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第六章控制图、过程能力和直方图

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
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E2
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P

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Pn

Pn

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u

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u

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n
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控制系数选用表
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控制图ppt课件

控制图ppt课件
过程控制图Байду номын сангаас述
生产运营部
1
主要内容
• 一、引言 • 二、什么是控制图? • 三、控制图的分类 • 四、控制图的判稳、判异 • 五、控制图的应用 • 六、控制图的制作示例
2
一、引言
• 背景:
药品质量源于设计,是生产出来的,不是 检验出来的。
法规提出需求,6sigma精益生产管理提出
方法。 生产过程控 制
时需保持原有状态。 ③确认:确认某一过程的改进效果,是
否得到改进,是否需要改进。
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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:
能及时发现生产过程中的一场现象和缓慢变异,能预防不合格品 发生,从而降低生产费用和提高生产效率; 能有效分析和判断生产过程工序质量的稳定性; 可查明设备和工艺手段的实际精度,以便做出正确的技术决定; 为真正的制定工序目标和规格界限,特别是对配合零部件的最优 化确立了可靠的基础;
• 5.2如何选择控制图?
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五、控制图的应用
• 5.3控制图制作步骤一般为: ①按规定的抽样间隔和样本大小抽取样
本,收集数据; ②测量样本的质量特性值,计算其统计
量数值; ③在控制图上描点; ④控制图修正; ⑤判断生产过程。
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五、控制图的应用
使工序的成本和质量成为可预测的。
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三、控制图的分类
• Content
s
01 按数值质量特性分类
02
按控制图用途分 类
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三、控制图的分类
• 3.1按数值质量特性分类: • 计量型控制图: 指产品需实际量测而取得的连续性实际值,并 对其做数理分析,以说明该产品在此量测特性 的品质状况的方法。 • 计数值控制图: 它是以计件产品的不良件数或点数的表示方 法,数据在理论上有不连续的特性,故称为离型 变量。

控制图和直方图-精选文档32页

控制图和直方图-精选文档32页

加工进行分析和判断。工序能力大小应当根据具体情况加以确定。对于机
器加工,一般要求达到二级加工水平(CP=1~1.33)。 a、工序能力指数过大:如果工序能力指数CP >1.67,可以认为工序能力贮
备过大。这说明一般精度的活用了特别精密的设备和工艺加工,这势必
影响生产效率,降低设备寿命,提高产品成本。此时可考虑用降低工序
进行测量而取得的。如长度、温度、压力、重量、时间、化学成分等。 2、计数值数据:
计数值数据是不能连续取值,只能以个数计算的数据。如不合格品 数、疵点数、缺陷数等。计数值数据还可以细分为计件值数据和计点值 数据,计件值数据是按件记数的,如不合格件数。计点值数据是按点计 数的数据,如疵点数、单位缺陷数等。
Pp= USL LSL
6
该系数仅用来与CP及CPK对比,和CP、CPK一起去度量和确定一段时间内 改进的优先次序。
⑶ Ppk是说明过程有无偏移的性能指数,定义为:USL X 或 X LSL 的最小
3
3
值(仅用来与CP及CPK对比,并测量和确定随时间改进的优先顺序)。
⑷ 工序能力分析与处置:当工序能力能力指数求出后,可以根据它的大小对
4、极差图和均值图的分析方法
分别分析极差图和均值图,找出特殊原因变差数据。 判断原理: ⑴ 超出控制限的点; ⑵ 连续七点全在中心线一侧; ⑶ 连续七点呈上升或下降趋势(含相等的相邻点); ⑷ 相对中心线,数据过于集中或过于分散。(一般情况,大约有2/3数 据分布在中心线周围1/3控制限范围内)
5、分析特殊原因变差并采取措施消除
⑴ 找出产生特殊原因变差数据的零件,标出其发生的时间。 ⑵ 可借鉴以下因素查找原因: ● 有否记录、计算和描点的错误(若采用计算机,可以避免这类错误?) ● 测量系统是否有问题?

第07讲 直方图、控制图的绘制与分析

第07讲 直方图、控制图的绘制与分析

第07讲直方图、控制图的绘制与分析(三)直方图法的概念及其作用、直方图的观察与分析1.基本知识2.直方图的观察与分析案例三背景:某一大型基础设施项目,由某基础工程公司承包护坡桩工程。

护坡桩工程开工前,总监理工程师批准了基础工程公司上报的施工组织设计。

开工后,在第一次工地会议上,总监理工程师特别强调了质量控制的主要手段。

护坡桩的混凝土设计强度为C30。

在混凝土护坡桩开始浇筑后,基础工程公司按规定预留了40组混凝土试块,根据其抗压强度试验结果绘制出频数分布表(见下表)和频数直方图(见下图)。

频数分布表问题:如已知C30混凝土强度质量控制范围取值为:上限T U=38.2MPa,下限T L=24.8MPa,请在直方图上绘出上限、下限,并对混凝土浇筑质量给予全面评价。

问题解析与答题要点:上限、下限的图线如下图所示(或在横坐标线上标出上限、下限的坐标点)。

直方图的制作步骤有以下几步:①确定分析研究或控制的工序。

②收集工序,计算极差。

③适当分组,计算组距和组限及组数。

④统计各组数据频数和频率。

⑤做直方图。

直方图基本(大致)呈正态分布。

数据分布在控制范围内,两侧略有余地,生产过程正常,质量基本稳定。

(四)控制图的基本形式及其用途、控制图的观察与分析1.控制图的基本形式及用途控制图又称管理图。

它是在直角坐标系内画有控制界限,描述生产过程中产品质量波动状态的图形。

利用控制图区分质量波动原因,判明生产过程是否处于稳定状态的方法称为控制图法。

控制图的基本形式如上图所示。

横坐标为样本(子样)序号或抽样时间,纵坐标为被控制对象,即被控制的质量特性值。

控制图上一般有三条线:在上面的一条虚线称为上控制界限;在下面的一条虚线称为下控制界限;中间的一条实线称为中心线。

中心线标志着质量特性值分布的中心位置,上下控制界限标志着质量特性值允许波动范围。

在生产过程中通过抽样取得数据,把样本统计量描在图上来分析判断生产过程状态。

如果点子随机地落在上、下控制界限内,则表明生产过程正常,处于稳定状态,不会产生不合格品;如果点子超出控制界限,或点子排列有缺陷,则表明生产条件发生了异常变化,生产过程处于失控状态。

七大质量工具 PPT课件

七大质量工具 PPT课件
a. 最小一组的下组界值=S-测量值的最小位数/2
b. 最小一组的上组界值=最小一组的下组界值+组距 c. 第二组的下组界值=最小组的上组界值 6.决定组的中心点 (上组界+下组界)/2=组的中心点 7.作次数分配表 依照数值的大小记入各组界内,然后计算各组出现的次数。
8.绘直方图 横轴表示数值的变化,纵轴表示出现的次数。
0.647 0.646 0.649 0.640 0.663 0.649 0.652 0.634 0.655 0.638
0.646 0.655 0.651 0.652 0.662 0.642 0.661 0.641 0.658 0.645
0.649 0.649 0.637 0.657 0.647 0.637 0.654 0.653 0.649 0.650
绘制方法: 1.确定数据的分类项目并进行层别
从结果分类:不良项目别、场所别、工序别 从原因分类:人、机、料、法、工序等
2020/5/14 17
2. 收集数据并计算数据汇表; (可考虑与其他手法配合使用); 3. 坐标轴:横轴表示需层别的项目,左纵轴以数量表示,右测纵轴表示对应的百分比 4. 计算各项目的比率,并右大至小排列在横轴上。 5. 绘制拄状图, 6. 连接累计的曲线。
0.648 0.653 0.640 0.654 0.649 0.649 0.647 0.652 0.640 0.649
0.649 0.659 0.646 0.655 0.648 0.657 0.641 0.653 0.643 0.655
•确定基本内容:N=100 •组数:K=10(参考经验数值)或计算确定 •最大值L=0.665 最小值S=0.634 全距R=0.665-0.634=0.031 •计算组距H H=R/K 0.031÷10=0.0031,取H为0.003 注:组距的位数应与测定值的位数相同或为测定值最小单位的整数倍

QC七大手法PPT课件

QC七大手法PPT课件

它是一种简单、实用的品质管制手法,通过收集数据、记录事实、积累资料,为问题的分析和解决提 供依据。
目的
记录事实
查检表法可以用来记录事实,收集数据,以便后续分 析。
防止遗漏
通过列出需要检查的项目,可以确保每个项目都得到 检查,防止遗漏。
提高工作效率
使用查检表法可以减少重复和不必要的步骤,提高工 作效率。
使用步骤
1.
收集需要进行质量分析

的数据,确保数据的代

表性和准确性。


统计每个分组内的数据
2.
数量,可以使用计数器
数 据
或电子表格等工具进行

统计。

分析直方图的形状、分
3.
布和异常值等情况,并
统 计
根据分析结果进行质量

改进或控制。

将收集到的数据按照一定 的区间进行分组,分组的 数量和区间宽度可以根据
01
03
分析数据
观察散布图中数据的分布情况,分析 两个变量之间的关系。
制定措施
根据分析结果,制定相应的措施来调 整或优化相关变量之间的关系。
05
04
判断关系类型
根据散布图中数据的分布情况,判断 两个变量之间是正相关、负相关、无 关还是存在某种异常点。
06 控制图法
定义
控制图法是一种通过绘制控制图来监控和分析数据的方法, 用于判断生产过程中的异常波动,以便及时采取措施调整生 产过程,保证产品质量和生产稳定。
提高产品质量
通过控制图法,企业可以更好地控制产品质量,提高产品的一致 性和可靠性。
使用步骤
数据收集
收集生产过程中的实 时数据,包括产品尺 寸、重量、性能等。

控制图介绍PPT

控制图介绍PPT
一般原因:由于随机的,偶然的波动所引起的变化; 异常原因:由于异常的,超出预想的波动所引起的变化.
控制图形式
控制图的基本格式
数据点
纵 坐 标
控制上限UCL
中心线
控制下限LCL 横坐标
4
控制图原理
5
控制图原理
从直方图看控制图
6
控制图原理
从直方图看控制图
7
控制图原理
控制界限的确定
1、两类错误和风险:控制图就是看点子是否越出控制界限或是否存在排列缺陷来判 断过程是正常还是出现异常. 既然是判断,就有判断正确和判断错误的问题,会出现 四种情况:
GB6.1 控制图
控制图概述
控制图又叫管理图,是用于区分由异常原因(系统原因)引起的波 动或是由过程固有的随机原因引起的波动的一种工具方法;
主要用于对过程进行管控,以监控并保持过程的稳定运作;
控制图是对过程进行动态控制的工具; 是建立在数理统计学的基 础上,运用有效数据建立控制界线。由美国贝尔电话公司休哈特 工程师提出,他把统计学中的“发现异常”作为控制生产过程的 一种工具。因此,“发现异常”就成为控制图的基础。这里所说 的“异常”是指很少发生的事情发生了,也就是说“出现了小概 率事件”。
±2σ
95.45%
4.55%
±3σ
99.73%
0.27%
±4σ 99.994%
0.006%
±5σ 99.99994% 0.00006%
9
控制图原理
3、控制界限的合理设置 经过统计学家的统计大致在±3σ处,两种错误的总经济损失为最小。因此,以 ±3σ作为控制界限就被定了下来。 也就是: 上控制界限:UCL=CL+ 3σ 下控制界限:LCL=CL - 3σ

医疗质量管理的七大工具 ppt课件

医疗质量管理的七大工具 ppt课件

七大工具的简介与作用
临床路径管理
为特定病种制定标准化的诊疗流 程,规范医护人员的诊疗行为, 提高医疗服务效率和质量。
患者满意度调查
收集患者对医疗服务的评价和建 议,了解患者的需求和期望,为 医疗机构改进服务提供依据。
02
七大工具之一:流程图
流程图的定义与作用
定义
流程图是一种用图形方式表示一系列 步骤或决策的图表,通过箭头和节点 来表示流程的顺序和关系。
选择两个需要比较的变量,例如病人的 年龄和住院时间。
在图表上添加图例、标题和解释性文字 ,以便更好地解释图表内容。
根据数据点的分布情况,绘制散点图, 可以使用不同的颜色或形状来区分不同 的数据集或类别。
收集这两个变量的数据,并记录在表格 中。
确定坐标轴的刻度和单位,将数据点标 记在坐标系中。
散点图的应用实例
05
头脑风暴:召集相关人 员,列出可能导致问题 或结果的所有可能原因

02
使用箭头将原因与问题 或结果连接起来,表示
因果关系。
04
因果图的应用实例
患者跌倒事件
通过绘制因果图,分析患者跌倒的可能原因,如医护人员 警示不足、地面湿滑、患者自身状况等,从而采取相应措 施进行改进。
手术感染事件
针对手术感染问题,利用因果图分析感染的可能原因,如 手术操作不规范、器械消毒不彻底、患者免疫力低下等, 进而制定相应的预防措施。
作用
直方图可以直观地展示数据的分布情 况,帮助我们了解数据集的离散程度 、集中趋势、异常值等,从而对数据 有一个整体的把握。
直方图的绘制方法与步骤
数据收集
收集需要分析的数据,并按照数据类型和 要求进行分类整理。
添加统计量
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9、P-Chart不合格品率控制图(适用表:计数型数据用控制图) ⑴ 不合格品率控制图主要用于判断生产过程中不合格率是否处
于并保持在所要求的水平,也可称不良率控制图。
⑵ P控制图实例 某厂加工一零件,其不合格品统计见下表,试画P控制图。
组号 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
示;分成几组的个别 d、组数以K表示。 e、记入数所表内。 ` f、计算每组平均值X。 g、计算每组极差R。 h、计算总平均值X 。 I、计算控制界限值。
j、画控制界限。 k、打上点记号:在控制界限内的点以·为记,在控制图界限外以为记。 l、记入其它有关事项。 m、检查:a.过程是否在控制状态下;b.检讨过程能力。 注意:控制用控制图的控制线来自分析用控制图,不必随时计算。只有当 影过程质量波动的因素发生变化或质量水平已有明显提高时,才需要分析用 控制图出新的控制线。
3
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10
A2 1.88 1.02 0.73 0.58 0.48 0.42 0.37 0.34 0.31
D3




— 0.08 .28 2.12 2.00 1.92 1.86 1.82 1.78
⑶ 控制图作法(适用表:X-R控制图)
a、收集最近数据100个。 b、依测定时间成群体区分排列。 c、对数据加以分组,把2-6个数据分为一组。组内的个别数据以n表
2、控制图原理
过程处于统计控制状态时(也即受控状态),产品总体的质量特性数 据的分布一般服从正态分布,即X~N(X,σ2)(注:μ是指过程均值;σ是指 过程标准差)。质量特性值落在X±3σ范围内概率约为99.73%,落在X±3σ 以外的概离只有0.27%,因此可用X±3σ作为上下控制界限,以质量特性数 据是否超越这一上、下界限以及数据的排列情况来判断过程是否处于受控 状态。或计中心线为UL,上控制限为UCL,下控制线为LCL,则有:(1) UL=X (2)UCL=X+3σ (3)LCL=X-3σ
7、重新画图和计算控制限:
● 当新的控制图表时不存在上述的特殊原因变差信息时,所计算得到的 控制限有可能用作过程控制用。 ● 过程控制图的目的不是追求“完美”,而是保持合理、经济的控制状
8、X-R图(平均数极差控制图)
⑴ X主要控制组间(不同组)的平均值变化。 R主要控制各组内(同一组样品)的范围变化 例: 一组测量数据5,2,10,7,4有5个。 一组测量数据5,2,10,7,4有5个。 平均值 X=(5+2+10+7+4)/5=5.6 极 差 R=Xmax-Xmin=10-2=8
⑴ 找出产生特殊原因变差数据的零件,标出其发生的时间。 ⑵ 可借鉴以下因素查找原因: ● 有否记录、计算和描点的错误(若采用计算机,可以避免这类错误?) ● 测量系统是否有问题?
分辨率、偏倚、稳定性、R&R等 ● 人、机、料、法、环各输入因素。
6、修正数据或重新采集数据:
● 只有肯定是记录、计算或描点的错误,才可以修正数据。 其他情况,如重新是进行测量系统分析和纠正,对过程的输入采取了 措施,均要重新进行试验。
⑷ 横坐标为子样号或取样时间,纵坐标为测得的数据值,如平均值,质 量特性值等。图上有与横坐标轴平行的三条具有统计意义的控制线; 中间线叫中心线,记为CL(Control Line),用实线表示;上面一条 虚线叫上控制界限线,记为UCL(Upper Control Limit);下面一 条虚线叫下控制界限线,记为LCL(Lower Control Limit)。这些 界限将图面分成三个区域:UCL与LCL之间为安全区,Tu与UCL之间 及LCL与TL之间为警戒区,Tu 上方及TL下方区域为废品区。上下控制 线又称为内控制线或警戒界限,上下公差(Tu与TL)界限又称为外控制 线或行动界限。按生产过程或工艺过程取样,随时将数据点填写在图上; 将点连成线即得质量波动曲线(折线)。如果点全部落在上、下控制界 限内,而且点的排列没有什么异常情况,那么就判断生产过程处于控制 状态。当点超出控制界限,或点虽未超出控制界限,但点排列出现缺陷, 是认为发生了异常系统变化,生产处于非控制状态,需要及时查明,予 以管理、控制和消除。因此,控制图中控制界限就是判明生产过程中是 否存在异常因素的判断基准。它是根据数理统计的原理计算出来的。
控制图的基本形式如下图示(图11):
(图11)
质量特性 值
UCL
3倍标准偏差 CL
3倍标准偏差 LCL
抽样时间或样本
3、控制图分类
根据所采取的统计量不同,控制图分为两大类:计量值控制图和计 数值控制图。计量值控制图包括单值控制图、平均数极差控制图、中位 数极差控制图、两极控制图、单值移动极差控制图和平均数图偏差控制 图;计数值控制图包括不合格品数控制图、不合格品率控制图、缺陷数 控制图、单位缺陷数控制图。
控制图
1、控制图简介:
⑴ 控制图又称管理图,它是用来控制质量特性值随时间而发生波动 的动态图表,是调查分析工序是否处于稳定状态,以及保持工序 处于控制状态的有效工具。
⑵ 控制图的组成:控制图由标题和图形两部分组成。 ⑶ 标题部分标明时间、工厂、车间、小组的名称,机床、设备的名
称编号,零件、工序的名称编号,检验部位、要求,测量器具, 操作工、调整工、检验员的姓名及控制图的名称编号等。
⑵ 控制界限的计算 X图 每组平均值 =(X1+X2+……Xn)/n
总平均值 X=(X1+X2+……Xk)/k
中心线(CL)= X 上限(UCL)= X +A2 R
下限(LCL)= X -A2 R
R图 极差R=每组内最大值减最小值
上限(UCL)=D4 R
下限(LCL)=D3 R
X -R 图系数表
样本n 2
4、极差图和均值图的分析方法
分别分析极差图和均值图,找出特殊原因变差数据。 判断原理: ⑴ 超出控制限的点; ⑵ 连续七点全在中心线一侧; ⑶ 连续七点呈上升或下降趋势(含相等的相邻点); ⑷ 相对中心线,数据过于集中或过于分散。(一般情况,大约有2/3数 据分布在中心线周围1/3控制限范围内)
5、分析特殊原因变差并采取措施消除
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