之外或描点在UCL和LCL之间的排列不随机,则表明过程异常。
运用控制图的目的运用控制图的目的之一就是,通过观察控制图上产品质量特性值的分布状况,分析和判断生产过程是否发生了异常,一旦发现异常就要及时采取必要的措施加以消除,使生产过程恢复稳定状态。
也可以应用控制图来使生产过程达到统计控制的状态。
产品质量特性值的分布是一种统计分布.因此,绘制控制图需要应用概率论的相关理论和知识。
一、按控制图测量性质不同,控制图可分为计量型控制图和计数型控制图两大类。
前者反映产品或过程特性的计量数据,后者反映计数数据。
SPC软件免费下载:计量型控制图又可分为:1)均值-极差(X-R)图:适用于长度,重量,时间,强度,成分以及某些电参数的控制2)均值-标准差(X-S)图:适用于样本较大的过程控制3)单值-移动差(X-Rs)图:只能获得一个测量值或测量成本较高的情形.4)中位数-极差(X-R)图计数型控制图:1)缺陷数(C)控制图:计数检验的个数相对于被检验对象的总体很少时适用.2)百分率(P)图:适用于计数的值所占的比例较大时.2、按控制图用途不同,控制图可分为分析用控制图与控制用控制图。
常规控制图的作用制造业的传统方法有赖于制造产品的生产,有赖于检验最终产品并筛选出不符合规范的产品的质量控制。
这种检验策略通常是浪费和不经济的,因为它是当不合格品产生以后的事后检验。
而建立一种避免浪费、首先就不生产无用产品的预防策略则更为有效。
这可以通过收集过程信息并加以分析,从而对过程本身采取行动来实现。
控制图是一种将显著性统计原理应用于控制生产过程的图形方法,由休哈特(Walter Shewhart)博士于1924年首先提出。
控制图理论认为存在两种变异。
第一种变异为随机变异,由“偶然原因"(又称为"一般原因")造成。
这种变异是由种种始终存在的、且不易识别的原因所造成,其中每一种原因的影响只构成总变异的一个很小的分量,而且无一构成显著的分量。
然而,所有这些不可识别的偶然原因的影响总和是可度量的,并假定为过程所固有。
消除或纠正这些偶然原因,需要管理决策来配置资源、以改进过程和系统。
第二种变异表征过程中实际的改变。
这种改变可归因于某些可识别的、非过程所固有的、并且至少在理论上可加以消除的原因。
这些可识别的原因称为"可查明原因"或"特殊原因"。
它们可以归结为原材料不均匀、工具破损、工艺或操作的问题、制造或检测设备的性能不稳定等等。
计量型控制图实例分析引言计量型控制图是质量管理中常用的工具,能够帮助企业对生产过程进行监控和改进。
通过计量型控制图,企业可以及时发现和纠正生产过程中的问题,保证产品质量的稳定性。
本文将以某企业生产线上的实例数据为例,从控制图的分析方法、图形的解读等方面对计量型控制图进行详细分析,为读者展示控制图在质量管理中的实际应用。
方法与数据来源本文所分析的计量型控制图是基于某企业生产线上的实际数据,通过检测仪器对产品的尺寸进行测量,记录下每个产品的尺寸数据。
本次数据采集周期为一个月,每天随机抽取一定数量的产品进行尺寸测量。
共计测量了200个数据点,这些数据点将被用来构建计量型控制图进行分析。
控制图构建根据所测量的尺寸数据,我们可以构建均值图(X图)和极差图(R图),以监控产品尺寸的稳定性和过程的可控性。
首先,我们计算所有数据的平均值,并将其绘制在均值图(X图)上。
均值图反映了产品尺寸的中心水平,可以用来判断生产过程是否稳定。
在均值图上,我们还绘制了中心线(CL)和上下控制限(UCL 和LCL),用来指示尺寸的变化范围。
在构建均值图时,我们采用的公式是:X = (x1 + x2 + ... + xn) / n其中,X为平均值,x1到xn为测量数据,n为数据个数。
接下来,我们计算相邻两个数据点之间的差值(即极差),并将其绘制在极差图(R图)上。
极差图反映了产品尺寸的变动情况,可以用来判断生产过程的稳定性。
在极差图上,同样绘制了中心线(CL)和上下控制限(UCL和LCL),用来指示尺寸变化的合理范围。
在构建极差图时,我们采用的公式是:R = xmax - xmin其中,R为极差,xmax和xmin分别为测量数据中的最大值和最小值。
通过以上步骤,我们成功构建了均值图和极差图,为后续的分析提供了基础。
控制图分析根据构建的均值图和极差图,我们可以结合自身经验和统计方法,对生产过程进行分析和判断。
以下是对均值图和极差图的一些常见分析方法和解读:•均值图:–若均值图的数据点在中心线附近波动,且未超出控制限范围,则说明生产过程稳定且尺寸变化在正常范围内。
XXX压铸有限公司计量型控制图Cpk=Z USL /3=#DIV/0!批准/日期:审核/日期:编制/日期:X 控制图R 控制图X UCL CL+2σCL+1σCL CL-1σ CL-2σLCL #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0! #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!R UCL CL 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000 0.0000.0000.000。
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控制图的基本知识介绍一、控制图的定义:1、控制图是用来表示一个过程特性的图象,图上标有根据此特性收集到的一些统计数据,和一条中心线及一条或两条控制线(或者说是由折线图及三条控制线所构成)。
2、分析和监控过程的工具,它有两个用途:一是用来判定一个过程是否一直受统计控制;二是帮助过程保持受控状态。
3、控制图是由美国贝尔试验室休哈特博士(Walter)在二十世纪二十年代发明,从此,美国及世界上其它国家广泛运用,特别是在日本得到了发展。
4、控制图是分类:计量型和计数型:✧计量型控制图是指所采用的数据是定量的数据,可直接测量并用来分析;✧计数型控制图指所用数据是可以用来记录和分析的定性数据,不可测量,通常以不合格或不合格的形式收集。
5、使用控制图所需了解的几个术语:1)过程:共同工作以产生输出的供方、生产者、人、设备、输入材料、方法和环境以及使用输出的顾客之集合。
2)变差:没有两件产品或特性是完全相同的,亦即过程的单个输出之间存在不可避免的差别,这种差别就称之谓变差;它分为两类:一类是普通原因引起的变差,即固有变差,用节来估计。
3)普通原因指的是造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因。
4)特殊原因指是造成不是始终作用于过程的变差,即当它们出现时将造成(整个)过程的分布改变。
5)受控:当过程仅存在普通原因引起的变差且不改变时,普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因,过程的输出是可预测的,我们称之为“处于统计控制”、或有时简称为“受控”。
二、使用控制图:1、使用控制图来改进过程是一个重复的程序,多次重复收集、控制及分析几个基本步骤组成;1)按计划收集数据;2)利用数据可计算控制限;3)当过程受控时,控制限可用来解释过程能力;4)为了使过程在受控和能力的基础上得以改进,就必须识别变差的普通及特殊原因,并据此加以改进;5)当所有的特殊原因被消除后,过程在统计控制状态下运行,可继续使用控制图作为监控工具,也可计算过程能力。