控制图
8、控制图(计数值)

质量改进工具——控制图(Control Charts)第一部分概述:控制图是一种对过程变异进行分析的图形工具。
通过当前数据和由历史数据计算所得的控制限的比较,我们可以判定当前过程是否稳定,或者受到某个特定因素的干扰。
控制图分为很多种,不同的过程、不同的数据,我们采用不同的控制图。
适用场合:∙当你希望对过程输出的变化范围进行预测时;∙当你判断一个过程是否稳定(处于统计受控状态)时;∙当你分析过程变异来源是随机性还是非随机性时;∙当你决定怎样完成一个质量改进项目时——防止特殊问题的出现,或对过程进行基础性的改变;∙当你希望控制当前过程,问题出现时能觉察并对其采取补救措施时。
单值控制图的适用场合:∙仅当过程数据为计量值数据(如温度、重量、时间)时;∙仅当过程数据服从正态分布时(对正态分布的讨论参阅“直方图”,其检验方法参阅“正态概率图”和:柯尔莫诺夫—斯米尔诺夫检验")∙当一个数据就代表一个自然的组(如一批),即样本容量为1或抽样频率较低时。
移动平均—移动极差控制图的适用场合:∙仅当被分析的过程数据为计量值数据时;∙当过程数据不服从正态分布,而且抽样频率偏低;例如想对批过程的总体特征进行控制,但每天的产量只有一到两批时;∙当你希望检测到微小的过程变异但抽样频率偏低时。
计数值控制图的适用场合:∙仅当过程数据为计数值数据而不是计量值数据时;∙当被监测的缺陷或其他观测对象只存在两种状态:有或没有时。
例如:一个产品只可能出现2个或3个缺陷,但不可能会有2.6个缺陷的情况。
基本步骤:1.根据数据类型选择合适的控制图;2.选定合适的抽样频率;3.根据所选控制图的程序构建控制图并进行描点;4.在控制图中发现失控信号时,检查原因,并在控制图上注明你所发现的问题、发现过程以及解决方法。
5.在控制图上继续对新得到的数据进行描点,并检查是否存在新的失控信号。
6.当你构建新控制图时,过程可能处在失控状态。
如果是这样。
控制图(control charts)

控制图(control charts)又名:统计过程控制( statistical process control)方法演变:EQ \o(\s\up5(-),\s\do2(x))计量值控制图:⎺X-R控制图(又名均值极差控制图),⎺X-s控制图,单值控制图(又名X 控制图,X-R控制图,IX-MR控制图,XmR控制图,移动极差控制图),移动均值-移动极差控制图(又名MA-MR控制图),目标偏差控制图(又名差异控制图、偏差控制图、名义值偏差控制图),CUSUM(又名累计和控制图),EWMA(又名指数加权移动平均控制图),多元控制图(又名Hotelling T2控制图)。
计数值控制图:p控制图(又名不良品率控制图),np控制图,c控制图(又名缺陷数控制图),u控制图。
两种数据都适用的控制图:短期过程控制图(又名稳定控制图或者Z控制图),组控制图(又名多属性值控制图)。
概述控制图是一种对过程变异进行分析和控制的图形工具。
数据按时间顺序绘制在图上,控制图一般有一条代表均值的中心线,一条上控制限位于中心线上方,一条下控制限位于中心线下方,这些线是根据过程数据确定的。
通过当前数据和由历史数据计算所得的控制限的比较,我们可以判定当前过程变异是稳定的(受控制)还是不稳定的(不受控制,受到某个特定因素的干扰)。
控制图分为很多种,不同的过程、不同的数据,我们采用不同的控制图。
计量值数据的控制图经常是成对应用,其中常绘制在上方的一张控制图监测均值,或者说过程数据的分布中心,而绘制在下方的一张控制图监测极差,或者说分布的波动程度。
如果借助于练习打靶的例子来说明,那么均值就是靶子上射击集中的地方,极差是射击点的离散程度。
计量值数据要成对使用控制图,计数值数据则通常只使用一张控制图就足够了。
适用场合·当你希望控制当前过程,问题出现时能察觉并能对其采取补救措施时;·当你希望对过程输出的变化范围进行预测时:·当你判断一个过程是否稳定(处于统计受控状态)时;·当你分析过程变异来源是随机性(偶然事件)还是非随机性(过程本身固有)时;·当你决定怎样完成一个质量改进项目时——防止特殊问题的出现,或对过程进行基础性的改变。
控制图控制图

控制图1、概念控制图又叫做管制图,是用于分析和判断工序是否处于稳定状态所使用的带有控制界限的一种工序管理图。
控制图是一种对过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图,图上有中心线(CL )、上控制线(UCL )、下控制线(LCL ),并有按时间顺序抽取的样本计量值的描点序列。
控制图主要用于:过程分析及过程控制。
图1表示了控制图的基本形状:2、原理控制图的作图原理被称为“3σ原理”,或“千分之三法则”。
根据统计学可以知晓,如果过程受控,数据的分布将呈钟形正态分布,位于“μ±3σ”区域间的数据占据了总数据的99.73%,位于此区域之外的数据占据总数据的0.27%(约千分之三,上、下界限外各占0.135%),因此,在正常生产过程中,出现不良品的概率只有千分之三,所以我们一般将它忽略不计(认为不可能发生),如果一旦发生,就意味着出现了异常波动。
μ:中心线,记为CL ,用实线表示; μ+3σ:上界线,记为UCL ,用虚线表示; μ-3σ:下界线,记为LCL ,用虚线表示。
3、控制图的种类①、计量值控制图:控制图所依据的数据均属于由量具实际测量而得。
A R Chart ); B S Chart );C Chart );D 、单值控制图(X Chart );②、计数值控制图:控制图所依据的数据均属于以计数值(如:不良品率、不良数、缺点数、件数等)。
A 、不良率控制图(P Chart );质 量 特 性 数 据B、不良数控制图(Pn Chart);C、缺点数控制图(C Chart);D、单位缺点数控制图(U Chart)。
4、控制图的用途根据控制图在实际生产过程中的运用,可以将其分为分析用控制图、控制用控制图:①、分析用控制图(先有数据,后有控制界限):用于制程品质分析用,如:决定方针、制程解析、制程能力研究、制程管制之准备。
分析用控制图的主要目的是:(1)分析生产过程是否处于稳态。
控制图

176 175 173 170 169 173 7
171 172 173 174 175 173 4
172 173 174 176 175 174 4
174 173 170 171 172 172 4
176 174 172 169 170 172 7
173 172 170 171 173 172 3
2-1
2-2 计算控制限 计算控制限是为了显示仅存在变差的普通原因时子组的均 值和极差的变化和范围。 值和极差的变化和范围。控制限是由子组的样本容量以及反 映在极差上的子组内的变差的量来决定的。 映在极差上的子组内的变差的量来决定的。 计算公式: 计算公式: UCLR=D4 UCLx=X+ A2R UCLR=D4R LCLx=XLCLR=D3 LCLx=X- A2R LCLR=D3R
控制图(管制图) 控制图(管制图)
什么是控制图
控制图是对过程质量加以测定、 控制图是对过程质量加以测定、记录从而进行控 制管理的一种用科学方法设计的图。 制管理的一种用科学方法设计的图。图上有中心线 (CL)、上控制界限(UCL)和下控制界限(LCL) (UCL)和下控制界限(LCL), (CL)、上控制界限(UCL)和下控制界限(LCL),并有按 时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列, 时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列,参见控 制图示例图。 制图示例图。
的产品进行监测的子组频率可以是每班2 的产品进行监测的子组频率可以是每班2次,或一小时一次等。 或一小时一次等。 子组数:子组越多,变差越有机会出现。一般为25 25组 1-1-3 子组数:子组越多,变差越有机会出现。一般为25组,首次使用管 制图选用35 组数据,以便调整。 制图选用35 组数据,以便调整。 见下图) 1-2 建立控制图及记录原始数据 (见下图)
第六章控制图、过程能力和直方图

在工序控制中需要了解的三个方面,都能在控制图上得到。 (1) 在连续的生产监控中,有无变化的征兆; (2) 有无急剧的变化; (3) 有无越出控制范围的异常值。
--控制图的作用:
在质量诊断方面,可以用来度量过程的稳定性,即过程是否处于统计控制状态; 在质量控制方面,可以用来确定什么时候需要对过程加以调整,而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态; 在质量改进方面,可以用来确认某过程是否得到了改进。
1.864
1.816
1.777
E2
2.660
1.772
1.457
1.290
1.134
1.109
1.054
1.010
0.975
m3A2
1.880
1.187
0.796
0.691
0.549
0.509
0.430
0.410
0.360
D3
-
-
-
-
-
0.076
0.136
0.184
0.223
d2
1.128
1.693
P
-
n -
(1- )
Pn
-
Pn
-
3
u
-
3
n
u
-
+
u
-
3
n
u -
c
-
3
c —
c
-
3
c +
控制系数选用表
n
2
3
4
5
6
7
8
9
10
A2
1.880
1.023
0.729
0.577
0.483
控制图

15
1、Xbar-R控制图的应用步骤
1.选择需控制的产品质量特征值 2.确定抽样方案 3.搜集数据 4.确定中心线和上下控制限 5.绘制 X 和R控制图 6.描点,必要时重新计算中心线和上下控制限
16
8
2009-6-11
步骤1
选择需控制的产品质量特征值
•所控制的产品质量特征值为计量值 •所控制的产品质量特征值为关键质量特征 •若关键质量特征不可测量,采用其它代用 质量特征进行控制时,一定要确认代用质 量特征与关键质量特征密切相关 •测量系统精度应能达到要求
= ______ = =
求总平均 X =
∑X
K
=
X 图的控制限 = X + A 2 R = 15.94 ______ = X - A2 R = A 2 R = 0.577 _____
UCL LCL
X X
15.94 _______
2.695 18.63 ______ 13.25 ______
27
步骤5 绘制
17
步骤2
确定抽样方案
(1)确定样本含量n 采用 X - R 控制图,样本含量一般取n=5 (2)确定抽样方式 —定期法 —即时法 一般采用即时法 (3)确定抽样间隔期 确定抽样间隔期应考虑的因素
18
9
2009-6-11
—工序稳定性 —抽样时间及成本因素 —工序能力指数 —工序调整周期 一般在两次相邻的工序调整之间要抽取20—24个 样本
Xbar & R
Xbar & S
np-chart p-chart h t
p-chart
c-chart
u-chart
其它一些特殊控制图
z z z
控制图PPT

03 控制图的结构
04 控制图的功能
05 控制图的作用
二、什么是控制图?
二、什么是控制图?
二、什么是控制图?
• 2.3控制图结构
中间一条实线为中心线; 上、下两条虚线分别为 上控制界限和下控制界限; 并有按时间先后排列的 统计数值的描点序列。
控制界限不能驾驭过程,仅仅反应当前过程的状态。
2.92
2.65
2.82
151107
2.83
2.88
2.78
2.73
六、控制图的制作示例
x
xR
计量控制图常数 表
xR
x
当n=4时,A2=0.729;D4=2.282;D3=0
R
R
R
R
控制限 UCL CL LCL
极差UCL 极差CL 极差LCL
计算值 2.818 2.541 2.265 0.865 0.379
7
四、控制图的判稳与判异
①1个点落在A区外
②连续9点落在中心线同一侧
③连续6点递增或递减
④连续14点中相邻点交替上下
⑤连续3点中有2点落在中心线 同一侧的B区以外
⑥连续5点中有4点落在中心线 同一侧的C区以外
⑦连续15点落在中心线两侧C区 内
⑧连续8点落在中心线两侧且无 一在C区内
四、控制图的判稳与判异
二、什么是控制图?
二、什么是控制图?
三、控制图的分类
Contents
01 按数值质量特性分类
02 按控制图用途分类
三、控制图的分类
三、控制图的分类
x x ~x
三、控制图的分类
• 3.2按控制图的用途分类:
分析用控制图
控制用控制图
控制图PPT

二、什么是控制图?
2.5控制图的作用
控制图主要是以预防为主,把影响产品质量的诸因素消灭在萌 芽状态,以保证质量、降低成本、提高生产效率、提高经济效 益的目的。具体作用如下:
控制图制作步骤
04
过程能力评价
五、控制图的应用
5.1控制图使用程序
①选择质量特性
②决定管制图之种类
③决定样本大小,抽样频率和抽样方式
④收集数据 ⑤制作控制图 ⑥持续收集数据,利用管制图监视制程 ⑦改进过程能力,修正控制图
五、控制图的应用
五、控制图的应用
5.2如何选择控制图?
五、控制图的应用
六、控制图的制作示例
②统计值计算
1.计算组内平均值、组内极差。
2.计算控制限
x 图:UCL= x +A2* R LCL= x -A2* R CL= x
R 图:UCL= D4*R
LCL= D3* R
CL= R
计量控制图常数表
当n=4时,A2=0.729;D4=2.282;D3=0
六、控制图的制作示例
的均值是否处于或保持在所要求的统计控制状态,后者 用来判断生产过程的波动是否处于或保持在所要求的统 计控制状态。
例:以生产27批盐酸二甲双胍缓释片的水分为例,制作
x -R图。
六、控制图的制作示例
m n 1
2.23 2.87 2.91 2.64 2.07 2.28 2.15 2.69 2.13 2.30 2.25 2.97 2.71 2.45 2.38 2.37 2.79 2.29 2.74 2.73 2.28 2.58 3.14 2.59 3.05 2.78 2.83
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第七章控制图 95第七章控制图一.前言:为使现场的质量状况达成目标,均须加以管理。
我们所说的“管理”作业,一般均用侦测产品的质量特性来判断“管理”作业是否正常。
而质量特性会随着时间产生显著高低的变化;那么到底高到何种程度或低至何种状态才算我们所说的异常?故设定一合理的高低界限,作为我们分析现场制程状况是否在“管理”状态,即为控制图的基本根源。
控制图是于1924年由美国品管大师修哈特(W.A.Shewhart)博士所发明。
而主要定义即是[一种以实际产品质量特性与依过去经验所研判的过程能力的控制界限比较,而以时间顺序表示出来的图形]。
二.控制图的基本特性:一般控制图纵轴均设定为产品的质量特性,而以过程变化的数据为刻度;横轴则为检测产品的群体代码或编号或年月日等,以时间别或制造先后别,依顺序点绘在图上。
在管制图上有三条笔直的横线,中间的一条为中心线(Central Line,CL),一般用蓝色的实线绘制;在上方的一条称为控制上限(Upper Control Limit,UCL);在下方的称为控制下限(Lower Control Limit,LCL)。
对上、下控制界限的绘制,则一般均用红色的虚线表现,以表示可接受的变异范围;至于实际产品质量特性的点连线条则大都用黑色实线绘制。
控制状态:更多免费资料下载请进:</> 中国最大的免费课更多免费资料下载请进:</> 中国最大的免费课96 品管七大手法三.控制图的原理:1.质量变异的形成原因:一般在制造的过程中,无论是多么精密的设备、环境,它的质量特性一定都会有变动,绝对无法做出完全一样的产品;而引起变动的原因可分为两种:一种为偶然(机遇)原因;一种为异常(非机遇)原因。
(1)偶然(机遇)原因(Chance causes):不可避免的原因、非人为的原因、共同性原因、一般性原因,是属于控制状态的变异。
(2)异常(非机遇)原因(Assignable causes):可避免的原因、人为的原因、特殊性原因、局部性原因等,不可让其存在,必须追查原因,采取必要的行动,使过程恢复正常控制状态,否则会造成很大的损失。
上控制界限(UCL)中心线(CL)下控制界限(LCL)更多免费资料下载请进:</> 中国最大的免费课 第七章 控制图 972.控制界限的构成:控制图是以常态分配中的三个标准差为理论依据。
中心线为平均值,上、下控制界限为平均数加减三个标准差( )的值,以判断过程中是否有问题发生。
此即修哈特博士(W.A.Shewhart)所创造的方法。
控制图即以3个标准差为基础,换句话说,只要群体是常态分配,则自该群体进行取样时,用取出的数值加以平均计算来代表群体,则每进行10000次的抽样会有27次偶然机会,不予计较。
同样我们平均抽样时如有超出时,判定为异常,则误判的机率也是千分之三。
因为假设机率存在的前提,所以控制界限以加减3个标准差来订立,应是最符合经济效益的。
(偶然原因的变动) (异常原因的变动)σ3±更多免费资料下载请进:</> 中国最大的免费课98 品管七大手法控制图的控制界限是把常态分配图形旋转90°后,在平均值处绘成中心线(CL),平均值加三个标准差处绘成上控制界限(UCL),在平均值减三个标准差处绘成下控制界限(LCL)。
四.控制图的种类:1.按数据性质分类:μσ3+σ3-UCLCLLCL更多免费资料下载请进:</> 中国最大的免费课(1)计量值控制图:所谓计量值是指控制图的数据均属于由量具实际量测而得;如长度、重量、浓度等特性均为连续性的,常用的有: (a) 平均数与极差控制图( Chart) (b) 平均数与标准差控制图( Chart) (c) 中位数与极差控制图( Chart)(d) 个别值与移动极差控制图( chart) (e) 最大值与最小值极差控制图( chart) 第七章 控制图 99(2)计数值控制图:所谓计数值是指控制图的数据均属于以单位计数者而得;如不合格数、缺点数等间断性数据等。
常用的有: (a) 不良率控制图(P chart)(b) 不良数控制图(Pn chart,又称np chart 或d chart) (c) 缺点数控制图(C chart)(d) 单位缺点数控制图(U chart) 2.按控制图的用途分类:(1)解析用控制图:这种控制图先有数据,后有控制界限(μ与σ未知的群体)。
(a) 决定方针用 (b) 制程解析用(c) 制程能力研究用 (d) 制程控制的准备(2)控制用控制图:先有控制界限,后有数据(μ与σ已知之群体)。
其主要用途为控制过程的质量,如有点子超出控制界限时,则立即采取措施(原因追查→消除原因→再发防止的研究)。
3.计数值与计量值控制图的应用比较.σ-X RX -R X -~Rm X -SL -更多免费资料下载请进:</> 中国最大的免费课100 品管七大手法五.控制图的绘制:1.计量值控制图: (1) 控制图:(a)先行收集100个以上数据,依测定的先后顺序排列。
(b)以2—5个数据为一组(一般采4—5个),分成约20—25组。
(c)将各组数据记入数据表栏位内。
(d)计算各组的平均值X(取至测定值最小单位下一位数)。
(e)计算各组之极差R(最大值-最小值=R)。
(f)计算总平均X 。
(g)计算极差的平均R: (h)计算控制界限X 控制图:中心线(CL)= X 控制上限(UCL)= 控制下限(LCL)= R 控制图:中心线(CL)= 控制上限(UCL)= 管制下限(LCL)= R X -)(/1/)......(321为组数k k Xi i kk X X X X X K =∑=++++=k Ri i k k R R R R X k /1/)......(321=∑=++++=R A X 2+R A X 2-R R D 4RD 3432,,D D A更多免费资料下载请进:</> 中国最大的免费课 之值,随每组的样本数不同而有差异,但仍遵循三个标准差的原理计算而得,今已被整理成常用系数表。
(i)绘制中心线及控制界限,并将各点点入图中。
(j)将各数据履历及特殊原因记入,以备查考、分析、判断。
(2) 管制图:将数据(每组为一单位)依大小顺序排列,最中间的一个数据称为中位数;如为偶数个数值,则中间两数值的平均值即为中位数。
(a)收集数据并排列之(同 之数据收集方式步骤(a)(b)(c))。
第七章 控制图 101(b)求各组的中位数 。
(c)求各组的极差R 。
(d)计算中位数的总平均数 。
(e)计算 : (f)计算控制界限:控制图:中心线(CL)= 控制上限(UCL)= 控制下限(LCL)= R 控制图:中心线(CL)= 控制上限(UCL)= 控制下限(LCL)= 系数 相同亦可从系数表查得。
(g)同 控制图的步骤(i),(j)。
(3)X-Rm 控制图(a)收集数据20~25个,并依先后顺序排列记入数据栏内。
RX -X ~X ~ki X i kk X X X X K /~1/)~.....~~(~21=∑=+++=R kRi i kk R R R R K/1/).....(21=∑=+++=X ~X~R A m X 23~+RA m X 23~-R R D 4R D 34323,,D D A m R X -更多免费资料下载请进:</> 中国最大的免费课(b)求个别移动值Rm 。
如 (c)求平均值(d)求移动极差平均 :(e)计算控制界限X 控制图: 中心线(CL)= 控制上限(UCL)= 控制下限(LCL)= 102 品管七大手法Rm 控制图: 中心线(CL)= 。
控制上限(UCL)= 。
管制下限(LCL)= 。
系数 同样可自系数表中查得。
(f)同 控制图的步骤(i),(j)。
2.计数值控制图: (1)P 控制图:(a) 收集数据20—25组,每组的样本数应一致,且最好能显现有1个以上的不良数(样本数如每组不一致,会导致控制界限的跳动,初期导入较不适当)。
(b) 计算每组的不良率P 。
(c) 计算平均不良率P 。
(d) 计算控制界限: 中心线(CL):控制上限(UCL):1;.....,3,2,1,1-==-=+k n n i X X Rmi i i ,......,23212X X Rm X X Rm -=-=1/1/).....(21-∑=-+++=k Xi k X X X X k m R []1/1/)1(....21-∑=--++=k Rmi k k Rm R R m R m m m R E X 2+m R E X 2-m R m R D 4m R D 3342,,D D E R X -)(.....21为组数总检查数总不良个数k kPkP P P ++≠=P nP P P )1(3-+P P P )1(3--更多免费资料下载请进:</> 中国最大的免费课控制下限(LCL):(e) 同 控制图步骤(i),(j)。
(2)pn 控制图: (又称np 控制图,d 控制图) (a)收集数据,步骤同P 控制图(a)项操作。
(b)计算平均不良数 。
第七章 控制图 103(c)计算控制界限:中心线(CL) 控制上限(UCL) 控制下限(LCL) (d)绘控制界限,并将点点入a 图中。
(e)记入数据履历及特殊原因,以备检讨、分析、判断。
(3)C 控制图:(a)收集数据,步骤同P 控制图(a)项操作。
(b)计算平均缺点数 :(c)计算控制界限: 中心线 控制上限(UCL)= 控制下限(LCL)= (d)同pn 控制图的步骤(d),(e)。
RX -).(P n n P kPni i kn P /1=∑==组数总不良个数)()(p n p n ==)1(3p p n p n -+=)1(3p p n p n --=C k Ci i kkC C C C i/1.....21=∑=+++=CCL =)(C C 3+CC 3-更多免费资料下载请进:</> 中国最大的免费课(f) 记入数据履历及特殊原因,以备检讨、分析、判断。
(4)U 控制图:(a)收集20—25组数据(可取不同单位大小),每组样本应考虑含有1—5个缺点。
(b)计算平均单位缺点数 : (c)计算控制界限: 中心线(CL)= 控制上限(UCL)= 控制下限(LCL)= (d)同C 控制图(d)步骤。
104 品管七大手法3.控制点的点绘要领:(1)各项工序名称、控制特性、测定单位、设备别、操作(测定)、样本大小、材料别、环境变化…等任何变更资料应清楚填入,以便资料的分析整理。