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【正文】 控制線適應今后的生產(chǎn)過程 , 在確定控制圖最初的控制線 CL、 UCL、 LCL時 , 常常需要反復計算 , 以求得切實可行的控制圖 . 但是 , 控制圖經(jīng)過使用一定時期后 , 生產(chǎn)過程有了變化 , 例如加工工藝改變、刀具改變、設備改變以及進行了某種技術改革和管理改革措施后 , 應重新收集最近期間的數(shù)據(jù) , 以重新計算控制界限并作出新的控制圖 .組數(shù)的要求 (最少 25組 )當制程中心值偏差了二個標準差時，它在控制限內的概率為 那么連續(xù) 25點在線內的概率為：平均值和極差? 平均值的計算n R值的計算每個子組的平均值和極差的計算1 100 98 99 100 982 98 99 98 101 973 99 97 100 100 984 100 100 101 99 995 101 99 99 100 96平均 100 極差 3 3 3 2 3平均 極差99 2 4 3 2 5 選擇控制圖 刻度?X圖 ，坐標上的刻度值的最大值與最小值之差應至少為子組均值的最大值與最小值差的 2倍 。點出現(xiàn)在 1標準差以外的幾率 (%)基礎知識控制圖的判讀? 超出控制界限的點： 連續(xù) 25點 出現(xiàn)一個或多個點超出任何一個控制界限是該點處于失控狀態(tài)的主要證據(jù)UCLCLLCL異常異?？刂茍D的判讀n 鏈：有下列現(xiàn)象之一即表明過程已改變n 連續(xù) 7點位于平均值的一側n 連續(xù) 7點上升 (后點等于或大于前點 )或下降。? 分組頻率：應根據(jù)產(chǎn)品的周期確定分組的頻率以便幫助分析和糾正發(fā)現(xiàn)的問題。?控制限用水平虛線：一般為紅色虛線。?制程參數(shù)中某一發(fā)生變化，如機臺松動，人心不穩(wěn)。?對于過程能力的初步估計值，應使用歷史數(shù)據(jù)，但應剔除與特殊原因有關的數(shù)據(jù)點。但是如果僅使用計數(shù)型數(shù)據(jù)將很難理解問題所在，通常盡可能地追溯變差的可疑原因，并 借助計量型數(shù)據(jù)進行分將有利于問題的解決不合格品數(shù) np圖?“np”圖是用來度量一個檢驗中的不合格品的數(shù)量，與 p圖不同， np圖表示不合格品實際數(shù)量而不是與樣本的比率。– 在單個的產(chǎn)品檢驗中可能發(fā)現(xiàn)許多不同潛在原因造成的不合格 (例如：在一個修理部記錄，每輛車或組件可能存在一個或多個不同的不合格 )。取樣樣本數(shù)： 10組共 50個樣 取樣樣本數(shù)： 25組至少 100個樣取樣樣本數(shù)： 100組以上至少500個樣要求： Cmk 短期能力 制程程定時可用 Cpk制程不穩(wěn)定時用 Ppk長期能力 制程程定時可用 Cpk制程不穩(wěn)定時用 Ppk目的：先行了解機器能力是否能保證滿足規(guī)格要求，如果機器能力不能保證，后續(xù)的原料、人員變化就不能保證了。 “u”圖的繪制和 “p”圖相似，不同之處如下：A收集數(shù)據(jù)?各子組樣本的容量彼此不必都相同，盡管使它的容量保持在其平均值的正負 25%以內可以簡化控制限的計算。分組的周期應按照生產(chǎn)間隔和反饋系統(tǒng)而定。在操作上 診斷特殊原因 (控制 )變差問題的分析方法不適于診斷影響系統(tǒng)的普通原因變差 。 1倍標準差內?制程相對穩(wěn)定，如果成本不是很高可接受?？衫弥T如排列圖和因果分析圖等解決定問題方法。劃圖區(qū)域A4將不合格品率描繪在控制圖上? 描繪每個子組的 p值，將這些點聯(lián)成線通常有助于發(fā)現(xiàn)異常圖形和趨勢。Cpu=（ USLCL)/3sigma一般要求在 。控制圖特殊原因判定 8大原則216。? 同一槽之內的變異謂 組內變異 ，此時就要去分析為何在同一槽之內會有不均之現(xiàn)象。例如 ,在制造厚度為 2mm 的鋼板的生產(chǎn)過程中 ,一批樣品是 2平方米 ,另一批樣品是 3平方米，這時應換算為平均每平方米的缺陷數(shù) ,然后再對它進行控制。? Pn控制圖 。一般情況下， p極小，當樣本容量 n很大時， np=2, 則發(fā)現(xiàn)一個瑕疵的概率是多少？ 由于 p極小，當 n很大時， np=2為定值，則出現(xiàn) x個不合格數(shù)的概率是： p(1)=% XR chart and Xs chart? XR控制圖 。平均值與全距控制圖 XR216。幾乎總是要求管理措施，以便糾正216。新手作業(yè)，違背操作規(guī)程216。SPECIALCOMMON普通原因與特殊原因舉例216。在生產(chǎn)正常的情況下 ,純粹出于偶然而點子出界的概率雖然很小 ,但不是絕對不可能發(fā)生。 落在 [181。 Two parameters基礎知識? 兩個重要的參數(shù)：– 181。更低的單件成本216。統(tǒng)計過程控制Statistical Process ControlQE 楊安臣 2023728幾個觀念問題?不可能出問題的地方，也可能出問題?能做出符合規(guī)格的產(chǎn)品不一定品質就好?好的品質是 “習慣 ”出來的?成本觀念（ Prevention, Appraisal, Failure)?PDCAS觀念（ Plan, Do, Check, Action, Standard)?系統(tǒng)觀念 (work out)?SPC可以用在任何產(chǎn)生數(shù)據(jù)的地方什么是什么是 SPCSPC Statistical Process Control (統(tǒng)計過程控制）含義 利用 統(tǒng)計技術 對過程中的各個階段進行 監(jiān)控監(jiān)控 ，從而達到保證產(chǎn)品質量的目的。更高的 效率216。 (mu) 位置參數(shù)和 平均值（ mean value) ，表示 分布的中心位置
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