spc统计过程控制简介(英文版)(ppt 23页).PPT

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5.将控制界限绘入控制图 6.点图 7.检讨控制界限
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某产品制成后，经常发现不良品，今利用 –R控制图控制其质量特性，每天取样2 次，每次样本大小n=5，下表是10天内所收集之数据（由同一作业员操作同一部机器 所得之数据），试计算 –R控制图之控制界限，并绘成控制图。
组别
R
组别
R
1
177.6
10
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1.公式 (1) 公组样本大小n相等时： CL ＝ UCL ＝ ＋ 3 LCL ＝ － 3 (2) n不等，且相差小于20%时： CL ＝ UCL ＝ ＋ 3 LCL ＝ － 3
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(3) n不等，且相差大于20%时： CL ＝ UCL ＝ ＋ 3 LCL ＝ － 3
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2.实例 某工厂制造外销产品，每2小时抽取100件来检查，将检查所得之不良品数 据，列于下表，利用此项数据，绘制不良率(p)控制图，控制其质量
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控制图之不正常型态之鉴别是根据概率 之理论而加以判定的，当出现下述之一项者 ，即为不正常之型态，应调查其可能出现的 原因。
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检定规则1： 3点中有2点在A区或A 区以外者(口诀:3分之2A)
检定规则2： 5点中有4点在B区或B 区以外者(口诀:5分之4B)
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检定规则5：点子出现在中心线的单侧较多时，有下列状况者 a. 连续11点中至少有10点 b. 连续14点中至少有12点 c. 连续17点中至少有14点 d. 连续20点中至少有16点 检定规则6：点出现在控制图界限的近旁时 一般以超出2σ控制界限的点为调整基准，出现下列情形时，可 判定过程发生异常 a. 连续 3点中有2点以上时 b. 连续 7点中有3点以上时 c. 连续10点中有4点以上时

➢ 普通原因 ➢ 特殊原因
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统计过程控制(SPC)(PPT58页)
普通原因 普通原因造成变差的一个原因，它影响被研究过程的所
有单值。（处于统计控制状态；在统计上受控；受控） 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 特点
过程分布将不发生变化 过程的输出是可预测的 过程是稳定、可控的。 采取系统的措施，由管理人员解决问题
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2.3局部措施和系统措施
措施 对比
对象
系统措施
通常用来消除变差的普 通原因
局部措施
通常用来消除变 差的特殊原因
实施人员
几乎总是要求管理措施， 以便纠正
通常由与过程直 接相关的人员实 施
效果
大约可纠正85%的过程 问题
通常可纠正大约 15%的过程问题
一个可接受的过程必须是处于受控统计控制 状态的且其固有变差（能力）必须小于图纸 的公差
应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处 于受统计控制状态，那么性能是可预测的， 变可评定其满足顾客期望的能力。这是持续 改进的基础
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3.4过程改进循环
2.1过程的理解及过程控制
1.过程—所谓过程是指共同作用以产出输出的供方、生产 者、人、设备、输入材料、方法和环境及使用输出的顾 客的集合。
过程性能取决于：
供方与顾客之间的沟通
过程设计及实施的方式
运作和管理的方式
2.过程的信息
通过分析过程输出可以获得许多与过程性能有关的信息。如过程 是否稳定，过程能力如何。
4.1控制图应用说明

图2
解：
于是，过程能力指数为：
过程能力不够充分，从图2发现分布中心μ=0.1968与规范中心M=（TU+TL）/2=0.1720有偏离，应进行调整。调整后，Cp值会有所提高。
单侧规范情况的过程能力指数
01
只有上限要求，而对下限没有要求： 只适用于的范围:
02
只有下限要求，而对上限没有要求： 只适用于的范围:
4
3
6
5
判稳准则的分析 判稳准则的思路
打一个点未出界有两种可能性：
► 过程本来稳定 ► 漏报 （这里由于α小，所以β大），故打一个点子未出界不能立即判稳。
在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一判稳：
01
► 连续25个点，界外点数d=0；
02
► 连续35个点，界外点数d<0；
03
► 连续100个点，界外点数d<2。
0.1821
0.1828
0.0086
18
0.1812
0.1585
0.1699
0.168
0.1694
0.0227
19
0.1700
0.1567
0.1694
0.1702
0.1666
0.0135
20
0.1698
0.1664
0.17
0.16
0.1666
0.01
图1
μ’
μ
图2-7 正态曲线随着标准差变化
σ=2.5
σ=1.0
σ=0.4
y
x
不论μ与σ取值为何，产品质量特性值落在[μ-3σ，μ+3σ]范围内的概率为99.73%。 图2-8 正态分布曲线下的面积

829 429 1479
2 1428 1387 1724 2172 1265
828 1859 1278 1472 1613
312 1529
3 890 970 1529 3056 1600 627 1048 2272 2190 719 1408 1217

4 729 1021 1279 2836 2179 2071 1724 1480 1859 1758 1236 1729
D4
3.267 2.574 2.282 2.114 2.004 1.924 1.864
Xbar-R控制图的应用
例：对一条流水线的零件，每隔一个小时抽取 4 个，测某质量特性值，共测了25组。技术规 范为 0-0.50.5。为记录和计算方便，数据已放大 10，000倍，见下表。试用控制图作分析。
Number 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
LCLR
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
计算结果（2）
Number
14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
1
1048 1248 2146 2687 1455 1608 1489 1447 1720 829 429 1479
2
1428 1387 1724 2172 1265 828 1859 1278 1472 1613 312 1529
计算公式： Xbar图（后作） CL:xbar UCL:xbar+A2 Rbar LCL:xbar-A2 Rbar
R图（先作） Rbar D4 Rbar D3 Rbar
n
2
3
4
5
6
7
8
A2