计量型控制图
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过程能力分析均值极差(X-R)控制图日期供应商过程信息栏统计特性描述数据值零件号数据重要趋势X 图R 图样本容量125图纸编号33工程规范下限48.0000模具编号88规格中线0.0000描述单位HRC53工程规范上限192.0000尺寸规格上公差192.000下公差48.000UCLx 116.581AVERx 111.848LCLx 107.11589总和13,981.0000下公差限48.000规格中线上公差限192.000UCLr 17.218AVERr8.160LCLr0.000超出控制线点数读数均值111.8480最大值124.0000最小值103.0000低于下控制线点数(X)0高于上控制线点数(X)0极差均值R 8.1600D 2 值(n=5) 2.3260能力指数上限(CPU)7.6157能力指数下限(CPL) 6.0666稳定过程能力指数 6.8412稳定过程能力指数 6.0666能力比率0.7908标准偏差(n-1) 4.1930标准偏差 4.1762变异 (n-17.5815变异 (n)17.4409性能指数 5.7238性能比率0.1747性能指数 5.0757控制图表现:数据无明显异控制限EQ1020TF-3773020-01JKQ-EQ1020TFWD-00MT-098洛氏硬度机工程更改水平过程能力特足!!双边控制限型零件信息部门零件名称/描述2004/9/15供方信息尺寸信息模具信息过程能力分析:模腔数质管部EQ1020TF 尾灯N/A N/A 递增趋势递减趋势点数最大长度递增链数点数最大长度递减链数102.0000104.0000106.0000108.0000110.0000112.0000114.0000116.0000118.000012345678910111213141516171819202122232425均值均值(X-图)Data Values UCLx LCLx Average X0.00002.00004.00006.00008.000010.000012.000014.000016.000018.000020.000012345678910111213141516171819202122232425极差极差(R-图)R ValueUCLrLCLrAverage R010133524231271510152025303540频数数据区间正态分布正态分布曲线。
计量型控制图详细概述1. 引言计量型控制图是质量管理中常用的工具,用来监控和改善过程的稳定性和能力。
它通过对过程数据的分析和图形展示,帮助管理者判断过程是否受到特殊原因的影响,并采取相应措施来提高过程的稳定性和能力。
本文将详细介绍计量型控制图的概念、分类、构建方法和应用。
2. 计量型控制图的概念和分类计量型控制图是一种统计工具,用于监控和改善过程的稳定性和能力。
它通过显示观测值的变化情况,帮助判断过程是否在可接受的变异范围内,并及时发现并处理不正常的变异,以确保产品或服务质量的稳定性。
根据所监控的数据性质和分布情况,计量型控制图可以分为两类:变量型控制图和属性型控制图。
2.1 变量型控制图变量型控制图适用于连续型数据,比如长度、重量、温度等等。
常用的变量型控制图有:X-条图、R-条图、S-条图、X-R图、X-S图等。
其中,X-条图用来监控过程均值的变化情况,R-条图用来监控过程的离散程度,S-条图也常用于监控过程的离散程度。
2.2 属性型控制图属性型控制图适用于离散型数据,比如数量、比例、缺陷等等。
常用的属性型控制图有:p-条图、np-条图、c-条图、u-条图等。
其中,p-条图用来监控过程的不良品比例,np-条图适用于不良品数量的控制,c-条图适用于不良品数量的计数,u-条图用来监控过程的不良品密度。
3. 构建计量型控制图的方法构建计量型控制图主要包括数据收集、计算统计指标、确定控制限和绘制控制图四个步骤。
3.1 数据收集数据收集是构建计量型控制图的基础,需要收集具有一定代表性的过程数据。
收集的数据应包括时间信息和观测值。
3.2 计算统计指标根据收集到的数据,需要计算一系列统计指标,以用于构建控制图。
常用的统计指标有样本均值、样本标准差、样本范围等。
3.3 确定控制限控制限是控制图的核心内容,用于判断过程是否处于控制状态。
一般情况下,控制限包括中心线、上控制限和下控制限。
中心线通常是样本统计指标的均值,上下控制限的确定则要根据过程的特点和控制图的要求。
计量型控制图讲义1. 概述计量型控制图是一种统计工具,用于监控和管理过程中的计量型数据。
它可以帮助识别过程中的变异,并提供数据稳定性的监控。
2. 为什么使用计量型控制图计量型控制图的主要目的是监控和管理过程中的变异。
通过使用控制图,我们可以识别过程中发生的异常事件,并及时采取纠正措施,以保持过程的稳定性。
控制图还可以帮助我们确定过程的有效性,并提供过程改进的方向。
使用计量型控制图的好处包括:•监控和管理过程中的变异•及时发现异常事件•提高过程稳定性•确定过程有效性3. 常用的计量型控制图常用的计量型控制图主要有以下几种:3.1 均值-范围控制图均值-范围控制图是一种常见的控制图,用于监控过程中的平均值和范围。
均值控制图用于检测过程中的偏差,范围控制图用于检测过程中的变异性。
3.2 X-条控制图X-条控制图也是一种常见的控制图,用于监控过程中的平均值。
它更适用于样本容量较大的情况。
3.3 移动平均控制图移动平均控制图是一种基于移动平均的控制图,用于平滑数据并识别趋势。
它适用于周期性变动的数据。
3.4 EWMA控制图EWMA控制图是指数加权移动平均控制图的简称,它更加灵敏地反映过程中的变化。
它适用于需要及时发现和纠正变化的情况。
4. 控制图的使用方法使用计量型控制图的基本步骤如下:1.收集过程数据:收集过程中的计量型数据,并记录下来。
2.计算统计指标:根据收集的数据,计算出所需的统计指标,如平均值、范围等。
3.绘制控制图:根据计算得到的统计指标,绘制相应的控制图。
可以使用统计软件或者手动绘制。
4.分析控制图:分析控制图中的模式和趋势,判断过程的稳定性和异常事件。
5.采取措施:根据控制图的分析结果,采取相应的纠正措施,以维持过程的稳定性。
6.继续监控:不断地收集数据并绘制控制图,维持过程的稳定性,并及时调整控制图的参数和规格。
5. 控制图的解读控制图中的异常事件可以通过以下几个方面来判断:•点在控制限之外:如果有超过控制限的点出现,说明过程中发生了特殊原因的变异。
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。
XX汽车零部件有限公司计量型控制图X 控制图R 控制图编制/日期: 审核/日期:批准/日期: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。
计量型控制图的选用及运用步骤
摘要:控制图是对过程质量特性值进行测定、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。
其中控制图根据统计数据的类型不同分为计量型控制图与计数型控图,下面我们针对计量型控制图进行介绍。
计量型控制图的分类及选用方法
其中计量型控制图包括:
●Xbar-R chart均值-极差控制图
●Xbar-S chart均值-标准差控制图
●X-MR chart 单值-移动极差控制图
计量型控制图的控制界限及应用说明
说明:
1.Xbar-R chart均值-极差控制图:对于计量数据而言,这是常用最基本的控
制图。
它的控制对象为长度、重量、纯度、时间和生产量等计量值的场合,这时的样本数≤10。
2.Xbar-S chart均值-标准差控制图:当样本容量大小n>10时,这时应用极差
估计总体标准差的效率降低,需要用S图来代替R图。
3.X-MR chart 单值-移动极差控制图:适合于只能取一个值的控制(如化工等
气体与液体流程式过程,产品均匀的场合,因此它判断过程变化的灵敏度也要差一些)
控制图运用步骤
计量型控制图是可以用量具、仪表等进行测量而得出的连续性数值,可以出现小数。
常用的计量值控制图有:均值-极差控制图、均值-标准差控制图、单值-移动极差控制图,其中尤以X-R控制图用得最多,它对加工工序有很强的控制能力,是控制产品质量最实用有效的一种工具。
四种计数型控制图的适用场合摘要:控制图作为SPC品质分析的核心工具, 主要用来监测过程是否处于控制状态的一种图形方法。
其中控制图主要分为两大类,一是计量型控制图,另一种是计数型控制图.下面我们主要针对计数型中常见的四种类型控制图的适用场合进行介绍.首先,我们先来看下计量型控制图跟计数型控制图的主要区别:●计数值控制图:它是以计件产品的不良件数或点数的表示方法,数据在理论上有不连续的特性,故称为离型变量;●计量型控制图:指产品需实际量测而取得的连续性实际值,并对其做数理分析,以说明该产品在此量测特性的品质状况的方法.计数型控制图的种类●P 控制图(不合格率控制):用于对产品不合格品率的控制;●NP 控制图(不合格品数控制图):用于对不合格品数的控制;● C 控制图(缺陷数控制图):用于单件上缺陷数的控制;●U控制图(单位缺陷数控制图):用于单位面积、单位长度上缺陷数的控制。
四种计数型控制图的应用场合●P 控制图(不合格率控制):用于控制对象为不合格品率或合格品率、交货延迟率、缺勤率、差错率等计数值质量指标的场合。
●NP控制图:用于控制对象为不合格品数的场合。
设n为样本大小,P为不合格品率,则NP为不合格品个数,取NP为不合格品数控制图的简记记号。
NP图用于样本大小相同的场合。
●C控制图:用于控制一部机器,一个部件,一定的长度,一定的面积或任何一定的单位中所出现的缺陷数目。
C图用于样本大小相等的场合。
如涂装车间机盖上的脏点数,可用C图。
U控制图:当样品的大小变化时,应将一定单位中出现的缺陷数换算为平均单位缺陷数后用U控制图。
例如,在制造厚度为2mm 的钢板的生产过程中,一批样品是2平方米,另一批样品是3平方米,这时应换算为平均每平方米的缺陷数,然后再对它进行控制。
计量型控制图及实例分析1. 引言计量型控制图是一种常用的质量管理工具,用于监控某一过程中连续变量的性能和稳定性。
通过绘制控制图,可以及时发现过程中的异常情况,并采取相应的措施进行调整和改进。
本文将介绍计量型控制图的基本概念和常见类型,并通过实例分析,说明其应用和意义。
2. 计量型控制图的基本概念计量型控制图的基本概念包括:2.1 过程能力指标过程能力指标是衡量过程性能的指标,常用的有过程平均值($\\bar{x}$)和过程标准差(S)。
通过计算过程能力指标,可以评估过程的稳定性和一致性。
2.2 控制限控制限是用于判断过程是否受到可接受变异的限制。
常见的控制限有上限(UCL)和下限(LCL),通过与过程数据进行比较,可以判断过程是否处于控制状态。
2.3 控制图控制图是将过程数据绘制在图表上,用于观察过程的变异情况和判断过程是否处于控制状态。
常见的控制图有平均值图($\\bar{x}$图)、极差图(R图)和标准差图(S图)等。
3. 常见的计量型控制图3.1 平均值图平均值图($\\bar{x}$图)用于监控过程平均值的变化情况。
通过收集一组样本数据,计算每个样本的平均值,并绘制在平均值图上。
同时绘制上下控制限,用于判断过程的稳定性。
3.2 极差图极差图(R图)用于监控过程变异的情况。
通过收集一组样本数据,计算每个样本的极差(最大值减去最小值),并绘制在极差图上。
同样需要绘制上下控制限,用于判断过程的稳定性。
3.3 标准差图标准差图(S图)用于监控过程标准差的变化情况。
通过收集一组样本数据,计算每个样本的标准差,并绘制在标准差图上。
同样需要绘制上下控制限,用于判断过程的稳定性。
4. 实例分析4.1 数据收集在某电子产品制造过程中,收集了一组连续的样本数据,用于进行计量型控制图的分析。
每个样本包含10个测量值,总共收集了20个样本。
4.2 平均值图分析根据收集的样本数据,计算每个样本的平均值,并绘制在平均值图上。