【正文】 計算控制界限=+=++++++=nuuLCLnuuUCL。數(shù)據(jù)的收集與計算 數(shù)據(jù)收集：樣本數(shù) ≥25，原則上每個樣本中應有 1～ 5個缺陷。控制界限132 Prepared by YJ Shi異常點分布不好，需找原因計數(shù)型控制圖C圖練習視為 0133 Prepared by YJ Shi計數(shù)型控制圖單位缺陷數(shù)控制圖（ u圖）216。缺陷數(shù)控制圖的概率分布服從泊松分布，當缺陷數(shù) ≥5時，近似于正態(tài)分布。如：布面的疵點、鑄件砂眼、每百頁錯別字等，若 C1,C2,……,Ck 為第一件，第二件，第 k件的缺陷數(shù)。216。216。216。根據(jù)經(jīng)驗一般常取 n ≥50,甚至 200以上。根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計的原理，當np≥5時，二項分布近似于正態(tài)分布。=896 ～ 1493在 25個樣本中有 20個在此范圍內(nèi)，npppUCLp )1(3 += =npppLCLp )1(3 = =5個樣本不在此范圍內(nèi)UCLLCL日期 1/22 2/2 2/5 2/10 2/17 UCLLCLCLP計數(shù)值控制圖20個樣本在此范圍內(nèi)129 Prepared by YJ Shi計數(shù)型控制圖控制圖應用的程序（ np圖） 通過過程中不合格品數(shù)的控制來實現(xiàn)對過程的控制。25%時，需分別計算控制限（控制限不平）各組樣本含量相同或雖不同，但在平均樣本含量 n的 177。假設 p=4%，則 n=25～ 100，只有保證這樣的樣品數(shù)， p圖才有意義。123 Prepared by YJ Shi：檢驗數(shù)和不合格數(shù)，一般至少 20組以上。 不合格品率控制圖（ P圖）適用場合 1）僅能以不合格品率表示的質(zhì)量特性2）依規(guī)格進行大量檢驗將產(chǎn)品分為合格品與不合格品， 如通與止、好與壞、亮與暗等 3）需要研究某過程有多少廢品率時；4）樣本大小常有變化時 .不合格品率控制圖（ P圖） 計數(shù)型控制圖分為計件式（ P圖）和計點式（ C圖、 U圖 ）。技術(shù)水平不足過程能力滿足要求，作為生產(chǎn)過程用控制圖。，但原因不明，或已查 明原因但無法消除，則這些點無需剔除。，則應對異常原因進行 調(diào)查，并加以消除。當 n≤6 時， D3為負值，由于 MR為非負值，所以取 LCL=0。計量值控制圖CL=R UCL=D4R LCL= D3R CL=XUCL=X+A2R LCL=XA2RXbar 圖＝－－R 圖區(qū)分控制線116 Prepared by YJ Shi＝117 Prepared by YJ Shi將單值控制圖與移動極差控制圖聯(lián)合使用的一種控制圖的形式。 均值 極差控制圖（ xbar R）A2 、 D D3為控制圖系數(shù)，需要查表即可得出。但不易發(fā)現(xiàn)分布中心的變化113 Prepared by YJ Shi控制圖系數(shù)表系數(shù) d2 1/d2 d3 m3 A2 A3 m3A2 D3 D4 A10 C2 C4 1/C4 C5 E2 B3 B4 B7 B8 A92 3 4 5 6 7 8 9 10 n以上數(shù)據(jù)是根據(jù) 3σ 控制原理，運用數(shù)理推論而得到的系數(shù)，你只需會查表即可。~控制圖應用111 Prepared by YJ Shi控制圖應用類別 名稱 符號 特點 適用場合 中心線 控制界限線計量值控制圖平均值 — 極差控制圖 X — RX — R~X — RM中位數(shù) — 極差控制圖單值 — 移動差控制圖平均值 — 標準偏差控制圖X — S最常用，判斷工序是否正常的效果好，但計算工作量大適用于產(chǎn)品批量較大的工序=RX－X~－R－XRM－－XS－－－計算簡便，但效果較差適用于產(chǎn)品批量較大的工序簡便省事，及時判斷工序狀態(tài)。制圖 單位缺陷數(shù)控制圖 u 計算量大，控制曲線凹凸不平。要求樣本量大。 樣本含量可以不等。 樣本含量相等。計數(shù) 不合格品數(shù)控制圖 np 較常用，計算簡潔，作業(yè)人員易于掌握。缺點是不易發(fā)現(xiàn)工序分布中心的變化。 適用于產(chǎn)品批量大且生產(chǎn)正常、穩(wěn)定的工序。 適用于產(chǎn)品批量大且生產(chǎn)正常、穩(wěn)定的工序。 適用于產(chǎn)品批量大且生產(chǎn)正常、穩(wěn)定的工序。?收集并記錄 20～ 25個樣本組的數(shù)據(jù)，或使用以前所記錄的數(shù)據(jù)，通常每組樣本量 n=4～ 5個，這樣保證控制過程的檢出率為 84%～ 90%。 如有一點出界就判異常是很可靠的。假設產(chǎn)品的特性值服從正態(tài)分布，則產(chǎn)品特性值在區(qū)間（ μ3σ ， μ+3σ ）的分布概率為 %。 錯誤的概率是 α第二種錯誤：漏發(fā)警報（取偽） 過程已經(jīng)異常，但仍然有部分產(chǎn) 品處于界內(nèi)，因此判斷過程正常UCLLCLCLα β106 Prepared by YJ Shi控制圖應用控制限的選定依據(jù) 控制圖對過程的控制是通過抽樣來進行的，很經(jīng)濟?？刂茍D應用控制圖的術(shù)語105 Prepared by YJ Shi控制圖的兩類錯誤控制圖應用但抽查可能會犯錯誤：第一種錯誤：虛發(fā)警報（棄真） 正常生產(chǎn)時點子偶然出現(xiàn)在界外。6).控制狀態(tài)（ UC）：記入控制圖內(nèi)的點子，能夠在界限內(nèi)隨機分布。4).控制上限（ UCL）：中心線上方的控制界限。 （如環(huán)境氣候、設備本身精度、原料在允收范圍內(nèi)、熟練人員之間 操作水平等）2).特殊原因：引起產(chǎn)品變異大，在經(jīng)濟上必須剔除的部分。 c)確認：確認某一過程的改進效果。即用于判斷過程正常還是異常的一種統(tǒng)計工具。否則全數(shù)檢查挑選出不合格品。 。s6T 2ε101 Prepared by YJ Shi過程能力指數(shù)計算示例：TL T=TUTLTUμεM 20177。過程能力指數(shù) 過程能力滿足質(zhì)量要求（規(guī)格）的程度Cp （ Capability of Process ）99 Prepared by YJ Shi過程能力的理解TU TLT=TUTL3σ 3σ6σCp BT== Ts6 ＞ 1TU TLT=TUTL3σ 3σ6σCp BT== Ts6 =1TU TLT=TUTL3σ 3σ6σCp BT== Ts6 ＜ 1過程結(jié)果好于過程目標 過程結(jié)果等于過程目標 過程結(jié)果差于過程目標100 Prepared by YJ Shi過程能力指數(shù)的計算s3xTCpu U= s3x TCpl L=Cp BT== Ts6 Cpk=(1k) Cp＝ k為修正系數(shù) 單側(cè)公差只有上限 只有下限雙側(cè)公差無偏移 有偏移2Tk e= ε= Mμ M表示公差中心μ 表示數(shù)據(jù)分布中心s3xTCpu U=s3x TCpl L=方法 ⒈方法 ⒉ Min(Cpu、 Cpl )區(qū)分計算公式如：產(chǎn)品中的某些雜質(zhì)成分、汽車行駛油耗等。3σ 分布范圍內(nèi)的概率分布%。若通過控制圖顯示過程非受控，那么計算過程能力沒有意義B= 6σ （ 6倍標準差）Cp BT== Ts6 T產(chǎn)品質(zhì)量特性值的要求，即公差（規(guī)格）范圍B表示過程能力過程能力分析工序的質(zhì)量能力必須在過程正式運作前予以確定，同時在運作過程中要持續(xù)穩(wěn)定保證這個能力。 用直方圖進行分析。? 利用 樣 本直方 圖 求出的 X和 標 準差 s是 總 體平均 值 和 標準差的估 計值 。? 作直方 圖時 ，數(shù)據(jù)盡可能多，一般不能少于 50個。96 Prepared by YJ Shi注意事 項? 直方 圖 的原理是基于正 態(tài) 分布，特 別 適用于 計 量 值 。? 設計 合理的控制界限– 一般 為 正 負 177。分布在 規(guī) 格界限內(nèi)，表示 過 程散布小。此時已出現(xiàn)不合格品，應查明原因，應采取措施，如調(diào)整尺寸分布中心，提高加工精度。94 Prepared by YJ Shi直方 圖 與 規(guī) 格界限比 較(5a)TUTL X M(5c)TUTLX M能力不足型。能力富余型。93 Prepared by YJ Shi直方 圖 與 規(guī) 格界限比 較(3)TUTL X M(4)TUTLX M無富余型。通過用直方圖分布和公差比較，判斷工序質(zhì)量。直方圖分布在公差范圍內(nèi)，但分布中心和公差中心有較大偏移。直方圖分布中心與公差中心近似重合，直方圖分布在公差范圍內(nèi)且兩面邊均有余量。91 Prepared by YJ Shi直方 圖觀 察分析孤島型分布有明顯間隔，由于測量有誤碼或生產(chǎn)中出現(xiàn)突發(fā)異常因素影響，如材料變化，刀具嚴重磨損，操作失誤，讀數(shù)錯誤等平頂型無突出頂峰，通過由于生產(chǎn)過程中緩慢變化因素的影響造成，如刀具磨損。90 Prepared by YJ Shi直方 圖觀 察分析鋸齒型雙峰型圖形呈鋸齒狀參差不齊，多半是由于分組不當或檢測數(shù)據(jù)不準而造成。平頂型 。雙峰型 。主要有六種形狀 :正常型 。偏向形有偏左、偏右兩種情形 ,原因是 :加工者擔心出現(xiàn)不合格品,在加工孔時往往偏小 ,加工軸時往往偏大造成。步驟 1：隨機抽檢 50罐罐頭，即 N=50，其數(shù)據(jù)如下：86 Prepared by YJ Shi直方 圖 示例步驟 5：各組的中心值。85 Prepared by YJ Shi直方 圖 示例308 317 306 314 308315 306 302 311 307305 310 309 305 304310 316 307 303 318309 312 307 305 317312 315 305 316 309313 307 317 315 320311 308 310 311 314304 311 309 309 310309 312 316 312 318?某罐頭廠生產(chǎn)罐頭，罐頭容量規(guī)格為 310177。– 第一 組 的下 組 界 =最小 值 S－ 測 量 值 最小 單 位的二分之一 (或取 組 距的一半 )– 第一 組 的上 組 界 =最小一 組 的下 組 界＋ 組 距– 其余各 組 的下 組 界 =前一 組 的上 組 界– 其余各 組 的上 組 界 =前一 組 的上 組 界 +組 距84 Prepared by YJ Shi制作步 驟? 步驟 – 組中值＝（某組上界值＋某組下界值） /2? 步驟 ，制作頻數(shù)分配表– 依照數(shù)值的大小計入各組界內(nèi)，然后計算各組出現(xiàn)的次數(shù)。組距 h=極差 /組數(shù)83 Prepared by YJ Shi制作步 驟? 步 驟 組邊 界– 為 避免數(shù)據(jù)落在 邊 界上， 組 的 邊 界 值單 位 應 取最小 測量 單 位的 1/2。 找出數(shù)據(jù)最大值 L和最小值 S，計算極差 R。 確定組數(shù) k和組距 h。 為使數(shù)據(jù)能準確地反映整體的分布，數(shù)據(jù)一般應大于 50個。? 統(tǒng)計數(shù)據(jù)的特征值必要時應計算出 ,標注于直方圖中。? 計算工序能力，估算生產(chǎn)過程不合格品率。TL公差下限TU公差上限質(zhì)量特性值02468101214TUTL 頻數(shù)T直方圖作用：? 觀察與判斷產(chǎn)品質(zhì)量特性分布狀況。73 Prepared by YJ Shi圖例：目的 手段目的 手段目的 手段74 Prepared by YJ Shi圖例：75 Prepared by YJ Shi矩陣圖定義 ：利用多元性思考，分析現(xiàn)象、問題、原因三者的關系，促使問題點逐步明確的方法。65 Prepared by YJ Shi使用時機 ：66 Prepared by YJ Shi實例 ：67 Prepared by YJ Shi關聯(lián)圖定義 ：為了對原因復雜的問題進行整理，找出與此問題有關的所有要因，并將重點加以集中，并進行解決的方法稱為關聯(lián)圖法。練習：對勞動紀律差制作原因型因果圖練習：對提高 QC小組活動效果制作對策型因果圖64 Prepared by YJ Shi親和圖定義 ：親和圖又稱為 KJ法，是由日本學者川喜田二郎于 1970年前后、開發(fā)并加以推廣的方法。因果 圖 只能用于 單 一目 標 分析。 質(zhì) 量特性，就要畫多少 張 因果 圖 。 應 盡可能具體。在因果 圖 上 標 注必要的信息，因果 圖 名、小 組 名、 時間 、制作人等。列出影響大骨的原因作 為 中骨，列出影響中骨的原因作 為 小骨。原因追求型 對策追求型62 Prepar