【正文】 后不難消除。 μ , σ )24? 控制圖一 .控制圖原理b. 3σ 控制方式下的產(chǎn)品特性值區(qū)間3σ 控制方式下產(chǎn)品特性值落在 [μ 3σ , μ +3σ] 范圍內(nèi)的概率為%,其產(chǎn)品特性值落在此區(qū)間外的概率為 1%=%. %%μ 3σ μ +3σ μ25? 控制圖一 .控制圖原理c. 常規(guī)控制圖的形成μμ 3σμ +3σμμ+3σμ 3σμ 3σ μ +3σμ26? 控制圖一 .控制圖原理v 第一種解釋 : ,即分布不變 ,則點(diǎn)子超過 UCL的概率只 有 1‰ 左右 . , μ 值發(fā)生偏移 ,于是分布曲線上、下偏移 ,則點(diǎn)子超過 UCL或 LCL的概率大為增加 .結(jié)論 :點(diǎn)出界就判異以后要把它當(dāng)成一條規(guī)定來(lái)記住 .8 9 10 11UCLCLLCL時(shí)間 (h)27? 控制圖一 .控制圖原理v 第二種解釋 :。Minitab的使用1Minitab介紹? Minitab是眾多統(tǒng)計(jì)軟件當(dāng)中比較簡(jiǎn)單易懂的軟件之一；? 相對(duì)來(lái)講， Minitab在質(zhì)量管理方面的應(yīng)用是比較適合的；? Minitab的功能齊全，一般的數(shù)據(jù)分析和圖形處理都可以應(yīng)付自如。正態(tài)分布圖能力分析– 2） 組間 /組內(nèi)能力分析– 4） 偶然波動(dòng)不可避免 ,但對(duì)質(zhì)量的影響微小 ,通常服從正態(tài)分布 ,且其分布不隨時(shí)間的變化而改變。v 第二種解釋 :結(jié)論 :控制圖上的控制界限就是區(qū)分偶波與異波的科學(xué) 界限 ,休哈特控制圖的實(shí)質(zhì)是區(qū)分偶然因素與異常 因素兩類因素 .時(shí)間目標(biāo)線不可預(yù)測(cè)過程失控29二 .常規(guī)控制圖及其用途? 控制圖 分布 控制圖代 號(hào) 控制圖名稱 控制圖界限 備 注正態(tài)分布 (計(jì)量值 ) X R 均值 極差控制圖UCLX= X+A2RUCLR= D4RLCLR =D3R最常用最基本的控制圖 .控制對(duì)象 :長(zhǎng)度、重量等 .X s 均值 標(biāo)準(zhǔn)差控制圖UCLX= X+A3sUCLs= B4sLCLs = B3s當(dāng)樣本大小 n10,需要應(yīng)用 s圖來(lái)代替 R圖 .X R 中位數(shù) 極差控制圖UCLX=X+m3A2RUCLR=D4R LCLR=D3R現(xiàn)場(chǎng)需把測(cè)定數(shù)據(jù)直接記入控制圖進(jìn)行控制 .XRs 單值 移動(dòng)極差控制圖UCLx=X+UCLRs=取樣費(fèi)時(shí)、昂貴的場(chǎng)合 .~~~30二 .常規(guī)控制圖及其用途? 控制圖 分布 控制圖 代號(hào) 控制圖名稱 控制圖界限 備注二項(xiàng)分布 (計(jì)件值 )p 不合格品率 控制圖 UCLp= p+ 3 p(1p)/n 用于不合格品率或合格品率控制np 不合格品數(shù) 控制圖 UCLnp=np+3 np(1p)不合格品數(shù)控制泊松分布 (計(jì)點(diǎn)值 )u 單位不合格數(shù) 控制圖 UCLu=u+3 u / n一定單位中所出現(xiàn)缺陷數(shù)目控制c 不合格數(shù) 控制圖 UCLc= c + 3 c一定單位 ,樣品大小不變時(shí)√√√√31QC7手法常用的圖形如下? 特性要因圖? 控制圖 (參見 minitab控制圖教材 )? 柏拉圖? 散布圖? 直方圖? 時(shí)間序列圖32特性要因圖決定 Y頭腦風(fēng)暴找出可能的 X將 X依 5M+1E方式列表將表輸出 MINITAB中輸出結(jié)果圖形33練習(xí)人 機(jī) 料 法 環(huán) 測(cè)不夠熟練 設(shè)備沒有保養(yǎng)原料沒有檢查沒有設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)化方法溫度太高 儀器偏差太大培訓(xùn)不夠 設(shè)備不常清掃原料含水太高抽樣方式不合理濕度太高 儀器RR太高監(jiān)督不夠 沒有進(jìn)行首模驗(yàn)收34輸入表中注意輸入格式? Select: Stat Quality tools Cause and effect35填好各項(xiàng)需要的參數(shù)36結(jié)果輸出37柏拉圖收集各項(xiàng)質(zhì)量特性缺陷列成表輸入到 MINITAB中MINITAB繪出圖形找出關(guān)鍵的 Y特性38練習(xí)項(xiàng)次 缺陷項(xiàng) 數(shù)量1 虛焊 5002 漏焊 3003 強(qiáng)度不夠 2004 外觀受損 1505 其它 16039輸入數(shù)據(jù)? Select: Stat Quality tools Pareto Chart40填好各項(xiàng)參數(shù)可以對(duì)柏拉圖進(jìn)行命名輸入缺陷列輸入頻數(shù)列其他項(xiàng)所占的比率41結(jié)果輸出42散布圖決定你所關(guān)心的 Y決定和 Y有可能的 X收集 Y和 X的數(shù)據(jù)輸入 MINITAB繪出圖形判定 Y和 X之間的關(guān)系43練習(xí)Y X65 80066 81065 82066 83067 84067 85068 86068 87067 89068 90044輸入數(shù)據(jù)? Select: Gragh Plot45輸入?yún)?shù)可以選擇不同的輸出表現(xiàn)形式46輸出圖形?可以用直接方式判定，有正相關(guān)的傾向。? 判異準(zhǔn)則：– 一點(diǎn)超出控制界限– 連續(xù) 六 點(diǎn)上升或下降或在同一側(cè)– 不呈正態(tài)分布，大部份點(diǎn)子沒有集中在中心線。? 在做 np圖時(shí)，要注意其樣本數(shù)必須達(dá)到1/p~5/p，如此之下的圖才比較具有意義。如果樣本數(shù)不一樣，則應(yīng)當(dāng)使用 u圖。輸出報(bào)告中還包含過程能力統(tǒng)計(jì)表，包括子組內(nèi)和總體能力統(tǒng)計(jì)。122Capability Analysis (Weibull)? 該命會(huì)會(huì)劃出帶韋伯曲線的直方圖，這可直觀評(píng)估數(shù)據(jù)是否服從韋伯分布。?目標(biāo)值是在中心，或則不在中心?測(cè)量系統(tǒng)的分析要先做好。因?yàn)槿绻瞥滩皇钦龖B(tài)分布硬用正態(tài)分布來(lái)分析時(shí)，容易產(chǎn)生誤差，所以此時(shí)可以使用韋氏分布來(lái)進(jìn)行分析，會(huì)更貼近真實(shí)現(xiàn)像。167示例? 數(shù)據(jù)在 excel檔案中?Select: Stat Quality Tools Capabilty Analysis(Poisson)168填好各項(xiàng)的參數(shù)169結(jié)果及輸出170基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)171描述性統(tǒng)計(jì)? Select: Stat Basic Statistics Display descriptive statistics172描述性統(tǒng)計(jì)? 輸出 結(jié)果中位數(shù)四分之三位數(shù)四分之一位數(shù)樣本數(shù)真實(shí)的平均值 95％置信區(qū)間173平均值檢定（ Z/t）?Select: Stat Basic Statistics 2 Sample tT=（ Xbarμ） /(S/N1/2)Z=（ Xbarμ） /(σ/N1/2)，要求 σ已知1T為單母體的均值檢定2T為雙母體的均值檢定174EXP175差異不顯著DF為自由度 9＋ 9176比率檢定（ 1P/2P） 1P為單母體的比率檢定2P為雙母體的比率檢定177比率檢定（ 1P/2P）輸出結(jié)果178標(biāo)準(zhǔn)差的檢定（ F） F檢定為雙母體的方差檢定Χ2為單母體的方差檢定179標(biāo)準(zhǔn)差的檢定（ F）180MSA測(cè)量系統(tǒng)分析181MSA的目的? 了解測(cè)量系統(tǒng)是否有足夠的能力來(lái)偵測(cè)出產(chǎn)品或制程參數(shù)的變更。188重復(fù)性 (Repeatability)重復(fù)性重復(fù)性是由一個(gè)評(píng)價(jià)人，采用一種測(cè)量?jī)x器，多次測(cè)量同一零件的同一特性時(shí)獲得的測(cè)量值變差。n針對(duì)本樣本使用更高精密度等級(jí)的儀器進(jìn)行精密測(cè)量十次，加以平均，做為參考值。n計(jì)算每一組的平均值n計(jì)算每一組的 R值。n可以利用 Xbarbar標(biāo)準(zhǔn)值，進(jìn)行偏差檢定，看是否有偏差。n此時(shí)由于樣本、儀品、人都是固定的，所以如果繪出來(lái)的圖形有異常，一般就代表儀器有問題，要進(jìn)行相應(yīng)的處理。決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)選取一標(biāo)準(zhǔn)樣本，取值參考值請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員連續(xù)測(cè)量25組數(shù)據(jù)每次測(cè)量 2~5次輸入數(shù)據(jù)到 EXCEL， XbarR表格中計(jì)算控制界限，並用圖判定是否穩(wěn)定後續(xù)持續(xù)點(diǎn)圖，判圖保留記錄201范例10/16 10/22 10/28 11/12 11/18 11/19 1/15 6/19 10/12 11/20 12/9 1/12 2/13 3/20 4/11 5/20 6/19 6/28 7/6 07/21 8/9 8/22 9/7 9/11 10/9 202203結(jié)果判定? 可以利用 XbarMASTER來(lái)評(píng)估其偏差程度。n拿取此產(chǎn)品到更高精密的測(cè)量設(shè)備，測(cè)量十次，加以平均，取得參考值。n平均值使用的語(yǔ)法： averagen標(biāo)準(zhǔn)差的語(yǔ)法為： stdev211偏倚分析的做法決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)抽取樣本，取值參考值請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員測(cè)量 15次輸入數(shù)據(jù)到 EXCEL表格中計(jì)算 t值，並判定是否合格，是否要加補(bǔ)正值保留記錄n計(jì)算 t值，并加以判定nt值的計(jì)算法：利用 (平均值 標(biāo)準(zhǔn)值)／平均值的標(biāo)準(zhǔn)差。此是可以接受的。213偏倚分析的做法決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)抽取樣本，取值參考值請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員測(cè)量 15次輸入數(shù)據(jù)到 EXCEL表格中計(jì)算 t值，並判定是否合格，是否要加補(bǔ)正值保留記錄n保留記錄n各項(xiàng)的線性分析的記錄要保存下來(lái)，可以和 PPAP檔案存放在一起，以有效證明公司的測(cè)量?jī)x器其測(cè)量能力是足夠的。n線性一般是在制程變異范圍比較寬，只做單點(diǎn)的偏差分析，可能擔(dān)心不足時(shí)使用。決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)抽取代表制程的 4~5樣本每個(gè)樣品精測(cè)，取值參考值請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員測(cè)量每一樣本 12次輸入數(shù)據(jù)到 minitab表格中計(jì)算截距 t值，斜率 t值是否合格，是否要加補(bǔ)正值或調(diào)整保留記錄225線性分析n請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員測(cè)量每一樣本 12次n測(cè)量人員應(yīng)當(dāng)是能夠代表實(shí)際測(cè)量的人員。n利用 minitab的資料分析工具中的回歸工具進(jìn)行相應(yīng)的計(jì)算。或則可以直接看 p值，如果 p截距問題。n如果斜率是明顯的，那么先看其斜率百分比，以決定是否要對(duì)斜率進(jìn)行處理?；谝炎C明的過程變差，在測(cè)量系統(tǒng)操作量程內(nèi)選擇了五個(gè)零件。231示例p m r p m r p m r p m r p m r1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 232輸入數(shù)據(jù)Select: Stat Regression Regression233輸入?yún)?shù)輸入變量輸入自變量234結(jié)果輸出? Regression Analysis: bias versus m? The regression equation is? bias = m? Predictor Coef SE Coef T P? Constant ? m ? S = RSq = % RSq(adj) = %? Analysis of Variance? Source DF SS MS F P? Regression 1 ? Residual Error 58 ? Total 59 ? Unusual Observations? Obs m bias Fit SE Fit Residual St Resid? 13 ? 16 ? R denotes an observation with a large standardized residualS:殘差；殘差；RSQ:擬合度擬合度表明這兩個(gè)點(diǎn)有異常，希望重表明這兩個(gè)點(diǎn)有異常，希望重新測(cè)量新測(cè)量回歸分析，回歸分析， F越大，回歸越有效