计数型CPK控制图 - 360文档中心

03计数型控制图

d1 d 2 ...d k 208 10 .4 k 20
d1 d 2 ... dk 208 0.104 n1 n2 ... nk 2000

UCL d 3 d (1 p ) 10.4 3 10.4(1 0.104) 19.56 LCL d 3 d (1 p) 10.4 3 10.4(1 0.104) 1.24
练习一：样本容量相同时
某工厂检验以往所生产的20批得到一组数据，将结果绘制P图并分析批号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 样本容量n 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 不合格数np 20 5 7 10 9 14 11 13 18 14 12 6 9 13 8 不良率p 0.2 0.05 0.07 0.1 0.09 0.14 0.11 0.13 0.18 0.14 0.12 0.06 0.09 0.13 0.08 控制界限的计算 d1 d 2 ... d k 208 16 17 18 19 20 合计 100 100 100 100 100 2000 4 9 11 8 7 208 0.04 0.09 0.11 0.08 0.07
10 C=7.56
0 0 5 10 15 20 25
LCL=0
Sample Number
收集数据与p图相似。
控制界限的计算
CL n p d

d
k

UCL n p 3 n p(1 p) LCL n p 3 n p(1 p)

其中 σ n p(1 p)

控制图应用(计数型)

控制图建立与结果分析
控制图类型选择
根据数据特点，选择p控制图（不良品率控制图）进行分析。
数据点绘制
将每个样本的不良品率绘制在控制图上，形成数据点。
控制限计算
根据历史数据或经验，计算出控制图的中心线（CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。
结果分析
通过观察数据点的分布情况，判断生产过程是否处于受控状态。如果发现数据点超出控制限或呈现非随机分布，则表明生产过程可能存在异常，需要进一步调查原因并采取措施。
产品或过程。
04 计数型控制图应用步骤
CHAPTER
数据收集与整理
明确数据收集目的
确定要解决的问题或目标，例如分析产品缺陷、评估过程稳
定性等。
选择合适的数据类型
根据目的选择计数型数据，如不良品数、缺陷数等。
确定数据收集计划
包括收集时间、频率、样本量等。
数据整理与预处理
对数据进行清洗、分类、汇总等预处理操作，以便于后续分
案例总结与启示
案例总结
通过应用计数型控制图，该企业成功地发现了生产过程中的异常波动，并及时采取了相应的措施进行调整，最终使产品质量得到了有效控制。
启示
计数型控制图是一种有效的质量控制工具，可以帮助企业及时发现生产过程中的问题并采取相应的措施进行改进。在实际应用中，需要结合行业特点和数据特点选择合适的控制图类型，并严格按照控制图的建立和分析步骤进行操作，以确保结果的准确性和可靠性。
原理
02
统计样本中不合格品的数量，然后与预设的控制限进行比较，
以判断生产过程是否处于受控状态。
应用场景
03
适用于生产批量小、检验费用低且要求不合格品数较少的产品

计数型控制图简介

3. 计算中心线和控制界限:
CL C
UCL C 3 C
4. 绘制控制图并进行分析 LCL C 3 C
选择合适的控制图
是
计量型数据吗？
否
性质上是否均匀
或不能按子组取样？
是
否
关心的是不合格品率吗？
是
否
X MR
子组容量≥ 9？
否是
xs xR
样本容量
是否恒定？
是
否
np或p图 p图
关心的是单位零件缺陷数吗？
人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。02:04:5802:04: 5802:0411/24/2020 2:04:58 AM
做一枚螺丝钉，那里需要那里上。20. 11.2402 :04:58 02:04N ov-202 4-Nov-2 0
日复一日的努力只为成就美好的明天。02:04:5802: 04:5802:04Tuesday, November 24, 2020
近似为正态分布处理，均值为C，标准偏差为 C
缺陷数控制图
1.收集数据： ➢ 一般取20~25组数据； ➢ 如果缺陷数较小，可将几个样本合为一个，使每组缺陷数C=0的情况尽量减少，否则用来作控制图不适宜； ➢ 不同的缺陷应尽可能分层处理。
缺陷数控制图
2. 计算平均缺陷数
k
Ci
C i1
k
Ci为每个样本的缺陷数；k为样本数；
检验并记录数据计算平均不合格品率P 计算中心线和控制界限绘制控制图并进行分析
与n有关！
p
n1 p1
n2 p2 n1 n2
nk nk
pk
CL P
UCL P 3 1 P (1 P ) n
LCL P 3 1 P (1 P ) n

CPK控制图-表格(最新版)

部门产品名称
工序名称机器编号
质量特性规格值
公差上限公差下限
组容/频率图号
5pcs/1日
生产形态日期
正式生产
AVERAGES（X BAR CHART ）
●
X=AVE（X）= #DIV/0!
UCLX=X+A2R= #DIV/0!
LCLX=X-A2R= #DIV/0!
说明栏
1.000 0.900 0.800 0.700
1.在确定Cpk前过程必须受控
2.组容＜7时没有极差下控制限
●Cpk = Min ( USL-X X-LSL )≥1.33 3R/d2 3R/d2
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
=Min( #DIV/0! #DIV/0! ) = #DIV/0!
0.000 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! 0.000 0.000 0.000 0.000
0.000 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! 0.000 0.000 0.000 0.000
0.000 0.000 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
0.000 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! 0.000 0.000 0.000 0.000
0.000 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! 0.000 0.000 0.000 0.000

计数型控制图课件

计数型控制图的优缺点
优点
能够实时监控生产过程，及时发现异常；通过控制限判断异常，客观、准确；提供改进和优化的依据，提高生产效率和产品质量。
缺点
需要收集大量数据，工作量大；对异常波动的判断标准可能存在主观性；不适用于所有生产过程，需要根据具体情况选择使用。
02
计数型控制图的类型
p图（不合格品率控制图）
案例四：某电子产品的u图应用
总结词
利用u图监控电子产品生产过程中的单位缺陷数
详细描述
该电子产品制造企业采用u图（单位缺陷数控制图）对生产过程中的单位缺陷数进行监控。通过对每个样本的缺陷数进行统计，计算单位缺陷数，绘制控制图，分析异常原因，及时发现并解决生产过程中的问题，有效降低了单位缺陷数，提高了产品质量和客户
根据整理后的数据，在控制图上标出各数据点的位置，连接点以显示数据随时间的变化趋势。
确定控制界限
根据统计学原理，计算控制界限，通常包括中心线（CL）、上控制界限（ UCL）和下控制界限（LCL）。
控制图的解读与改进
识别异常点
通过比较数据点与控制界限，识别异常点，即那些超出控制界限或连续上升或下降的数据
提高数据质量
加强数据清洗和筛选
对收集到的数据进行清洗和筛选，去除异常值和离群点，确保数据的代表性和可靠性。
提高数据采集设备的精度
采用高精度的数据采集设备，减少因设备误差导致的数据失真。
加强员工培训和意识教育
对员工进行培训和意识教育，提高员工对数据质量的重视程度，从源头上保证数据质量。
05
计数型控制图的案例分析
案例一：某制造企业的p图应用
总结词
通过p图监控生产过程，有效控制不良品率

控制图及CPK计算

100.00 100.00 99.60 100.40 100.40 100.20 99.60 100.40 99.80 100.00
99.60 100.60 100.60 100.40 100.20 100.00 100.40 100.60 99.60 99.80 99.60 100.00 100.20 99.60 100.40 0.00 0.08 0.04 0.00 0.00 0.08 0.04 0.00 0.00 0.08 0.04 0.00 0.00 0.08 0.04 0.00 0.00 0.08 0.04 0.00 10.04 9.97 99.80 100.40 100.40 100.00 100.00 0.00 0.08 0.04 0.00 0.00 0.08 0.04 0.00 0.00 0.08 0.04 0.00 0.00 0.08 0.04 0.00 0.00 0.08 0.04 0.00
10.03 10.01 9.99 100.20 100.40 99.80 99.60 100.00 0.00 0.08 0.04 0.00 10.04 9.97
10.03 10.01 9.99 100.00 100.40 100.60 100.20 100.40 0.00 0.08 0.04 0.00 10.04 9.97
10.03 9.99
10.03 10.03 10.03 9.99 9.99 9.99
10.03 9.99 99.80 100.20 99.60 100.00 100.20 0.00 0.08 0.04 0.00
10.03 10.03 10.03 10.03 10.03 10.01 9.99 99.80 9.99 9.99 9.99 9.99
10.03 10.01 9.99 100.20 100.40 100.00 99.80 100.20 0.00 0.08 0.04 0.00 10.04 9.97

计数型控制图分类及案例分析

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。

CPK控制图

正态分布
1
频数
1
1
1
1
1
0
0
0
0 0000000
25
0
正态分布曲线
过程能力特足！！
19 20 21 22 23
数据值
462.30 464.00 465.70
#DIV/0! #DIV/0!
0000 数据区间
24
25
cpk控制图
制程名称制造部门
成品检查
项目线体
下公差限
464.00 462.30
上公差规格中线
1.70 464.00
下公差上公差限
1.70 465.70
控制限
mm
日期
审核
UCLx #DIV/0! AVERx #DIV/0! UCLr #DIV/0! AVERr #DIV/0!
21 22 23 24
21 22 23 24
16 17 18
R图 25
统计特
样本容量工程规范下限 (LSL) 规格中线工程规范上限 (USL) 总和读数均值 (X) 最大值最小值低于下控制线点数(X) 高于上控制线点数(X) 极差均值R d2 （n＝2、3、4、5）能力指数上限(CPU) 能力指数下限 (CPL) 稳定过程能力指数 (Cp) 稳定过程能力指数 (Cpk) 能力比率 (CR) 标准偏差（n-1) 标准偏差 (n) 变异 (n-1) 变异 (n) 性能指数 (PP) 性能比率 (PR) 性能指数 (Ppk)
极差
1.50
1.00
0.50
0.00 1
234 R Value
控制图表现：
过程能力分析：
n
1
2
3