【正文】 均值與標(biāo)準(zhǔn)差控制圖（ X— S Chart）；C、中位值與全距控制圖（ X— RChart）；D、單值控制圖（ X Chart）；② 、計數(shù)值控制圖：控制圖所依據(jù)的數(shù)據(jù)均屬于以計數(shù)值（如：不良品率、不良數(shù)、缺點數(shù)、件數(shù)等）。A、不良率控制圖（ PChart）；B、不良數(shù)控制圖（ PnChart）；C、缺點數(shù)控制圖（ C Chart）；D、單位缺點數(shù)控制圖（ UChart）。 識別波動的來源? 控制圖的用途 根據(jù)控制圖在實際生產(chǎn)過程中的運用，可以將其分為分析用控制圖 、 控制用控制圖。① 、分析用控制圖（ 先有數(shù)據(jù)，后有控制界限 ）：用于制程品質(zhì)分析用，如：決定方針、制程解析、制程能力研究、制程管制之準(zhǔn)備。分析用控制圖的主要目的是（ 1）分析生產(chǎn)過程是否處于穩(wěn)態(tài)。若過程不處于穩(wěn)態(tài)，則須調(diào)整過程，使之達到穩(wěn)態(tài)（稱為統(tǒng)計穩(wěn)態(tài)）；（ 2）分析生產(chǎn)過程的工序能力是否滿足技術(shù)要求。若不滿足，則須調(diào)整工序能力，使之滿足（稱為技術(shù)穩(wěn)態(tài)）。 識別波動的來源② 、控制用控制圖（ 先有控制界限，后有數(shù)據(jù) ）： 用于控制制程的品質(zhì)，如有點子跑出界時，應(yīng)立即采取相應(yīng)的糾正措施。 識別波動的來源? 原理 控制圖的作圖原理被稱為 “ 3σ 原理 ” ，或千分之三法則 ” 。 根據(jù)統(tǒng)計學(xué)可以知曉， 如果過程受控 ，數(shù)據(jù)的分布將呈鐘形正態(tài)分布，位于 “ μ177。3σ ” 區(qū)域間的數(shù)據(jù)占據(jù)了總數(shù)據(jù)的 %，位于此區(qū)域之外的數(shù)據(jù)占據(jù)總數(shù)據(jù)的 %（約千分之三，上、下界限外各占%） 因此，在正常生產(chǎn)過程中，出現(xiàn)不良品的概率 只有千分之三 ，所以我們一般將它忽略不計（ 認(rèn)為不可能發(fā)生 ），如果一旦發(fā)生，就意味著 出現(xiàn)了異常波動 。 μ ：中心線，記為 CL，用實線表示； μ+3σ ：上界線，記為 UCL，用虛線表示； μ － 3σ ：下界線，記為 LCL，用虛線表示。 識別波動的來源? 對原理的 2種解釋① 、控制圖原理的第 1種解釋：點出界出判異（小概率事件原理）小概率事件原理：在一次實驗中，小概率事件幾乎不可能發(fā)生，若發(fā)生即判斷異常 在生產(chǎn)過程處理統(tǒng)計控制狀態(tài)（ 穩(wěn)態(tài) ）時，點子 出界的可能性 只有千分之三 ，根據(jù) 小概率事件 原理，要發(fā)生點子出界的事件幾乎 是不可能 的，因此，只要發(fā)現(xiàn)點子 出界，就判定生產(chǎn)過程中出現(xiàn)了異波， 發(fā)生了異常。 識別波動的來源例：螺絲加工過程中，為了解螺絲的質(zhì)量狀況，從中抽取 100個螺絲進行檢查，量取螺絲的直徑值 識別波動的來源在以上數(shù)據(jù)中，各樣本的標(biāo)準(zhǔn)偏差為 ，平均值為 10，由此可以得出控制圖的控制線：UCL=μ+3σ≈ CL=μ≈ LCL=μ－ 3σ≈ 識別波動的來源② 、控制圖原理的第 2種解釋： 根據(jù)影響質(zhì)量的因素不同，可將其分為人、機、料、法、環(huán)（即4M1E），但對影響質(zhì)量大小的因素來看，可分為 偶然因素 （簡稱偶因）和 異常因素 （簡稱異因）。另外的一種說法，將影響質(zhì)量大小的因素分為 一般原因 與 異常原因 。偶然因素： 是始終存在的，對質(zhì)量影響甚微，但難以消除。如：機床開動時的輕微振動。異然因素： 是有時存在的，對質(zhì)量影響較大，但不難去除。如：車刀磨損、機床螺絲松動等。 識別波動的來源 由于生產(chǎn)過程的質(zhì)量波動是由偶因、異因引起的，因此，將質(zhì)量波動分為 偶然波動 、 異常波動 ：偶然波動 ：由偶然因素造成的質(zhì)量波動，簡稱偶波。偶波是系統(tǒng)固有的，不可避免。 異常波動 ：由異常因素造成的質(zhì)量波動，簡稱異波。異波不是系統(tǒng)本身所具有的，有時會發(fā)生，只要采取有效措施，不難消除。 經(jīng)驗和理論分析表明，如果生產(chǎn)過程中 只存在偶因時 ，產(chǎn)品質(zhì)量將形成某種 典型分布 ，例如：在車制螺紋的例子中形成正態(tài)分布。如果除去偶波之外 還有異波 ，則產(chǎn)品質(zhì)量的分布必將 偏離原來的典型分布 ?？捎?控制圖檢出 。 識別波動的來源? 20字方針查出異因采取措施保證消除不再出現(xiàn)納入標(biāo)準(zhǔn)? 控制圖的流程模型 識別波動的來源? 判異準(zhǔn)則用來判斷過程是否存在異常因素，生產(chǎn)過程的質(zhì)量波動是正常的還是異常的。判異準(zhǔn)則主要有兩條：判異準(zhǔn)則 1： 點出界（或在控制線上）就判斷異常；判異準(zhǔn)則 2： 控制界限內(nèi)的點排列不隨機就判斷異常。 在 “ 判異準(zhǔn)則 2” 中， “ 點排列不隨機 ” 是指點的排列呈現(xiàn)某種規(guī)律，具體來說，可能會出現(xiàn)以下 6種排列現(xiàn)象 識別波動的來源① 、異常模式一控制點屢屢接近控制界線A、連續(xù) 3點中，至少有 2點接近控制界限；B、連續(xù) 7點中，至少有 2點接近控制界限；C、連續(xù) 10點中，至少有 4個點接近控制界限。 識別波動的來源② 、異常模式二 在控制線中心一側(cè)連續(xù)出現(xiàn)的點叫做鏈，其點子數(shù)目稱為鏈長。 鏈長不少于 7時，判斷點子為非隨機排列，存在異常因素 識別波動的來源③ 、異常模式三間斷鏈。如果鏈較長，有個別點出現(xiàn)在中心線的另一側(cè)，叫做間斷鏈。此種情況被視為點子非隨機排列，判為異常。 識別波動的來源④ 、異常模式四傾向。點子逐漸上升或下降的狀態(tài)稱為傾向。當(dāng)有 7個點連續(xù)上升或下降傾向時，判定點子為非隨機排列，存在異常因素 識別波動的來源⑤ 、異常模式五 點集中在中心線附近（點子距離中心線在 1σ以內(nèi)）。 如連續(xù) 15點位于中心線附近，判定點子為非隨機排列，存在異常原因。 識別波動的來源⑥ 、異常模式六點子呈現(xiàn)周期性變化。導(dǎo)致此現(xiàn)象的原因可能是：操作人員疲勞、原材料的發(fā)送有問題等。 識別波動的來源 判穩(wěn)準(zhǔn)則用來判斷生產(chǎn)過程是否處于穩(wěn)定狀態(tài)，對于分析用控制圖來說，過程處于穩(wěn)定狀態(tài)即意味著可將其控制限延長，轉(zhuǎn)化為控制用控制圖。判穩(wěn)準(zhǔn)則 1： 連續(xù) 25個點都在控制界限內(nèi)；判穩(wěn)準(zhǔn)則 2： 連續(xù) 35個點至多 1個點子落在控制界限外； 判穩(wěn)準(zhǔn)則 3： 連續(xù) 100個點子至多 2個點子落在控制界限外。? 識別波動的來源? 繪制過程收集相應(yīng)數(shù)據(jù)5 判斷工序是否處于穩(wěn)定狀態(tài) 識別波動的來源 識別波動的來源? 實例 1 識別波動的來源? 實例 1 識別波動的來源? 實例 2 識別波動的來源? 實例 21查檢集數(shù)據(jù)2分層作解析3排列抓重點4直方顯分布5因果追原因6散布看相關(guān)7控制找異常QC七大手法口訣謝謝觀看 /歡迎下載BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAIT