63XR控制图培训解析PPT课件

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质量管理手法系列培训-控制图ppt课件

类别
控制图符号
控制图名称
控制界限
类别控制图符号
控制图名称
控制界限
UCLX=X+A2R
CLX=X
X-R
均值-极差控制图
UCLX=X-A2R UCLR=D4R
CLR=R
LCLR=D3R
UCLX=X+A3s
CLX=X
X-s
均值-标准差控制图
UCLX=X-A3s UCLs=B3s
计
CLs=s
计
量控
LCLs=B3s
➢ 概述 ➢ ●定义：控制图是对过程质量加以丈量、记录并进展控
制
➢ 管理的一种用统计方法设计的图。
样
控制图
本
统
计
数
值
UCL-上控制界限
CL-中心线
LCL-下控制界限
时间或样本号
控制图由正态分布演化而来。正态分布可用两个参数
即均值μ和规范差σ来决议。正态分布有一个结论对质量管理很有用，即无论均值μ和规范差σ取何值，产质量量特性值落在μ±3σ之间的概率为99.73%，落在μ±3σ之外的概率为100%-99.73%= 0.27%，而超越一侧，即大于μ+3σ 或小于μ-3σ的概率为0.27%/2=0.%≈1‰,休哈特就根据这一现实提出了控制图。由于上下的数值大小不合常规，
A
B
XC
×
C
B
A
LCL
延续5点中有4点落在同一侧的C区以外
UC L
A
B
XC
×
C
B
A
LCL
延续15点落在中心线两侧的C区内
延续8点落在中心线两侧且无一再C 区内
在点随机陈列的情况下，判别过程稳态，既没有异常波动的准那么：

X-R管制图的应用ppt

一般：X图在上方，R图在下方，模标为样本号，纵坐标为： X值或R值：各中心线用完线，控制线用虚线或用不同颜色代替：（见：上图） 1-8:根据图表状况判断生产过程是否处于统计控制状表： 1-9：计算过程能X指数：CPK CPK=（1-K）CP
其中 K= 1【（TU+TC）/2-X】1 T/2 CP= T 6δ
Item Unit Date No.
D A T A
X1 X2 X3 X4 X5 X6 ΣＸＸ R
13.770 13.740 13.810 13.730 13.730 13.720 13.760 13.750 13.750 13.710 13.770 13.780 13.830 13.780 13.740 13.790 13.750 13.760 13.820 13.780 13.750 13.800
UCL CL LCL dot
dot
判读：连续9点成上升趋势，过程未处于控制状态
判读：连续8点成下降趋势，过程未处于控制状态
C.链出现周期。点的排列随时间的推移而呈周期性，则判定为异常。连续14点中相邻点上下交替
8.0 7.0 6.0 5.0 4.0 3.0 CL 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 2.0 1.0
7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 7.0
4.0
4.0
4.0
4.0
4.0
4.0
4.0
4.0
4.0
UCL CL LCL dot
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0

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

质量SPC_控制图与过程能力分析—公司培训用

34
分组时应考虑的问题
让组內变化只有偶然因素让组间变化只有非偶然因素
组内变异小组间变异大
过程的变化
质量特性
时间 35
使用控制图的注意事項
分层问题
同样产品用若干台设备进行加工时, 由于每台设备工作精度、使用年限、保养状态等都有一定差异, 这些差异常常是增加产品质量波动、使散差加大的原因. 因此, 有必要按不同的设备进行质量分层, 也应按不同条件对质量特性值进行分层控制, 作分层控制图. 另外, 当控制图发生异常时, 分层又是为了确切地找出原因、采取措施所不可缺少的方法.
异常原因
1）大量微小的原因
1）一个或几个大原因
2）每个微小原因变动小 2）任何一个皆可能发生
3）不易除去
大变动
例如：同批原料内…
3）对品质影响大，可避
机器振动引起，天气转热，免且必须除去
熟手操作等微小变动
例如：原料群体不良，机
器磨损，刀具磨损、生手
未训练等
21
控制图常见的两种错误说明
对于仅仅存在偶然因素的情况下, 点子越出控制界限外而判断过程发生变化的错误, 即将正常判断为异常的错误是可能发生的. 这种错误称为第一种错误即α错误.
控制图与过程能力分析--SPC
品质培训项目讲义
1
课程纲要
控制图
1.控制图的历史,发展 2.控制图说明/原理/目的 3.正态分布说明 4. α,β风险说明 5. 控制图分类及使用 6. X-R,X-Rn P, c, u控制图
及识图 7.使用控制图注意事项
过程分析SPC
8.过程分析是否在控制状态的判定 9.过程能力的定义及表示法 10. Ca, Cp, Cpk, Pp, Ppk, Cmk指數說明 11.过程能力的计算 12.控制图,过程定义的综合运用

XR控制图操作及应用 ppt课件

XR控制图操作及应用
2021/3/26
XR控制图操作及应用 ppt课件
1
X－R控制图操作及应用指南培训教材
2021/3/26
XR控制图操作及应用 ppt课件
2
统计过程控制的来源和作用
统计过程控制(SPC)，主要应用于对过程变量的控制，它的基本控制原理为3σ原则, 即平均值± 3σ作为过程控制的上下限,它是由美国WALTERA博士在1924年提出。
初始分析就决定了上下界线了！
2021/3/26
XR控制图操作及应用 ppt课件
28
1、控制图操作的说明
2、一份X-R图时必须计算该图的控制限和CPK，当 CPK≥1.33且计算的控制限范围相对事先设定的控制限范围缩窄时，下一份图的控制限以该图计算出的控制限为事先设定的控制限。
CPK
算死我了！
-σ -326σ
8、控制图报警程序和管理
当控制图出现警告信号时，由责任人员填写X-R控制
图异常报警表，交工艺人员作出分析并制定纠正措
施，质管部QA负责跟踪和考核。必要时，对超出控
制限的点确定为特殊原因引起的，必须对该点加以
删除，重新修订控制图，重新计算控制限。当控制
限变得越来越好时，应对此时的工艺参数形成文件
XR控制图操作及应用 ppt课件
18
（3）在控制图上作出平均值和极
差控制限的控制线
(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。
2021/3/26
XR控制图操作及应用 ppt课件
的准则：各点与R的距离：一般地，大约2/3的

质量管理与控制补充XR控制图PPT学习教案

第20页/共29页
1、收集数据并加以分组在5MIE充分固定，并标准化的情况下，从生产
过程中收集数据。本例每隔2h，从生产过程中抽取5个零件，测
量其长度值，组成一个大小为5的样本，一共收集25个样本.
第21页/共29页
样本号 X1
1
x11
2
x21
……
k xk1
测量值
X2 厖 x12 … x22 … … xk2 …
泊松单位缺陷控制图计点分布
缺陷数控制图
第6页/共29页
计量值控制图
适用于产品质量特性为计量值的情形。例如：长度、重量、时间、强度、成分等连续变量。常用的计量值控制图有下面几种：
1. 均值－极差控制图（x R 图）。
2. 中位数－极差控制图（~x R 图）。
3. 单值－移动极差控制图（x Rs 图）
7、记入有关事项在控制图上，应有记载零件名称、件号、工序名称、质量特性、测量单位、标准要求、使用设备、操作者、记录者、检验者等项目的表头，并设置查明原因的经过和处理意见。
第19页/共29页
某厂生产一种零件，其长度要求为49.50±0.10 ( mm ), 生产过程质量要求为过程能力指数不小于1，为对该过程实施连续监控，试设计x-R图；
0.07
18
49.506
0.06
5
49.530
0.11
19
49.510
0.05
6
49.506
0.12
20
49.502
0.08
7
49.504
0.10
21
49.516
0.10
8
49.502
0.06
22

XR控制图作业指导建议课件

二.X( Bar) -R控制图车间制作工程出现的问题点问题1：电子图与手工图表格参数填写不完整问题2：手工图上下限数据空白问题3：极差上限跟极差平均值计算不正确问题4：手工图描点比较乱问题5：极差图绘制完全不对
Page 8
三. X( Bar) -R控制图填写步骤
1、 X( Bar) -R控制图编号、规格、参数填写（填写规范如下）（1）工厂:宁波慈兴轴承有限公司（2）部门：隶属那个车间如1#-1 （3）工序：X( Bar) -R控制图控制的工序（4）操作者：工序操作者（4）特性：客户所需要的特性，比如S特性，C特性（5）工程规范：工艺卡所规定的相关工序的范围（6）样本容量/频率：抽样测量数据的数量/抽样频次，如：5套/每两小时，5次/每日,25次/每日等。（7）产品型号：受控产品的型号如QJБайду номын сангаас10d42 （9）零件名称：受控产品零件的名称（10）机器编号：受控工序操作的机器编号
Page 3
二.X( Bar) -R控制图车间制作过程出现的问题
图片一
Page 4
二.X( Bar) -R控制图车间制作过程出现的问题
图片二
Page 5
二.X( Bar) -R控制图车间制作过程出现的问题
图片三
Page 6
二.X( Bar) -R控制图车间制作过程出现的问题
图片四
Page 7
3.3 输入数据后均值图和极差图都会自动生成，CP和CPK数值也会出来
Page 10
四.X( Bar) -R 电子图的制作方法 3.4以上是车间班长需要做的X( Bar) -R控制图，并且每2个月汇总一次并且在次月的25号之前交工程部存档 3.5举例说明，如下表所示

X-R图入门教程PPT课件

对X图取
上控制线（UCL）= CL值+A2R 下控制线（LCL）= CL值-A2R 对R图，取上控制线（UCL）= D4R
其中，A2和D4的值根据下表选取，通常选组内样本数为5或6
样本数n 2
系数
A2
1.880
D4
3.267ຫໍສະໝຸດ d21.12840.729 2.282 2.059
5
0.577 2.115 2.326
异常
点子超过控制界限；
点子排列有下述缺陷：
中心线一侧连续出现7个点子中心线一侧多次出现点子（连续11个中有10个、14个
中有12个、17个中有14个，20个中有16个）；控制界限附近（±2σ与±3σ范围内）出现点子（3个中
有2个、7个中有3个）；连续7个点子呈现上升或下降趋势；点子的排列呈现出周期性。
Cp值和X----R控制图
Cp值和X----R控制图的来源
一．质量管理的发展过程 1.质量检验阶段 20世纪初，泰罗首先把质量检验作为专门的工序，从加工制造中分离出来。专门检验是这个阶段管理的主要职能。属于“事后把关”，缺乏预防、控制作用。 2.统计质量控制阶段始于二战的美国，主要是通过概率论和数理统计的研究，找出产品优劣的原因，防止不合格品的产生。 3.全面质量管理阶段质量保证体系的建立。从设计、制造、生产及售后服务等所有环节都进行质量管理。
有如下特点
界值 υ±σ υ±1.96σ υ±2σ υ±3σ
界内面积占总界外面积占总
面积的%
面积的%
68.27
31.73
95.00
5.00
95.45
4.55
99.73
0.27
也就是变量X在υ左右各3σ范围以外的概率仅为千分之三，这个结论叫“3σ”定理，是质量管理中经常用到的法则。

xr控制图操作指南

目的：对公司生产现场制程的初始能力
进行分析和监控，对有规格变异的产品
质量特性或过程质量特性值进行动态控
制，以判定工程是否处于稳定状态，并
依据制定相应的措施纠正变异。
问题在这！措
控制点出界！
施应
是—！
X控制图
X-R控制图示
这就是 X-R控制
图！
UCL
X LCL
UCL R
二、X-R控制图操作程序
工序能力充分,可以考核作业简化
工序能力尚可，可接受，但不充分
工序能力不足，需对作业改进提高
当工程规范（公差）为两侧规格时（如
34+0.2-0.1)，工序能力Cpk，其计算为：
Cpk=（1-K）（ USL+LSL ）/6σ
= （T-2ε）/6σ
其中：ε= (USL+LSL)/2-X
n1
n
(x x)2 i
i1
n 1
说明： USL、LSL为工程规程上限和下限 T为工程规范公差值
σ为标准差 ε为工程数据中心与
公差中心的偏差
天书！我算不了！
用excel软件算
σ 用STDEV计算！
当工程规范（公差）为单向公差界限时，Cpk 的计算为：
CpK=（USL-X）/3σ（规定公差上限时） CpK =（X-LSL）/3σ（规定公差下限时）
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
N
3
4
5
6
7
D4 2.57 2.28 2.11 2.00 1.98
D3
*
*
*
*
0.08
A2 1.02 0.73 0.58 0.48 0.42

X-R控制图操作及应用

感谢观看
THANKS
• 多变量控制图：未来X-R控制图可能向多变量方向发展，同时监测多个质量特性，实现更全面的质量控制。
• 大数据应用：借助大数据技术，X-R控制图可以处理海量数据，挖掘更多有价值的信息，为质量改进提供更准确的依据。
• 挑战与机遇并存：虽然X-R控制图在质量管理中具有重要作用，但随着市场需求的不断变化和技术的快速发展，其面临着不断适应新需求、新技术和新标准的挑战。同时，这也为X-R控制图的发展带来了更多的机遇和创新空间。
观察点的分布情况
01
若点超出控制界限或呈现非随机分布，则可能存在异常因素。
分析点的变化趋势
02
若点呈现连续上升或下降趋势，则可能存在系统性问题。
比较不同时间段或不同产品的控制图
03
若存在显著差异，则可能存在异常因素。
案例分析：某产品质量异常因素识别
案例背景
某生产线上的产品质量出现波动，需识别异常因素。
改进措施提出和实施效果评价
改进措施提出
针对生产过程的不稳定因素，提出相应的改进措施，如优化设备参数、加强员工培训、改进原材料质量等。
实施效果评价
在实施改进措施后，再次收集数据并绘制X-R控制图进行评估。通过比较改进前后的控制图表现，评价改进措施的实施效果。在本案例中，实施改进措施后，生产过程的稳定性得到显著提升，样本点基本落在控制限内。
数据收集与整理要求
数据类型
收集计量值数据，如长度、重量、时间等连续型变量。
数据量
通常至少需要25组以上的数据，以充分反映过程波动。
数据整理
将数据按照时间顺序或随机顺序排列，并计算每组数据的平均值和极差。
确定中心线和上下控制限

控制图使用培训讲义全

M：规范中心（规格中心） M = USL LSL
2
T:规范宽度（规格公差），T=USL-LSL ,T描述的是客户要求的宽与严。
T/2：半公差
ε：偏移量（或偏移系数），反应数据中心偏离规格中心的大小 ε=|M - μ|
K:相对偏移量（或修正系数），反应数据中心偏离规格中心的程度，也有用Ca。
K= ε T/2
UAL:上辅助限， UAL=μ+σ LAL:下辅助限， LAL=μ-σ C区的边界链：控制图上一系列连续上升或下降，或在中心线之上或之下的点。它是分析是否存在造成变差的特殊原因的依据。
4.均值极差图（ Xbar-R图）
术语（过程能力）：
Z:过程能力，是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限的距离，
Z反应了半公差范围内σ的个数，反应了质量控制水平。我们常说的质量水平已经达到了6σ的水平，这里的6就是Z 。
Z=T/2σ
CP:无偏稳态过程能力指数（或潜在过程能力指数） CP=T/6σ
2.变差
对变差所采取的措施：通过消除变差的特殊原因，大约可纠正15%的过程问题。通常由与过程直接相关的人员实施。通过消除变差的普通原因，大约可纠正85%的过程问题。几乎总是要求管理措施，以便纠正。对于一些成熟的过程，顾客可能给予特许让一贯出现特殊原因的过程进行下去，这样的特许通常要求过程控制计划能确保满足顾客的要求并且保证过程不受别的特殊原因的影响（后面示例第三类过程）。
2.变差
在有些情况下，顾客也许允许制造商运行一个3类过程，这些情况包括：顾客对规范要求之内的变差不敏感；对特殊原因采取措施所发生的成本比任何所有顾客得到的利益大，因成本
原因可允许存在的特殊原因包括刀具磨损、刀具重磨、周期的（季节的）变化等；特殊原因已被识别，其记录表明具有一致性和可预见性。在这些情况下，顾客可能会有以下要求：该过程是成熟的，例如，该过程已经过几个循环的持续改进；允许存在的特殊原因在已知一段时间内表现出产生稳定的后果；过程控制计划有效运行。可确保所有的过程输出符合规范并能防止出现别的特殊原因或与允许存在的特殊原因不稳定的其它原因。

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2016-02
1
X-R控制图示
X控制图 R控制图
2016-02
有效的管理
UCL X LCL UCL R
1
7 X-R控制图分析
有效的管理
• （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）
1
X-R控制图示
X控制图
有效的管理
UCL X LCL UCL R
1
二、X-R控制图操作程序
有效的管理
• 1、 X-R控制图编号、规格、参数填写（填写规范如下） • （1）控制图编号 • （2）部门：技术质量责任部门或单位 • （3）工序：X-R控制图控制的工序 • （4）操作者：工序操作者 • （4）质量特性：说明控制何种计量特性，如零件孔径、
长度、焊接强度（焊合直径、溶合深度）等。
• （5）工程规范：产品质量特性值或过程特性值设计或规范公差
• 如长度尺寸 20+0.2-0.1
1
二、X-R控制图操作程序
有效的管理
• （6）样本容量/频率：抽样测量数据的数量/抽样频次，如：5件/每半小时，13次/每日，12次/次日等。
• （7）产品型号：受控产品的型号如XJ-630挤压机 • （9）零件名称：受控产品零件的名称 • （10）测量工具：抽样测量质量或过程特性数据的测
• 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。
2016-02
1
6 将均值和极差画到控制图上。
有效的管理
1）计算控制限
• 计算平均极差（R）及过程平均值（X）。
• R= R1＋R2＋．．．．．．＋Rk
•
K
•
• X= X1＋X2＋．．．．．．＋Xk
•
K
• 式中：K为子组数量，R1和X1即为第1个子组的极差和均值，R2和X2为第2个子组的极差和均值，其余类推。
量工具，如数显卡尺、卷尺、塞尺等 • （11）机器编号：受控工序操作的机器编号
2016-02
1
2、收集数据
有效的管理
• 合理的子组大小、频率和数据
• 在控制时段内，按抽样容量/频率要求，收集产品工序质量或过程特性数据125个或者100个，然后根据抽样时间段连续性，将数据分成25个子组，每个子组由4－ 5数据组成，每个子组数据是在非常相似的生产条件下生产出来的，并且相互之间不存在着系统的关系，因此，每组之间的变差为普通原因造成的，对于所有的子组的样品应保持恒定。
有效的管理
X-R 控制图培训
1
统计过程控制的来源和作用
有效的管理
• 统计过程控制(SPC)，主要应用于对过程变量的控制，它的基本控制原理为3σ原则,即平均值± 3σ作为过程控制的上下限,它是由Waltear博士在1924年提出。
• 其作用为: • 1、从数据到图形应用统计技术可以反馈生产或服务过程
2016-02
1
4 计算每个子组的均值（X）和极差（R）有效的管理
•
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。
2016-02
1
5 选择控制图的刻度
有效的管理
• X图：纵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。
2016-02
有效的管理
SPC应用的好处
1
一、X-R控制图定义的目的：
有效的管理
• 定义：用于长度、重量、时间、强度、成份等以计量值来管理工程的控制图，利用统计手法，设定控制均值X和极差R的界限，同时利用统计手法判定导致工程质量变异是随机原因，还是异常原因的图表。
• 目的：对公司现场制程的初始能力进行监控，对有规格变异的产品质量特性或过程质量特性值进行动态控制，对配套的各种“零部件” 的尺寸进行控制，以判定工程是否处于稳定状态，并依据制定相应的措施纠正异常。
• 频率：在过程的初期研究中通常是连续进行分组或很短时间间隔进行分组，检查时间间隔内是否有不稳定的因素存在。当证明过程处于稳定时，子组间的时间
间隔可以增加。
2016-02
1
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（极差和均值点）纵向对齐，数据栏应记录读数的均值(X)、极差(R)以及日期／时间或其它识别子组代码的空间
0
0
0 0.08
A2 1.02 0.73 0.58 0.48 0.42
2016-02
1
有效的管理
（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。
性质变化的信息。
• 2、帮助我们分析过程变化的原因。 • 3对于超出控制界限的点采取整改行动。 • 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。
2016-02
1
统计过程控制的好处
• 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
2016-02
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（2）计算控制限
有效的管理
• 2）计算控制限
• UCLX＝ x A2R • LCL X＝ x A2R
• UCLR＝ D 4 R • LCLR＝ D 3 R
X均值上限 X 均值下限 R极差上限 R极差下限
N
3
4
5
6
7
D4 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92
D3
0