控制图的绘制及判断
质控图知识与绘制简介

质控图知识与绘制简介质控图知识质控图即质量控制图。
控制图又称为管制图。
第一张控制图诞生于1924年5月16日,由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在首先提出使用后,管制图就一直成为科学管理的一个重要工具。
它是一种有控制界限的图,用来区分引起的偏差原因是偶然的还是系统的,可以提供系统偏差原因存在的资讯,从而判断生产过程状态,使之受控。
控制图按其用途可分为两类,一类是供分析用的控制图,用来控制生产过程中有关质量特性值的变化情况,看工序是否处于稳定受控状态;再一类的控制图,主要用于发现生产过程是否出现了异常情况,以预防产生不合格品。
质控图原理控制图的要素:纵坐标:数据(质量特性值或其统计量)横坐标:按时间顺序抽样的样本编号上虚线:上控制界限UCL下虚线:下控制界限LCL中实线:中心线CL均值-极差控制图的直观应用分类1. 计量控制图(单值控制图、平均值-极差控制图、平均值-标准差控制图、中位数-极差控制图)2. 计数控制图(不合格品p 图、不合格品数np 图、不合格数c 图、单位产品不合格数u 图) 各图应用比较:过程控制直观示意图:控制图判断水质质控图判断:1、落入上下辅助线范围内点数占总数的68%,如落入点数小于50%,则表示点的分布不合理,应补充数据,重新计算直至分布合理。
2、连续七点偏在中心线同侧,表明结果异常,应查明原因,重新积累数据和绘图。
3、相邻七点递升或递降,表明有明显失控趋势,应查找原因,重新补充数据、计算、绘图。
4、相邻三点中两点屡屡接近控制限,表明测试质量异常,应终止试验查明原因,予以纠正。
5、超出控制限的为离群值,应剔除。
剔除后,应补充新数据至20个,重新计算、绘图。
《休哈特-常规控制图》GB/T4091-2001中有所修订:将7点链改为9点链、7点趋势改为6点趋势。
标准方法GB/T4091-2001《常规控制图》ISO8258:1991GB/T17989-2000数据处理软件1、Minitab界面:成果:2、6SQ统计插件成果。
Xbar—R控制图的操作步骤及应用示例

X—R控制图的操作步骤及应用示例用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间、收率和生产量等计量值的场合。
X控制图主要用于观察正态分布的均值的变化,R控制图主要用于观察正态分布分散或变异情况的变化,而X-R控制图则将二者联合运用,用于观察正态分布的变化。
X-R控制图的操作步骤步骤1:确定控制对象,或称统计量。
这里要注意下列各点:(1)选择技术上最重要的控制对象。
(2)若指标之间有因果关系,则宁可取作为因的指标为统计量。
(3)控制对象要明确,并为大家理解与同意。
(4)控制对象要能以数字来表示。
(5)控制对象要选择容易测定并对过程容易采取措施者。
步骤2:取预备数据(Preliminary data)。
(1)取25个子组。
(2)子组大小取为多少?国标推荐样本量为4或5。
(3)合理子组原则。
合理子组原则是由休哈特本人提出的,其内容是:“组内差异只由偶因造成,组间差异主要由异因造成”。
其中,前一句的目的是保证控制图上、下控制线的间隔距离6σ为最小,从而对异因能够及时发出统计信号。
由此我们在取样本组,即子组时应在短间隔内取,以避免异因进入。
根据后一句,为了便于发现异因,在过程不稳,变化激烈时应多抽取样本,而在过程平稳时,则可少抽取样本。
如不遵守上述合理子组原则,则在最坏情况下,可使控制图失去控制的作用。
步骤3:计算Xi,Ri。
步骤4:计算X,R。
步骤5:计算R图控制线并作图。
步骤6:将预备数据点绘在R图中,并对状态进行判断。
若稳,则进行步骤7;若不稳,则除去可查明原因后转入步骤2重新进行判断。
步骤7:计算X图控制线并作图。
将预备数据点绘在X图中,对状态进行判断。
若稳,则进行步骤8;若不稳,则除去可查明原因后转入步骤2重新进行判断。
步骤8:计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求。
若过程能力指数满足技术要求,则转入步骤9。
步骤9:延长X-R控制图的控制线,作控制用控制图,进行日常管理。
上述步1~步骤8为分析用控制图。
控制图与过程能力分析

控制图与过程能力分析1. 引言控制图是一种常用的质量管理工具,用于监控和分析过程中的变异性。
通过绘制控制图,可以识别过程中的特殊因素或异常情况,从而及时采取控制措施,保证过程稳定并提高产品质量。
而过程能力分析则是评估过程的稳定性和能力的方法,用于判断过程是否满足规定的质量要求。
本文将介绍控制图的基本概念和构成要素,并详细讨论过程能力分析的方法和指标。
同时,还将给出一些实际案例,帮助读者更好地理解和应用控制图与过程能力分析。
2. 控制图概述控制图是一种基于统计学原理的质量管理工具,用于监控和改进过程中的变异性。
通过绘制控制图,可以将过程的实际数据与规定的控制限进行比较,从而判断过程是否受到特殊因素的影响,以及是否处于控制状态。
控制图的构成要素主要包括控制线、样本数据和数据点的标记。
其中,上下控制线用于标识过程的稳定范围,而中心线则表示过程的平均水平。
样本数据则是从过程中得到的一组观测值,通常按时间顺序排列。
每个数据点可以通过标记来表示其特殊性质,如标明异常值或特殊原因。
3. 常见的控制图类型根据观测数据的类型和分布特征,常见的控制图类型包括:3.1. 控制图类型1这是一种适用于连续型数据的控制图类型,适用于受检量或计数型数据。
其构成要素包括X控制图和R控制图。
X控制图用于监控平均值的变化情况,R控制图则用于监控过程的变异程度。
3.2. 控制图类型2这是一种适用于计数型数据的控制图类型,适用于过程中出现的次数或事件。
其构成要素包括P控制图和C控制图。
P控制图用于监控次数型数据的比例,C控制图则用于监控次数型数据的发生数。
3.3. 控制图类型3这是一种适用于属性型数据的控制图类型,适用于过程中出现的缺陷或不良项。
其构成要素包括NP控制图和U控制图。
NP控制图用于监控缺陷或不良项的发生数,U控制图则用于监控缺陷或不良项的比例。
4. 过程能力分析方法过程能力分析是评估过程的稳定性和能力的方法,旨在判断过程是否满足规定的质量要求。
SPC控制图的判定方法

SPC控制图的判定方法SPC(Statistical Process Control)控制图是一种统计工具,用于分析和监控过程中的变异性,并判断过程是否稳定。
通过控制图的使用,可以帮助企业提高产品质量、降低成本和提高生产效率。
本文将介绍SPC控制图的判定方法。
一、控制图的基本原理1.1 数据收集与分类要绘制SPC控制图,首先需要收集相关的数据。
这些数据可以是产品尺寸、重量、时间等方面的测量结果。
收集的数据需要根据特定的要求进行分类和整理,以便后续的统计分析。
1.2 参数与变量在控制图中,可以使用参数图和变量图两种类型的控制图。
参数图适用于可计量的特征,如长度、重量等,而变量图适用于计数型数据,如不良品率、缺陷数等。
1.3 控制线的设定控制图通常包括中心线、上限线和下限线。
中心线代表过程的平均值,上限线和下限线则用于判断过程变异是否在可接受的范围内。
控制线的设定需要根据过程的稳定性和要求进行调整。
二、SPC控制图的判定方法2.1 过程是否稳定在绘制控制图之前,首先需要判断过程是否稳定。
稳定的过程指的是过程产生的变异性仅来自于随机误差,而不是系统性的因素。
判断过程是否稳定可以通过以下几种方式进行:(1)过程能否满足规范要求:通过对过程数据进行规范性能指标的计算与分析,判断过程是否满足要求。
(2)过程的输入是否稳定:观察过程的输入数据,如材料的质量、设备的稳定性等,判断输入是否稳定。
(3)过程是否存在特殊因素:通过了解和分析过程中的特殊因素,如人为因素、设备故障等,判断过程是否稳定。
2.2 控制图的规则绘制了控制图后,可以通过判断数据点的分布情况,在控制图上标示出不同的规则。
常用的规则有以下几种:(1)单点超出控制限:单个数据点超出上限线或下限线。
(2)连续点在中心线同一侧:三个或更多连续的数据点在中心线的同一侧。
(3)多点连续递增或递减:连续五个或更多数据点递增或递减。
(4)趋势:六个或更多连续递增或递减的数据点。
控制图

与均值-极差控制图类似,这种控制图也是用于观察连续数据的均值和变异性(标准差) 的变化情况。如果点子在控制限内随机分布,且无异常点,说明过程处于控制状态;如果 点子超出控制限或出现异常点,说明过程可能失控。
3. 单值-移动极差控制图
这种控制图用于观察单个数据值和连续数据的变化情况。如果点子在控制限内随机分布, 且无异常点,说明过程处于控制状态;如果点子超出控制限或出现异常点,说明过程可能 失控。
4. 观察控制图
观察控制图上的点 子分布情况,判断 过程是否处于控制 状态。
5. 采取行动
如果发现异常点或 过程失控,采取适 当的措施解决问题 并防止问题再次发 生。
控制图的局限性
1. 数据必须是连续的
控制图只能用于观察连续的数据,对于离散的数据或非连续的数 据,需要采用其他方法进行分析。
2. 需要足够的样本数量
控制图原理
控制图基于中心极限定理和概率统计原理。中心极限定理表明,当样本量足够大时,任何随机变量的 取值都会围绕一个中心值波动,且这个波动是有限的。因此,我们可以通过控制图的上下限来判断过 程是否处于控制状态。
控制图的原理是通过对过程进行多次抽样,计算统计量(如均值、中位数、极差等),并将这些统计 量绘制在图上。通过观察图的走势,我们可以判断过程是否受控,并发现异常情况。如果过程受控, 则说明过程的质量稳定;如果过程失控,则说明过程的质量存在问题。
平均数与标准差控制图
总结词
平均数与标准差控制图是一种常用的统计 控制图,用于监控一组数据的平均值和标 准差。
VS
详细描述
平均数与标准差控制图由两个图表组成: 一个图表显示平均数,另一个图表显示标 准差。这种控制图适用于需要了解数据分 布情况的应用场景,如科学研究、质量控 制和金融分析等。
控制图的判断

六.控制图的判断:
1.控制状态的判断(过程在稳定状态):
(1)多数点子集中在中心线附近。
(2)少数点子落在控制界限附近。
(3)点子的分布与跳动呈随机状态,无规则可循。
(4)无点子超出控制界限以外。
2.可否延长控制界限做为后续过程控制用的研判基准:
(1)连续25点以上出现在控制界限线内时(机率为93.46%)。
(2)连续35点中,出现在控制界限外点子不超出1点时。
(3)连续100点中,出现在控制界限外点子不超出2点时。
过程在满足上述条件时,虽可认为过程在控制状态而不予变动控制界限,但并非点子超出控制界限外也可接受;这些超限的点
子必定有异常原因,故应追究调查原因并加以消除。
3.检查判断原则:
(1)应视每一个点子为一个分配,而非单纯的点。
(2)点子的动向代表过程的变化;虽无异常的原因,各点子在界
限内仍会有差异存在。
(3)异常的一般检定原则:
X
X
X
X
X
X
X X 检定规划1:(2/3A)
3点中有2点在A 区或A 区以外 检定规划2: (4/5B) 5 检定规划3:(6连串)
连续6点持续地上升或下降 检定规划4: (8缺C) 有8点在中心线的两侧,但C 区并无点子 检定规划5: (9单侧) 连续9点在C 区或C 区以外 检定规划6: (14升降)
连续14点交互着一升一降 检定规划7: (15C) 连续15点在中心线上下两侧的C 区 检定规划8: (1界外) 有1点在A 区以外。
控制图类型的绘制

控制图类型的绘制引言控制图是一种用于监控和评估过程稳定性的图表工具。
它能够帮助我们识别过程中的特殊因素和异常情况,从而及时采取措施进行调整和改进。
控制图有许多类型,每种类型都适用于不同的情况和数据类型。
本文将介绍几种常见的控制图类型,并详细介绍它们的绘制方法和解读方法。
1. 均值图均值图是用于监控数据的中心趋势的一种控制图。
它通过绘制数据的均值和控制线来反映过程的稳定状态。
下面是均值图的绘制步骤:1.收集数据,计算每组数据的平均值。
2.确定控制线的位置。
通常有一个中心线(平均值的线)和上下限,上下限可以通过计算平均值的标准差得到。
3.将数据的平均值绘制在均值图上。
4.根据控制线的位置,判断数据的稳定性。
均值图的解读方法是观察数据是否在控制线内波动,如果有超出控制线的数据点出现,则可能表示过程存在特殊因素。
2. 范围图范围图是用于监控数据的变异性的一种控制图。
它通过绘制数据的范围和控制线来反映过程的稳定状态。
下面是范围图的绘制步骤:1.收集数据,计算每组数据的范围(最大值减去最小值)。
2.确定控制线的位置。
通常有一个中心线和上下限,上下限可以通过计算范围的标准差得到。
3.将数据的范围绘制在范围图上。
4.根据控制线的位置,判断数据的稳定性。
范围图的解读方法是观察数据的范围是否在控制线内波动,如果有超出控制线的范围出现,则可能表示过程存在特殊因素。
3. 标准差图标准差图是用于监控数据的离散程度的一种控制图。
它通过绘制数据的标准差和控制线来反映过程的稳定状态。
下面是标准差图的绘制步骤:1.收集数据,计算每组数据的标准差。
2.确定控制线的位置。
通常有一个中心线和上下限,上下限可以通过计算标准差的标准差得到。
3.将数据的标准差绘制在标准差图上。
4.根据控制线的位置,判断数据的稳定性。
标准差图的解读方法是观察数据的标准差是否在控制线内波动,如果有超出控制线的标准差出现,则可能表示过程存在特殊因素。
4. p图p图是用于统计控制的一种控制图。
控制图的绘制及判断课件

k
k
Li
L i1
341.9 13.68
Si
i1
308.112.32
k 25
k 25
RLS 13.6812.321.36
M LS 13.6812.3213.00
2
2
PPT学习交流
16
•计 由算 5表 ,最 n当 5大 时 CA 值 1 , 、 L 91中 .最 36心 小 3 线 值 C2L 和 中上 心、 线下 UC 、 控 L LC 制 。 L线 C1LL1.368 C2LS1.232
控制界限的重新计算45ppt学习交流46ppt学习交流1分析功能强大辅助决策作用明显在众多企业的实践基础上发展出繁多的统计方法和分析工具应用这些方法和工具可根据不同目的从不同角度对数据进行深入的研究与分析在这一过程中spc的辅助决策功能越来越得到强化47ppt学习交流2体现全面质量管理思想随着全面质量管理思想的普及spc在企业产品质量管理上的应用也逐渐从生产制造过程质量控制扩展到产品设计辅助生产过程售后服务及产品使用等各个环节的质量控制强调全过程的预防与控制48ppt学习交流3与计算机网络技术紧密结合现代企业质量管理要求将企业内外更多的因素纳入考察监控范围企业内部不同部门管理职能同时呈现出分工越来越细与合作越来越紧密两个特点这都要求可快速处理不同来源的数据并做到最大程度的资源共享
本26个,测得的预备数据如表7所示。试作x-Rs分析 用控制
图。
解:
PPT学习交流
18
解:
•由表3给出的计算公式计算表 7中每个样本的移动极差 Rsi并记入表 7中。
如
Rs2 x2 x1 1.13 1.09 0.04
RS 依次类推。
3
x3 x2
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33 . 80 25
1 . 35
25
( 3 ) 查表 5,当 n = 5时,得 A 2 0 . 577 , D 4 2 . 115 , 得 X R 图的控制线为: X 图: CL x 12 . 94 UCL x A 2 R 12 . 9 0 . 577 1 . 35 13 . 719 LCL x A 2 R 12 . 94 0 . 577 1 . 35 12 . 161 R 图: CL = R 1 . 35 UCL D 4 R 2 . 115 1 . 35 2 . 86
i 2
~ X R
图
(1)找出或计算出各样本 ~ 的中位数 X i (2)计算各样本极差Ri
x
i
n 1 2
n 为奇数
x
n 1
1 x n x n 1 n 为偶数 i 2 i2 2 R i max x ij min x ij xi
1.263
1.914 1.143 1.104 1.072
9
各类控制图作法举例
10
1x R 控制图(平均值——极差控制图) • 原理: x 图又称平均值控制图,它主要用于控制生产过程中产品质量 特性的平均值; R图又 称极差控制图,它主要用于控制产品质量特性的分散。 x “ xR ”控制图是通过 图和R图的联合使用,掌握工序质 量特性分布变动的状态。它主要适用于零件尺寸、产品重量 、 热处理后机械性能、材料成分含量等服从正态分布的质量特性 的控制。 R • 例1 某铸造厂决定对某铸件重量采用 x 图进行控制,每 天抽取一个样本,样本容量n=5,共抽取样本k=25个,测取的预 备数据如表6所示。该铸件重量规格要求为13 ±2(公斤),并希望 工序能力在1~1.33之间,试作控制图。 解:
1 2 25
~ 。如 x
并将中位值
~ 填入表 6中。 xi 的平均值。
由表 4的计算公式计算中位值
~ x 由上例
i 1
k
~ xi
313 . 2 25
12 . 53
k
R =1 . 35
查表 5,当 n = 5时,得 m 3 A 2 0 . 691
~ 图的控制线为: x CL ~ 12 . 53 x UCL ~ m 3 A 2 R 12 . 53 0 . 691 1 . 35 13 . 463 x ~ m A R 12 . 53 0 . 691 1 . 35 11 . 597 LCL x 3 2 其它程序与例 1完全相同,不再赘述。
2
j 1
n
x ij
k i 1
2 x ij j 1 kn n
2 2 14 . 0 12 . 6 12 . 72 25 5 1 1 12 . 94 13 . 00 0 . 06
注:表5在第16页
15
3 L—S控制图(两极控制图)
原理:它是通过极大值,极小值的变化掌握工序分布变化的状态。其适用 场合与 X R 控制图相同。但因只用一张图进行控制,因此具有现场 使用简便的优点。 例3:若对例1,采用L—S控制图进行控制,试作出分析用控制图。 • 由表3的计算公式首先找出表6中每个样本的极大值Li和极小值Si并记入表6 中。 如 L1=14.0 S1=12.1 …… ……
表5 控制图系数表 样本大小 2 3 4 5
X 图 用
R 图 用
D3 D4 2.267 2.575 2.282 2.115
~ X 图
用
X 图 用
E2 2.660 1.772 1.457 1.290
L—S图用
A9 2.695 1.826 1.522 1.363
A2 1.880 1.023 0.729 0.577
注:表5在第16页
12
x (4) 做出 图及R图的坐标系,并将横坐标样本号单位对齐,将 x 表6中各样本的 、Ri在图上打点,联结点成平均值、极差 波动曲线,图5即为分析用控制图。
i
14
UCL=13.719 CL=12.940 LCL=12.161 UCL=2.86 CL=1.35
5 10 15 20 25
ci——第i样本的缺陷数(各样本 样本容量相等) 6 各样本样本容量不等
3 收集预备数据
收集预备数据的目的只为作分析用控制图以判断工序状态。 数据采集的方法是间隔随机抽样。为能反映工序总体状况, 数据应在10~15天内收集 ,并应详细地记录在事先准备好的 调查表内。数据收集的个数参见表2。
表2 控制图的样本与样本容量 控制图名称 样本数k 一般k=20~25 K=20~30 一般k=20~25 样本容量n 一般3~6 1
11
解 : )由表 3的计算公式计算表 (1
6中的每个样本的平均值
x i 及极差 R i。如:
x1
j 1
5
x1 j
14 . 0 12 . 6 13 . 2 13 . 1 12 . 1
13 . 00
5 5 R 1 max x 1 j min x 1 j 14 . 0 12 . 1 1 . 9
x ij n j 1 R i max x ij min x ij
xi
x
j
1
n
xij——第I样本中的第j个数据i=1,2…k; j=1,2…n; max(xij)——第i样本中最大值; min(xij)——第i样本中最大值。 ——n为奇数时,第i样本中按大 小顺序排列起的数据列中间位置的数据
计算最大值平均值 L 、最小值
k
S 、平均极差
R 和范围中值 Si
M:
L
i 1
Li
341 . 9 25
13 . 68
i 1
k
308 . 1 25
12 . 32
k
k
R L S 13 . 68 12 . 32 1 . 36 M L S 2 13 . 68 12 . 32 2 13 . 00
M3A2 1.880 1.187 0.796 0.691
6
7 8 9 10
0.483
0.419 0.373 0.337 0.308
0.076 0.136 0.184 0.223
2.004
1.924 1.864 1.816 1.777
0.549
0.509 0.432 0.412 0.363
1.184
1.109 1.054 1.010 0.975
x图 13
12 4
R图
3 2 1
0
样本号
图5 铸件质量分析用控制图(x—R图)
(5) 根据本节“控制图的观察与判断”标准,工序处于稳定状 态。 由表6给出的数据,进而可计算出工序能力指数。 13
工序能力指数计算
ˆ S kn 1
x 1
i 1 j 1
k
n
ij
x
2
k 1 kn 1 i 1
p
n
k
i
p
pn
i 1
(pn)i——第i样本的不合格品数 (各样本样本容量皆为n) ni——第i样本的样本容量(各样 本样本容量可以不等)k计算各组不合格品率pi
pi
p n i
ni
k
计算各样本的平均缺陷数
c
c
c
i 1
i
k
计算各样本的单位缺陷数ui
ui
ci ni
4
控 制 图 绘 制 的 一 般 工 作 程 序
确定受控质量特性
选定控制图种类
收集预备数据
计算控制界限
作分析用控制图
判断工序是否处 于稳定状态
NO
结束
YES
与规格比较,确定 控制用控制图 应用控制图控制工 序
5
图名称
X R
步
骤
xi
计 算 公 式
备
注
图
(1)计算各样本平均值 (2)计算各样本极差Ri
~ X
备
注
图 ~ X R 图 L—S图
X R
图的样本容量常取3或5
X—Rs图
pn图、 p 图
C图、U图
1/p~5/p
尽可能使样本中缺 陷数C=1~5
7
作分析用控制图并判断工序是否处于稳定状态 在坐标图上画出三条控制线,控制中线一般以细实线表示, 控制上下线以虚线表示。 将预备数据各样本的参数值在控制图中打点。 根据本节介绍的控制图的判断规则判断工序状态是否 稳定, 若判断工序状态不稳定,应查明原因,消除不稳定因素,重 新收集预备数据,直至得到稳定状态下分析用控制图;若判 断工序处于稳定状态,继续以下程序。 6 与规格比较,确定控制用控制图 由分析用控制图得知工序处于稳定状态后,还须与规格要求 进行比较。若工序既满足稳定要求,又满足规格要求,则称 工序进入正常状态。此时,可将分析用控制图的控制线作为 控制用控制图的控制线;若不能满足规格要求,必须对工序 进行调整,直至得到正常状态下的控制图。 所谓满足规格要求,并不是指上、下控制线必须在规格上、 下限内侧,即UCL>TU;LCL< TL。而是要看受控工序的工序 能力是否满足给定的Cp值要求。 8 5
L—S图
(1)找出各组最大值Li和最 小值Si (2)计算最大值平均值 L 和最小值平均值 S (3)计算平均极差 R (4)计算范围中值M
L i max x ij S i min x ij L S 1 k 1 k