{品质管理SPC统计}统计过程控制(SPC培训

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SPC统计过程控制培训

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6、建立控制用控制图
当分析用控制图显示生产过程处于统计 受控状态,且过程能力满足技术标准的要 求时,可以把分析用控制图的控制界限延 长作为控制用控制图的控制界限。至此, 控制用控制图的制作过程全部完成。
7、使用控制图的注ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ事项
7.1 在5M1E因素未加控制,过程处于不稳 定状态下就使用控制图
7.2 把公差范围或内控标准当作控制界限 7.3 过程能力不足,Cp1的情况下就使用控
采集数据的方法: 1)样本组内的数据应在短时间内
抽取,以避免特殊原因进入; 2)样本之间可采用等时抽样方法。
4.6 计算各样本统计量 1)X-R图中要计算 X 及 R 值;
2)P或 nP图要计算 P值;
4.7 计算统计量的控制界限 计量值控制图控制界限计算公式
计数值控制图控制界限计算公式
控制界限常用系数表
7、C控制图:
用于控制一定单位中所出现的不合格 数目。常见的有控制布匹、钢板上的疵点 数、铸件上的沙眼数、设备的故障次数、 印刷品的错误数等等。类似于np图,C控制 图的样本大小必须保持不变。
8、U控制图:
用于平均每单位的不合格数。当样本 大小变化时应换算成平均每单位的不合格 数后再使用U控制图。但控制界限出现凹 凸状。
4.8 作图打点 • X图在上,R图在下; • X图上纵坐标的单位刻度的量值是R图上纵
坐标单位刻度量值的一半; • 控制图上,上下控制界限外要留有余地; • 控制图中,中心线是实线,上下控制界限
为虚线。
5、控制图的观察与分析 5.1 受控状态判断规则
• 连续25点都在界内,且排列无缺陷; • 连续35点中至多一点出界 ,且排列无
np图(n相同) --- 不合格品数控制图; p图(n可不同)--- 不合格品率控制图; 计点值: C图(n相同) --- 不合格数控制图; U图(n可不同)--- 单位不合格品数控制图;

统计过程控制SPC培训资料

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常用的控制图
分布
控制图代号
控制图名称
备注
正态分布(计量值)
均值—极差控制图
最常用,判断工序是否正常的效果好,计算量大,适用于产品批量大、且稳定、正常的工序;S的计算比R复杂,但其精度高适用与检验时间远比加工时间段的场合计算简便,但效果差使用与产品批量较大、且稳定、正常的工序;简便省事,并能够及时判断工序是否处于稳定状态,但不宜发现工序分布中心的变化。
控制图的益处
合理使用控制图能:供正在进行过程控制的操作者使用;有助于过程在质量上和成本上能持续地、可预测地保持下去;使过程达到:——更高的质量; ——更低的单件成本; —— 更高的有效能力。
控制图的益处
为讨论过程的性能提高共同语言;区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部对系统采取措施的指南。控制图为两班、三班操作过程的人员之间、和支持活动(维修、材料控制、过程工程、质量控制)的人员之间就有关过程性能的信息交流提供了通用的语言。
Β=
规范界限与控制界限的区别
规范界限:区分合格品与不合格品控制界限:区分偶波与异波
3σ方式确定控制界限
●UCL=μ+3 σ ●CL=μ●LCL=μ-3 σ●虚发警报α=0.27% 漏发警报β=
分析用控制图
分析用控制图 应用控制图时,首先将非稳态的过程调整到稳态,用分析控制图判断是否达到稳态。确定过程参数 特点: 1、分析过程是否为统计控制状态 2、过程能力指数是否满足要求?
2.连续6点递增或递减
判异准则
LCL
UCL
CL
A
B
C
C
B
A
3.连续14中相邻点上下交替
判异准则
判异准则
4.连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外

统计过程控制(SPC)-培训教材

统计过程控制(SPC)-培训教材

02
拉图(决定控制重点)
03
计检定
04
制图
05
样计划
06
异数分析/回归分析
过程控制系统
设备 材料 环境 成品
人员
绩效报告
过程中对策
过程中对策
方法
成品改善
过程控制系统 1. 过程: 过程是指人员、设备、材料、方法及环境的输入,经由一 定的整理程序而得到输出的结果,一般称之成品。成品经 观察、测量或测试可衡量其绩效。SPC所控制的过程必须符 合连续性原则。 2. 绩效报告: 从衡量成品得到有关过程绩效的资料,由此提供过程的控 制对策或改善成品。 3. 过程中对策: 是防患于未然的一种措施,用以预防制造出不合规格的成品。 4. 成品改善: 对已经制造出来的不良品加以选别,进行全数检查并返工/ 返修或报废。
控制图(平均值与全距) 1.公式: (1) 控制图 CL = UCL = + A2 LCL = - A2 (2) R 控制图 CL = UCL = D4 LCL = D3 2.实例: 某工厂制造一批紫铜管,应用 -R控制图来控制其内径,尺寸 单位为m/m,利用下页数据表之资料,求得其控制界限并绘图。 (n = 5)
R
X1
X2
X3
X4
X5
X1
X2
X3
X4
X5
1
50
50
49
52
51
50.4
3
14
53
48
47
52
51
50.2
6
2
47
53
53
45
50
49.6
8
15
53
48
49
51

统计过程控制( SPC)基础知识培训

统计过程控制( SPC)基础知识培训

六.SPC的特點及功效
特点:
SPC是全系統的,全過程的,要求全員參加,人人有責。這點與 全面 質量管理的精神完全一致。 SPC強調用科學方法(主要是統計技術,尤其是控
制圖理論)來保證全過程的預防。 SPC不僅用於生産過程,而且可用於服務過程和一
切管理過程。
功效:
看清品质状况.提前发现问题 找出问题根源,少花钱办好事; 减少报表麻烦,满足客户要求; 提升生产效率,降低品质成本.
(品质是设计,管理,习惯出来的) (质量与每个人的工作都有关系)
二.品质管理方法的發展
推動品質活動 約每10年就出現一種關鍵品質管理方法 1950-1960 SPC 1960-1970 QCC、SPC 1970-1980 TQM、QCC、SPC 1980-1990 ISO9000、TQM、QCC、SPC 1990-2000 SIX SIGMA、ISO9000、TQM、QCC、SPC
▪变差产生的原因:分为特殊原因和普通原因。
▪特殊原因又叫异常原因或非机遇原因等(占15%)。
▪它是一种间断性的,不可预计的,不稳定的变差根源。主要由操 作者或相关人员采取局部措施予以解决。例如:作业者操作方法 错误,仪器出现问题,原材料不良等等。
▪普通原因又叫偶发原因或机遇原因等(占85%)。
▪它是一种可预测的,持续作用于制程的变差根源。主要由管理人 员采取系统措施予以解决。例如:电压的偶然波动,机器固有的 振动等等。
三.什麼是SPC
SPC是英文Statistical Process Control的字首簡稱,即 統計過程控制。
SPC就是應用統計技術對過程中的各個階段收集的 數據進行分析,並調整制程(或过程),從而達到预防 不良和提高制程能力的目的。

SPC统计过程控制培训资料

SPC统计过程控制培训资料
20%
过程处于统计
上的稳定状态
40%
各测量值服从
正态分布
60%
技术规范准确的
代表顾客要求
说明:
1、抽样存在偏差。
2、不存在完全受统计控制的过程。
3、制造过程不是一个完美的正态分布。
80%
设计目标值位于
规范的中心
100%
测量变差相对
较小
CPK—过程能力指数
CPK=CP•│1-Ca│
=
正态分布
CL
◎ 控制图的制作步骤
◎ 异常的判定原则
计量型控制图的优点
1、大部分测量数据都可以用
计量型数据表示
2、量化的值比简单的是或否
包含的信息更丰富
3、通过少量的数据检查可
以获得较多的过程信息
4、缩短采取措施的时间,提
高响应速度
前提条件:
1.选择特性作为计算对象。
2.测量方法准确,精密,误差小到忽略不计。
5、分析一个过程量化的值,
围,并确定其控制范围的异常和正常规律,达成一种事先预测并实施改进措
施的方法。
SPC研究的对象-特性
研究过程中的
可区分的特征
某一个特性
称为特性
特性
特性值的表达方
产品的特性有
式:定量、定性
哪些?
特性的分类
产品特性
关键特性
关键特性
与法律、安全有关
与功能、性能有关
普通特性
关键特性以外
产品特性
最终产品所具有的特性
83.74
86.81
85.12
84.39
84.15
84.84
19
85.43
85.49
86.50

质量管理五大工具-SPC培训

质量管理五大工具-SPC培训

质量管理五大工具SPC培训一、引言随着市场竞争的日益激烈,企业对于产品质量的要求也越来越高。

为了确保产品质量,企业需要采用科学的质量管理方法。

统计过程控制(SPC)作为质量管理五大工具之一,能够帮助企业有效监控和改进产品质量,提高生产效率,降低成本。

本培训将介绍SPC的基本概念、原理、方法和应用,帮助学员掌握SPC工具,提升质量管理水平。

二、SPC概述1. SPC的定义SPC(Statistical Process Control,统计过程控制)是一种利用统计方法对生产过程中的数据进行实时监控和分析,以判断过程是否处于受控状态,并采取措施使过程保持稳定的方法。

2. SPC的核心思想SPC的核心思想是通过对生产过程中的数据进行实时监控和分析,及时发现异常波动,采取纠正措施,使过程保持稳定,从而提高产品质量和生产效率。

3. SPC的作用(1)实时监控生产过程,及时发现异常波动;(2)分析原因,采取纠正措施,使过程保持稳定;(3)降低不合格品率,提高产品质量;(4)降低生产成本,提高生产效率。

三、SPC的基本方法1. 控制图控制图是SPC的核心工具,用于实时监控生产过程中的数据变化。

通过控制图,可以直观地判断过程是否处于受控状态,及时发现异常波动。

2. 过程能力分析过程能力分析是对生产过程稳定性的评估,通过计算过程能力指数,判断过程能否满足产品质量要求。

3. 变差分析变差分析是分析生产过程中各种因素对产品质量的影响,找出主要影响因素,从而采取措施降低变差,提高产品质量。

4. 实验设计实验设计是一种系统化的方法,通过设计实验方案,优化生产过程,提高产品质量和生产效率。

5. 统计推断统计推断是利用统计方法对生产过程中的数据进行推断,评估产品质量和生产过程的稳定性。

四、SPC的应用1. 生产过程中的实时监控在生产过程中,利用控制图对关键质量特性进行实时监控,及时发现异常波动,采取纠正措施,确保产品质量。

2. 产品质量改进通过过程能力分析和变差分析,找出影响产品质量的主要因素,采取措施降低变差,提高产品质量。

SPC培训教程

SPC培训教程

SPC培训教程简介SPC〔统计过程控制〕是一种用于监控和控制过程质量的方法,通过对过程进行统计分析和控制,可以减少过程的变异性,提高产品质量的稳定性。

本培训教程将为你介绍SPC的根本概念、常用工具和应用方法,帮助你掌握SPC的核心原理和实践技巧。

第一章:SPC概述1.1 SPC的定义和作用SPC是一种用于监控和控制过程质量的方法,通过统计分析和控制过程变异性,提高产品质量和生产效率。

SPC可以减少过程中的变异性,并实现过程质量的稳定性。

1.2 SPC的优势 - 通过实时监控过程,即时发现异常情况,减少不良品数量和本钱 - 基于统计分析,可以定量评估和控制产品质量的稳定性- 提高生产效率,减少资源浪费1.3 SPC的应用范围 - 制造业:电子、医疗、汽车等 - 效劳业:金融、电信、物流等 - 过程控制领域第二章:SPC常用工具2.1 控制图控制图是SPC中最常用的工具,用于显示过程数据的变化趋势和规律。

常用的控制图包括:Xbar-R图、Xbar-S图、P图、C图等。

控制图可以帮助我们判断过程是否稳定,是否存在特殊因素。

2.2 测量系统分析〔MSA〕 MSA用于评估测量系统的准确性和可重复性,确保测量数据可靠可信。

常见的MSA方法有Gage R&R、线性回归分析、方差分析等。

2.3 过程能力分析过程能力分析用于评估过程是否满足产品质量要求的能力。

常用的指标有Cp、Cpk、Pp、Ppk等。

2.4 根底统计分析根底统计分析是SPC中的根底工具,包括均值、方差、标准差、偏度、峰度等统计指标的计算和分析。

第三章:SPC实施方法3.1 确定SPC应用的目标与范围在实施SPC之前,需要明确SPC的应用目标和范围,确定需要监控和控制的关键过程和指标。

3.2 数据收集与整理SPC需要大量的实时数据进行统计分析和控制,因此需要建立有效的数据收集和整理机制,确保数据的准确性和完整性。

3.3 控制限确实定控制限是用于判断过程是否稳定的界限,可以通过历史数据、样本数据或经验确定。

SPC(统计过程控制)培训

SPC(统计过程控制)培训
量和服务的价值,达到顾客满意。
7
第一次把事情做好,持续改进,让顾客更满意!
4、SPC 实施的范围: 新产品和常规产品(包括老产品和旧产品) 中,顾客要求和公司确定的产品和过程特 殊特性。
8
第一次把事情做好,持续改进,让顾客更满意!
SPC: ㈠代表先进的品质管理 世界一流的大公司都在大力推行实施SPC 如通用汽车、福特、英特尔、摩托罗拉等 ㈡是成熟的品质管理方式 有一系列的运行、管理方法 ㈢是品质、产量、竞争能力提升及成本下降 的有力手段 许多厂商被顾客要求做SPC
重点强调对于一切事务,依其价值的大小而 付出不同的努力,以获得效果。亦即指柏拉
图分析前面2—3项重要项目之控制。
26
第一次把事情做好,持续改进,让顾客更满意!
4.3 排列图:一种用于解决问题的简单工具,按照 对成本或总变差的影响程度对各种潜在的有问题 区域或变差源进行排序。一般情况下,大多 数的成本(或变差)是由于少量原因造成的,所 以解决问题的精力最好优先集中在少量关键的原 因上,而暂时忽视多数不重要的原因。 4.4 柏拉图:是美国品管大师裘兰博士将劳伦兹曲 线(美国经济学者)运用于品管上,同时创造出 “Vital Few Trivial Many”(重要的少数、锁 细
发生比率
0.39 0.37 0.38
22
第一次把事情做好,持续改进,让顾客更满意!
3. 散布图(亦称相关图): 用来分析两个相对应变量(一组成对的数据) 之间是否存在某种相互作用或影响的相关性, 称为散布图。这种成对的数据或许是“特性
— 要因”、“特性—特性”、“要因—要因”。
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第一次把事情做好,持续改进,让顾客更满意!
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第一次把事情做好,持续改进,让顾客更满意!
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统计过程控制(SPC)培训ISO 9000标准对统计过程控制的要求统计过程控制是质量管理体系中统计技术应用的重要方面,是建立和运行质量管理体系中最重要的工作内容,也是保证质量管理体系运行有效性和效率的重要措施。

⏹ISO9004:1994标准中的“过程质量”要素,实质上是对过程控制策划的要求。

特别指出“ 过程策划应能确保各过程按规定的方法和顺序在受控状态下进行。

受控条件包括对物资、已批准的生产、安装和服务设备、形成文件的程序或质量计划、计算机⏹软件、引用标准/规章、批准的适用过程、人员、以及相关的辅助材料、公用设施和环境条件等进行适宜的控制”。

同时,还指出“使用控制图、统计抽样程序和方案等都是应用统计进行过程控制的有效方法”,并要求“具有足够的过程能力”。

关于过程控制的总则特别强调“产品寿命周期的各个阶段均应强调产品质量”。

并提出应在“物资控制、可追溯性、标识、设备控制和维护、过程控制管理”等方面实施。

⏹ISO9001:1994标准中的“过程控制”要素则是过程控制的实施。

指出“供方应确定并策划直接影响质量的生产、安装和服务过程,确保这些过程在受控状态下进行”。

对受控状态则进一步明确:“1)如果没有形成文件的程序就不能保证质量时,则应对生产、安装和服务的方法制定形成文件的程序;2)使用合适的生产、安装和服务设备并安排适宜的工作环境;3)符合有关标准/法规,质量计划或形成文件的程序;4)对适宜的过程参数和产品特性进行监视和控制;5)需要时,对过程和设备进行认可;⏹6)以最清楚实用的方式(如文字标准、样件或图示)规定技艺评定标准;7)对设备进行适当的维护,以保持过程能力。

”⏹尽管ISO9000:2000标准在文字和结构方面更加简练,但是对过程控制的要求并未减少,而且更加严格。

ISO9000:2000 标准对质量控制定义为:“质量控制是质量管理的一部分,致力于满足质量要求。

”并将应用包括统计技术在内的“过程方法”作为质量管理的八项原则之一。

⏹ISO9000:2000标准对过程和过程方法进一步解释为:“本标准鼓励组织在建立、实施质量管理体系以及改进其有效性时,采用过程方法,采用过程方法。

通过将输入转化为输出的活动可视为过程。

通常一个过程的输出可直接形成下一过程的输入。

组织内诸过程组成系统的应用,以及这些过程的识别和相互作用及其管理,可称之为过程方法。

”⏹ISO9000:2000标准还指出:“过程方法的优点是对过程组成的系统中的单个过程之间的联系以及过程的组合和相互作用进行连续的控制”。

过程方法在质量管理体系中应用时,强调以下方面的重要性。

⏹理解和满足要求;⏹需要考虑过程的增值;⏹获得过程业绩和有效的结果;⏹基于客观的测量,持续改进过程。

关于测量、分析和改进方面的要求是:⏹“应包括统计技术在内的适用方法及其应用程度的确定”为总的要求。

具体对过程的监视和测量的要求为:⏹“组织应采用适宜的方法对质量管理体系过程进行监视,并在适当时进行测量。

这些方法应证实过程实现所策划的结果的能力。

”对过程中获得的数据进行分析的要求为: ⏹“组织应确定/收集和分析适当的数据,以证实质量管理体系的适宜性和有效性,并评价在何处可以进行质量管理体系的持续改进。

”⏹综上所述,ISO 9000:2000标准对质量管理体系中每一个过程都提出了“受控、增值和持续改进”的要求。

因此,任何企业都不能满足于一个工序或一个部门应用了控制图的局部行为。

企业的过程控制必须经过精心的策划和认真的实施,才能保证通过实现统计过程控制,长期、稳定地向顾客提供优质的产品和服务,真正做到“以顾客为关注焦点”。

背景与概念:为了保证预防原则的实现,20世纪20年代美国贝尔电话实验室成立了两个研究质量的课题组, 一为过程控制组,学术领导人为休哈特(WalterA.S h ewhart);另一为产品控制组,学术领导人为道奇(Harold F.Dodge)。

其后,休哈特提出了过程控制理论以及控制过程的具体工具———控制图(control chart),现今统称为SPC。

所谓SPC(统计过程控制)就是:为了贯彻预防原则,应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和检察,从而保证产品与服务满足要求的均匀性。

产品质量的好坏是由过程质量来决定的, 一个好的过程,它必须满足两个条件(1)处于值达到要求。

所受控状态(2)过程能力指数CPK以持续的过程改善对每个公司来讲都非常重要。

在过程控制最基本的统计运用,便是控制图及过程能力分析.在说明过程统计方法之前,先就过程统计的观念作一下简介。

统计基础:(1).算术平均值—X(简称均值)例如:A组:50,70,80,80,90B组:40,60,70,80,90则:X A=(50+70+80+80+90)/5=74 X B=(40+60+70+80+90)/5=68统计基础:(2). 极值—RR=X max -X min例如:A 组:30,50,60,70,90B 组:40,50,60,70,80 则:R A =90-30=60 X B =80-40=40 统计基础:(2).标准差--σnΣ(X i -X)2 = i=1 σn例如: A组:1,5,5,5,9B组:1,1,5,9,9则:σ= [(1-5)2+(5-5)2+(5-5)2+(5-5)2+(9-5)2]/5 =2.53 σA= 3.58B(一)预防与查误有一句话在品管领域是非常实用的“第一次就把事情做好”,当然“预防胜于治疗”也有相同的意义。

查误可在不良发生后找出问题所在,而预防则可以防范不良之发生。

后者具有更积极的意义(二)过程控制系统所谓系统即是输入、过程、输出还有回馈所组成,如图:过程控制系统模式人机料法环境输入任何一种生产,即使在生产条件完全相同的条件下,其产品的特性值也不会完全一致,总是存在着波动,造成波动的原因可以分为普通原因与特殊原因。

1.普通原因(偶因)又称为一般、偶然、机遇原因,在制程中的自然或天生的变异,通常这些变异是由一些小的干扰造成,不容易控制,即使再好的过程,我们必须承认,必定有变异存在。

偶因引起的质量的偶然波动(简称偶波),偶波是不可避免的,但对质量的影响微小,故可以把它看作背景噪音而听之任之,所以我们认定当制程仅有普通原因(偶因)时,仍属于控制状态。

2. 特殊原因(异因)又称为非机遇原因,在制程中某些失误造成,失误的来源,可能为人、机器、材料、方法、环境等,此等变异比一般原因造成的变异大,且非周期性产生。

异因引起的异常波动(简称异波),异波对质量的影响大,且采取措施不难消除,故在过程中异波及造成异波的异因是我们注意的对象,一旦发生,就应该尽快找出,采取措施加以消除,并纳入标准化,保证它不再出现。

若异波发生则表示制程已经失去控制了。

3.偶因与异因的比较:偶因异因①始终存在与生产过程中。

生产中时有时无。

②对产品质量的影响微小。

影响较大。

偶因与异因的比较:偶因异因③受到的影响是随机的。

产品受到同一方向的影响。

④难以除去,不是技术上不难除去。

有困难,就是经济上不允许。

⑤偶因只能减小,不能彻底消除。

(四)过程控制及过程能力过程的状态有4种,用下表分类:分类可接受不可接受受控 1 2不受控 3 41. 受控可接受:制程符合要求(规格),且在制状态。

2.受控不可接受:虽在管制状态,但由于变异太大,无法符合要求(稳定的生产,但不合格品率一直处在高水平)。

必须降低偶因之变异,如工艺的设计缺陷,设备的先天不足。

3.不受控可接受:符合要求,但不在控制状态。

必须找出异因,着手改善。

4.不受控不可接受:无法符合要求,又不在控制状态。

必须同时降低偶因以及消除异因。

(五)过程改善过程之持续改善,可分为三个阶段:1.分析过程过程之现况过程之问题过程该如何进行使过程在统计控制状态决定过程能力2.维护过程监控过程绩效追查特殊原因并改善3.改善过程改变过程以进一步了解普通原因造成的变异降低一般原因造成之变异(六)控制图控制上限UCL中心线CL控制下限LCL1.控制图的种类:按使用目的分类:分析用控制图和控制用控制图1.控制图的种类:按用途分类:(1)计量值控制图:所谓计量值指控制图的数据均属于由量具实际测量而得,如长度、重量、电阻等。

例如:(a)均值-极差控制图X--R控制图(b)均值-标准差控制图X--s控制图(c)中位数-极差控制图X--R控制图(d)单值-移动极差控制图X--Rs控制图(2)计数值控制图:所谓计数值指控制图之数据以单位计数而得,如不良数、缺点数等。

例如:(a)不合格品率控制图P控制图(b)不合格品数控制图Pn控制图(c)单位缺陷数控制图C控制图(d)缺陷数控制图U控制图2.制作和使用控制图的的一般步骤:(1)收集预备数据(2)制作分析用控制图(3)计算过程能力指数(4)作控制用控制图(5)修正控制图3.控制图的判读判断过程稳态的准则(判稳准则):1.连续25个随机排列的点,界外点数d=0.2.连续35个随机排列的点,界外点数d≤1.3.连续100个随机排列的点,界外点数d ≤2. 3.控制图的判读判断过程异常的准则(判异准则):(1)判异准则有两类:一类:1.连续25个随机排列的点,界外点数d>0.2.连续35个随机排列的点,界外点数d>1.3.连续100个随机排列的点,界外点数d >2.4.另一类:5.界内的点排列不随机,有异常现象.(2)控制限内的点的排列无下列异常现象:常规控制图的国标GB/T 4091-2001的7种异常现象.(a)连续9点落在中心线同一侧;产生的原因:分布的X的μ在变小。

(b)连续6点或更多点呈上升或下降趋势;产生的原因:过程平均值的趋势在变化;可能是工具逐渐磨损,操作员技能的逐渐提高等。

(c)连续14点中相邻点上下交替;产生的原因:是由于轮流使用两台设备或由两位操作员轮流进行操作而引起的系统效应。

(d)连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外;产生的原因:分布的X的μ在变化。

(e)连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外;产生的原因:类似与(d),分布的X的μ在变化。

(f)连续15点在C区中心线上下;产生的原因:数据虚假或数据分层不够。

(g)连续8点在中心线两侧,但无一点在C区;产生的原因:数据分层不够。

4.二种常用控制图的计算公式:(1).X--R控制图X—均值R—极差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的分散情况或变异度的变化。

控制对象:长度,重量,强度,纯度,时间等。

计算公式:X--R控制图XX+A2R CLX= XUCL X = X+A2R UCL R =D4R CL R =R UCL R =D3R备注:公式中的A2、D3、D4均为参数可以查表或计算得到。

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