SPC控制图的种类及判异方法48页
SPC与常规控制图
使用 后的效果： (shǐyòng)
直接进行设备数据采集，将极大的提高数据的采集密度和统计 分析的样本容量，以及数据的真实可靠性，真实的反响生产过 程(guòchéng)的质量状况。
第二页，共五十九页。
控制图的根本原理(yuánlǐ)〔统计观点〕 工序的加工过程稳定时，加工精度的偏差
服从正态分布，加工偏差落在3σ范围内的 概率是99.73%，据此作横线图，标出相 应区域，然后把统计(tǒngjì)加工精度数据按 时间顺序标在图上，判断工序是否稳定。
第三页，共五十九页。
判稳准那么(nà me)
不合格数控制图〔pn〕，
单位缺陷数控制图〔u〕, 缺陷数控制图〔c〕。
第十七页，共五十九页。
控制 图的作法 (kòngzhì)
计量值控制图仅讨论(tǎolùn)〔 X-R〕图的作法。 X-R图是建立在正态分布根底上的。它由 X
控制图和R控制图组成，前者用来判断生产 过程中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。
•表 控制(kòngzhì)图用系数表
第二十一页，共五十九页。
5〕、绘制控制图并加以修正
画出有初始控制界限的的控制图，并将样本统计量x 和R逐一描点在图上，然后，用折线(zhéxiàn)连接起来。对 超出控制界限的样本点要进行分析，假设是系统原因引 起的要加以剔除。然后利用剩余的样本统计量重新修正 控制界限。
艾德曼讯公司经过屡次与海尔冰箱中二事业部沟通，到 现场调研后；提供一个完整的解决方案，不仅完全满足 海尔公司的需要，还根据公司的实际现场状况和未来的 质量控制需要，提出更多系统完善的建议和意见。经过 SPC理论培训、软件开发、安装、调试、系统导入、 使用培训，系统就正常运行。
SPC“控制图”的分析与判定
SPC“控制图”的分析与判定控制图（Control Chart）又叫管制图，是对过程质量特性进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。
图上有三条平行于横轴的直线：中心线（CL，Central Line）、上控制线（UCL，Upper Control Line）和下控制线（LCL，Lower Control Line），并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。
UCL、CL、LCL统称为控制线（Control Line），通常控制界限设定在±3标准差的位置。
根据控制图使用目的不同，控制图可分为：分析用控制图和控制用控制图。
根据统计数据的类型不同，控制图可分为：计量控制图和计数控制图（包括计件控制图和计点控制图）。
计量型控制图平均数与极差控制图( -X-R Chart )平均数与标准差控制图( -X-S Chart )中位数与极差控制图( ~X-R Chart )个別值与移动极差控制图( X-Rm Chart )计数值控制图不良率控制图(P chart)不良数控制图(nP chart，又称 np chart 或 d chart)缺点数控制图(C chart)单位缺点数控制图(U chart)控制图种类及应用场合：控制图的分析与判定应用控制图的目的，就是要及时发现过程中出现的异常，判断异常的原则就是出现了“小概率事件”，为此，判断的准则有两类。
第一类：点子越出界限的概率为0.27% 。
准则1属于第一类。
第二类：点子虽在控制界限内，但是排列的形状有缺陷。
准则2-8属于第二类。
控制图八大判异准则（口诀）2/3A （连续3点中有2点在中心线同一侧的B区外<即A 区内>4/5C （连续5点中有4点在中心线同一侧的C区以外）6连串（连续6点递增或递减，即连成一串）8缺C （连续8点在中心线两侧，但没有一点在C区中）9单侧（连续9点落在中心线同一侧）14交替（连续14点相邻点上下交替）15全C （连续15点在C区中心线上下，即全部在C区内1界外（1点落在A区以外）▶2/3A （连续3点中有2点在中心线同一侧的B区外<即A区内>）判读：1 . 控制过严；2 . 材料品质有差异；3 . 检验设备或方法之大不相同；4 . 不同制程之资料绘于同一控制图上；5 . 不同品质材料混合使用。
SPC控制图的绘制方法和判断方法
1
主要内容
➢ 绘制程序 ➢ 各类控制图作法举例 ➢ 控制图旳观察与判断
2
绘制程序
3
1 拟定受控质量特征 即明确控制对象。一般应选择能够计量(或计数)、技术上可
控、对产品质量影响大旳关键部位、关键工序旳关键质量特征
2 选定控制图种类 3 搜集预备数据 4 计算控制界线
多种控制图控制界线旳计算措施及计算公式不同，但其计算
中。
如
L1=14.0
S1=12.1
……
……
• 计算最大值平均值L 、最小值S、平均极差R和范围中值M：
k
k
L
Li
i 1
341.9
13.68
Si
i 1
308.1 12.32
k
25
k
25
R L S 13.68 12.32 1.36
M L S 13.68 12.32 13.00
L—S图用 A9
2.695 1.826 1.522 1.363 1.263 1.914 1.143 1.104 1.072
9
各类控制图作法举例
10
1 x 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
特征旳平均值；
R图又 称极差控制图，它主要用于控制产品质量特征旳分散。
UCL x 2.66Rs 1.312 2.66 0.284 2.067 LCL x 2.66Rs 1.312 2.66 0.284 0.557 Rs图： CL RS 0.284 UCL 3.267 0.284 0.929
• 作x—Rs分析用控制图。（图7）
19
SPC控制图判异准则 ppt课件
SPC控制图判异准则
异常原因： ➢ 新操作人员，方法不对，机器
故障，原料不合格 ➢ 检验方法或标准变化 ➢ 计算错误，测量误差
SPC控制图判异准则
异常原因： ➢ 新操作人员，方法不对，机器
故障，原料不合格 ➢ 检验方法或标准变化 ➢ 计算错误，测量误差
SPC控制图判异准则
异常原因： 工具逐渐磨损，维护水平逐则
异常原因： 白夜班交替，交替使用两不同机 台，两个不同供应商的材料交替 使用
SPC控制图判异准则
异常原因： ➢ 新操作人员，方法不对，机器
故障，原料不合格 ➢ 检验方法或标准变化 ➢ 计算错误，测量误差
SPC控制图判异准则
本人将国标中的控制图的8条判异准则，每条总结成2到5个字，总共二十多个 字，可以像背诗一样，很容易记住： 一外、九同、六递、十四交 三二同B外、五四同C外、十五C内、八C外 详细解读及图表可参考下文，图表均摘自国标。
SPC控制图判异准则
➢一外：1个点落在A区以外 ➢九同：连续9点落在中心线同一侧 ➢六递：连续6点递增或递减 ➢十四交：连续14点中相邻点交替上下 ➢三二同B外：连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区外 ➢五四同C外：连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区外 ➢十五C内：连续15点落在中心线两侧的C区以内 ➢八C外： 连续8点落在中心线两侧且无一在C区以内（即在C区以外）
SPC控制图判异准则
异常原因： ➢ 新操作人员，方法不对，机器
故障，原料不合格 ➢ 检验方法或标准变化 ➢ 计算错误，测量误差
SPC控制图判异准则
异常原因： ➢ 数据不真实 ➢ 计算错误 ➢ 数据分层不够
SPC控制图的分类
控制图选用原则在质量管理工作中，通常用到各种控制图，用于分析或控制制程，本文在此对如何选用控制图简单归纳如下表，请大家参与讨论计量型数据控制图x--R 平均值—极差图1、通常子组样本容量小于9，一般为4或52、此控制图，因使用方便，效果也好，故使用最普遍X --S 平均值—标准差图1、因标准差比极差描述产品或过程变异更优，故在有计算机时用此种图形更好2、当子组样本容量大于9时，人工计算极差较困难时，常用计算机计算3、通常用于分析制程用X~-R 中位数图1、通常用于现场操作者进行控制制程用2、使用此图时，子组数通常为奇数，分析所得结果偏差比上两者都大X-MR 单值移动极差图1、通常在测量费用高时使用2、测量数据输出比较一致时常用（如溶液的浓度）3、检查过程的变化不如其它计量型控制图敏感计数型数据控制图p 不合格品率图适用于测量在一批检验项目中不合格品项目的百分数，是一个比率，故各子组样本容量不一定要一样np 不合格品数图用来度量一个检验中的不合格品的数量，是一个数值，故各样本容量应固定c 不合格数图用来测量一个检验批内不合格的数量，它要求样本容量恒定或受检数量恒定u 单位产品不合格数图用来测量具有容量不同的样本的子组内，每检验单位之内的不合格数量按控制图测量性质不同，控制图可分为计量型控制图和计数型控制图两大类。
前者反映产品或过程特性的计量数据,后者反映计数数据。
计量型控制图又可分为:1)均值-极差(X-R)图:适用于长度,重量,时间,强度,成分以及某些电参数的控制2)均值-标准差(X-S)图:适用于样本较大的过程控制3)单值-移动差(X-Rs)图:只能获得一个测量值或测量成本较高的情形.4)中位数-极差(X-R)图计数型控制图:1)缺陷数(C)控制图:计数检验的个数相对于被检验对象的总体很少时适用.2)百分率(P)图:适用于计数的值所占的比例较大时.2、按控制图用途不同，控制图可分为分析用控制图与控制用控制图。
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。
手把手教你SPC控制图怎么做以及SPC控制图分类
手把手教你SPC控制图怎么做以及SPC控制图分类SPC控制图是SPC统计过程控制的核心工具，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，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图，是质量控制的行之有效的手段。
SPC控制图的种类有很多，但核心思想均为预防，这里用二十个字总结SPC控制图的预防原则：查出异因，采取措施，保证消除，纳入标准，不再出现。
02、SPC控制图构成无论哪类SPC控制图，图中都会包括三条线：1.控制上限(UCL)；2.中心线(CL)；3.控制下限(LCL)。
其中UCL和LCL由实际需求得来，因此了解“需求”非常重要。
03、SPC控制图的分类SPC控制图分为计量型与计数型两大类，包含七种基本图表：计量型控制图:I-MR(单值移动极差图)Xbar-R(均值极差图)Xbar-S(均值标准差图)计数型控制图:P(用于可变样本量的不合格品率)np(用于固定样本量的不合格品数)u(用于可变样本量的单位缺陷数)c(用于固定样本量的缺陷数)04、深入浅出制作SPC控制图1、I-MR控制图（单值移动极差控制图）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，图表内包含单值控制图和移动极差控制图。
单值控制图中每个点代表每个数值的大小，移动极差控制图每个点的数值等于该点与前一个点数值的差值的值。
2、Xbar-R控制图（平均值极差控制图）用于查看对连续性数据分组（子组n＜10）的控制情况，图中包含样本均值控制图和样本极差控制图。
样本均值控制图中每个点代表每组样本平均值的大小，样本极差控制图每个点数值等于该组样本平均值的大值与小值差值。
多用于对每一个产品都进行检验，采用自动化检查和测量的场合。
3、Xbar-S控制图（平均值标准差控制图）与Xbar-R图相似，只是用标准差（s）图代替极差（R）图而已。
适用于查看对连续性数据分组（子组n≥10）的控制情况，图中包含样本均值控制图和样本极差控制图。
SPC控制图的判定方法
产生原因: 当工序能力不足,为找出符合要求的产品经过全
数检查,或过程中存在自动反馈调整时,常出现这种 形状
E.双峰型:(如附图)
靠近直方图中间值的频数较少,两侧各有一个“峰”.
产生原因: 当有两种不同的平
均值相差大的分布混 在一起时, 常出现这 种形状。
F.离岛型:(如附图)
UCL A B C
XC B
LCL A
判定准则7: (15C) 连续15点在中心线上下两侧的C 区
UCL A B
XC C B
LCL A
判定准则8: (1界外) 有1点在A区以外
UCL A B C
XC B
LCL A
二、柱状 图的判定方法
直方图常见的形态: • A.正常型:(如附图)
B.锯齿型:(如附图) 产生原因:
等级
Cp制程精密度 Capability precision
处置建议
A
1.33≤ │ Cp│ 此一制程甚为稳定，可以将规格
许容差缩小或胜任更精密之工作。
B
1.00 ≤ │ Cp│ ≤ 有发生不良品之危险，必须加以
1.33
注意，并设法维持不要使其变坏
及迅速追查原因
C 0.83 ≤ │ Cp│ <1.00 检讨规格及作业标准，可能本制 程不能胜任如此精密之工作。
• 图示判定准则：
• 当控制图中的点出现下列情况之一，说明生产过程存在特
殊原因，需立即采取措施予以消除以确保生产过程处于稳
定状态。
判定准则1:(2/3A)
判定准则2: (4/5B)
3点中有2点在A区或A区以外 5点中有4点在B区或B区以外
UCL A
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5 0.501 0.499 0.500 0.500 0.501 0.500 0.502 0.500 0.503 0.502 0.500 0.502
SPC统计过程控制
一、控制图的种类
SPC统计过程控制
一、控制图的种类
SPC统计过程控制
二、控制图的选择方法
计量值
控制图的选择
数据性质
计数值
N≧2 X
样本大小 N=1
N=? _ X
CL性质?
N=2-5
N≧10
N=?
不良数
数据系不良数 缺点数 或缺点数
是
不是
N是否相等?
是 单位大小 是否相同?
X~ R X R
3 0.504 0.505 0.501 0.502 0.506 0.502 0.504 0.502 0.504 0.501 0.501 0.499 0.503
4 0.503 0.500 0.502 0.503 0.502 0.501 0.501 0.503 0.502 0.503 0.501 0.498 0.499
顺序收集了25个样本。
SPC统计过程控制
四、计量型数据控制图
收集的数据表
SubNo
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12 13
1 0.498 0.504 0.500 0.499 0.505 0.503 0.503 0.502 0.502 0.504 0.503 0.500 0.504
2 0.501 0.502 0.499 0.503 0.506 0.501 0.501 0.499 0.502 0.502 0.498 0.501 0.503
U chart 单位缺点数控制图
计数值：由计数而得的数据或将之转换成百分率，例如不良数、由不良数转换而成的不良率、 缺点数、由缺点转换而成的单位缺点数或百万件缺点数，为一可分割之量值。 计量值：不可分割之量值。实际量测产品或过程质量特性所得的尺度量值，这类量测的量测不 是真值而只是近似值而已，例如长度、直径、压力、强度等，为连续数据。
X图 R图
SPC统计过程控制
四、计量型数据控制图
1、与过程相关的控制图-2
测量方法必须保证始终产生准确和精密的结果
不精密
精密
不准确 准确
••••••••• ••••••••
•••• •••••••
SPC统计过程控制
四、计量型数据控制图
2、控制图的准备
◆建立适合于实施的环境 -排除阻碍人员公正的因素 -提供相应的资源 -管理者支持
5 0.502 0.503 0.504 0.502 0.506 0.500 0.500 0.503 0.500 0.503 0.502 0.501 0.496
X bar 0.5016 0.5028 0.5012 0.5018 0.505 0.5014 0.5018 0.5018 0.502 0.5026 0.501 0.4998 0.501
◆定义过程 根据加工过程和上下使用者之间 的关系，分析每个阶段的影响因 素。
◆确定待控制的特性。应考虑到： -顾客的需求 -当前及潜在的问题区域 -特性间的相互关系
◆确定测量系统
-规定检测的人员、环境、方法、 数量、频率、设备或量具。
-确保检测设备或量具本身的准确 性和精密性。
◆使不必要的变差最小
-确保过程按预定的方式运行。
-确保输入的材料符合要求。
-恒定的控制设定值。
注：应在过程记录表上记录所有的 相关事件，如：刀具更新，新的 材料批次等，有利于下一步的过 程分析。
SPC统计过程控制
3、X bar-R图
计算各样组的平均数
四、计量型数据控制图
计算这些组平均数的平均数
各常数值如下:
n
2
3
4
5
6
7
8
9 10
D4 3.27 2.57 2.28 2.11 2.0 1.92 1.86 1.82 1.78
频数分布在进行调整期间已经完成，分析结果表明进 行一段时期加工生产的开端是可以令人满意的。
为了分析和控制加工过程中螺栓的质量，现决定采用 均值极差控制图进行监控。
按如下八个步骤进行：
SPC统计过程控制
四、计量型数据控制图
步骤1：选择质量特性 螺栓的切断长度至关重要
步骤2：按合理的计划来搜集数据 每小时抽取5个产品作为一个样本。检验员按时间
Range 0.006 0.005 0.005 0.004 0.004 0.003 0.004 0.004 0.004 0.003 0.005 0.003 0.008
SubNo 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
1 0.501 0.499 0.502 0.497 0.499 0.501 0.505 0.501 0.501 0.502 0.501 0.499
2 0.502 0.503 0.500 0.499 0.500 0.500 0.505 0.502 0.502 0.501 0.499 0.503
3 0.500 0.497 0.501 0.500 0.502 0.502 0.500 0.499 0.504 0.502 0.503 0.501
4 0.500 0.501 0.502 0.502 0.500 0.500 0.501 0.499 0.500 0.499 0.502 0.497
D3 *
*
*
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
*
* 0.08 0.14 0.18 0.22
A2 1.88 1.19 0.80 0.69 0.55 0.51 0.43 0.41 0.36 *对于样本容量小于7时，没有全距的控制下限。
SPC统计过程控制
四、计量型数据控制图
Xbar-R 实例
一台自动螺丝车床已经准备好了加工切断长度的图纸 公差为0.500±0.008英寸的螺栓。
SPC统计过程控制
控制图的种类及判异方法
SPC统计过程控制
依管理特性值分类
计 x R 均值和极差图
x 量
-s均值和标准差图
型
数 X med -R 中位值极差图
据
X-MR 单值移动极差图
一、控制图的种类
P chart 不良率控制图
计 数 nP chart不良数控制图 型 数 C chart 缺点数控制图 据
~X σ X-Rm p
np
n
C
管
管
管管管
管
管
管
制
制
制制制
制
制
制
图
图
图图图
图
图
图
SPC统计过程控制
三、计量型数据控制图
1、与过程相关的控制图-1
人员
设备 环境
材料
方法
过程
结果举例
螺丝的外径（mm） 从基准面到孔的距离（mm） 电阻（Ω） 锡炉温度（ºC） 工程更改处理时间（h）
12 34 56
计量单位：(mm, kg etc) 控制图举例