SPC应用工具控制图

SPC应用有效性控制图控制图是统计技术中应用最广泛的一种工具。一、SPC的核心工具SPC主要是通过各种控制图达到进行质量分析、质量控制和质量改进的目的。控制图分：计量型控制图计数型控制图二、统计技术应用的目的确定产品特性控制验证过程能力三、统计技术的应用确定应用目的选择统计技术适宜的寻找要因采取纠正措施实施改进效果验证应用中多个统计技术应予以结合使用四、产生质量波动的因素5M1E1、人Man操作者的质量观念、技术水平、工作态度和身体状况等；2、机器Machine设备、工装的精度和维护保养状况等；3、材料Material材料的成份、物理化学性能等；4、方法Method加工工艺、工装选择和操作方法等；5、测量Measure测量仪器、测量方法、测取方式等；6、环境Environment工作地布置、照明、温度、湿度和清洁条件等。过程改进六大因素入手分析予以改进五、影响产品质量的两类原因（1)正常原因：偶然性原因随机原因或不可避免的原因这类原因的特点：对产品质量的影响是大量的，经常起作用的，很难消除，产生的误差较小，很难予先测定。（2）异常原因：系统性原因可避免的原因这类原因的特点：对产品质量的影响是较大的，不经常起作用，容易发现、容易消除，其大小和作用方向在一定时间和一定范围内，有时表现为一定的或周期性的或倾向性的规律变化。六、控制图的原理(1)控制图的原理，就是在一定生产技术条件下，利用统计的方法，计算出控制界限，控制异常原因所造成的产品质量波动的出现。一旦有异常原因造成的质量波动出现就发出报警，采取必要的措施，消除其异常现象，达到预防不良品出现的目的。检验是一种浪费，只有预防才会创造价值。控制图的原理（2）3σ原则——当质量特征值的随机变量X服从统计规律正态分布，则事件μ-3σ＜X＜μ+3σ发生的概率是0.9973,质量特性小于μ-3σ或大于μ+3σ的产品不到千分之三;——根据正态分布曲线的特点可认为,凡在μ±3σ范围内的质量差异都是正常的,均系正常原因(偶然的因素)所致;如超出此界限则说明过程有异常,有系统因素存在。——控制图即将正态分布图旋转900，以平均值μ为中心，在μ±3σ处各画二条控制界限就成了。七、控制图的分类1、按用途分：（1）分析用控制图----用控制图来分析工程是否处于稳定状态。其特点：用全数连续抽样的方法来获得数据，通过分层等方法，找出不稳定的因素，再研究采取相应的措施，改变不稳定状态。（2）管理用控制图----用来控制异常原因出现的控制图。其特点：在进行管理时，按程序规定的取样方式取样，通过测量和计算，在控制图上打点。如果有点子出界或异常，说明工程质量不稳定，要找出原因，采取措施，消除异常影响因素，使工程处于受控状态。2、按统计量分：（1）计量值控制图a)均值---极差控制图b)中位数---极差控制图c)单值---移动极差控制图d)均值---标准差控制图（2）计数值控制图a)P控制图不良率控制图b)Pn控制图不良品数控制图c)C控制图缺陷数控制图d)u控制图单位缺陷数控制图图RX图~RX图SRX图SX八、控制图应用条件1、过程应处于统计控制状态，即工序处于受控状态；2、过程因素处于相对的稳定状态，即测量仪器、方法、手段等必须统一；3、μ±3σ的控制界限必须小于规范公差范围。4、适用于成批生产的产品；单件小批量生产的产品质量分布不一定符合正态分布。九、控制图的一般应用程序A）收集数据B）计算控制界限C）作控制图并打点D）过程及过程异常判断E）计算过程标准偏差F）过程能力评价下面以均值–极差控制图为例说明A、B、C，D、E、F将在过程能力评价部分说明。A、收集数据1、选定工序——选定对象，并明确应用目的。2、确定质量特征值——分析选定对象的过程，明确其质量特征值的类型，即计量型还是计数型；——可以从过程的结果开始分析并确定质量特征值；——确定的质量特征值应能表征过程的重要特性，如产品的重要特性参数，或过程控制中必须控制的重要参数；——一个质量特征值对应一个控制图。3、确定子组大小——在一个单一的过程流中确定样本子组的大小，对计量型的控制图，通常一次测取2-5个过程统计量。4、确定子组频率（即周期性取样的频率—适当的时间间隔周期）5、确定样本包含的单值数（X≥100，各个控制图的样本量应根据选定的控制图的类型确定）B、计算每个子组的均值和极差：C、计算过程均值和平均极差：minmax21521XXR、、、nnxxxXnKRRRRKXXXXKK2121、251、、2KD、计算控制界限：E、作控制图，并在控制图上打点X图：R图：RAXLCLRAXUCLXCLXXX22RDLCLRDUCLRCLRRR34nA2D4D3d221.8803.267---1.12831.0232.579---1.69340.7292.282---2.05950.5772.115---2.32660.4832.004---2.53470.4191.9240.0762.704系数F、过程控制分析（从控制图上予以分析）（1）过程处于统计控制状态的判定准则◆点子未越出控制界限——多数点子集中在控制界限中心区域——少数点子落在控制界限附近——无点子超出控制界限◆界限内点子分布是随机的，没有规律，也无排列缺陷——连续25点子在控制界限内且无排列缺陷——连续35点子仅有一点越界限，界限内无点子排列缺陷——连续100点子中不多于两点越界限，界限内无点子排列缺陷。（2）控制图异常判定准则：▲点子呈“链状”排列——在中心线一侧连续出现7点或多于7点；——点子在中心线一侧多次出现（间断链）a）连续11点中至少有10点位于中心线一侧；b）连续14点中至少有12点位于中心线一侧；c）连续17点中至少有14点位于中心线一侧；d）连续20点中至少有16点位于中心线一侧；▲点子呈“趋势”状排列——点子连续7点上升或下降▲点子呈“周期”状排列——阶梯状周期变动——波动形周期变动——大波中叠加小波的周期性变动。▲点子经常落在2σ-3σ区域内——连续3点中有2点在2σ-3σ区域内——连续7点中有3点在2σ-3σ区域内——连续10点中有4点在2σ-3σ区域内▲点子多数落在1σ区域内——5点中有4点落在小于1σ区域内且在均值之上——连续14点落在小于1σ区域内且分布在均值两边——连续8点落在小于1σ区域内且交替变化▲点子的其它不正常排列——中心线附近无点子（样本可能来自两个不同的批）——控制界限附近无点子（数据可能经过筛选）▲点落在控制界限外。控制图异常的处理当出现异常倾向时，应采取预防措施，进行原因分析，针对原因采取措施，消除异常波动因素。当出现下列情况时，应重新计算控制界限并再次的作控制图：——过程技术方面有明显变化；——取样方法改变；——生产过程发生了明显变化；——控制图使用时间过长。十、其它控制图的应用（1）图（中位数—极差控制图）RX~。，X，X，X~替平均值控制图可用中位数控制图来代计算的麻烦为了减少稳定状态时图的管理工程经常处于当用图的简化图是XRAmXLCLRAmXLX2323~~UCX~CL~图RDLCLRDUCLRCLR34图。n，23的大小而变化其值的大小随样本界限系数是中位数控制图的控制Amn234567m3A21.8801.1870.7960.6910.5480.508（2）X—RS图（单值—移动极差控制图）1、该图常适用于批量小、加工时间长、测量费用高（例如：破坏性试验）、或用于在任何时刻点的输出性质比较一致时（如：化学溶液的PH值）。2、应用单值控制图时，要注意以下几点：a）单值控制在检查过程变化时不如图敏感；b）如果过程的分布不是对称的，则在解释单值控制图时要非常小心；c）单值控制图不能区分过程的零件间重复性。RXSSREXLCLRX22EXUCLXCL图SSSRDLCLRDUCLR34SRCL图N234567E22.6601.7721.4571.2901.1841.109（3）图（均值—标准偏差控制图）1、样本的标准差S是过程变异更有效的指标，尤其是对样本容量较大的情况。2、一般来说，当出现下列一种或多种情况时用S图代替R图：a）数据是由计算机按实时时序记录和/或描图的，则S的计算程序容易集成化；b）有方便适用的袖珍计算器使的计算能简单按程序算出；c）使用的子组样本容量较大，更有效的变差量度是合适的。SX21122iS1XS：nxnxnXniinii或每个子组的标准差SAXLCLSAXUCLX33XCL图SBLCLSS34BUCLSCL图nA3B4B3C422.6593.267----0.707931.9542.568--0.886241.6282.266--0.921351.4272.0890.0260.940061.287`.8790.1150.951571.1821.8820.1830.9594系数（4）P图（不合格品率控制图）P控制图，就是用不合格品率P进行工序控制的控制图。是在样本n不固定的情况下，使用工序不合格品率进行工序分析和管理的。子组容量——用于计数型数据的控制图中一般要求较大的子组容量（例如50到200或更多），以便检验出性能的一般变化。对于显示可分析的图形的控制图，子组容量应足够大，大到每个组内包括几个不合格品（例如Pn＞5）。子组的数量，一般情况下，也应包括25或更多的子组，以便很好地检验过程的稳定性，并且如果过程稳定，对过程性能也可产生可靠的估计。1、计算毎个子组的不合格品率：2、计算不合格品率的平均值：3、计算控制界限：nPnPkiikiinnPP11iinPPPLCLnPPPUCLPCL/13/13（5）Pn图（不合格品数控制图）与P图不同，Pn图表示不合格品的实际数量而不是与样本的比率，Pn图与P图适用的基本情况相同。当满足下列情况时可选用Pn图：a）不合格品的实际数量比不合格品率更有意义或更容易报告；b）各阶段子组的样本容量相同。1、数据收集：a）受检样本的容量必须相等；b）分组的周期应按照生产间隔和反馈系统而定；c）样本容量应足够大，大到使每个子组内都出现几个不合格品；d）记录并描绘每个子组内的不合格品数。2、计算过程不合格品数均值及控制界限：kiinnPkp11PPPLCLPPPUCLPCLnnnnn1313knPPkiin1（6）C图（缺陷数控制图）或称不合格数控制图1、C图用来测量一个检验批内的不合格（或缺陷）的数量（与描绘在Pn图上的不合格品数量不同）。C图要求样本的容量恒定或受检材料的数量恒定。2、C图主要用于以下两类检验：a）不合格分布在连续的产品流上（例如毎匹维尼龙上的瑕疵、玻璃上的气泡、铸件表面砂眼气孔、喷漆表面伤痕色斑或电线上绝缘层薄的点等），以及可以用不合格的平均比率表示的地方（如毎100m2维尼龙上的瑕疵）；b）在单个的产品检验中可能发现许多不同潜在原因造成的不合格（例如：在一个修理部记录毎辆车或元件可能存在一个或多个不同的不合格）。3、收集数据a）检验样本的容量（零件的数量、织物的面积、电线的长度等）要求相等，这样描绘的C值将反映质量性能的变化（不合格的发生率），而不是外观的变化（样本容量n）；b）记录并描绘每个子组内的不合格数。4、计算过程不合格数均值及控制界限：kCCkii1CCLCLCCUCLCCL33（7）u图（单位缺陷数控制图）1、u图用来测量具有容量不同的样本（受检材料的量不同）的子组内毎检验单位产品之内的不合格数量；2、u图与C图相似，适用于相同的数据情况，但如果样本多于一个“单位产品”的量，为使报告值更有意义时，可以使用u图；3、在不同时期内样本容量不同时，必须使用u图。4、主要用来管理单位长度、面积或体积上的缺陷数（例如：单位纺织品、纸张上疵点，机械类的组装不良、