计数型控制图

SPC控制图的分类控制图选用原则在质量管理工作中，通常用到各种控制图，用于分析或控制制程，本文在此对如何选用控制图简单归纳如下表，请大家参与讨论计量型数据控制图极差图 x--R 平均值—1、通常子组样本容量小于9，一般为4或52、此控制图，因使用方便，效果也好，故使用最普遍X --S 平均值—标准差图1、因标准差比极差描述产品或过程变异更优，故在有计算机时用此种图形更好2、当子组样本容量大于9时，人工计算极差较困难时，常用计算机计算3、通常用于分析制程用X~-R 中位数图1、通常用于现场操作者进行控制制程用2、使用此图时，子组数通常为奇数，分析所得结果偏差比上两者都大X-MR 单值移动极差图1、通常在测量费用高时使用2、测量数据输出比较一致时常用(如溶液的浓度)3、检查过程的变化不如其它计量型控制图敏感计数型数据控制图p 不合格品率图适用于测量在一批检验项目中不合格品项目的百分数，是一个比率，故各子组样本容量不一定要一样np 不合格品数图用来度量一个检验中的不合格品的数量，是一个数值，故各样本容量应固定 c 不合格数图用来测量一个检验批内不合格的数量，它要求样本容量恒定或受检数量恒定 u 单位产品不合格数图用来测量具有容量不同的样本的子组内，每检验单位之内的不合格数量 SPC控制图的分类按控制图测量性质不同，控制图可分为计量型控制图和计数型控制图两大类。

前者反映产品或过程特性的计量数据,后者反映计数数据。

计量型控制图又可分为:1)均值-极差(X-R)图:适用于长度,重量,时间,强度,成分以及某些电参数的控制2)均值-标准差(X-S)图:适用于样本较大的过程控制3)单值-移动差(X-Rs)图:只能获得一个测量值或测量成本较高的情形.4)中位数-极差(X-R)图计数型控制图:1)缺陷数(C)控制图:计数检验的个数相对于被检验对象的总体很少时适用.2)百分率(P)图:适用于计数的值所占的比例较大时.2、按控制图用途不同，控制图可分为分析用控制图与控制用控制图。

计数型控制图分类及案例分析引言计数型控制图是一种常用的质量管理工具，用于监控和控制生产过程中的缺陷数量。

它可以帮助企业及时发现并解决生产过程中的质量问题，提高产品质量和生产效率。

本文将介绍计数型控制图的分类及其在实际生产中的应用案例分析。

一、计数型控制图分类根据被测量的质量特征的性质，计数型控制图可分为以下几类：1. P型控制图P型控制图是用于监控不合格品（缺陷品）的百分比的控制图。

它适用于对质量特征进行二元分类的场景，如产品是否合格、工作过程是否按照要求进行等。

在P型控制图中，我们记录每次生产中不合格品（缺陷品）的数量，然后计算不合格品的百分比。

2. C型控制图C型控制图是用于监控单位产品中缺陷次数的控制图。

它适用于对质量特征进行可计数的场景，如产品中缺陷的数量、设备故障次数等。

在C型控制图中，我们按照一定的时间间隔或生产批次来统计缺陷的数量。

3. U型控制图U型控制图是用于监控单位产品中缺陷的平均数的控制图。

U型控制图是对C型控制图的升级，它考虑了单位产品的不同大小或不同生产周期中的缺陷数量的波动。

通过综合考虑缺陷数目和单位产品的差异，U型控制图可以更加准确地监控和控制生产过程中的质量问题。

二、案例分析在实际生产中，计数型控制图被广泛应用于各个行业。

下面以汽车行业为例，进行案例分析。

1. P型控制图应用案例：汽车生产线上的不合格率监控汽车生产过程中存在着许多环节，如果某个环节的不合格品率过高，将严重影响整体生产效率和产品质量。

因此，汽车生产企业常常利用P 型控制图来监控生产线上的不合格品率。

在该案例中，汽车生产企业每天按照一定的时间间隔对生产线上的车辆进行抽检，记录不合格品的数量，并计算当天的不合格品率。

通过绘制P型控制图，汽车生产企业可以及时发现生产线上的不良情况，并采取相应的措施进行改进，从而提高产品质量和生产效率。

2. C型控制图应用案例：汽车发动机缺陷次数监控汽车发动机是汽车的核心部件之一，其质量直接影响到整车的可靠性和性能。

SPC精髓总结汇总目录：一、SPC基础知识介绍二、计量型数据控制图：X-R 图三、其它计量型数据控制图四、计数型数据控制图：P 图五、其它计数型数据控制图六、停止灯控制图一、SPC基础知识介绍1、什么是SPC⏹统计过程控制（Statistical Process Control）⏹第二版2005年7月发布（1992/2005）⏹版权由戴姆勒克莱斯勒公司、福特汽车公司和通用汽车公司所有2、SPC的目的利用统计技术：控制过程、持续改进过程3、常见的统计技术⏹旧QC七大手法：柏拉图、因果分析图、直方图、查检表、分层法、控制图、散布图⏹新QC七大手法：亲和图法、关联图法、系统图法、矩阵图法、矩阵分、析法、PDPC法、箭形图解法4、SPC与检验的区别⏹检验：是事后的行为（产品生产后将不合格品挑选出来），是容忍浪费⏹SPC：是事前或事中的行为（在生产前或生产中有些控制和调整五大生产要素，以避免不合格品的产生），是避免浪费5、正态分布图6、变差的普通原因⏹普通原因：始终作用于过程的变差的原因为变差的普通原因⏹例如：一个机加工轴的直径易于受到由于机器（间隙、轴承磨损）、工具（强度、磨损率）、材料（直径、硬度）、操作人员（进给速率、对中准确度）、维修（润滑、易损零件的更换）及环境（温度、动力供应是否恒定）等原因造成潜在的变差的影响⏹针对普通原因的对策：对系统采取措施⏹通常用来消除变差的普通原因⏹几乎总是要求管理措施，以便纠正⏹大约可纠正85%的过程7、变差的特殊原因⏹特殊原因：不是始终作用于过程的变差的原因⏹即当它们出现时将造成（整个）过程的分布改变。

由于特殊原因造成的过程分布的改变有些有害，有些有利⏹针对特殊原因的对策：局部措施⏹通常用来消除变差的特殊原因⏹通常由与过程直接相关的人员实施⏹大约可纠正15%的过程问题8、控制图的构成USL 上规格线UCL ----------------------------------------------------------------------上控制线CL 中线 LCL ----------------------------------------------------------------------下控制线 LSL 下规格线9、 控制图的类型1、计量型数据控制图1.1、均值和极差图（ R X -图） 1.2、均值和标准差图（s X -图）1.3、中位数图（R X -~图）1.4、单值和移动极差图（ MR X -图） 2、计数型数据控制图2.1、不合格品率控制图（P 图） 2.2、不合格品数控制图（NP 图） 2.3、不合格数控制图（C 图）2.4、单位产品不合格数控制图（U 图）二计量型数据控制图：R X - 图1、 实施步骤A.收集数据:子组大小/子组频率/子组数的大小B.计算控制限:初始控制线/延长控制线C.过程控制解释:4种异常情况的判定及对策D.过程能力解释:PPK/CPK 的计算及要求2、 子组大小⏹ 子组:每次连续取样的样本⏹ 子组大小:每次连续取样的样本数量⏹ 确定子组大小的原则:— 子组要合理,一般为2-10个、— 一个子组内的变差代表很短时间内的零件的变差 — 非常相似的生产条件下生产出来的,相互间不存在其 它的系统的关系— 每个子组内的变差主要应是普通原因造成3、 子组频率⏹ 子组频率:每次取样的间隔时间 ⏹ 确定子组频率的原则:— 在适当的时间收集足够的子组来反映过程中的变化 — 过程的初期研究,很短的时间间隔进行分组,以便发觉 短时间的不稳定因子— 当证明过程已处于稳定状态下(或已对过程进行改 善),子组间的时间间隔可以增加 4、子组数大小⏹ 子组数大小:每张控制图的控制点数量 ⏹ 确定子组数大小的原则:— 在初始阶段不低于100个单值数据 — 在量产阶段一般不少于25个点 5、过程控制解释1、超出控制限的点2、连续7点位于平均值的一侧3、连续7点上升(后点等于或大于前点)或下降4、明显的非随机图形(大约2/3的描点应落在控制限的中间三分之一的区域内,大约1/3的点落在其外的三分之二的区域)6、异常情况对策⏹ 当发现异常时，不要随意对过程做不必要的改变 ⏹ 正确的做法是：— 记录下当时的六大生产要素：人/机/料/法/环/测— 进行原因分析后，若能找到原因采取措施，则记录好所 采取的措施— 进行原因分析后，若不能找到原因采取措施，则密切观察过程的变化 7、过程能力解释⏹ PPK:初始过程能力指数PPK,也叫性能指数,或短期过程能力指数 ⏹ 其要求是：PPK ＞1.67或满足顾客的要求⏹ 计算公式为：Ppk=min( ss XUSL LSL X σσˆ3,ˆ3-- ) s ni I n X X S σˆ1)(12=--=∑= ⏹计算数据为：最少100个数据以上⏹ 计算时间：小批量试生产阶段,为PPAP 重要文件之一,需要提交给顾客 ⏹ CPK:稳定的过程能力指数CPK,也叫长期过程能力指数 ⏹其要求是：CPK ＞1.33或满足顾客要求⏹ 计算公式为:Cpk=min(22ˆ3,ˆ3R R XUSL LSL X σσ-- )⏹ 计算数据为:最好是25组⏹ 计算时间：批量生产阶段,按照控制计划的规定,一般是每张控制图完成后三、其它计量型数据控制图1、均值和标准差控制图⏹标准差s是过程变异性更有效的指针,尤其是对于样本容量较大（n＞10）的情况,一般来说,当出现下列一种或多种情况时用s图代替R图:⏹数据是由计算机按实时时序记录和/或描图的,则s的计算程序容易集成化⏹有方便适用的袖珍计算器使s的计算能简单按程序算出⏹使用子组样本容量较大,更有效的变差量度是合适的2、中位数控制图⏹中位数图用在子组的样本容量小于或等于10的情况,样本容量为奇数时更方便⏹如果子组样本容量为偶数,中位数是中间两个数的均值3、单值和移动极差控制图⏹测试一个产品的数据所化时间很长⏹所选取的样本,属于一种极为均匀一致之产品如像液体或气体,测量几个和一个一样⏹加工一个产品的时间很长⏹产品价值很高,测试一个样本会损失很多钱⏹属破坏性试验,每测试一个产品,就损失一个⏹控制过程参数,如:温度﹑压力﹑时间等四、计数型数据控制图：P图1、不合格品率（P图）实施步骤：A.收集数据:子组大小/子组频率/子组数的大小B.计算控制限:初始控制线/延长控制线C.过程控制解释:4种异常情况的判定及对策D.过程能力解释:产品合格率或不合格率2、子组大小⏹子组:每次连续取样的样本⏹子组大小:每次连续取样的样本数量⏹确定子组大小的原则：●子组要大,如50个到200，甚至更多，以便检验出性能的一般变化●一个子组内要包括几个不合格品●每一个子组代表很长的一段时间的过程操作●子组容量分为恒定或它们变化不超过±25％，以及超出±25%二种图形3、子组频率⏹子组频率:每次取样的间隔时间⏹确定子组频率的原则:—应根据产品的周期确定分组的频率以便帮助分析和纠正发现的问题﹒时间间隔短则反馈快﹐但也许与大的子组容量要求矛盾—一般为每班或每天，用于全检工位的较多4、子组数大小⏹为了子组数大小:每张控制图的控制点数量⏹确定子组数大小的原则：—在初始阶段不低于100个单值数据—在量产阶段一般不少于25个点5、过程控制解释1、超出控制限的点2、连续7点位于平均值的一侧3、连续7点上升(后点等于或大于前点)或下降4、明显的非随机图形(大约的描点应落在控制限的中间三分之一的区域内,大约的点落在其外的三分之二的区域)6、过程能力解释⏹如果对于计数型控制图﹐能力直接被定义为不合格品的平均百分数或比例，如PPM（百万分之一）⏹而计量型控制图的能力指的是将／或不将过程的中心调整到规范的目标值后﹐用PPK和CPK表示五、其它计数型数据控制图1、不合格品数控制图（np图）⏹np图用来衡量一个检验中的不合格（不符合或所谓的缺陷）品的数量⏹与p图不同﹐np图表示不合格品的实际数量而不是与样本的比率⏹p图和np图适用的基本情况相同﹐当满足下列情况时可选用np图—不合格品的实际数量比不合格品率更有意义或更容易报告—各阶段子组的样本容量相同2、不合格数控制图（c图）⏹c图用来测量一个检验批内的不合格（或缺陷）的数量（与描在np图上的不合格品的数量不同）⏹c图要求样本的容量恒定或受检材料的数量恒定﹐它主要应用于以下两类检验﹕—不合格分布在连续的产品流上（例如每匹维尼龙上的瑕疵﹐玻璃上的气泡或电线上绝缘层薄的点）—在单个的产品检验中可能发现许多不同潜在原因造成的不合格3、单位产品不合格数控制图（u图）⏹u图是用来测量具有容量不同的样本（受检材料的量不同）的子组内每检验单位产品之内的不合格数量⏹除了不合格数是按每单位产品为基本量表示以外﹐它是与c图相似的⏹u图和c图适用于相同的数据情况﹐但如果样本含有多于一个“单位产品”的量﹐为使报告值更有意义时﹐可以使用u图六、停止灯控制图1、停止灯控制图的概念⏹无论在停止灯控制图中，目标值区域指定为绿色，警告区域指定为黄色，停止区域指定为红色。

控制图的基本知识介绍一、控制图的定义：1、控制图是用来表示一个过程特性的图象，图上标有根据此特性收集到的一些统计数据，和一条中心线及一条或两条控制线（或者说是由折线图及三条控制线所构成）。

2、分析和监控过程的工具，它有两个用途：一是用来判定一个过程是否一直受统计控制；二是帮助过程保持受控状态。

3、控制图是由美国贝尔试验室休哈特博士（Walter）在二十世纪二十年代发明，从此，美国及世界上其它国家广泛运用，特别是在日本得到了发展。

4、控制图是分类：计量型和计数型：✧计量型控制图是指所采用的数据是定量的数据，可直接测量并用来分析；✧计数型控制图指所用数据是可以用来记录和分析的定性数据，不可测量，通常以不合格或不合格的形式收集。

5、使用控制图所需了解的几个术语：1)过程：共同工作以产生输出的供方、生产者、人、设备、输入材料、方法和环境以及使用输出的顾客之集合。

2)变差：没有两件产品或特性是完全相同的，亦即过程的单个输出之间存在不可避免的差别，这种差别就称之谓变差；它分为两类：一类是普通原因引起的变差，即固有变差，用节来估计。

3)普通原因指的是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。

4)特殊原因指是造成不是始终作用于过程的变差，即当它们出现时将造成（整个）过程的分布改变。

5)受控：当过程仅存在普通原因引起的变差且不改变时，普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因，过程的输出是可预测的，我们称之为“处于统计控制”、或有时简称为“受控”。

二、使用控制图：1、使用控制图来改进过程是一个重复的程序，多次重复收集、控制及分析几个基本步骤组成；1)按计划收集数据；2)利用数据可计算控制限；3)当过程受控时，控制限可用来解释过程能力；4)为了使过程在受控和能力的基础上得以改进，就必须识别变差的普通及特殊原因，并据此加以改进；5)当所有的特殊原因被消除后，过程在统计控制状态下运行，可继续使用控制图作为监控工具，也可计算过程能力。

SPC控制图选择的技巧SPC介绍：SPC统计过程控制（Statistical Process Control），简称SPC，是一种借助数理统计方法的过程控制工具。

在企业的质量控制中，可应用SPC对质量数据进行统计、分析从而区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动，以便对过程的异常及时提出预警，提醒管理人员采取措施消除异常，恢复过程的稳定性，从而提高产品的质量。

SPC目的：SPC目的是建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平，以确保产品和服务符合规定的要求。

而要实现SPC的目的主要用到的工具手段就是控制图。

控制图主要是一个统计管理工具。

既然是统计那么就离不开数据，数据是统计技术的基础。

在SPC统计过程的，为不同的数据应用不同的控制图来统计。

那么SPC统计过程中的数据分为哪几种呢？首先数据主要分为两大类，一个是计量型数据，另一个是计数型数据。

计量型数据是指连续测量所得的质量特性值，如长度、重量、强度、化学成分、时间、电阻等。

计数型数据是指按个数数得的非连续性取值的质量特性值，如铸件的疵点数，统计抽样中的不合格判定数、审核中的不合格项数等可以用0、1、2、3、、、等阿拉伯数字数下去的数据。

其中计数型数据又可分为计件值与计点值，其中计件值是指是按件、按个、按项计数的数据。

例如：不合格品件数、温控器个数、质量检验项目等；计点值是指是指按缺陷点计数，例如：铸件的沙眼数、布匹上的疵点数、电路板上的焊接不良数等离散性数据。

控制图在众多现代化工厂中得到了普遍应用，并凭借其强大的分析功能，为工厂带来丰厚的实时收益。

最初的控制图分为计量型与计数型两大类，包含七种基本图表。

计量型控制图包括：• IX-MR（单值移动极差图）• Xbar-R（均值极差图）• Xbar-s（均值标准差图）计数型控制图包括：• P（用于可变样本量的不合格品率）• Np（用于固定样本量的不合格品数）• u（用于可变样本量的单位缺陷数）• c（用于固定样本量的缺陷数）控制图的介绍：虽然最初被引入企业的只有7种基本控制图，但很多企业仍从这7种图表的有效运用中获得显著收益。