计量值控制图系数表
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2.判断异常的准则在讨论控制图原理时,已经知道点子出界就判断异常,这是判断异常的最基本的一条准则。
为了增加控制图使用者的信心,即使对于在控制界限内的点子也要观察其排列是否随机。
若界内点排列非随机,则判断异常。
判断异常的准则:符合下列各点之一就认为过程存在异常因素:(1)点子在控制界限外或恰在控制界限上控制界限内的点子排列;(2)链:连续链,连续7个点以上排列在一侧;间断链,大多数点在一侧(3)多数点靠近控制界限(在2一3倍的标准差区域内出现)(4)倾向性与周期性。
控制图是用于确定生产或工作过程是否处于稳定状态的图形,通过它可以发现并及时消除生产和工作过程中的失控情况。
控制图是通过对过程中各特性值进行测定、记录、评估和监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。
在控制图中有两条平行的上下控制界限和中心线,并有按时间序列排列的样本统计量数值的描点序列。
如果控制图中描点落在控制界限之内,则表明过程正常;若控制图中描点落在控制界限之外或描点序列在界限之间有某一种或几种不正常的趋势,则表明过程异常。
(一)控制图的分类控制图可以分为两类,即计量值控制图和计数值控制图。
计量值控制图所依据的数据均属于由测量工具实际测量出来的数据,如长度、重量等控制特性,具有连续性,它包括:①单值控制图;②平均值与极差控制图;③平均值与标准差控制图;④中位值与极差控制图;⑤个别值与移动极差控制图。
计数值控制图所依据的数据均属于以单位个数或次数计算,如不合格品数、不合格品率等。
它包括:①不合格品数控制图;②不合格品率控制图;③缺陷数控制图;④单位缺陷数控制图。
(二)控制图的应用控制图可用于以下几方面:①预测,通过现有图形的分析和研究可大致预测下一步可能的位置。
②评价与诊断,可以评价过程的变化情况,评估过程的稳定性,并能与其他方法结合,可以找到产生状况的原因。
③控制,可对品质状况及时掌控,决定何时需要调整,何时需要保持原有状态。
一、控制图的种类和用途
(一)控制图的种类
控制图可分计量值控制图和计数值控制图两大类,控制图的分类及各种控制图上下控制界限的确定和计算公式见表7.2。
表7.2 常规控制图一览表
注:表中各种控制图控制界限计算公式中的相关系数见表7.3
随着电子计算机辅助企业管理技术的发展,目前表中所列的各种控制图均可以利用电子计算机进行数据处理与绘制,提高了工作效率,增强了控制图法的实用性。
若按控制图的应用目的不同,控制图可分为分析用控制图和控制用控制图两类。
表7.3 控制图用系数。
计量 值 控 制 图均值极差图图R X -X CL =R CL =中位数极差图 图R X -~X CL ~=R CL =单值移动极差控制图 图S R X - 计算简便效果差X CL =s R CL =S R UCL 267.3= LCL=不考虑平均值标准差图 图S X -X CL =S A X UCL 3+=S A X UCL 3-=S CL =S B UCL 4=S B UCL 3= 计 数 值 控 制 图不合格品数控制图Pn(Np) 样本数量相等n P CL =不合格品率控制图P样本数量可以不等计算量大,控制线凹凸不平(在特定条件下,控制线可为直线)P CL =缺陷数控制图C样本数量相等C CL = C C UCL 3+= C C UCL 3-=单位缺陷数控制图 U样本数量可以不等计算量大,控制线凹凸不平(在特定条件下,控制线可为直线) U CL = niU U UCL 3+= niU U UCL 3-= 标准差标准差(Standard Deviation) 也称均方差(mean square error)各数据偏离平均数的距离(离均差)的平均数,它是离差平方和平均后的方根。
用σ表()i P n p p P UCL -+=13RA X UCL X 2+=R A XLCL X 2-=RD R UCL 4=R D R LCL 3=R D R UCL 4=R D R LCL 3=RA X UCL m X 23~+=RA X UCL m X 23~-=S R X UCL 660.2+=S R X UCL 660.2-=()iP n pp Pn UCL -+=13()i P n pp Pn UCL --=13()iP n pp P UCL --=13=∑=--=ni i n X X S 121)(ˆσ在讨论控制图原理时,已经知道点子出界就判断异常,这是判断异常的最基本的一条准则。
为了增加控制图使用者的信心,即使对于在控制界限内的点子也要观察其排列是否随机。
常规控制图的应用一、各类常规控制图的使用场合现在简单说明各种常规控制图的使用场合:(1)—R控制图。
对于计量数据而言,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、收率和生产量等计量值的场合。
控制图主要用于观察正态分布的均值的变化,R控制图用于观察正态分布的分散或变异情况的变化,而—R控制图则将二者联合运用,用于观察正态分布的变化。
(2)-s控制图与-R图相似,只是用标准差(s)图代替极差(R)图而已。
极差计算简便,故R图得到广泛应用,但当样本量n>10,这时应用极差估计总体标准差σ的效率减低,需要应用s图来代替R图。
现在由于微机的应用已经普及,图的计算已经不成问题,故-s控制图的应用将越来越广泛。
(3)Me-R控制图与-R图也很相似,只是用中位数(Me)图代替均值()图。
由于当n小时,中位数的确定比均值更简单,所以多用于现场需要把测定数据直接记入控制图进行控制的场合,这时,为了简便,自然规定n为奇数。
现在现场推行SPC,都应用电脑,计算平均值已经不成问题,故Me-R控制图的应用也逐渐减少。
(4)X-R s控制图。
多用于对每一个产品都进行检验,采用自动化检查和测量的场合;取样费时、昂贵的场合;以及如化工等气体与液体流程式过程,产品均匀的场合。
由于它不像前三种控制图那样取得较多的信息,所以用它判断过程变化的灵敏度也要差一些。
(5)p控制图。
用于控制对象为不合格品率或合格品率等计数质量指标的场合。
这里需要注意的是,在根据多种检查项目综合起来确定不合格品率的情况,当控制图显示异常后难以找出异常的原因。
因此,使用p图时应选择重要的检查项目作为判断不合格品的依据。
p图用于控制不合格品率、交货延迟率、缺勤率,差错率等等。
(6)np控制图。
用于控制对象为不合格品数的场合。
设n为样本量,p为不合格品率,则np为不合格品数。
故取np作为不合格品数控制图的简记记号,这里要求n不变。
(7)c控制图。
测量过程的统计控制—控制图1、控制图的概念控制图(又称休哈特控制图)是对测量过程是否处于统计控制状态的一种图形记录。
它能判断并提供测量过程中是否存在异常因素的信息,以便于查明产生异常的原因,并采取措施使测量过程重新处于统计控制状态。
对于准确度较高及比较重要的测量过程,如有可能建议尽可能采用控制图对其测量过程进行连续和长期的统计控制。
2、核查装置测量结果除了会受到测量过程的影响外,还会受测量对象的影响,因此如果能找到一个比较稳定的核查装置并对其作连续的定期观测,则根据由定期观测结果计算得到的统计控制量(例如平均值,标准偏差,极差等)的变化情况可以推断出测量过程是否处于统计控制状态。
因此采用控制图方法来对测量过程进行统计控制的前提是具有一个量值稳定的核查装置。
3、控制图的分类根据控制对象的数据性质,即所采用的统计控制量来分类,在测量过程控制中常用的控制图有平均值—标准偏差控制图(x–s图)和平均值—极差控制图(x–R图)。
控制图通常均成对地使用,平均值控制图主要用于判断测量过程中是否受到不受控的系统效应的影响。
标准偏差控制图和极差控制图主要用于判断测量过程是否受到不受控的随机效应的影响。
标准偏差控制图比极差控制图具有更高的检出率,但由于标准偏差要求重复测量次数n≥10,对于某些测量过程可能难以实现。
而极差控制图一般要求n≥5,因此在测量过程考核中推荐采用平均值—标准偏差控制图,也可以采用平均值—极差控制图。
根据控制图的用途,可以分为分析用控制图和控制用控制图两类。
(1) 分析用控制图:用于对已经设计完成的测量过程或测量阶段进行分析,以评估测量过程是否稳定或处于受控状态。
(2) 控制用控制图:对于正在进行中的测量过程,可以在进行测量的同时进行过程控制,以确保测量过程处于稳定受控状态。
具体建立控制图时,应首先建立分析用控制图,确认过程处于稳定受控状态后,将分析用控制图的时间界限延长,于是分析用控制图就转化为控制用控制图。
均数-极差控制图(R x -图) 1、 均数控制部分中心线——nx x n x x i ∑∑⎪⎭⎫ ⎝⎛+==2上下控制线——R A x 2±上线警告线——R A x 232± 上线辅助线——R A x 231±2、 极差控制部分上控制线——R D 4上警告线——()R R D R -+432上辅助线——()R R D R -+431下控制线 ——R D 3方法与均数同,但是数据超出两表中任一则视为“失控”均数控制图绘制方法及使用方法:总均值()i x 、标准偏差()s 、平均差()R 等。
其中:2'i i i x x x +=nxx ii ∑=()122--=∑∑n nx x s ii'ii i x x R -= nR R i∑=以测定过程为横坐标,相应的测定值为纵坐标作图。
同时作有关控制线。
中心线(CL )——以总均数值来绘制,即i x 上下控制线(UCL,LCL )——按s x i 3±来绘制。
上下警告线(UWL,LWL )——按s x i 2±来绘制 上下辅助线(UAL,LAL )——按s x i ±来绘制在绘制图时,落在s x i ±范围内的点数应约占总点数的68%。
若少于50%,则分布不合适,说明所绘制的图不可靠。
若连续7点位于中心线同一侧,表示数据失控。
——————————————————————————————相某人汇编于2008年4月17日星期四。