SPC应用管理图

* 群大小= 5
* 数据数= 100
*群数= 20
• 该数据为样品，只调出了13个
SEC-GQL-管理图(4)
10
•选择统计
管理图
Xbar – R… 。
SEC-GQL-管理图(4)
11
•输入有数据的列C3，再输入群的大小为5。 •然后单击OK。
SEC-GQL-管理图(4)
12
Supp2的Xbar/R 图
5
偶然原因 (Chance cause)
异常原因 (Assignable cause)
- 在严格管理生产条件的状态下 发生的，在某种程度上的 不可避免的变动原因 - 操作员熟练程度的差异、 操作环境的差异、 原材料和生产设备等无法辨别 的诸多差异等 - 难以避免的因素等
- 指操作员的疏忽、 使用不合格材料、 生产设备的异常等， - 这些原因并非长期性的， - 散发性地发生而成为质量 变化的原因
SEC-GQL-管理图(4) 43
• 在NO 10中脱离了管理
U 图针孔缺点
界线，说明工序中有异常， • 在NO 6~10中
长度5发生了脱离，
标本计数
应注意工序的进程。
标本数量
• P管理图与U管理图的共同点是？
SEC-GQL-管理图(4)
44
查看管理图的方法
① 脱离管理： ②大小为7以上的脱离： ⑤稳定状态(管理状态)：
7
• 由MINITAB提供的管理图类型
子群 - 数据 每个测定值
Xbar – R Xbar – S I – MR – R/S (子群之间/子群内) 每个移动范围 I - MR
子群 -组合
指数加重移动平均管理图(EWMA) 移动平均管理图 (Moving Average) 累积和管理图(CUSUM) 地区管理图 欲绘出由短期工序产生的交易的各层值或 子群的平均 时的Z-MR P NP C U
SEC-GQL-管理图(4)
6
工序管理
工序解析
- 管理、解析关于工序的数据，收集所需信息 - 目的在于根据这些信息有效地管理工序的散布。
• 无超过管理限界UCL、LCL的点 • 点的排序无规格(Pattern) 管理状态 (Under Control = State of Control)
SEC-GQL-管理图(4)
标本平均值
平均值
子群
•当Xbar管理图的两点为不受控制点=可判定为不稳定的工序
SEC-GQL-管理图(4) 13
标本范围
3.标准偏差S管理图
例)用前面的凸轮 轴数据绘制
S管理图。
* C3 列
SEC-GQL-管理图(4)
14
•如Xbar-R管理图，输入C3(Supp2)和群大小5后单击OK
SEC-GQL-管理图(4)
样品数 针孔缺点数
例) S-化学对胶片的针孔(Pin-Hole) 进行了15天的调查。
但实际上没有统一胶片样品的长度。
(单位为10 = 1,000m) 因n不统一只好用U管理图来分析。
SEC-GQL-管理图(4)
42
•选择菜单中的统计
管理图
U。
‘针孔缺点数’
‘样品数’
•在变量中输入‘针孔缺点数’，在子群位置中输入‘样品数’后单击OK
SEC-GQL-管理图(4)
2
1. 管理图的概述
•统计性质量管理(SQC)的历史就是管理图的历史 • 统计性工序管理(SPC)的核心技法(QS-9000的必需) • 在六西格马的‘管理’阶段中应用最多。 • 1924年由Bell电话研究所的W.A.Shewhart博士介绍。
• 异常原因(Assignable cause)
26
•在图形窗口中将输出如下结果。
原料重量的移动范围图
•解析：
有1个点超出 了管理界线。
移动范围
观察数
SEC-GQL-管理图(4) 27
7. I-MR管理图(X-Rs)
例)并用前面的两个管理图绘出l-MR管理图。
•选择 I-MR…。
SEC-GQL-管理图(4)
28
• 用变量输入测定数据‘原料重量’后，单击OK。
+3σ
• 偶然原因(Chance cause)
UCL
μ
CL
-3σ
SEC-GQL-管理图(4)
LCL
3
管理图的优势
•对始终保持工序最佳化条件的保证 - 工序经常随偶然原因(Common Cause)和异常原因(Special Cause)而变动。 - 若使用管理图时通过使用统计性的管理、上下界线可将其分离出来。 →解析管理图就可了解工序是否处于稳定状态。
再用C管理图分析。
缺点数 缺点数
SEC-GQL-管理图(4)
39
•选择菜单中的统计
管理图
C。
‘缺点数’
•在变量中输入C6列(缺点数)后单击OK。
SEC-GQL-管理图(4) 40
C 图缺点数
标本计数
标本数量
• 因无脱离管理界线的点 • 判定为管理状态。
SEC-GQL-管理图(4) 41
4.单位缺点数U管理图
比例
点，因此有必要对 该批量实施100% 全面的检查。
标本数量
SEC-GQL-管理图(4)
35
2.不合格数NP管理图
例)每天取300个实施定量抽样检查的结果， 经20天取得不合格数的数据后输入到C5列中， 再用NP管理图分析。
不合格数
不合格数
SEC-GQL-管理图(4)
36
•选择菜单中的统计
管理图
SEC-GQL-管理图(4)
20
例)负责D pulp（株）收入检查的“申代理”把从外围企业入库的原料 的
重量作为管理项目，每天一次连续45天测定了‘重量’数据。
单独管理图
原料重量
905 910 915 930 920 930 865 915 890 895 925 940 905 860 860 985 955 885 905 875 960 970
22
•‘双击’有测定数据的列后输入到变量中
•单击OK。
‘原料重量’
SEC-GQL-管理图(4)
23
1图：原料重量
测试1.中心线的一点大于3.00西格马。 测试失败点：14 23 30 31 44 45。
•输出对话窗口 •脱离管理界限的 点的编号
原料重量的1图
•输出图形窗口
• I-图表中有6个点
单独值
‘原料重量’
• 输入已知的平均、标准偏差等时， 就会用其值绘出管理界线。
工序 管理
SEC-GQL-管理图(4)
29
原料重量的1 和 MR 图
单独值
平均值
子群
• I-管理图中有6个点脱离了管理界线(工序的不稳定状态) • MR-管理图只脱离了1个点，因此需要对此进行调查。
SEC-GQL-管理图(4) 30
8
短期
系数值
SEC-GQL-管理图(4)
2. Xbar-R 管理图(群的大小为5或以下时使用)
例)在打开工作表中使用Camshaft.MTW文件的数据 是在外围企业(Supp2)中测定100个长度的数据。
Supp2 1 2 3 4 5 6 601.6 600.4 598.4 600.0 596.8 602.8 600.8 603.6 604.2 602.4 598.4 599.6 603.4 600.6 598.4 598.2 602.0 599.4 599.4 600.8 600.8 598.6 600.0 600.4 600.8 600.8 597.2 600.4 599.8 596.4 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 602.2 599.8 599.8 601.0 601.6 601.6 600.2 601.8 601.2 597.6 599.8 602.8 600.0 599.6 602.2 603.8 603.6 601.8 602.0 603.6 600.8 600.2 600.4 600.2 602.2 598.0 598.4 600.8 602.8 597.6 601.6 603.4 597.0 599.8 597.8 602.4 602.2 600.6 596.2 602.4 601.4 599.2 601.6 600.4 598.0 601.2 604.2 600.2 600.0 596.8 9
应用管理图(1)
- 管理图 UCL
LCL
SEC-GQL-管理图(4)
1
应用管理图(1)
- 管理图 -
1. 管理图概述 2. Xbar-R管理图(群的大小为5或5以下时使用) 3. 标准偏差S的管理图 4. Xbar–S管理图(群的大小比5大时使用) 5. 单独的管理图(X管理图) 6. 移动范围管理图(移动范围管理图=Rs=Rm) 7. I-MR管理图(X-Rs)
移动范围
应用管理图(2)
- 管理图 -
SEC-GQL-管理图(4)
31
应用管理图(2)
- 管理图 -
1.不合格率P管理图
2.不合格个数NP管理图 3.缺点数C管理图 4.单位缺点数U管理图
SEC-GQL-管理图(4)
32
1.不合格率P管理图
例) H电子经20天的抽样检查后，得到下列不合格数据数。 (已输入到C3~C4列中)
SEC-GQL-管理图(4)
17
•输入测定数据C3 (Supp2)和群的大小5后单击OK！
SEC-GQL-管理图(4)
18
•图形窗口中输出如下结果。 Supp2的Xbar/S 图
标本平均值
平均值
子群
•解析：Xbar管理图=不稳定状态，S管理图=随意性不足(习惯性)
SEC-GQL-管理图(4) 19
(日期顺序)
890 925 985 945 970 930 925 970 965 915 905 940 940
975 1000 1035 1020 900 920 980 950
1035 1040
21
SEC-GQL-管理图(4)
•将45个测定值输入到C4列中后，选择单独的…。
原料重量
SEC-GQL-管理图(4)
异常原因变动领域
UCL 稳定的工序变动区域 (只存在偶然原因)
=
工序处于管理状态 即，可以说是处于稳定状态
X LCL
异常原因变动区域
SEC-GQL-管理图(4)
4
管理图解析？
- 异常原因(Special Cause)的代表类型
不受控制点 模式(移动和偏移)
模式(循环)
SEC-GQL-管理图(4)
标本范围
5. 单独管理图(X管理图)
• 是用一个个的点记载每个测定值的管理图。 • 取得一个测定值时即刻用点记载在管理图中，不会拖延工序稳定 状态的判定和采取措施的时间。 • X管理图要比Xbar管理图检查的能力更优秀。
单独管理图的使用
•可分为合理性群的情况 •不可分为合理性群的情况
与Xbar – R管理图并用 X – Rs (I-MR)管理图
7
8 9 10
600.4 598.2 598.6 599.6 599.0
598.2 599.4 599.4 600.2 599.0 599.4 598.0 597.6 598.0 597.6 601.2 599.0 600.4 600.6 599.0
SEC-GQL-管理图(4)
• 在凸轮轴数据文件中 • 有Supp 2的C3列
脱离了管理界线。
平均值
不稳定状态
观察数量 SEC-GQL-管理图(4) 24
6. 移动范围管理图(移动范围管理图=Rs=Rm)
例) 在有前面的重量 数据的前提下的 Rs管理图。 单击移动范围…。
SEC-GQL-管理图(4)
25
•输入已输有测定值的C4列(原料重量)，
•单击OK。
‘原料重量’
SEC-GQL-管理图(4)
15
•下面是输出S管理图的图形窗口。 • 虽然S管理图中绘出图的点没有脱离管理界线，
Supp2的S 图
• 因所给出图 点的排列具有习 惯性而随意性不
标本
足。 • 需调查工序散布 的问题。
标本号
SEC-GQL-管理图(4) 16
4. Xbar – S管理图(群的大小比5大时使用)
例)用 Xbar-S 管理图解析前面的凸轮轴例。
☞在观察记载在管理图中的点时， 连续25点以上没有像① ~ ④的状态。 ☞措施：工序稳定而产品符合规格时 不必采取措施。 ☞中心线的一边连续有 ☞在点脱离管理界线时 7个以上的点时。 (线上的点视为脱离。) ☞ 措施： ☞ 措施：指存在不可忽视的异常原因， 应调查其原因后，采取必要措施， 显示工序的平均或散布 起一些变化， 以防再次发生。 若查找其原因时， 将会得到对技术有益 ① 的信息。
NP。
‘不合格数’
•输入所测定的不合格数列C5和试料大小n=300后单击OK
SEC-GQL-管理图(4) 37
NP 图不合格数
标本计数
标本数量
•因NO 5中有脱离管理的点，可分析为不合格率不稳定。 并且对该批量实施100%的全面检查。
SEC-GQL-管理图(4) 38
3.缺点数C管理图
例)每天对20台计算机的主板进行检查的结果， 把检查出焊接不合格数的结果输入到C6列中。
用P管理图探索不合格率的变化。
试料数
不合格数
试料数
不合格数
SEC-GQL-管理图(4)
33
•在菜单中选择统计
管理图ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
P。
‘不合格数’
‘试料数’
•输入变量:C4(不合格数)，子群位置:C3(试料)后，单击OK
SEC-GQL-管理图(4) 34
•在图形窗口中输出如下P管理图。
P 图不合格数
•因在样品NO 6中 可看到脱离管理的