SPC 计量型数据--SPC-计量型数据(ppt 31)
模块 10 - SPC 计量型数据
过程能力研究
• CpK 的计算
Cpk Z min , Zmin MIN (ZUSL, ZLSL) 3
USL - X
X - LSL
ZUSL
, ZLSL
R
R
d2
d2
n
d2
2
1.128
3
1.693
4
2.059
5
2.326
6
2.534
7
2.704
8
2.847
9
2.97
– 在图上标出这些数据，并确定有无 超出控制范围情况。
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模块 10 - SPC 计量型数据
单值和移动极差图
(X-MR)
• 何时使用 X-MR 图
• 当已记录有测量数据时。 • 当需要用单值(而非子组)读数来进行过程控制
时，如进行破坏性试验时。由于费用或其它原 因，这种试验是无法频繁地重复进行的。
X －R图
• 何时使用 X －R图
• 当有测量数据时 • 为了确定过程偏差 • 当您能获得一个大小不变的子组时，子组数大小在
2－9个连续零件之间 • 当每件零件是在相似的条件之下而且是在很短的时
间间隔生产出来时。
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模块 10 - SPC 计量型数据
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模块 10 - SPC 计量型数据
X －R图
我们用以下运算法则计算控制线：
R
R1
R2
k
Rn
其中K为子
X
X1
X2 Xn k
组数
和
UCLR D4R
LCLR =D3R
UCLx = X + A2R
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E2
2.66 1.77 1.46 1.29 1.18 1.11 1.05 1.01 0.98
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模块 10 - SPC 计量型数据
单值和移动极差图
• 练习
– 用附录4中的数据计算 UCL 和 LCL，以 便绘制 X－MR 图。
– 把这些数据标在图上并确定有无任何超 出控制范围的情况。
S S校正后
C4
20 0.9869
21 0.9876 22 0.9882
为了对标准差进行准确的计算，
23 0.9887 24 0.9892 25 0.9896
至少需要60个数据点。如果少于 60个，则可使用以下的校正系数
30 0.9914
。
35 0.9927
40 0.9936
45 0.9943
50 0.9949
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模块 10 - SPC 计量型数据
X －R图
• 练习
– 用附录1的数据计算 UCL 和 LCL ，以便 得出数据的平均值和极差。
– 将数据标在图上，并确定有无任何超出 控制范围的情况。
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X －R图
• 计算 X －R图参数的方法：
– 1. 确定子组的大小，一般在2－9件零件之间。 – 2. 确定进行测量的频率。 – 3. 收集数据。 – 4. 计算每个子组的平均值并将结果记录下来。 – 5. 确定每个子组的极差并将结果记录下来。 – 6. 在图上标出平均值和极差。 – 7. 计算上控制线和下控制线。 – 8. 对图进行解释。
估计的标准差
QS 9000 要求 Ppk 必须 大于或等于1.67
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模块 10 - SPC 计量型数据
持续过程能力研究
• PpK的计算
Ppk Z min , Zmin MIN (ZUSL, ZLSL) 3
ZUSL USL - X , ZLSL X - LSL
S
S
s ( Xi X )2 n 1 World Class Quality Pty Ltd - 1999年9月
模块 10 - SPC 计量型数据
过程能力研究
• Cpk 的定义
对稳定过程进行的持续过程能力研究。
QS 9000 要求 CpK 必须 大于或等于1.33。
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其中k为读数 的个数。
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模块 10 - SPC 计量型数据
单值和移动极差图
n
2 3 4 5 6 7 8 9 10
D4
3.27 2.57 2.28 2.11
2 1.92 1.86 1.82 1.78
D3 -
-
-
-
-
0.08 0.14 0.18 0.22
SPC - 计量型数据
模块 10
编制: World Class Quality Pty Ltd 授课人: John Adamek
World Class Quality Pty Ltd - 1999
1
年9月
课程目标
• 到本课程结束时，参加者应能识别： 1. 计量型 SPC数据图 2. 这些图何时应用最合适 3. Ppk 和 Cpk 图之间的区别以及了解 如何计算这些指数。
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模块 10 - SPC 计量型数据
单值和移动极差图
计算单值和移动极差图（X－MR）控制线的 示例：
R
R1
R2 k-1
RK
UCLMR D4R UCLX = X +E2R
X
X1
X2 Xk k
和
LCLMR =D3R LCLx = X -E2R
LCLx = X - A2R
模块 10 - SPC 计量型数据
X －R图
D4, D3 和 A2 的值
n
2 3 4 5 6 7 8 9 10
D4
3.27 2.57 2.28 2.11 2 1.92 1.86 1.82 1.78
D3 -
---Fra bibliotek-0.08 0.14 0.18 0.22
A2
1.88 1.02 0.73 0.58 0.48 0.42 0.37 0.34 0.31
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模块 10 - SPC 计量型数据
过程能力研究
什么是 Ppk
和什么是
Cpk
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模块 10 - SPC 计量型数据
过程能力研究
• Ppk 的定义
由25个或更多个子 组 进行的 初始过程能力研究
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模块 10 - SPC 计量型数据
中位数图
我们用以下运算法则计算控制线：
X~ 中位数 (中间)值 R 最高值 - 最低值
X~
X~ 1
X~ 2 k
~ Xk
UCLR D4R UCLX~ = X~ + A2R
R
R1
R2
k
Rk
模块 10 - SPC 计量型数据
均值和标准差图
X －s图
• 何时使用 X －S图
• 当已有按实时时序记录的测量数据时，或者当操作 员能熟练使用计算器时；
• 当您需要一个更有效的指数(s)来说明过程的可变性 时；
• 当您能获得一个大小不变的子组，其样本容量大 于 X －R图，即n＝10或更大时；
• 当零件是在相似的条件下生产出来，而且每个零件 之间的生产时间间隔很短时。
– 在图上标出这些数据并确定有无失控情 况。
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模块 10 - SPC 计量型数据
中位数图
• 何时使用中位数图
• 1. 当已记录有测量数据时。 • 2. 当您需要一种更容易的过程控制方法时。这
可以作为开始训练操作人员的好方法。
• 3. 当您能够获得一个大小保持不变的子组 －为 方便起见，请注意确保子组 的大小为奇数而非 偶数，一般为5。
• 4. 当零件是在相似的条件下生产出来，而且每 个零件之间的生产时间间隔很短。
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模块 10 - SPC 计量型数据
中位数图
• 计算中位数图的方法：
– 1. 确定子 组 的大小，一般为5，应确保其大小为奇数。 – 2. 确定进行测量的频率。 – 3. 收集数据。 – 4. 确定每个子 组 的中位数（中间数）并记录结果。 – 5. 确定每个子 组 的极差并记录结果。 – 6. 在图上标出中位数和极差。
10
3.078
11
3.173
12
3.258
13
3.336
14
3.407
15
3.472
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模块 10 - SPC 计量型数据
标准差校正系数
n c4
15 0.9823 16 0.9835 17 0.9845 18 0.9854 19 0.9862
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SPC统计-计数型数据
SPC统计-计数型数据1. 简介SPC〔统计过程控制〕是一种统计方法，用于监测和控制过程的变异性。
计数型数据是SPC中常见的一种类型，它是指对一个过程中发生的事件进行计数或计量的数据。
在生产过程中，计数型数据常用于统计质量缺陷、产品故障等信息。
2. SPC统计-计数型数据的目的SPC统计-计数型数据的目的在于通过对计数型数据进行统计分析，了解和控制过程的变异性，从而实现生产过程的质量控制和改良。
3. SPC统计-计数型数据的方法SPC统计-计数型数据常用的方法有以下几种：3.1 控制图控制图是SPC统计-计数型数据中最常用的图表之一，通过绘制计数型数据的变化趋势以及控制限，可以及时发现过程的异常变异，并进行相应的调整和改良。
常见的控制图包括：•P图：用于统计不良事件的比例的控制图。
P图将观察时间分为假设干子组，然后统计每个子组内不良事件发生的比例，并计算上下控制限，以判断过程是否处于控制状态。
•C图：用于统计不良事件的数量的控制图。
C图将观察时间分为假设干子组，然后统计每个子组内不良事件的数量，并计算上下控制限，以判断过程是否处于控制状态。
•U图：用于统计不良事件的单位数的控制图。
U图将观察时间分为假设干子组，然后统计每个子组内不良事件的单位数〔如每个产品的不良事件数量〕，并计算上下控制限，以判断过程是否处于控制状态。
3.2 过程能力指数过程能力指数用于衡量过程的稳定性和一致性，是SPC统计-计数型数据评估过程能力的重要工具。
常见的过程能力指数有：•Cp指数：Cp指数用于评估过程的一致性，它比拟过程的控制限与规格限的距离。
Cp指数越大，说明过程越稳定，一致性越好。
•Cpk指数：Cpk指数用于评估过程的稳定性和一致性，考虑了过程的中心位置。
Cpk指数越大，说明过程的稳定性和一致性越好。
•Pp指数：Pp指数用于评估过程的一致性，考虑了样本大小的影响。
Pp指数越大，说明过程越稳定，一致性越好。
•Ppk指数：Ppk指数用于评估过程的稳定性和一致性，考虑了过程的中心位置和样本大小的影响。
SPC(精要版)
过程控制和QS
[质量体系]所有活动都是过程。 [质量策划]要求采用APQP的过程控制策划 [过程控制]要求质量策划的实施包括以下内容: —过程控制计划 —过程监控和操作者作业指导书 —预防性维护 —监视过程能力、效率、有效性。
统计过程控制
使用诸如控制图等统计技术来分析过程或 其输出，以便采取适当的措施来达到并保 持统计控制状态，并从而提高过程能力。 SPC：使过程持续、稳定地具备所需要的 能力！
பைடு நூலகம்
过程控制
过程控制：是为了确保满足顾客的要求， 而对过程所执行的一套程序，和经过计划 的措施。这些程序和措施包括： 经过计划的用以搜集有关输入和输出的信 息的信息性经验 基于已搜集的信息而对过程进行的调整。
过程控制
过程控制系统的目标：是对影响过程的措施作 出经济合理的决定。平衡不需控制时采取了措 施(过度控制或擅自改变)和需要控制时未采取措 施(控制不足)的后果。必须在变差的两种原因— —特殊原因和普通原因的关系下处理好这些风 险。 过程在统计控制下运行：指的是仅存在造成变 差的普通原因。这样，过程控制系统的一个作 用是当出现变差的特殊原因时提供统计信号， 并且当不存在特殊原因对避免提供错误信息。
区分计量型数据和计数型数据
计量型数据（ Variables Data）：定量的数据，可用测 量值来分析。例如：用毫米表示的轴承轴颈直径，用牛 顿表示关门的力，用百分数表示电解液的浓度，用牛 顿．米表示紧固件的力矩。 计数型数据 （Attributes Data ）：为可数的定性数据。 例如所要求的标签是否存在，紧固件是否全部安装，一 个报告中的差错数，由通止规检验出的轴的直径的可接 受率等特性。 －计数型数据即可以是通止型的，也可以表示为计量型 数据的个数。
SPC_大全(PPT74页)
程
d2
c4
Sigma
计算Sigma
S
m i 1
(
xi
x)2
,
m 1
Pp,Ppk,Ppm
k个子组，每个子组容量 为n，则m k * n
Cp USL LSL (当USL、LSL都存在时）
6ˆ
Cr（或Cpr） 1（常以百分数表示） Cp
Cpu USL x（当USL存在时）
直通率分析 和 DPMO分析
直通率的含义 直通率分析方法及意义 DPMO的含义 DPMO分析方法及意义
直通率
工序一
浪费45，000ppm
TPY
通过检查，合格率95.5%
工序二的合格率97%
浪费30，000ppm
装配站 合格率94.4%
浪费56，000ppm
浪费131，000ppm
直通率（FPY）
然联系; 使用时只需把采集到的样本数据或统计量
在图上打点就行;
何时应该重新计算控制界限
1. 控制图是根据稳定状态下的条件（人员、设备、 原材料、工艺方法、测量系统、环境）来制定 的。如果上述条件变化，则必须重新制定控制 图.
2. 一定时间后检验控制图还是否适用； 3. 过程能力值有大的变化时。
分析阶段 控制阶段
分析阶段
在控制图的设计阶段使用,主要用以确定 合理的控制界限;
每一张控制图上的控制界限都是由该图上 的数据计算出来;
从分析阶段转入控制阶段
在什么条件下分析阶段确定的控制限可以 转入控制阶段使用：
控制图是受控的 过程能力能够满足生产要求
控制阶段
控制图的控制界限由分析阶段确定; 控制图上的控制界限与该图中的数据无必
SPC - 计数型数据
不合格品的数量时。 ❖ 当各子组样本容量均相等时。
np 图
❖ 计算np 图的方法
确定子组 的容量，通常为>50 个零件。 确定检验的频率。 收集数据。 确定该子组 中不合格品的数量。 在 np 图上记录有缺陷的零件数量。 在 np 图上描绘该数据。
np 图
❖ 计算 np 图控制线的示例
确定不合格品的平均数
。 在P图上描绘该值。
p图
❖ 计算P图控确定不制合格品线的平均的比 示例 率 - p
p = n1p1 + n2p2 + + nkpk n1+ n2 + nk
UCLp p 3 p (1 p ) n
LCLp p 3 p (1 p ) n
注：如果 LCL 的计算结果为负值，则 LCL 应为默认值 0 。
围的情况。
不合格数的
c图
❖ 何时使用 c 图
❖ 当数据为计数型数据时（一种可以计数的属性）。
❖ 当不合格是分布于整个产品时，如油漆部件上的缺 陷数，装配工序上的缺陷数等。
❖ 当不合格现 象可从多个来源发现，或由多种原因造 成时。
❖ 计算 c 图的方法 c 图
确保检验样本的容量都相等，如零件的数量，规定 的面积或体积。
况。
单位产品不合格数的 u图
❖ 何时使用 u 图
❖ 当数据为计数型数据时( 一种可以计数的属性 )。 ❖ 在样本容量不等的情况下，当不合格数的情况分布于整个
产品时（如油漆零件的缺陷数，装配工序的缺陷数）
❖ 当不合格现象可从多个来源发现，或由于多种原因造成时 。
单位产品不合格数的 u图
❖ 计算 图的方法
SPC - 计数型数据
课程目标
❖ 到本课程结束时，学员应能识别： 1. 计数型SPC数据控制图
np 图
❖ 计算np 图的方法
确定子组 的容量，通常为>50 个零件。 确定检验的频率。 收集数据。 确定该子组 中不合格品的数量。 在 np 图上记录有缺陷的零件数量。 在 np 图上描绘该数据。
np 图
❖ 计算 np 图控制线的示例
确定不合格品的平均数
。 在P图上描绘该值。
p图
❖ 计算P图控确定不制合格品线的平均的比 示例 率 - p
p = n1p1 + n2p2 + + nkpk n1+ n2 + nk
UCLp p 3 p (1 p ) n
LCLp p 3 p (1 p ) n
注：如果 LCL 的计算结果为负值，则 LCL 应为默认值 0 。
围的情况。
不合格数的
c图
❖ 何时使用 c 图
❖ 当数据为计数型数据时（一种可以计数的属性）。
❖ 当不合格是分布于整个产品时，如油漆部件上的缺 陷数，装配工序上的缺陷数等。
❖ 当不合格现 象可从多个来源发现，或由多种原因造 成时。
❖ 计算 c 图的方法 c 图
确保检验样本的容量都相等，如零件的数量，规定 的面积或体积。
况。
单位产品不合格数的 u图
❖ 何时使用 u 图
❖ 当数据为计数型数据时( 一种可以计数的属性 )。 ❖ 在样本容量不等的情况下，当不合格数的情况分布于整个
产品时（如油漆零件的缺陷数，装配工序的缺陷数）
❖ 当不合格现象可从多个来源发现，或由于多种原因造成时 。
单位产品不合格数的 u图
❖ 计算 图的方法
SPC - 计数型数据
课程目标
❖ 到本课程结束时，学员应能识别： 1. 计数型SPC数据控制图
SPC统计-计数型数据
• 课堂练习
– 用附录7中的数据计算np 图的 UCL 和 LCL。
– 把数据标在图上并确定是否有任何超为 出控制范围的情况。
不合格数的
c图
• 何时使用 c 图
• 当数据为计数型数据时（一种可以计数的属 性）。
• 当不合格是分布于整个产品时，如油漆部件 上的缺陷数，装配工序上的缺陷数等。
• 当不合格现 象可从多个来源发现，或由多 种原因造成时。
SPC统计-计数型数据
课程目标
• 到本课程结束时，学员应能识别： 1. 计数型SPC数据控制图
2. 何时使用这些图最合适
如何选择正确的SPC图
计数型 数据
P图
计算零件数 N = 固定值或变 值
Np 图
计算零件数 N = 固定值
U图
计算发生次数 N = 变值
C图
计算发生次数 N = 固定值
不合格品率 p图
• 更重要的是，当您必须了解正在检验的一组 产品中不合格品的数量时。
• 当各子组样本容量均相等时。
np 图
• 计算np 图的方法
– 确定子组 的容量，通常为>50 个零件。 – 确定检验的频率。 – 收集数据。 – 确定该子组 中不合格品的数量。 – 在 np 图上记录有缺陷的零件数量。 – 在 np 图上描绘该数据。
• 在样本容量不等的情况下，当不合格数的情况分 布于整个产品时（如油漆零件的缺陷数，装配工 序的缺陷数）
• 当不合格现象可从多个来源发现，或由于多种原 因造成时。
单位产品不合格数的 u图
• 计算 u 图的方法
– 定义检验内容。 – 确定检验频率。 – 确定在该样本上发现的不合格数。 – 以样本容量除以所发现的不合格数。 – 在 u 图上记录不合格的比率。 – 在 u 图上描绘此数据。
– 用附录7中的数据计算np 图的 UCL 和 LCL。
– 把数据标在图上并确定是否有任何超为 出控制范围的情况。
不合格数的
c图
• 何时使用 c 图
• 当数据为计数型数据时（一种可以计数的属 性）。
• 当不合格是分布于整个产品时，如油漆部件 上的缺陷数，装配工序上的缺陷数等。
• 当不合格现 象可从多个来源发现，或由多 种原因造成时。
SPC统计-计数型数据
课程目标
• 到本课程结束时，学员应能识别： 1. 计数型SPC数据控制图
2. 何时使用这些图最合适
如何选择正确的SPC图
计数型 数据
P图
计算零件数 N = 固定值或变 值
Np 图
计算零件数 N = 固定值
U图
计算发生次数 N = 变值
C图
计算发生次数 N = 固定值
不合格品率 p图
• 更重要的是，当您必须了解正在检验的一组 产品中不合格品的数量时。
• 当各子组样本容量均相等时。
np 图
• 计算np 图的方法
– 确定子组 的容量，通常为>50 个零件。 – 确定检验的频率。 – 收集数据。 – 确定该子组 中不合格品的数量。 – 在 np 图上记录有缺陷的零件数量。 – 在 np 图上描绘该数据。
• 在样本容量不等的情况下，当不合格数的情况分 布于整个产品时（如油漆零件的缺陷数，装配工 序的缺陷数）
• 当不合格现象可从多个来源发现，或由于多种原 因造成时。
单位产品不合格数的 u图
• 计算 u 图的方法
– 定义检验内容。 – 确定检验频率。 – 确定在该样本上发现的不合格数。 – 以样本容量除以所发现的不合格数。 – 在 u 图上记录不合格的比率。 – 在 u 图上描绘此数据。
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
➢ 普通原因 ➢ 特殊原因
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
普通原因 普通原因造成变差的一个原因，它影响被研究过程的所
有单值。（处于统计控制状态；在统计上受控；受控） 造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布过程中
的许多变差的原因 特点
过程分布将不发生变化 过程的输出是可预测的 过程是稳定、可控的。 采取系统的措施，由管理人员解决问题
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
2.3局部措施和系统措施
措施 对比
对象
系统措施
通常用来消除变差的普 通原因
局部措施
通常用来消除变 差的特殊原因
实施人员
几乎总是要求管理措施， 以便纠正
通常由与过程直 接相关的人员实 施
效果
大约可纠正85%的过程 问题
通常可纠正大约 15%的过程问题
一个可接受的过程必须是处于受控统计控制 状态的且其固有变差（能力）必须小于图纸 的公差
应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处 于受统计控制状态，那么性能是可预测的， 变可评定其满足顾客期望的能力。这是持续 改进的基础
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统计过程控制(SPC)(PPT58页)
3.4过程改进循环
2.1过程的理解及过程控制
1.过程—所谓过程是指共同作用以产出输出的供方、生产 者、人、设备、输入材料、方法和环境及使用输出的顾 客的集合。
过程性能取决于：
供方与顾客之间的沟通
过程设计及实施的方式
运作和管理的方式
2.过程的信息
通过分析过程输出可以获得许多与过程性能有关的信息。如过程 是否稳定，过程能力如何。
4.1控制图应用说明
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统计过程控制(SPC)(PPT58页)
普通原因 普通原因造成变差的一个原因，它影响被研究过程的所
有单值。（处于统计控制状态；在统计上受控；受控） 造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布过程中
的许多变差的原因 特点
过程分布将不发生变化 过程的输出是可预测的 过程是稳定、可控的。 采取系统的措施，由管理人员解决问题
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统计过程控制(SPC)(PPT58页)
2.3局部措施和系统措施
措施 对比
对象
系统措施
通常用来消除变差的普 通原因
局部措施
通常用来消除变 差的特殊原因
实施人员
几乎总是要求管理措施， 以便纠正
通常由与过程直 接相关的人员实 施
效果
大约可纠正85%的过程 问题
通常可纠正大约 15%的过程问题
一个可接受的过程必须是处于受控统计控制 状态的且其固有变差（能力）必须小于图纸 的公差
应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处 于受统计控制状态，那么性能是可预测的， 变可评定其满足顾客期望的能力。这是持续 改进的基础
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统计过程控制(SPC)(PPT58页)
3.4过程改进循环
2.1过程的理解及过程控制
1.过程—所谓过程是指共同作用以产出输出的供方、生产 者、人、设备、输入材料、方法和环境及使用输出的顾 客的集合。
过程性能取决于：
供方与顾客之间的沟通
过程设计及实施的方式
运作和管理的方式
2.过程的信息
通过分析过程输出可以获得许多与过程性能有关的信息。如过程 是否稳定，过程能力如何。
4.1控制图应用说明
SPC计数计量统计法(PPT 234张)
众数的优缺点
优点 ■ 众数不受超常值 影响。 ■ 可应用于定性数 据 。
缺点 ■ 一组数据可能不存在 众数。 ■ 有时一组数据会有一 个以上的众数。
数据的离散程度 ■ 极差 ■ 方差
R＝最大值－最小值＝Ｘmax－Ｘmin
(X ) (总体)
2 2 i
N
i
s
2Hale Waihona Puke (X X ) (样本)
统计过程控制
Statistical Process Control
第一单元
绪论
产品质量具有变异性 (Variation) 产品质量的 统计观点 产品质量的变异具 有统计规律性
作好质量管理首先应明确： 1 贯彻预防原则是现代质量管理的核心与 精髓； 2 质量管理科学有一个重要的特点，即对 于质量管理所提出的原则、方针、目标都 要有科学措施与科学方法来保证他们的实 现。
为什么要推行SPC? 1 时代的要求： PPM管理、6SIGMA管理 2 科学的要求 3 认证的要求 4 外贸的要求
统计过程控制
●优质企业平均有73%(用SPC方法的)的过程Cpk
超过1.33，低质企业只有45%过程达到 Cpk=1.33。 ● Cpk>1.67的企业，平均销售收入增长率为11% 以上，而其它企业的数据为4.4%。 ●一家企业用了三年的时间使废品率降低58%， 其使用的方法：将使用SPC的过程比例由52% 增加到68%。
练习3 计算均值和标准差
下面的数据是一个样本中的8个观测值，求其极差 （R)和标准差s（计算s可采用下表计算）。数据为： 2.8 3.2 4.8 4.2 4.6 2.9 5.0 5.5
(1) Xi (2) Xbar (3) Xi-Xbar (4) (Xi-Xbar)2
SPC-计量型数据图
World Class Quality Pty Ltd - 1999年9月
模块 10 - SPC 计量型数据
能力研究假设
1. 数据为正态分布。 2. 过程处于稳定控制之下。
问题：为什么PpK 的要求高于 Cpk 的要 求???
World Class Quality Pty Ltd - 1999年9月
E2
2.66 1.77 1.46 1.29 1.18 1.11 1.05 1.01 0.98
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模块 10 - SPC 计量型数据
单值和移动极差图
• 练习
– 用附录4中的数据计算 UCL 和 LCL，以 便绘制 X－MR 图。
– 把这些数据标在图上并确定有无任何超 出控制范围的情况。
World Class Quality Pty Ltd - 1999年9月
模块 10 - SPC 计量型数据
如何选择正确的SPC图
计量型数据
X &S
N=10 或更大
X &R
N= 2至 9
X & MR
N=1
中位数
N= 奇数
World Class Quality Pty Ltd - 1999年9月
模块 10 - SPC 计量型数据
World Class Quality Pty Ltd - 1999年9月
模块 10 - SPC 计量型数据
X －R图
我们用以下运算法则计算控制线：
R
R1
R2
k
Rn
其中K为子
X
X1
X2 Xn k
组数
和
UCLR D4R
SPC推广教材计量型控制图PPT课件
R=Xmax-Xmin
式中： X1 ， X2 • • • •为子组内的每个测量值。n 表示子组 的样本容量
1-4、选择控制图的刻度 4-1 两个控制图的纵坐标分别用于 X 和 R 的测量值。 4-2 刻度选择 ：
23.09.2020
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接上页
对于X 图，坐标上的刻度值的最大值与最小值的差应至少为子组均值 （X）的最大值与最小值的差的2倍，对于R图坐标上的刻度值的最大值 与最小值的差应为初始阶段所遇到的最大极差（R）的2倍。 注：一个有用的建议是将 R 图的刻度值设置为 X 图刻度值的2倍。
SPC推广教材之四_计量型控制图
SPC(Statistical Process Control)
统计过程控制
23.09.2020
产品技术科
1
主要内容
课程要求
• 计量型数值和计数型数值概念 • 控制图的选择 • 四种计量型控制和适用范围 • X-R图的画法 • X-R图的分析 • X-S均值和标准差图、X -R 中位值极差
23.09.2020
6
接上页
4、确定测量系统
a 规定检测的人员、环境、方法、数量、频率、 设备或量具。
b 确保检测设备或量具本身的准确性和精密性。 5、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。
图 、 X-MR 单值移动极差图 简介
23.09.2020
2
计数型数值和计量型数值
23.09.2020
3
控制图类型
X-R 均值和极差图
计
计
式中： X1 ， X2 • • • •为子组内的每个测量值。n 表示子组 的样本容量
1-4、选择控制图的刻度 4-1 两个控制图的纵坐标分别用于 X 和 R 的测量值。 4-2 刻度选择 ：
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对于X 图，坐标上的刻度值的最大值与最小值的差应至少为子组均值 （X）的最大值与最小值的差的2倍，对于R图坐标上的刻度值的最大值 与最小值的差应为初始阶段所遇到的最大极差（R）的2倍。 注：一个有用的建议是将 R 图的刻度值设置为 X 图刻度值的2倍。
SPC推广教材之四_计量型控制图
SPC(Statistical Process Control)
统计过程控制
23.09.2020
产品技术科
1
主要内容
课程要求
• 计量型数值和计数型数值概念 • 控制图的选择 • 四种计量型控制和适用范围 • X-R图的画法 • X-R图的分析 • X-S均值和标准差图、X -R 中位值极差
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4、确定测量系统
a 规定检测的人员、环境、方法、数量、频率、 设备或量具。
b 确保检测设备或量具本身的准确性和精密性。 5、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。
图 、 X-MR 单值移动极差图 简介
23.09.2020
2
计数型数值和计量型数值
23.09.2020
3
控制图类型
X-R 均值和极差图
计
计
SPC-计量型
读数 1
174 175 175 173 171 172 173 176 171 172 174 176 173 176 174 172 170 175 172 176 171 175 173 169 170 175 175 175 174
读数 2
175 176 177 174 170 174 170 175 172 173 173 174 172 174 175 172 169 174 173 175 173 174 172 171 169 173 176 173 175
错
错
2. 过量控制
2. 过量控制
3. 材料质量变化大
3. 混合不同质量的材料
4. 测量系统发生变化 4. 测量系统发生变化
纠正行动
1. 检查控制上下限 2. 调查材料变化 3. 评估测试程序 4. 评估检验频次和方法 5. 操作工可能调整工序过多
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TRENDS 趋向
25
TRENDS 趋向
X 图原因
R图原因
1. 机器变坏 2. 操作工疲倦 3. 工具磨损原材料质
量改变
1. 机器失效 2. 操作工技巧进步或
变坏 3. 操作工疲倦 4. 原材料质量改变
纠正行动
1. 修理或更换机器 2. 与操作工讨论运作找寻原因 3. 转换操作工 4. 转换修理工具 5. 调查原材料
26
JUMP IN PROCESS LEVEL 工序级别跳动
读数 5
173 173 172 175 175 173 172 169 175 175 172 170 173 171 171 175 173 171 174 170 175 172 172 175 173 171 170 170 173