統(tǒng)計過程控制spc與休哈特控制圖(一)(doc15)-質(zhì)量工具-資料下載頁
2025-08-08 13:41本頁面
【導(dǎo)讀】技術(shù)對過程中的各個階段進行監(jiān)控，從而達到改進與保證質(zhì)量的目的。SPC強調(diào)全過程的預(yù)防。SPC給企業(yè)各類人員都帶來好處。對于生產(chǎn)第一線的操作者，可用SPC方法改進他們的工作，用SPC方法控制產(chǎn)品質(zhì)量，減少返工與浪費，提高生產(chǎn)率，最終可增加上繳利稅。SPC的特點是:SPC是全系統(tǒng)的，全過程的，要求全員參加，人人有責。管理的精神完全一致。在第二次世界大戰(zhàn)后期，美國開始將休哈特方法在軍工部門推行。法尚未在美國工業(yè)牢固扎根，第二次世界大戰(zhàn)就已結(jié)束。有外來競爭力量去迫使美國公司改變傳統(tǒng)方法，只存在美國國內(nèi)的競爭。措施，消除異常，恢復(fù)過程的穩(wěn)定。波動，從而對過程的異常及時告警，謂統(tǒng)計過程控制。從此SPC上升為SPCD，SPCD是SPC的進一步發(fā)。目前SPCD已進入實用性階段，我國仍然居于領(lǐng)先地位。3．第三個階段為SPCDA。正如同病人確診后要進行治療，過程診斷后自然要加
【正文】 見標準正態(tài)分布表。而點子在中心線兩側(cè)未超過 2σ 界限的概率為 P(μ 2σ≤ x≤μ +2σ )=2[￠ (2)一￠ (0〉 ] =[]= 于是 ,若過程正常 ,則模式Ⅰ準則 (1)的情況出現(xiàn)的概率為 P{連續(xù) 3 個點中至少有 2 點接近控制極限 }= C23 )( 3 ()+ C33 )( 3 = 這也就是模式 1準則 (1)的顯著 性水平 σ。 類似地 ,可以計算出模式 1準則 (2)和準則 (3)的情況出現(xiàn)的概率分別為 (計算略 ): P{連續(xù) 7個點中至少有 3點接近控制界限 }= P{連續(xù) 10個點中至少有 4點接近控制界限 }= 根據(jù)上述計算 ,可見模式 1的三個準則的顯著性水平分別為 、 ， ,是不太相稱的 ,主要是準則 (3)的顯著性水平偏低一些。事實上 ,如果把準則 (3)的顯著性水平調(diào)高到與準則(1)、準則 (2)相稱 ,考慮到 P{連續(xù) 13個點中至少 有 4點接近控制界限 }= P{連續(xù) 14個點中至少有 4點接近控制界限 }= P{連續(xù) 15個點中至少有 4點接近控制界限 }= 故準則 (3)中的 “連續(xù) 10點 ,要改成 “連續(xù) 14點或更多點子 ”才能使其顯著性水平調(diào)高到與準則 (1)、準則 (2)相稱。 注意 ,后兩條準則由于需要觀察的點子數(shù)較多 ,應(yīng)用起來不很方便 ,所以主要應(yīng)用第一條 ,即連續(xù) 3個點中 ,至少有 2點接近控制界限判異。 模式 2:鏈。在控制圖中心線一側(cè)連續(xù)出現(xiàn)的點稱為鏈 ,其點子數(shù)目稱作鏈長 ,參見長為 7的鏈圖鏈長不少于 7時判斷點子排列非隨機 ,存在異常因素。直觀看來 ,出現(xiàn)鏈表示過程均值向鏈這一側(cè)偏移。現(xiàn)在進行一些概率計算。在過程正常為正態(tài)分布的情況下 ,點子在控制圖控制界限內(nèi)中心線指定的一側(cè)出現(xiàn)的概率為 ,則在控制圖中心線一側(cè)出現(xiàn)長為 7的鏈的概率為 P{中心線一側(cè)出現(xiàn)長為 7的鏈 }== 2 )2/( 7= 這就是模式 2的顯著性水平。附帶說明一下 ,國外也有取 9點鏈作為判異準則的 ,這時的顯著性水平為 P{中心線一側(cè)出現(xiàn)長為 9的鏈 }=2 )2/( 9= 如果鏈較長 ,那么即使個別點子出現(xiàn)在 中心線的另一側(cè)而形成間斷鏈 ,也可按照與鏈類似的方式處理。 模式 3: 間斷鏈 ,參見連續(xù) 11點中有 10個點在一側(cè)判斷異常圖。屬下列情況的判斷點子排列非隨機 ,存在異常因素 : (1) 連續(xù) 11個點中 ,至少有 10點在中心線一側(cè) 。 (2) 連續(xù) 14個點中 ,至少有 12點在中心線一側(cè) 。 (3) 連續(xù) 17個點中 ,至少有 14點在中心線一側(cè) 。 (4) 連續(xù) 20個點中 ,至少有 16點在中心線一側(cè)。 顯然 ,上述準則是按照至少有 10點、 12點、 14 點、 16 點來排列的。在過程正常為正態(tài)分布的情況下 ,上述準則情況出現(xiàn)的概率分別為 P{連續(xù) 11個點中 ,至少有 10點在中心線一側(cè) }≈ P{連續(xù) 14個點中 ,至少有 12點在中心線一側(cè) }≈ P{連續(xù) 17個點中 ,至少有 14,嵌在中心線一側(cè) }≈ P{連續(xù) 20個點中 ,至少有 16點在中心線一側(cè) }≈ 可見 ,模式 3 四個準則的顯著性水平是相稱的 ,而且都在 1%～ 2%之間。實際上 ,后三條準則由于需要觀察的點數(shù)過多 ,使用起來不方便 ,所以是較少應(yīng)用的。 模式 4:傾向 ,點子逐漸上升或下降的狀態(tài)稱為傾向。當有連續(xù)不少于 7個點的 上升或下降的傾向時判斷點子排列非隨機 ,存在異常因素 ,參見 7 點下降傾向判斷異常圖。直觀看來 ,出現(xiàn)傾向表明過程均值逐漸增大或逐漸減少?，F(xiàn)在進行一些概率計算 ,可以證明 ,在過程正常為正態(tài)分布的情況下 ,出現(xiàn) n點傾向的概率為 P{n點頃向 }= !2n )( n () 令 yi,i=12,...,n為界內(nèi)點的縱坐標 ,下標 i 為標點序號 ,則 n個界內(nèi)點高低排列的所有可能的事件共有 Pnn =n! 個 ,其中對傾向有利的事件只有兩個 ,即 y1＜ y2＜ ...＜ yn (上升 有利事件 ) y1＞ y2＞ ...＞ yn （下降有利事件） 當過程正常時 ,y1, y2,...,yn互相獨立 ,且為同分布 ,故此 n!個事件等概率 ,易見此 n!個事件也是互不相容的。考慮點子在控制界限內(nèi) ,于是式 P{n點頃向 }= !2n )( n 成立。由此得 P{7點傾向 }= !72 )( 7 = P{6點傾向 }=!62 )( 6 = P{5點傾向 }=!52 )( 5 = 可見 ,6點傾向的顯著性水平 α=,而 7點傾向的顯著性水平 α=。現(xiàn)在國家標準與國外的作法一樣 ,都是規(guī)定 7點傾向判異。 模式 5:點子集中在中 心線附近。所謂中心線附近指點子距離中心線在 1σ以內(nèi) ,參見圖 連續(xù) 15點集中在中心線附近判斷異常。直觀看來 ,出現(xiàn)模式 5表明過程方差異常小。通常 ,模式 5可能由下列兩個原因所致 : 數(shù)據(jù)不真實或數(shù)據(jù)分層不當。如果把方差大的數(shù)據(jù)與方差 小的數(shù)據(jù)混在一起而未分層 ,則數(shù)據(jù)總的方差將更大。于是控制圖控制界限的問隔距離也將較大 ,這時如將方差小的數(shù)據(jù)描點就可能出現(xiàn)模式 5?，F(xiàn)在進行一些概率計算。在過程正常 為正態(tài)分布的情況下 ,點子落于中心線兩 側(cè) 1α界限內(nèi)的概率為 P（μ σ≤ x≤μ +σ） =2[φ（ 0） φ（ 1） ]=2[]= 式中 , φ（ 1）與 φ（ 0）內(nèi)的由附錄Ⅰ標準正態(tài)分布表查得。于是 ,對于模式 5計算下列情況出現(xiàn)的概率 P(連續(xù) 11點集中在中心線附近 )= )( 11 = P(連續(xù) 12點集中在中心線附近 )= )( 12= P(連續(xù) 13點集中在中心線附近 )= )( 13 = P(連續(xù) 14點集中在中心線附近 )= )( 14= P(連續(xù) 15點集中在中心線附近 )= )( 15= P(連續(xù) 16點集中在中心線附近 )= )( 16= 由此 ,模式 5可采用下列準則 :若連續(xù) 15點集中在中心線附近判異。國外也采用這一準則。 模式 6:點子呈現(xiàn)周期性變化 ,參見點子呈現(xiàn)周期性變化圖。造成點子周期性變化可能有下列原因 :操作人員疲勞、原材料的發(fā)送有問題、某些化工過程熱積累或某些機械設(shè)備應(yīng)用過程中的應(yīng)力積累等。消除上的討論述周期性變化可以減少產(chǎn)品質(zhì)量的波動 ,改進產(chǎn)品的質(zhì)量。注意，所有本章的討論適用于所有的休哈特控制圖。其次，在判斷異常時，也可以同時應(yīng)用若干個判異準則。
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