冲压控制图数据采集举例
Control Chart控制图.ppt
控制图
控制图(Control Chart)
基本概念 控制图类型及其原理 控制图的绘制与判断 控制图的两类错误分析及应用要点
基本概念
影响因素分类 统计工序控制的概念 统计工序控制与产品检查的区别
Control Chart
影响因素分类
✓ 偶然因素（随机因素） ✓ 异常因素（系统因素）
常状态的有效工具。
控制图与趋势图的比较
采用趋势图可以掌握不断变化着的工序状态。为了判别工序的质量波动是正
x、~x 常波动还是非正常波动，在趋势图的基础上，控制图发生如下变化：
✓ 纵坐标可能是质量特性值，也可能是其统计量，如
、R等；
✓ 增加上、中、下三条控制线作为判断工序有无异常的标准和尺度。
若点子落在控制界限内，认为工序的波动是正常的波动；若点子落在控
控制界限的确定原理—3σ原理
确定方法
休哈特控制图控制界限是以3σ原理确定的。即以质 量特性统计量的均值作为控制中线CL； 在距均值 ±3σ处作控制上、下线。由3σ原理确定的控制图可 以在最经济的条件下达到保证 生产过程稳定的目的。
3σ原理
设工序处于正常状态时，质量特性总体的均值为μ0， 标准偏差 为σ，设三条控制线的位置分别为CL= μ0 、 UCL= μ0 ＋kσ，LCL= μ0 -kσ。
控制图及其基本构造 控制图的类型 控制界限的确定原理——3σ原理
Control Chart
控制图及其基本构造
产生：控制图是由美国贝尔(Bell)通信研究所的休哈特(W.A Shewhart)博
士发明的，因此也称休哈特控制图。
定义：控制图是反映和控制质量特性值分布状态随时间而发生的变动情况
的图表。它是判断工序是否处于稳定状态、保持生产过程始终处于正
SPC控制图实例
练习 五 : 判别过程状态
练习 六 : 判别过程状态
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生活中的辛苦阻挠不了我对生活的热 爱。20. 11.1620 .11.16 Monday , November 16, 2020
•
人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。2 2:28:38 22:28:3 822:28 11/16/2 020 10:28:38 PM
3 控制图实例
X-R 控制图的含义
X平均值控制图反映变量X随时间的集中趋势及分组样本之 间的变动性. 它是样本量为n的样本平均值,或称x.
控制图的中心线代表长期的分组样本平均值的平均值,或称 x
极差图或R图监测的是分组样本内部随时间的变动
该图的中心线代表长期的分组样本之极差的平均值,或称R。 极差图只适用于分组样本(即 n )较小的场合(小于 5，一般不大 于 9 ).
•
相信命运，让自己成长，慢慢的长大 。2020 年11月1 6日星 期一10 时28分3 8秒Mo nday , November 16, 2020
传感器 外 观 不 合 格 件 数 控 制 图
不合格数量 的控制上限
不 合 格 数 量
日期( 八 月)
不合格数量 的平均值
不合格数量 的控制下限
不合格品率图 (p 图 )的例子
进料检验结果
不合格品率图 ( p图 )的例子
进料检验不合格率控制图
不 合 格 百 分 率
日期( 六月)
不合格HSA 百分率的控制 上限
• 当生产的是很复杂的组件时,u-图用的最多. 此图如果要 就地使用则有点困难, 因为,过程负责人需对每个样本计算 dpu.
课堂练习 一 ：描点
已知 X- R图的中心线和控制限如下，请描出该 图,推断该过程是否处于受控状态
(仅供参考)labview论坛-数据采集与仪器控制实例
第10章数据采集与仪器控制实例LabVIEW在数据采集与仪器控制中有着十分广泛的应用，本章将通过几个典型实例来介绍LabVIEW在数据采集与仪器控制领域的编程方法。
10.1 虚拟万用表万用表是一种电子测量工具，它能对电压、电流、电阻等进行度量。
它在现实中应用相当广泛，是电子测试不可缺少的工具。
用LabVIEW中编写的万用表使用起来方便、灵活，改变了传统观念上万用表的外形，增强了其测量功能。
这种方式现在越来越多地被人们应用。
本节将以板卡作数据采集硬件进行编程，实现虚拟数字万用表。
10.1.1 实例内容说明板卡在工业中应用相当广泛，尤其近年来在数据采集行业中被人们认可。
它最大的好处是安装方便，操作简单，编程容易。
本节中将利用PCI8335接口板卡作为数据采集卡，对信号进行采集并处理，开发一款虚拟DT9205万用表。
DT9205型数字万用表是一个功能强大的工具。
本例中将以它为实物参考，用LabVIEW 实现一款虚拟的万用表，基本功能与DT9205一样，同时还增加了数据分析、在计算机上存储数据等功能。
1．板卡说明PCI8335接口板卡是一种基于32bit PCI总线的多功能数据采集卡，它可以应用于现场数据采集、控制、小型实验和教学等多种场合。
它在硬件安装上也非常简单，使用时只需将接口卡插入机内任何一个PCI总线插槽，并用螺丝固定，将信号电缆从机箱外部直接接280入。
它的详细功能参数如下：32 bit PCI 总线，即插即用 输入范围：0~10V ，-5~+5V 分辨率：12 bit32路单端/16路差分模拟量输入 12 bit A/D 转换 4路12 bit D/A 输出2倍、10倍、100倍硬件增益选择8路TTL 开入（其中4路可中断）、8路TTL 开出A/D 单通道采样速率100 KHz ，N 个通道时，每一个通道的采样率为100/N KHz 3路8 bit 计数器输入，可级联为1路24 bit 计数器 A/D 工作方式为：软件触发、定时启动、FIFO 半满中断 8 KB FIFO自动通道切换和单通道设置 通过率：单通道100 KHz 超压范围：-12~+12V 输入阻抗：10 M Ω A/D 触发方式：定时 8通道输入输出提供DLL 作为用户程序的接口 PCI8335板卡的功能如图10-1所示。
SPC案例分析
SPC案例分析在当今竞争激烈的制造业环境中，质量控制成为了企业生存和发展的关键。
统计过程控制（Statistical Process Control，简称 SPC）作为一种有效的质量控制工具，已经在众多企业中得到了广泛的应用。
本文将通过一个具体的案例，深入探讨 SPC 在实际生产中的应用和效果。
一、案例背景我们选取的案例是一家汽车零部件制造企业，该企业主要生产发动机缸体。
在过去的一段时间里，客户对产品的质量投诉不断增加，主要问题集中在缸体的尺寸精度不符合要求，导致发动机装配过程中出现故障。
为了解决这一问题，企业决定引入 SPC 方法进行质量控制。
二、SPC 方法的实施过程1、确定关键质量特性首先，企业的质量控制团队与生产部门合作，通过对产品设计要求和客户反馈的分析，确定了发动机缸体的关键质量特性，即缸体的内径尺寸和圆柱度。
2、数据采集在生产过程中，质量控制人员每隔一定时间从生产线上抽取一定数量的缸体样本，使用高精度测量仪器对关键质量特性进行测量，并记录测量数据。
3、控制图的绘制将采集到的数据输入到统计软件中，绘制均值极差控制图（XR 控制图）和均值标准差控制图（XS 控制图）。
控制图的横坐标表示样本序号，纵坐标表示测量值。
4、控制限的确定根据样本数据的分布特征和统计规律，计算出控制图的控制限。
控制限分为上控制限（UCL）、下控制限（LCL）和中心线（CL）。
中心线通常为样本数据的均值，上控制限和下控制限则根据一定的计算公式得出。
5、过程监控与分析定期对控制图进行观察和分析，判断生产过程是否处于受控状态。
如果数据点落在控制限内，且没有明显的趋势或异常模式，则认为过程处于受控状态；反之，如果数据点超出控制限，或者出现连续上升或下降的趋势，或者存在周期性的波动等异常模式，则认为过程失控，需要采取相应的措施进行改进。
三、案例结果与分析在实施 SPC 方法后的一段时间里，企业对生产过程进行了持续的监控和分析。
控制图的绘制及判断课件
k
k
Li
L i1
341.9 13.68
Si
i1
308.112.32
k 25
k 25
RLS 13.6812.321.36
M LS 13.6812.3213.00
2
2
PPT学习交流
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•计 由算 5表 ，最 n当 5大 时 CA 值 1 ， 、 L 91中 .最 36心 小 3 线 值 C2L 和 中上 心、 线下 UC 、 控 L LC 制 。 L线 C1LL1.368 C2LS1.232
控制界限的重新计算45ppt学习交流46ppt学习交流1分析功能强大辅助决策作用明显在众多企业的实践基础上发展出繁多的统计方法和分析工具应用这些方法和工具可根据不同目的从不同角度对数据进行深入的研究与分析在这一过程中spc的辅助决策功能越来越得到强化47ppt学习交流2体现全面质量管理思想随着全面质量管理思想的普及spc在企业产品质量管理上的应用也逐渐从生产制造过程质量控制扩展到产品设计辅助生产过程售后服务及产品使用等各个环节的质量控制强调全过程的预防与控制48ppt学习交流3与计算机网络技术紧密结合现代企业质量管理要求将企业内外更多的因素纳入考察监控范围企业内部不同部门管理职能同时呈现出分工越来越细与合作越来越紧密两个特点这都要求可快速处理不同来源的数据并做到最大程度的资源共享
本26个，测得的预备数据如表7所示。试作x-Rs分析 用控制
图。
解:
PPT学习交流
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解：
•由表3给出的计算公式计算表 7中每个样本的移动极差 Rsi并记入表 7中。
如
Rs2 x2 x1 1.13 1.09 0.04
RS 依次类推。
3
x3 x2
质量管理体系的数据收集与分析方法
质量管理体系的数据收集与分析方法一、引言质量管理体系是现代企业必备的管理手段，通过收集与分析相关数据，企业可以实现对产品或服务质量的有效控制与改进。
本文将介绍质量管理体系中常用的数据收集与分析方法。
二、数据收集方法1. 目标设定：在开始数据收集之前，需要明确收集数据的目标，如确定产品质量指标或服务关键流程。
2. 数据源选择：确定数据收集的来源，可以是生产线上的传感器数据、员工的实际操作数据、客户的反馈数据等。
3. 数据采集方式：根据数据源的不同，选择合适的数据采集方式，如自动记录、人工抽样或问卷调查等。
4. 数据采集周期：确定数据采集的频率与周期，可以是实时采集、每日、每周或每月等。
三、数据分析方法1. 流程控制图：流程控制图是一种直观、简便的数据分析方法，用于监控过程是否稳定、是否存在异常。
常用的流程控制图有均值控制图、范围控制图、标准差控制图等。
2. 矩阵图：矩阵图是一种将多个数据维度综合考虑的数据分析方法。
通过将数据按照不同的维度分类，并使用图表展示，可以帮助快速发现不同维度之间的相关性或异常情况。
3. 因果分析：因果分析是一种通过观察和实验，找出问题根本原因的数据分析方法。
其中常用的工具有因果图、鱼骨图、5W1H分析等，可以帮助找出问题的多个潜在原因，从而针对性地改进。
4. 知识图谱：知识图谱是一种将相关知识整理、分类，并通过图形展示的数据分析方法。
通过创建知识图谱，可以帮助企业整理与积累经验教训、优化流程，从而提升质量管理的水平。
5. 正态性分析：正态性分析是统计学中的一种方法，用于判断数据是否呈正态分布。
通过正态性分析，可以为后续的统计分析提供依据，如用于判断是否可以使用方差分析等。
四、数据收集与分析案例以某电子产品制造企业为例，通过以下步骤实施质量管理体系的数据收集与分析方法。
1. 目标设定：企业确定了产品质量的关键指标，包括产品出货率、不良品率、客户投诉率等。
2. 数据源选择：企业从生产线、质检记录、客户反馈等渠道收集相关数据。
在线检测仪器的自动数据采集及SPC控制案例
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8）控制图（多图分析）
ＳＰＣ系统项目方案
9）工序能力（CPK）分析（多图分析）
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10）工序能力报表，点击报表可直接查询工序能力分析图
ＳＰＣ系统项目方案
11）合格率分析报表
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ＳＰＣ系统项目方案
4.3 方案特点
1) 适用性 系统按照国内先进品质管理模式和管理制度，结合国际先进管理思想设计，能够随着国内制度的发展 进行产品更新与调整，以更好的满足用户需要。 技术上采用 Client/Server 的实现方式，可以有效利用现有资源和现有办公网络资源。 太友科技在各行业拥有广泛的典型用户，拥有成熟的业务模型，在此基础上，结合 XX 电子的业务特 点及使用习惯作相应的客户化设置，可使之全面满足应用要求。 2) 可靠性 系统采用 Microsoft 的 SQL Server 关系型数据库，有严格的安全控制和数据备份机制，可以确保数 据安全可靠；同时，太友科技在品质管理软件领域有相当的客户基础，产品已经很成熟，是国内专门的品 质管理系统提供商，拥有一套切实可行的品质保证体系，可以确保软件的开发及服务品质。 3) 易用性 系统结合中国企业用户文化习惯，采用直观易用的操作界面，界面友好，秉承太友科技软件的一贯风 格，操作便捷，易学易用。菜单、报表等界面元素符合国人习惯。 4) 安全性 系统采用 Client/Server 结构，在企业内部运行，可以保证内部各子系统的数据不被非法用户所获取 。 在应用软件的设计上，强化权限管理功能，具有多级安全机制。通过对各级人员的权限分配，做到所 有人员只能查看与使用和自己相关的数据。 因系统采用 Microsoft 的关系数据库，有严格的口令验证机制，同时可辅助制度上的约束以确保数据 不会被非法用户所获取。 5) 可扩充性 系统考虑到以后可能增加用户、生产设备等的特点，在设计思路上作了优化和预留接口，易于扩充， 可动态设置业务流和数据流，适应今后由于管理制度、机构设置、业务流程和管理要求发生变化而导致的 业务重组，满足企业未来的发展需要。
控制图的作用与使用方法
03
自动调整与优化
通过算法和模型，自动判断数据 是否处于控制界限内，提高分析 的准确性和效率。
根据数据分析结果，自动调整控 制图的参数和阈值，优化控制效 果。
控制图与其他质量管理工具的整合
与六西格玛管理的整合
利用控制图识别并解决关键质量问题，推动六西格玛管理的实施 。
与精益生产的整合
结合控制图和精益生产理念，实现生产过程的持续改进和优化。
详细描述
控制图是一种统计工具，用于监控和分析过程数据，以便及时发现异常波动并采取相应措施。它通过将实际数据 点绘制在图上，并设置控制界限，来判断过程是否处于控制状态。控制图可以帮助企业识别异常波动，预防不良 品产生，提高产品质量和生产效率。
控制图的类型
总结词
控制图有多种类型，包括均值-极差控制图、均值-标 准差控制图、不合格品率控制图等。这些不同类型的 控制图适用于不同的情况和数据类型。
服务业流程改进
服务流程监控
01
控制图可用于服务业中，如酒店、餐饮、医疗等，对服务流程
的关键环节进行监控。
优化服务流程
02
通过分析控制图上的数据，发现服务流程中的瓶颈和问题，进
而优化流程，提高客户满意度。
提高服务效率
03
控制图的应用有助于提升服务效率，减少等待时间，提高整体
服务质量。
科研实验数据分析
控制图所依据的数据应来自可靠的来 源，避免数据误差对控制图的准确性 造成影响。
数据的准确性和完整性
数据应准确无误，且应完整收集，避 免遗漏或错误的数据影响控制图的判 断。
异常点的识别与处理
识别异常点
在控制图中，如果数据点超出控制限 或呈现异常趋势，应视为异常点。
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冲压控制图数据采集举例
冲压控制图是用来控制冲压零件尺寸精度的一种质量控制手段。
在数据采集方面,冲压控制图需要收集以下数据：
1. 零件尺寸测量值：通过测量零件尺寸来确定是否符合规格要求。
2. 工艺参数：如模具尺寸、冲压力、冲程范围等。
这些参数与零件尺寸的精度密切相关。
3. 环境参数：如温度、湿度、气压等因素对冲压加工精度也有影响。
4. 检验频率：要确定检验零件的频率,以保证最终产品的质量。
5. 不良品数：统计不良品的数量,以便分析其原因并采取相应措施。
举例来说,如果我们要对一家厂家生产的冲压零件进行质量控制,我们需要收集该厂家生产过程中的尺寸数据、工艺参数、环境参数、检验频率以及不良品数等数据,并根据这些数据制作冲压控制图,控制零件尺寸精度在允许范围内。
如果控制图显示零件尺寸不在控制范围内,则需要分析其原因,并采取相应的改进措施。