【正文】 (Statistical Quality Control)。 2023/1/31 108 第七節(jié) 控制圖 三、控制圖的目的 ? 控制圖 和 其它 的統(tǒng)計圖 （趨勢圖、推移圖） 不同，因為它不但 能 夠把數(shù)據(jù)用曲線 表示出來， 觀察其變化的趨勢 ， 而 且能 顯示變異是屬于機遇性或非機遇性 ，以指示某種現(xiàn)象是否正常， 從而采取適當?shù)拇胧?。 利用控制限區(qū)分 是否為非機遇性 2023/1/31 109 四、控制圖的類型 ? 按控制圖的用途分類 ? 分 析用控制圖 ? 控制用控制圖 ? 控制圖根據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)的類型可分為： ? 計量值控制圖 ? 計數(shù)值控制圖 ? 根據(jù)所控制質(zhì)量指標的情況和數(shù)據(jù)性質(zhì)分別加以選擇。例如下表： 第七節(jié) 控制圖 2023/1/31 110 數(shù)據(jù)類型 控制圖名稱 簡記 計量型 均值 極差控制圖 均值 標準差控制圖 中位數(shù) 極差控制圖 單值 移動極差控制圖 計數(shù)型 不合格品率控制圖 P 控制圖 不合格品數(shù)控制圖 Pn 控制圖 缺陷數(shù)控制圖 C 控制圖 單位缺陷數(shù)控制圖 u 控制圖 XR 控制圖 XS 控制圖 R 控制圖 XRm 控制圖 第七節(jié) 控制圖 2023/1/31 111 第七節(jié) 控制圖 ?XR 控制圖 。 是最常用、最基本的控制圖，它用于控制對象為長度、重量、強度、純度、時間和生產(chǎn)量等計量值的場合。 ?XS控制圖。 此圖與 XR圖相似，只是用標準差圖 (S圖 )代替極差圖 (R圖 )而已。極差計算簡便，故 R圖得到廣泛應用，但當樣本大小 n10或 12時，應用極差估計總體標準差的效率減低，最好應用 S圖代替 R圖。 ?XR控制圖 .此圖與 XR圖也很相似 ,只是用中位數(shù)圖 (X圖）代替均值圖（ X圖）。由于中位數(shù)的計算比均值簡單，所以多用于現(xiàn)場需要把測定數(shù)據(jù)直接記入控制圖進行管理的場合。 ?XRm 控制圖。 多用于下列場合： (1)采用自動化檢查和測量對每一個產(chǎn)品都進行檢驗的場合； (2)取樣費時、昂貴的場合；(3)如化工等過程，樣品均勻，多抽樣也無太大意義的場合。由于它不像前三種控制圖那樣能取得較多的信息，所以它判斷過程變化的靈敏度也要差一些。 2023/1/31 112 第七節(jié) 控制圖 ? P控制圖。 用于控制對象為不合格品率或合格品率等計數(shù)值質(zhì)量指標的場合。 ? Pn控制圖。 用于控制對象為不合格品數(shù)的場合。由于計算不合格品率需要進行除法，比較麻煩。所以在樣本大小相同的情況下，用此圖比較方便。 ? c控制圖。 用于控制一部機器 ,一個部件 ,一定的長度 ,一定的面積或任何一定的單位中所出現(xiàn)的缺陷數(shù)目。例如 ,鑄件上的砂眼數(shù)，機器設備的故障數(shù)等等。 ? u控制圖。 當樣品的大小變化時應換算成每單位的缺陷數(shù)并用 u控制圖。 2023/1/31 113 第七節(jié) 控制圖 五、控制圖的原理 % % % μ +1σ +2σ +3σ 1σ 2σ 3σ 控制界限的構(gòu)成以加減 3個標準差來訂立。 2023/1/31 114 第七節(jié) 控制圖 六 、 控制圖的制作步驟 ? 計 量值控制圖（ XR控制圖） ? 確定產(chǎn)品型號、工序名稱、品質(zhì)特性。 ? 確定控制圖格式，并規(guī)定子組大小 (25個數(shù)據(jù)為一組 ,一般為 45個 )、頻率。 ? 收集 100個以上數(shù)據(jù) ,依測定的先后順序排列。 ? 將各組數(shù)據(jù)記入數(shù)據(jù)表欄位內(nèi)。 ? 計算各組的平均值 X。 ? 計 算各組之極差 R(最大值 最小值 =R)。 2023/1/31 115 第七節(jié) 控制圖 ? 計 算總平均 其中： K(為組數(shù) ) ? 計 算極差的平均 ? 計 算控制界限 ? X控制圖 :中心線 (CL)= ? 控制上限 (UCL)= ? 控制下限 (LCL)= ? R控制圖 :中心線 (CL)= ? 控制上限 (UCL)= ? 控制下限 (LCL)= ? 之值 ,隨每組的樣本數(shù)不同而有差異 ,但仍遵循三個標準差的原理計算而得 ,今已被整理成常用系數(shù)表 。 X kXikXXXXX kiK //). . . . . .(1321 ????????kXikRRRRR kik //). . . . . .(1321 ????????RAX 2?RAX 2?RRD4RD3432 , DDARX2023/1/31 116 第七節(jié) 控制圖 ? 繪 制水平中心線及控制線 ,將各點點入圖中并用短實線依次連接 。 ? 根據(jù)下列判斷準則判定制程是否存在特殊原因 。 七 、 控制圖的判讀 ? 超出控制界限的點：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)。 UCL CL LCL 異 常 異 常 2023/1/31 117 第七節(jié) 控制圖 ? 鏈：有下列現(xiàn)象之一即表明過程已改變 ? 連續(xù) 7點位于平均值的一側(cè) 。 ? 連續(xù) 7點上升 (后點等于或大于前點 )或下降 。 UCL CL LCL 2023/1/31 118 第七節(jié) 控制圖 ? 明顯的非隨機圖形：應依正態(tài)分布來判定圖形，正常應是有 2/3的點落于中間 1/3的區(qū)域。 UCL CL LCL 2023/1/31 119 第七節(jié) 控制圖 ? 作控制圖的目的是為了 使生產(chǎn)過程或工作過程處于“ 控制狀態(tài) ” . 控制狀態(tài)即穩(wěn)定狀態(tài) , 指生產(chǎn)過程或工作過程僅受偶然因素的影響 , 產(chǎn)品質(zhì)量特性的分布基本上不隨時間而變化的狀態(tài) . 反之 , 則為非控制狀態(tài)或異常狀態(tài) . ? 控制狀態(tài)的標準可歸納為二條 : ? 第一條 , 控制圖上點不超過控制界限 。 ? 第二條 , 控制圖上點的排列分布沒有缺陷 . 2023/1/31 120 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 八、思考題 規(guī)范值： 第七節(jié) 控制圖 2023/1/31 121 第七節(jié) 控制圖 ? 請計算控制界限 ？ ? 判定過程程是否穩(wěn)定？ 2023/1/31 122 九、過程能力計算 ? 與直方圖方法一樣，但其中： 內(nèi)變差只考慮到固定變差或組單邊規(guī)格下規(guī)格界限單邊規(guī)格上規(guī)格界限雙邊規(guī)格2?)(?3)(?3)(?6dRL S LXCXU S LCL S LU S LCppp???????????2??3?3),m i n (dRSxCxSCCCClplupuplpupk?????????第七節(jié) 控制圖 2023/1/31 123 ? 質(zhì)量指數(shù) ? Ca—準確 度 (Capacity of Accuracy) ? Ca = L1 /L2 ? L1 = Xbar ─ SL ? L2 = (USL — LSL)/2 ? Ca= XbarSL / (USL — LSL)/2 =K 第七節(jié) 控制圖 2023/1/31 124 ?質(zhì)量指數(shù) ? Cp—精密度 (Capacity of precision) ? Cp=USLLSL/6σ ? σ=R/d2 第七節(jié) 控制圖 2023/1/31 125 ?質(zhì)量指數(shù) ? Cpk – 準確度 +精密度 ? Cpk = (USL – Xbar ) / 3σ 或 ( Xbar LSL ) / 3σ兩 者中取小值 ? Cpk =(1 – Ca )Cp ?σ=R/d2 第七節(jié) 控制圖 2023/1/31 126 子組內(nèi)樣本數(shù) A2 d2 E2 D3 D4 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 7 8 9 10 十、控 制圖常數(shù)表 第七節(jié) 控制圖 2023/1/31 127 ? 1972年，日本科技聯(lián)盟的 納谷嘉信 教授，在許多推行全面品質(zhì)管理建立體系的手法中，研究歸納出一套有效的品管手法，這個方法恰巧有七項，為有別于原有的「 QC七大手法」，所以就稱呼為「新 QC七大手法」。 ? 生活及工作中當遇到問題時，需要透過問題分析與解決的程序加以處理，利用「 QC七大手法」與「新QC七大手法」兩個工具搭配使用，能讓我們迅速找到 問題解決之道 第四章 新 QC七大手法概述 2023/1/31 128 一、新 QC七大手法的來源： ? 1972年日本科技聯(lián)盟 整理 出七個新手法； ? 1977年在日本開始在企業(yè)中 推行 實施； ? 1978年由日本 水野滋 、 近藤良夫 教授召開研討會 正式命名 為“品管新七大手法”； ? 1979年日本科技聯(lián)盟 正式公布 新 QC七大手法。 第四章 新 QC七大手法概述 2023/1/31 129 二、新 QC七大手法淺說 ? 親和圖法 (KJ法 )(Affinity Diagram) ? 關聯(lián)圖法 (Relation Diagram) ? 系統(tǒng)圖法 (Systematization Diagram) ? 矩陣圖法 (Matrix Diagram) ? 過程決策計劃圖法 (PDPC法 )(Process Decision Program Chart) ? 箭條圖法 (Arrow Diagram) ? 矩陣數(shù)據(jù)分析法 (Matrix Data Analysis Method) 第四章 新 QC七大手法概述 2023/1/31 130 二、新 QC七大手法淺說 新 QC七大手法 的使用情形，可歸納如下： ?親和圖 ——從雜亂的語言數(shù)據(jù)中 汲取信息 ； ?關聯(lián)圖 ——理清 復雜因素 間的關系； ?系統(tǒng)圖 ——系統(tǒng)地 尋求 實現(xiàn)目標的 手段 ； ?矩陣圖 ——多角度考察存在的問題 ,變量關系 ； ?PDPC法 ——預測 設計中可能出現(xiàn)的 障礙 和結(jié)果； ?箭條圖 ——合理制定 進度計劃 ； ?矩陣數(shù)據(jù)解析法 —多變量 轉(zhuǎn)化 少變量 數(shù)據(jù)分析； 第四章 新 QC七大手法概述 2023/1/31 131 問題形態(tài) 使用手法問題是什么? KJ 法( 親和圖)為什么會如此? 關聯(lián)圖為什么要這樣做? 系統(tǒng)圖甲與乙對應關系為何? 矩陣圖/ 矩陣數(shù)據(jù)解析法時間依序順序如何? 箭條圖若那樣該怎么辦? P D P C 法第四章 新 QC七大手法概述 2023/1/31 132 用途 使用手法 內(nèi)容說明 理清問題 親和圖 當你遇到渾沌不清的狀況 ,想要理清問題，找出問題時使用 關聯(lián)圖 展開方案 系統(tǒng)圖 針對某一問題事件 ,尋找解決方法 ,展開對策步驟階段 矩陣圖 實施計劃 箭條圖 將一步步針對問題事件 ,由大到小的處理階段排列出來，做成實施計劃圖，并具體實施 PDPC法 矩陣數(shù)據(jù)解析法 第四章 新 QC七大手法概述 2023/1/31 133 三、新 QC七大手法的特點： ? 整理 語言資料 的工具 ? 將語言情報用圖形表示的方法 ? 引發(fā)思考，有效 解決零亂問題 ? 充實 計劃 ? 防止 遺漏 、 疏忽 ? 使有關 人員了解 ? 促使有關人員的 協(xié)助 ? 確實 表達過程 ? 管理工具，可以應用于 QC以外的領域 第四章 新 QC七大手法概述 2023/1/31 134 四、使用新 QC七大手法的五項益處 實時掌握問題重心，不似無頭蒼蠅般地找不到重點 有效解析問題，透過手法的運用，尋求解決之道 重視問題解決的過程，不只是要求成果 擁有正確的方向，不會顧此失彼 強化全員參與的重要性，進而產(chǎn)生參與感與認同感 第四章 新 QC七大手法概述 2023/1/31 135 五 、 使用新 QC七大手法的時機與理由 ? 解決問題時常發(fā)生沒有數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)不足