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全套SPC控制图制作-EXCEL版

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质量管理工具-SPC统计全套工具Excel版

质量管理工具-SPC统计全套工具Excel版

2.7 2.85 2.97 3.08 2.33 1.92 1.86 1.82 1.78 2.11
0 0.08 0.14 0.18 0.22
1.88 1.02 0.73 0.58 0.48 0.42 0.37 0.34 0.31 0.58
X UCL 0.82 0.82 0.82 CL 0.72 0.72 0.72 LCL 0.61 0.61 0.61 0.42 0.56 0.56 0.49 0.72 0.64 0.42 0.56 0.64 0.42 0.72 0.49 0.72 0.42 0.56 0.00 0.00 0.00 R UCL 0.38 0.38 0.38 CL 0.18 0.18 0.18 LCL 0.00 0.00 0.00
0.56 0.49 0.36 0.49 0.36 0.00
0.42 0.42 0.72 0.42 0.49 0.00
0.36 0.36 0.42 0.36 0.42 0.00
0.25 0.30 0.42 0.64 0.64 0.00
0.36 0.64 0.42 0.42 0.56 0.00
0.64 0.42 0.56 0.42 0.42 0.00
0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 0.72 0.72 0.72 0.72 0.72 0.72 0.72 0.72 0.72 0.72 0.72 0.72 0.72 0.72 0.72 0.72 0.72 0.72 0.72 0.72 0.72 0.72 0.72
0.36 0.56 0.56 0.72 0.49 0.00

全套SPC控制图制作_EXCEL版

全套SPC控制图制作_EXCEL版

日期
2月21日
合 计
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
ΣＸ＝
样
ΣＲ＝
本
测
测量值的判定条件
定 值
> US<L LSL
Ｎ＝
ΣＸ Ｘ MR
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE
单值和移动全距（Ｘ-ＭＲ）控制图
控
制
产品件号 产品名称
规 格 标 准 群組数大小 控 制 X
上限 USL
上限 UCL
图 MR 图 制 造 0.00 部 门
样品容 量／频
率
控制项目
中心限CL
总組数 中心限CL
0.00 机 组抽样方法ຫໍສະໝຸດ 测量单位日期 批/
时间 号
1
2
3
4
5
下限 LSL
下限 LCL
0.00
测量 者
0.00
1
2
3
4
5

利用Excel表格制作品质图表(QC7+MSA+SPC)

利用Excel表格制作品质图表(QC7+MSA+SPC)
=IF((J20/100)<10%,"可以接受",IF((J20/100)>30%,"不可以接受","条件下接受")) =IF(J28<5,"不可接受","可以接受")
%GR&R Excel版本制作完成!
2. 交叉法与EXCEL的结合运用
首先回顾以下交叉法的评估方法:
随机选取50个产品（最好包含10个左右不良 样品）并编号。
温馨提示：右图为组数的参考值
步骤4：计算组距（全距/组数K ）
數據數 50~100 100~250 250以上
組數 6~10 7~12 10~20
步骤5：计算上下组列
用CONCATENATE函数合并上下界 数值文本，计算如下：
步骤6：计算组列间的个数
步骤7：制作图表
运算结果如下
键入 COUNTIF和 SUN函数运 算满足条件
75
38.00
37.00
75
总计
数量 期望数量
76
74
150
76
74
150
由上表可以看出需要根据测量的数据计算出：
A=0&B=0 A=0&B=1 A=1&B=0
同理得 B&C A&C
B=0&C=0 B=0&C=1 B=1&C=0
A=0&C=0
+ A=0&C=1
A=1&C=0
A=1&B=1
B=1&C=1
PV Rp * K3 例如:样板数目为10时,取值为0.3146 经过=I7*G29运算可得出PV值

Excel模板自动生成CPK, SPC, Run Chart结果和曲线图：125个样品范例

Excel模板自动生成CPK, SPC, Run Chart结果和曲线图：125个样品范例

1 2 采样数量： 0 输入数据有效。 0 6 7 8 9
107.5 107.5 102.3 98.68 96.98 102.592 10.520
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 16.330 99.848 99.848 16.330 10.520 102.592 102.592 10.520 100.568 106.218 94.918 10.143 21.402 0.000 TRUE 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10.143 100.710 100.710 16.410 100.568 106.218 94.918 10.143 21.402 0.000 TRUE
RUCL： RCL： RLCL： 19
100.2 100.2 103 99.62 98.77 100.358 4.230
0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 8.100 98.132 98.132 8.100 100.568 106.218 94.918 10.143 21.402 0.000 TRUE TRUE 1.983 17.240 FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE 10.143 FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE

SPC八大控制图自动生成表

SPC八大控制图自动生成表

过程能力分析
40
115.243
35 112.500 117.500
30
25
-6δ -5δ -4δ -3δ -2δ -δ +δ +2δ +3δ +4δ +5δ +6δ
Sigma分布 规范值 频率分布 正态分布
频率 20
15
10
5 0 0.000
20.000
40.000
60.000
80.000
100.000
120.000
140.000
X
Xቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
117.000 116.000 115.000 114.000
规范下限 LSL 规范上限 USL
X控制图
中心限 CL
113.000 112.000 111.000 110.000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
通往初始面板
X-R图及过程能力分析
对比其他控制图 对照输入数据
生成报告
查看并填写报告
118.000
查看X-S图
查看中位数图
返回数据登入
子组容量 n 总组数 Count 总样本数 N 平均值 X 最大值 Max X 最小值 Min X 平均中位数 Mid X 规范上限 USL 中心限 CL 规范下限 LSL 上限值 UCL (X) 中心限 CL (X) 下限值 LCL (X) 上限值 UCL (R) 中心限 CL (R) 下限值 LCL (R) 偏度 Skewness 峰度 Kurtosis 预估不良率(PPM) 标准差 Std.Dev.= 标准差 Sigma= Pp= Ppk= Ca= Cp= CPU= CPL= Cpk= Grade= 5 25 125 115.2433 116.9600 112.9600 115.2572 117.5000 115.0000 112.5000 116.116 115.243 114.370 3.198 1.513 0.000 -0.1448 -0.1734 272.740 0.875 0.650 0.953 0.860 9.73% 1.281 1.157 1.406 1.157 C

利用Excel制作SPC分析表格

利用Excel制作SPC分析表格

3 品质常用工具与excel的运用技巧
4 表面处理的培训
5 到飞黄出差
6
-
7
-
8
-
计划完成时 间
2010-1-7
2009-12-25 2010-1-5
2009-12-26 2009-12-27
-
是否关 闭
否
否 否 是 是 -
通知 时间已超,请注意关闭
该问题 距离完成还有时间，请
注意及时完成 该项目紧急，请速完成
返回数据集中第 k 个最大值。使用此函数可以根据相 对标准来选择数值。例如，可以使用函数 LARGE 得到 第一名、第二名或第三名的得分。
步骤1: 用SUM函数统计加班总时间,如下:
步骤2: 用LARGE函数排列其大小,从大至小,如下:
步骤3: 用ALT+O+D设置条件格式:
完成!
THANK YOU
步骤4: 根据前面的算出的上下管控线分6个区间(分别代表+/-3S)
步骤5: 制作图表
15.03
15.03
15.02
15.02
15.01
15.01
15.00
15.00
14.99
14.99
14.98
14.98 1
2
3 双4 击图5 表中6 该 7
8
9
10
11
12
13
14
15
处刻度,得出
如下页图框
步骤6: 调整和修改图表
6 0.48 * 2.00
7 0.08 1.92
8 0.37 0.14 1.86
9 0.34 0.18 1.82
10 0.31 0.22 1.78

SPC八大控制图自动生成表

SPC八大控制图自动生成表

您有着不一般的出发目的，简单粗暴 味。
就这样吧，也好

我要使用中位数
通往初始面板
精确度吗？
用。作者对于中位数图的看法是：中位数图用手算的 精确度一般
不一般的出发目的，简单粗暴的结果也许适合您的口
我要使用中位数图
且慢，我要回上一步再看看
V1.01
控制图选择向导
您期待的结果是希望达到足够的精确度吗？
本页内容为作者自己的理解，不代表任何人。作者我不专业，说话可以不负责任，仅供您参考用。作者对于中位数图的看法 话会比X-R或X-S更方便快捷，但精确度不好，不过既然您都有电脑了，…… :)
精确度好
从得到更加精确的结果出发，我推荐您点击下面的按钮，先 尝试下X-R图或X-S图。

SPC控制图表格

SPC控制图表格
XXX（上海）有限公司
XXXX (Shanghai) Co.Ltd
X-R控制图
工厂车间 零件名称 ● AVERAGES（X BAR CHART ） ● RANGES（R CHART ） 检 查 记 录
CLX UCLX LCLX MAX-MIN(R) CLR UCLR LCLR 调整说明
图
号
工序名称
称重
AVERAGE(X) UCL(X) CL(X) LCL(X)
说 明 栏 ●对特殊原因采取措施说明 *任何超出控制限的点
*连续7点在中心线之上或之下 *连续7点上升/下降 *任何其它明显非随机的图形 ●采取措施的说明 ①不要对过程做不必要改变 ②注明对过程因素（人机料法环 或MS）所做的调整
组容 2 3 4 5 6 7 8 9 10
19 491.00 494.00 492.00 490.00 489.00
491.200 489.000 495.000 483.000 5.000 3.720 9.000 0.000
20 492.00 489.00 493.00 493.00 491.00
491.600 489.000 495.000 483.000 4.000 3.720 9.000 0.000
质量特性 规格值CL
重量 489.000
尺寸上限USL 尺寸下限LSL
498.00 480.00
组容/频率 机器编号
5pcs/1H
生产形态 日 期
□PPAP
■ 量产
498.00 495.00 492.00 489.00 486.00 483.00 480.00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

spc计量型控制图.xls

spc计量型控制图.xls
使用说明
A 原理 本过程统计分析工具是根据统计过程控制理论来编制的。详细的原理参见相关的统计过程控制分析理论的书籍或QS9000的《SPC统 计过程控制手册》。
B.使用 1.分析工具的组数为4组，每组25个样本数，共100个样本容量。
2.收集数据的要求根据相关的统计分析原理进行分组、收集相应数据，然后填入数据栏Байду номын сангаас。
D.声明 本统计过程控制分析工具是为了方便质量管理工作者进行日常管理使用，或对统计过程控制（SPC)理论感兴趣的人员研究。不得 私自拷贝、复制或传播。
E.作者 令文广 先生（国家注册质量师、国家注册质量管理体系审核员、质量管理资深咨询师、质量管理培训讲师） 在使用过程中如果遇到什么疑问或建议请与作者直接联系：erwinling@
Erwin Ling.
All rights reserved by Erwin Ling.
2019/7/29
3.本分析工具自动绘制均值和极差图，为了得到良好的效果，每次使用时按照样本容量要求收集100个数据进行分析。 4.不要将数据栏目中每组的样本数（25）缩小（如20），这样5个样本量将是空的，均值成为0，均值图将自动识别并调整纵坐标 并从0开始显示，可能造成控制图显示不平衡，很难看清楚。
C.结论 1.本分析工具的分析结论给出了点子出界、连续7点在中心线同侧、连续7点上升或下降的结论。 2.大量的数据点分布在中心线附近的情况会在备注栏提醒。 3.其他的非随机分不情形请分析者根据过程统计分析理论自行分析并控制。

全套SPC控制图制作办法

全套SPC控制图制作办法

規格下限 LSL
控制上限UCL (X)
控制下限LCL (X)
标准差 (Std.Dev.)
标准差 (Sigma Hat)
0.00
偏离(Skewness)
峰度 (Kurtosis)
预估不良率〈PPM〉(Out of Spec.) Ca
#VALUE!
CPU
CPL
Cp
Cpk
0 0.000
- 3S
5.000
11.00
7
8
9
10
11 Sigma =01.200
1
ＰＰＫ=
PP =
Ca =
ＣＰＫ=
CP =
Grade =
7
8
9
10
11
12
13
部 门:
0 1
0.8
0.6
0.4
0.2
过 程 能 力 分 析 (Capabilities)
机 组:
0
0
操 作 者:
0
0
日 期: 2011-5-22
件号:
总組数 (Sub Group)
本
ΣＸ＝ ΣＲ＝ 0.00
测
计量数值的判定条件
定
> USL 蓝色
值
< LSL 红色
ΣＸ 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
k = 0.23
OUT OF UPPER SPEC = 0.15%
OUT OF LOWER SPEC = 0.00%
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备注及 原因跟踪:
7月1日
合 计
0.00
测量值的判定条件 > < USL LSL 蓝色 红色
平
均
0.00
預估不良率 (PPM)
#VALUE!
製程能力分析
0.00
平
Ｘ＝
均
0.00
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
R=
預估不良率 (PPM)
Ｘ
0.60 0.40 0.20 0.00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
单值和移动全距（Ｘ-ＭＲ）控制图
产品件号 产品名称 控制项目 测量单位
日期/ 时间
规 格
上限 USL 中心限CL 下限 LSL 1 2 3 4 5 6 7 8
标
准
群組数大小
控
制 X
上限 UCL 总組数 中心限CL 下限 LCL 9 10 11 12 13 14 15
图 MR 图 0.00 0.00 0.00
16 17 18
制 部
造 门
机 组 测 量 者
19 20 21 22
控制图编号： 样品容 量／频 率 日 期
23 24 25
抽样方法
7月1日
合 计 ΣＸ＝ ΣＲ＝ 测量值的判定条件 > < USL LSL 蓝色 红色
批
样 本 测 定 值
号
Ｎ＝
ΣＸ Ｘ MR
1.00 0.80
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
#VALUE!
製程能力分析
Std.Dev.=
1பைடு நூலகம்00 0.80 0.60
0.40
0.20 0.00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Sigma = ＰＰＫ= PP = Ca = ＣＰＫ= CP = Grade =
#VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE!