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X-Rs-RmC30图表分析

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X-R控制图操作及应用

X-R控制图操作及应用

X1＋X2＋．．．．．．＋Xn X = ————————————— n R=X最大值－X最小值 式中：X1、X2．．．．．．Xn为子组 内的每个测量值，n为子组样本容量。
5 选择控制图的刻度
X图：坐标上的刻度值的最大与最小 之差应至少为子组均值X的最大与最 小值差的2倍。 R图；刻度值应从最低值0开始到最大 值之间的差值为初期阶段所遇到最大 极差R的2倍。
3、 建立控制图及记录原始数据.

1） X－R通常把数据栏位于X图和R 图的上方，X图画在R图的上方，X和 R的值为纵坐标，按时间先后的子组 为横坐标，数据值以及极差和均值点 纵向对齐，数据栏应记录读数的和均 值(X)、极差(R)以及日期／时间或其 它识别子组代码的空间
4 计算每个子组的均值（X）和极差（R）
X-R控制图示
X控制图
UCL X LCL
R控制图
UCL R
7 X-R控制图分析

（1） 分析均值极差图上的数据点 A） 点在控制界线外；一个或多个点超出控制限是该点 处于失控状态的主要证明依据。因为只存在普通原因引 起变差的情况下超出控制限的点会很少，我们便假设超 出的是由于特殊原因（如工装和设备异常突发变化等） 造成的，给任何超出控制限的点作上标识，以便根据特 殊原因实际开始的时间进行调查，采取纠正措施。（但 连续35点允许一点、连续100点有二点逸出控制界外， 可暂不采取纠正措施） UCL X LCL
0.42
（3） 在控制图上作出平均值和极
差控制限的控制线

将平均极差 (R)和均值 X画成水平线，各 控 制 限 UCLR、LCLR、UCLX、LXLX 画 成水平虚线,把线标上记号。
(4)控制图描点链
将各子组计算出 X、R 值各作 X 图和 R 图 的纵坐标值，以子组序号为横坐标值， 描出X图和R 图中的相应的点，注意，在 控制界内的点打记，在控制图界外的作 ⊙记，并连成点链。

SPC模版之X-R管制图暨直方图分析

SPC模版之X-R管制图暨直方图分析

＝ ＝
- 3σ
ＰＰＫ= PP = Ca = ＣＰＫ= CP = Grade =
原因追查:
P1/2
制程能力分析
#VALUE!
#VALUE!
#VALUE!
#VALUE!
#VALUE!
#VALUE!
#VALUE!
#VALUE!
#VALUE!
#VALUE!
其它
140
制 程 能 力 分 析 (Capabilities)
总组数
7
抽样方法 检测日期
合 计
期 号
X1 X2 X3 X4 X5 X6 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 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 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 27 28 29 30 31
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X-R控制图及制程能力分析报告(过程能力)

X-R控制图及制程能力分析报告(过程能力)

管理图异常的判断1 观察个点加以判断……管制外(OUT OF CONTROL)2 将复数的点以群体加以观察并判断……连串，周期，趋向等2.1 对于中心线点连续在任何一方出现时，称为“连串”对在中心线的任何一方（上侧或下侧）连续出现时，以以下方式判断：2.1.1 5点连串时：要注意。

2.1.2 6点连串时：要开始调查2.1.3 7点连串时：有异常原因，应该采取措施2.2 中心线的一边出现众多点，应判断为工程异常2.2.1 连续11点中有10点以上2.2.2 连续14点中有12点以上2.2.3 连续17点中有14点以上2.2.4 连续20点中有16点以上2.3 点的“趋势”呈上升或下降时候点的排列逐渐变大或变小时，显示该工程已有某种趋势。

有这种趋势时，应依以下进行判断2.3.1 5点连串时：要注意。

2.3.2 6点连串时：要开始调查2.3.3 7点连串时：有异常原因，应该采取措施通常有趋势时，到第3-4点多半已经是偏离管制。

当趋势呈现而逼近管制界线时，最好及早开始调查原因。

2.4 点呈现“周期性”的变化时这种显示周期性变化的工程，在活用管理图时有必要对分组或抽样的方式下功夫。

例：刀具每2天磨一次，导致某一个特性是每2日的周期变化。

2.5 时常出现点接近管理界限的时候依3σ管理图的性质，点的出现于管理界限附近的几率很小。

点落在中心线到管理界限的宽度2/3以外的机会大约为3%。

因此经常有点落在此范围时，就可判断工程已有某项异常发生。

2.6 点集中于中心线附近的时候点集中于中心线附近，从点的变异情形来看，似乎显出管理界限太宽。

这一点要说工程无异常不如说是分组或层别的不当，对于工程管理并无助益。

此时有必要对分组或层别再下功夫。

X-R控制图操作及应用课件

X-R控制图操作及应用课件
X-R 控制图培训
X-R控制图操作及应用
• 统计过程控制(SPC)，主要应用于对过程变量的控制，它
统 计 过
的基本控制原理为3σ原则,即平均值± 3σ作为过程控制 的上下限,它是由WALTERA博士在1924年提出
程 • 其作用为:
控
制 • 1、从数据到图形应用统计技术可以反馈生产或服务过程
的 性质变化的信息。
数
据.
X-R控制图操作及应用
4 计算每个子组的均值（X）和极差（R）
•
X1＋X2＋．．．．．．＋Xn
X = —————————————
n
R=X最大值－X最小值
式中：X1、X2．．．．．．Xn为子组内的每 个测量值，n为子组样本容量。X-R控制图操作及用5 选择控制图的刻度
• X图：坐标上的刻度值的最大与最小之差应至 少为子组均值X的最大与最小值差的2倍。
以子组序号为横坐标值，描出X图和R 图中的相应的点， 注意，在控制界内的点打记，在控制图界外的作⊙记， 并连成点链。
X-R控制图操作及应用
X控制图 R控制图
X-R控制图示
UCL X LCL
UCL R
X-R控制图操作及应用
7 X-R控制图分析
• （1） 分析均值极差图上的数据点 • A） 点在控制界线外；一个或多个点超出控制限是该点处于失控状
态的主要证明依据。因为只存在普通原因引起变差的情况下超出控 制限的点会很少，我们便假设超出的是由于特殊原因（如工装和设 备异常突发变化等）造成的，给任何超出控制限的点作上标识，以 便根据特殊原因实际开始的时间进行调查，采取纠正措施。（但连 续35点允许一点、连续100点有二点逸出控制界外，可暂不采取纠正 措施）
寸20+0。2-0。1

X-R控制分析

X-R控制分析

NO测定 D A T A 15.31 5.20 5.35 5.37 5.28 4.8=SL 25.23 5.24 5.20 5.31 5.3435.37 5.36 5.37 5.34 5.4545.45 5.24 5.28 5.37 5.3655.45 5.38 5.45 5.24 5.3265.36 5.39 5.31 5.25 5.3475.38 5.24 5.28 5.37 5.2585.37 5.38 5.45 5.24 5.2495.32 5.39 5.31 5.25 5.27105.37 5.42 5.23 5.20 5.23115.29 5.28 5.37 5.37 5.29125.28 5.38 5.45 5.24 5.43135.29 5.39 5.31 5.25 5.27145.28 5.42 5.23 5.24 5.20基准表★ 工程能力的有无是按照如下基准来判断155.24 5.28 5.37 5.29 5.45A+▶ 2.0 > Cpk ≥ 1.67 : 优,应当保持165.38 5.45 5.37 5.42 5.23A ▶ 1.67 > Cpk ≥ 1.33 : 能力良好，状态稳定，但应尽力提升为175.39 5.31 5.29 5.28 5.37 B ▶ 1.33 > Cpk ≥ 1.00 : 状态一般，制程因素稍有变异即有产生不185.26 5.39 5.28 5.38 5.45C ▶ 1.00 > Cpk ≥ 0.67 : 差 制程不良较多，必须提升其能力195.38 5.42 5.29 5.39 5.31 D ▶ 0.67 > Cpk : 不可接受,其能力太差，应考虑重新整改设计制205.30 5.37 5.39 5.31 5.25结论212223▶ 规格中心 (μ) 与 测定 平均值的差异 :24254.8=SL 262728293031325.3=μ33LOT NO 测定者样品数(n)100下限规格 (SL) 4.80测定设备功率表测定日最大(Max)5.450上限规格(SU) 5.80客户名做成者最小(Min)5.200规格中心(μ) 5.30规格做成日平均(X-bar)5.327Cp 2.33测定项目功率标准偏差(σ)0.072Cpk 2.20产品名上限不良PPM0.0母集团推定不良率工程名下限不良PPM0.00PPM特别备注工程能力分析表0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 5.17 5.20 5.23 5.26 5.29 5.33 5.36 5.3955.0000.9179.9179.91756.0000.9339.9339.93357.0000.9509.9509.95058.0000.9679.9679.96759.0000.9839.9839.9835.0000.0839.083有变异即有产生不良的危险，应利用各种资源及方法将其提升为 A级0.9675.169 5.200 5.231 5.263 5.294 5.325 5.356 5.388 5.419 5.450 5.481 5.5130.010 K값치수0.053 4.6102.202 4.620구간치 4.6300.031계급의수 4.6405.1840.0000.000 4.6505.216 4.000 4.000 4.6605.24714.00014.000 4.6705.2788.0008.000 4.6805.30916.00016.000 4.6905.34113.00013.000 4.7005.37217.00017.000 4.7105.40314.00014.000 4.7205.434 5.000 5.000 4.7305.4669.0009.000 4.7405.4970.0000.000 4.7505.5280.0000.000 4.7605.5590.000 4.7705.5910.000 4.7805.6220.000 4.7905.6530.000 4.8005.6840.000 4.8105.7160.000 4.8205.7470.000 4.8305.7780.000 4.8405.8090.000 4.8505.8410.000 4.8605.8720.000 4.8705.9030.000 4.8805.9970.000 4.9106.0280.000 4.920 6.0590.000 4.930 6.0910.000 4.940 6.1220.000 4.950 6.1530.000 4.960 6.1840.000 4.970100.000 4.9804.9905.0005.0105.0205.0305.0405.0505.0605.0705.0805.0905.1005.1105.1205.1305.1405.1505.1605.1705.1805.1905.2005.2105.2205.2305.2405.2505.2605.2705.2805.2905.300 5.3005.3105.3205.3305.3405.3505.3605.3705.3805.3905.4005.4105.460 5.470 5.480 5.490 5.500 5.510 5.520 5.530 5.540 5.550 5.560 5.570 5.580 5.590 5.600 5.610 5.620 5.630 5.640 5.650 5.660 5.670 5.680 5.690 5.700 5.710 5.720 5.730 5.740 5.750 5.760 5.770 5.780 5.790 5.800 5.810 5.820 5.830 5.840 5.850 5.860 5.870 5.880 5.890 5.900 5.910 5.920 5.930 5.9405.9906.000 6.010 6.020 6.030 6.040 6.050평균편차U값U제곱E값제곱근함수값5.3270.072(9.996)(49.957)0.0006.283 2.5070.3990.0005.3270.072(9.856)(48.572)0.0006.283 2.5070.3990.0005.3270.072(9.717)(47.207)0.0006.283 2.5070.3990.0005.3270.072(9.577)(45.861)0.0006.283 2.5070.3990.0005.3270.072(9.438)(44.535)0.0006.283 2.5070.3990.0005.3270.072(9.298)(43.228)0.0006.283 2.5070.3990.0005.3270.072(9.159)(41.941)0.0006.283 2.5070.3990.0005.3270.072(9.019)(40.673)0.0006.283 2.5070.3990.0005.3270.072(8.880)(39.424)0.0006.283 2.5070.3990.0005.3270.072(8.740)(38.195)0.0006.283 2.5070.3990.0005.3270.072(8.601)(36.985)0.000 6.283 2.5070.3990.0005.3270.072(8.461)(35.795)0.0006.283 2.5070.3990.0005.3270.072(8.322)(34.625)0.0006.283 2.5070.3990.0005.3270.072(8.182)(33.473)0.0006.283 2.5070.3990.0005.3270.072(8.043)(32.342)0.0006.283 2.5070.3990.0005.3270.072(7.903)(31.229)0.0006.283 2.5070.3990.0005.3270.072(7.764)(30.137)0.0006.283 2.5070.3990.0005.3270.072(7.624)(29.063)0.0006.283 2.5070.3990.0005.3270.072(7.485)(28.009)0.0006.283 2.5070.3990.0005.3270.072(7.345)(26.975)0.000 6.283 2.5070.3990.0005.3270.072(7.206)(25.960)0.0006.283 2.5070.3990.0005.3270.072(7.066)(24.965)0.0006.283 2.5070.3990.0005.3270.072(6.927)(23.989)0.000 6.283 2.5070.3990.0005.3270.072(6.787)(23.032)0.000 6.283 2.5070.3990.0005.3270.072(6.648)(22.095)0.000 6.283 2.5070.3990.0005.3270.072(6.508)(21.177)0.000 6.283 2.5070.3990.0005.3270.072(6.369)(20.279)0.000 6.283 2.5070.3990.0005.3270.072(6.229)(19.400)0.000 6.283 2.5070.3990.0005.3270.072(6.090)(18.541)0.000 6.283 2.5070.3990.0005.3270.072(5.950)(17.701)0.0006.283 2.5070.3990.0005.3270.072(5.810)(16.881)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072(5.671)(16.080)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072(5.531)(15.299)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072(5.392)(14.537)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072(5.252)(13.794)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072(5.113)(13.071)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072(4.973)(12.368)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072(4.834)(11.683)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072(4.694)(11.019)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072(4.555)(10.374)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072(4.415)(9.748)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072(4.276)(9.142)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072(4.136)(8.555)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072(3.997)(7.988)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072(3.857)(7.440)0.001 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072(3.718)(6.911)0.001 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072(3.578)(6.402)0.002 6.283 2.5070.3990.001 5.3270.072(3.439)(5.913)0.003 6.283 2.5070.3990.001 5.3270.072(3.299)(5.443)0.004 6.283 2.5070.3990.002 5.3270.072(3.160)(4.992)0.007 6.283 2.5070.3990.003 5.3270.072(3.020)(4.561)0.010 6.283 2.5070.3990.004 5.3270.072(2.881)(4.150)0.016 6.283 2.5070.3990.006 5.3270.072(2.741)(3.757)0.023 6.283 2.5070.3990.009 5.3270.072(2.602)(3.385)0.034 6.283 2.5070.3990.014 5.3270.072(2.462)(3.031)0.048 6.283 2.5070.3990.019 5.3270.072(2.323)(2.698)0.067 6.283 2.5070.3990.027 5.3270.072(2.183)(2.383)0.092 6.283 2.5070.3990.037 5.3270.072(2.044)(2.089)0.124 6.283 2.5070.3990.049 5.3270.072(1.904)(1.813)0.163 6.283 2.5070.3990.065 5.3270.072(1.765)(1.557)0.211 6.283 2.5070.3990.084 5.3270.072(1.625)(1.321)0.267 6.283 2.5070.3990.106 5.3270.072(1.486)(1.104)0.332 6.283 2.5070.3990.132 5.3270.072(1.346)(0.906)0.404 6.283 2.5070.3990.161 5.3270.072(1.207)(0.728)0.483 6.283 2.5070.3990.193 5.3270.072(1.067)(0.569)0.566 6.283 2.5070.3990.226 5.3270.072(0.928)(0.430)0.650 6.283 2.5070.3990.259 5.3270.072(0.788)(0.311)0.733 6.283 2.5070.3990.292 5.3270.072(0.649)(0.210)0.810 6.283 2.5070.3990.323 5.3270.072(0.509)(0.130)0.878 6.283 2.5070.3990.350 5.3270.072(0.370)(0.068)0.934 6.283 2.5070.3990.373 5.3270.072(0.230)(0.026)0.974 6.283 2.5070.3990.389 5.3270.072(0.091)(0.004)0.996 6.283 2.5070.3990.397 5.3270.0720.049(0.001)0.999 6.283 2.5070.3990.398 5.3270.0720.188(0.018)0.982 6.283 2.5070.3990.392 5.3270.0720.328(0.054)0.948 6.283 2.5070.3990.378 5.3270.0720.467(0.109)0.897 6.283 2.5070.3990.358 5.3270.0720.607(0.184)0.832 6.283 2.5070.3990.332 5.3270.0720.746(0.279)0.757 6.283 2.5070.3990.302 5.3270.0720.886(0.392)0.675 6.283 2.5070.3990.269 5.3270.072 1.025(0.526)0.591 6.283 2.5070.3990.236 5.3270.072 1.165(0.678)0.507 6.283 2.5070.3990.202 5.3270.072 1.304(0.851)0.427 6.283 2.5070.3990.170 5.3270.072 1.444(1.042)0.353 6.283 2.5070.3990.1415.3270.072 1.583(1.254)0.2856.283 2.5070.3990.114 5.3270.072 1.723(1.484)0.227 6.283 2.5070.3990.090 5.3270.072 1.862(1.734)0.177 6.283 2.5070.3990.070 5.3270.072 2.002(2.004)0.135 6.283 2.5070.3990.054 5.3270.072 2.141(2.293)0.101 6.283 2.5070.3990.040 5.3270.072 2.281(2.601)0.074 6.283 2.5070.3990.030 5.3270.072 2.420(2.929)0.053 6.283 2.5070.3990.021 5.3270.072 2.560(3.277)0.038 6.283 2.5070.3990.015 5.3270.072 2.699(3.644)0.026 6.283 2.5070.3990.010 5.3270.072 2.839(4.030)0.018 6.283 2.5070.3990.007 5.3270.072 2.978(4.436)0.012 6.283 2.5070.3990.005 5.3270.072 3.118(4.861)0.008 6.283 2.5070.3990.003 5.3270.072 3.257(5.306)0.005 6.283 2.5070.3990.002 5.3270.072 3.397(5.770)0.003 6.283 2.5070.3990.001 5.3270.072 3.537(6.253)0.002 6.283 2.5070.3990.001 5.3270.072 3.676(6.757)0.001 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072 3.816(7.279)0.001 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072 3.955(7.821)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072 4.095(8.383)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072 4.234(8.964)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072 4.374(9.564)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072 4.513(10.184)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072 4.653(10.823)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072 4.792(11.482)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072 4.932(12.160)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072 5.071(12.858)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072 5.211(13.575)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072 5.350(14.312)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072 5.490(15.068)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072 5.629(15.844)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072 5.769(16.639)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072 5.908(17.453)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072 6.048(18.287)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072 6.187(19.140)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072 6.327(20.013)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072 6.466(20.906)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072 6.606(21.817)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072 6.745(22.749)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.072 6.885(23.699)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.0727.024(24.670)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.0727.164(25.659)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.0727.303(26.668)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.0727.443(27.697)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.0727.582(28.745)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.0727.722(29.813)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.0727.861(30.900)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.0728.001(32.006)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.0728.140(33.132)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.0728.280(34.277)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.0728.419(35.442)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.0728.559(36.626)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.0728.698(37.830)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.0728.838(39.053)0.000 6.283 2.5070.3990.0005.3270.0728.977(40.296)0.0006.283 2.5070.3990.000 5.3270.0729.117(41.558)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.0729.256(42.840)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.0729.396(44.141)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.0729.535(45.461)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.0729.675(46.801)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.0729.814(48.161)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.0729.954(49.540)0.000 6.283 2.5070.3990.000 5.3270.07210.093(50.938)0.000 6.283 2.5070.3990.000。

SPC-X-R控制图讲义

SPC-X-R控制图讲义

特殊原因
UCL 上限
99.73％ 自然公差
CL
中线
LSL
LSL（规格下限）
LCL
下限特殊Βιβλιοθήκη 因过程如果处在安定的状态下，测定值超 过±3σ的安定变动范围的情况极少
Xbar管理图的UCL、LCL的计算
UCL=X-bar-bar+3 δ=X-bar-bar+3*stdev(X-barn) CL=X-bar-bar
LCL=X-bar-bar-3 δ=X-bar-bar-3*stdev(X-barn) δ=stdev(X-barn)
四、R管理图的原理
R UCL
CL
LCL
R管理图的UCL、LCL的计算
UCLR=R-bar+3 δR=R-bar+3*stdev(Rn) CL=R-bar LCLR=R-bar-3 δR=R-bar-3*stdev(Rn) δ=stdev(Rn)
SPC-X-R控制图讲义
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一、基本概念
1、X：一组数据的算术平均值。 2、R：组内数据的标准差。 3、计数值：以数量为单位计算的数值；例如：
不良品数，缺点数等。 4、计量值：用测量仪器测试出来的数值，是连续分
布的数值；例如：长度，重量，扭力，粘接 力等。 5、CPk：工程能力指数，用来衡量工程的稳定性。
二、X-S管理图的用途
1、用于分析
x
2、用于控制
控制范围 中线
控制范围
计算控制范围
用控制范围进行控制
三、X-bar管理图的原理
USL
USL（规格上限）

X-R管理图举例说明


X管理示意图
UCL X 管 CL 理 图 LCL
3.06 3.04 3.02 3 2.98 2.96 2.94 2.92 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
R管理示意图
UCL R 管 CL 理 图 LCL
18
2.98 2.96 3 3.01 2.96
19
3 2.87 2.92 2.98 2.92
20
3.01 2.98 2.92 2.98 2.96
21
3.13 3.1 3.13 3.12 3.13
22
2.89 2.98 3.1 3.12 3.13
23
3.11 3.09 3.1 3.12 3.03
24
2.96 3.01 3.02 2.99 3.03
30
3.03 2.9 2.97 2.97 3.03
31 其它说明:
2.94 0.08
3.04 0.13
0 0
3.026 3.004 2.98 0.12 0.12 0.13
0 0
X R
2.992 0.106
结论: 1.X管理图已有失控现象;其“X” 及“R”线走势不太正常。 2.CP能力稍有不足。
4M 机器 记 材料 录 测量
方法
检测担当 确认
线
R
R管理图管理线 上/下管理线 UCL=D4R LCL=D3R
标准偏差 σ =R/d2 σ =0.045
工程能力 工程能力指数CP CP=(T-L)/6σ CP=1.05
系数1
UCL=3.054 CL=2.992 LCL=2.931
X管理线

X-R控制图操作及应用


• 按上述原则判别定，可能会出现两个误判；
• （1）即冒失者之误：落入控制图的机率为99.97%，也就是 说1000个数据，有3个数据可能逸出控制界外，这是随机原 因，不是异常原因造成的变异。属正常，但误判为异常，此 现象为冒失者之误。用α表示。如α=0.3%。
• （2）迷糊者之误：测量值全部落在控制图中，且无倾向性， 通常也会认为属随机原因变异，而判定为正常。但是，实际 测量数据的分布中心已经偏离了设计规范中心，此时，肯定 存在变异，只是抽样时未碰到而已。这种误判，属迷糊者之 误，用β表示,一般来说, β发生的机率大于α机率。初次 使用SPC手法控制产品质量的QC人员经常会发生α和β两种 情况的误判。
和
作 • 3对于超出控制界限的点采取整改行动。
用 • 4根据样本数据可以对过程性质作出评价
• 5、评定生产/过程性质变化与原来过程状态进行比较。
• 节约成本 • 使标准趋于准确 • 使过程更加稳定 • 使控制规格更加真实 • 减少检验频度 • 减少问题出现的频度 • 改善和提高客户的满意度 • 可靠地测出实际过程能力 • 改善测量结果的准确度 • 改善产品品质 • 减少出货周期时间
• a . 输出值分布宽度减小，这常常是好的状态，应研 究以便推广应用和改进过程。
• b. 测量系统改变，这样会遮掩过程真实性能的变化。
UCLR
R
• C） 明显的非随机有规律变化图形：除了会出现超过 控制界的点或长链之外，数据中还可能出现其他的易 分辨的由于特殊原因造面的图形，属工序质量异常。
UCL
N2 3
4
5
67
8
9
10
d2 1.13 1.69 2.06 2.33 2.53 2.70 2.85 2.97 3.08

X-R控制图及制程能力分析报告

0.00
-0.01
R -0.02 管 制 -0.03 图 -0.04
-0.05 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
PP = Ca = ＣＰＫ= CP = Grade =
等級 Ca Cp Cpk 1.67 1.67
平 均 Ｘ= R= 0.00
1.00
Ｘ 0.80
x 0.60
管 制 0.40 图 0.20
0.00
預估不良率 (PPM) #VALUE!
製程能力分析
StSdi.gDmeva.
= ＰＰＫ=
0.00
x
管 制 图
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
1-7 11:
1-7 13:
1-7 14:
1-7 15:
1-7 16:
1-8 8:3
1-8 9:3
1-8 10:
1-8 11:
1-8 13:
1-8 14:
1-8 15:
1-8 16:
1-9 9:3
1-9 10:
1-9 11:
1-9 13:
1-9 14:
1-9 15:
1-9 16:
批 號 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
X-R控制图及制程能力分析报告
控制图编号：
产品名称
規 格 標 準 群組數大小 管 制 X 圖 R 圖 生 产
上限 USL
上限 UCL

SPC管制图的制作与分析

SPC管制图的制作与分析管制图指用来判断流程是否稳定，有无机会或特殊变异原因的统计分析管理工具，主要是藉由实际品质特性与根据过去经验的管制界限来作比较，按时间先後顺序来判别产品品质是否安定的一种图形，并研究其变异来源以监视、控制和改善流程。

各类常规SPC管制图1．X-R控制图用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间、收率和生产量等计量值的场合。

X控制图主要用于观察正态分布的均值的变化，R控制图主要用于观察正态分布分散或变异情况的变化，而X-R控制图则将二者联合运用，用于观察正态分布的变化。

2．X-s控制图与X-R图相似，只是用标准差（s）图代替极差（R）图而已。

3．Me-R控制图与X-R图也很相似，只是用中位数（Me）图代替均值（X）。

4．X-Rs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。

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，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；它用于控制不合格品率、交货延迟率、缺勤率、差错率等。

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，p为不合格品率，则np为不合格品数。

7．c控制图用于控制一部机器，一个部件，一定长度，一定面积或任何一定的单位中所出现的不合格数目。

焊接不良数/误记数/错误数/疵点/故障次数8．u控制图当上述一定的单位，也即n保持不变时可以应用c控制图，而当n有变化时则应换算为平均每项单位的不合格数后再使用u控制图。

品保手法质量计划、抽样方案设计、SPC（统计过程控制）、MCA（测量能力分析）、DOE（实验设计）等。

能力分析直方图（Histogram）、四分盒子图（Quantile Box Plot）、正态检验图（Normal Quantile Plot）等。

问题分析柏拉图（Pareto Chart）、散布图（Scatter Plot）、趋势图（Trend Chart）、饼图（Pie Chart）、极端点盒子图（Outlier Box Plot）等。

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