Minitab教程-控制圖

1、Minitab教程-控制圖,Minitab教程-控制圖,控制圖的原理和選擇 控制圖的差異和原因分析,Minitab教程-控制圖,控制圖(Control chart)就是對生產(chǎn)過程的關鍵質(zhì)量特性值進行測定、記錄、評估并監(jiān)測過程是否處于控制狀態(tài)的一種圖形方法。 根據(jù)假設檢驗的原理構(gòu)造一種圖，用于監(jiān)測生產(chǎn)過程是否處于控制狀態(tài)。,Minitab教程-控制圖,1、控制圖的原理,計量值產(chǎn)品特性的正態(tài)分布 如果我們對某一計量值產(chǎn)品的特性值（如：鋼卷厚度等）進行連續(xù)測試，只要樣本量足夠大，就可看到它們服從正態(tài)分布的規(guī)律。,Minitab教程-控制圖,3 控制方式下的產(chǎn)品特性值區(qū)間 3 控制方式下產(chǎn)品特性值落在

2、 -3 , +3 范圍內(nèi)的概率為99.73%,其產(chǎn)品特性值落在此區(qū)間外的概率為1-99.73%=0.27%.,Minitab教程-控制圖,控制圖原理的解釋 1.若過程正常,即分布不變,則點子超過UCL的概率只 有1 左右. 2.若過程異常, 值發(fā)生偏移,于是分布曲線上、下偏移,則點子超過UCL或LCL的概率大為增加.,Minitab教程-控制圖,目的,運用控制圖的目的之一就是，通過觀察控制圖上產(chǎn)品質(zhì)量特性值的分布狀況，分析和判斷生產(chǎn)過程是否發(fā)生了異常，一旦發(fā)現(xiàn)異常就要及時采取必要的措施加以消除，使生產(chǎn)過程恢復穩(wěn)定狀態(tài)。也可以應用控制圖來使生產(chǎn)過程達到統(tǒng)計控制的狀態(tài)。,Minitab教程-控制圖

3、,分類,計量型控制圖包括： * I-MR（單值移動極差圖） * Xbar-R（均值極差圖） * Xbar-s（均值標準差圖）,計數(shù)型（屬性）控制圖包括： * P（用于可變樣本量的不合格品率） * Np（用于固定樣本量的不合格品數(shù)） * u（用于可變樣本量的單位缺陷數(shù)） * c（用于固定樣本量的缺陷數(shù)）,其它控制圖包括： 時間加權(quán)控制圖（移動平均控制圖，EWMA控制圖，CUSUM控制圖） 多變量控制圖（T方控制圖等） 稀有事件控制圖（G控制圖，T控制圖）,Minitab教程-控制圖,1I-MR控制圖 對于計量數(shù)據(jù)而言，這是常用最基本的控制圖。它的控制對象為長度、重量、純度、時間和生產(chǎn)量等計量值的

4、場合。,Minitab教程-控制圖,I-MR 控制圖的數(shù)據(jù)注意事項,數(shù)據(jù)應當是連續(xù)的 數(shù)據(jù)應當采用時間順序 應當按照適當?shù)臅r間間隔收集數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)應當是不采用子組形式收集的單值觀測值 數(shù)據(jù)應當至少為總共 100 個觀測值 數(shù)據(jù)應當呈現(xiàn)適度的正態(tài)性 觀測值不應當相互關聯(lián),Minitab教程-控制圖,2Xbar-R控制圖 X 和 R 控制圖 通常用于跟蹤大小為 8 或更小的樣本的過程水平和過程變異。,您在汽車發(fā)動機組裝廠工作。部件之一的凸輪軸的長度必須為 600 毫米 +2 毫米以滿足工程規(guī)格。凸輪軸長度不符合規(guī)格是一個長期以來的問題，它引起裝配時配合不良，導致廢品率和返工率都居高不下。于是您在一個

5、月中從工廠使用的所有凸輪軸收集共 100 個觀測值（20 個樣本，每個樣本中 5 個凸輪軸），并從每個供應商處收集 100 個觀測值。,解釋結(jié)果 X 控制圖上的中心線在 600.23 處，表明您的過程落于規(guī)格限制范圍內(nèi)，但是有兩點在控制限制以外，表明該過程不穩(wěn)定。R 控制圖上的中心線在 3.890 處，也遠遠超出了允許的最大變異 +2 毫米。因此您的過程中可能存在非常大的變異。,Minitab教程-控制圖,3Xbar-s控制圖 當樣本大小n9，這時應用極差估計總體標準差的效率降低，需要用S圖來代替R圖。,您正在對 9 位嚴格進行節(jié)食和日常鍛煉的病人研究其血糖水平。要監(jiān)視病人血糖水平的均值和標準

6、差，請創(chuàng)建 X 和 S 控制圖。您在 20 天中每天采集每位病人的血糖讀數(shù)。,解釋結(jié)果 10 天中的血糖水平均值和標準差落于控制限制范圍內(nèi)。9 位節(jié)食并進行日常鍛煉的病人的血糖水平及其變異性均受控制。,Minitab教程-控制圖,4p控制圖 用于控制對象為不合格品率或合格率等計數(shù)值質(zhì)量指標的場合。常見的不良率有不合格品率、廢品率、交貨延遲率、缺勤率、差錯率等等。,工作表列中的每個條目都應包含子組 的缺陷品 數(shù)或缺陷數(shù)。當子組大小不等時，還必須輸入相應的子組大小列。,假定您在一家生產(chǎn)電視機顯像管的工廠工作。對于每個批次，您都會抽取一些顯像管并進行視像檢驗。如果顯像管內(nèi)側(cè)有刮痕，您就會拒收它。如果

7、某個批次的拒收數(shù)太多，您會對該批次進行 100% 的檢驗。,解釋結(jié)果 樣本 6 超出控制上限。請考慮檢驗該批次。,Minitab教程-控制圖,5np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，所以樣本大小相同的情況下，用此圖比較方便。,可使用NP 控制圖監(jiān)視缺陷品數(shù)量（每個產(chǎn)品項都劃分為兩個類別中的一類，例如成功或失?。?。使用此控制圖可以監(jiān)視過程在一段時間內(nèi)的穩(wěn)定性，以便您可以標識和更正過程中的不穩(wěn)定性。,例如，送貨服務經(jīng)理可以使用 NP 控制圖來監(jiān)視 2 個月來送貨車每天不工作的數(shù)量。不工作的送貨車將被視為缺陷單元。 此控制圖顯示，每天平均有 25 輛送

8、貨車不工作。第 19 天的缺陷單元數(shù)量不受控制。經(jīng)理應確定導致缺陷品數(shù)量異常大的任何特殊原因。,Minitab教程-控制圖,6c控制圖 用于控制一部機器，一個部件一定的長度，一定的面積或任一定的單位中所出現(xiàn)的缺陷數(shù)目。,對于每個產(chǎn)品項有多個缺陷的情況，可使用C 控制圖監(jiān)視缺陷數(shù)。只有當子組大小相同時才應使用 C 控制圖。使用此控制圖可以監(jiān)視過程在一段時間內(nèi)的穩(wěn)定性，以便您可以標識和更正過程中的不穩(wěn)定性。,例如，一家 LCD 制造商希望監(jiān)視 17 英寸 LCD 液晶屏上的缺陷。技術人員以 10 個屏幕為一個子組，記錄每小時的壞點數(shù)，并使用 C 控制圖來監(jiān)視壞點數(shù)量。,Minitab教程-控制圖,

9、C控制圖注意事項,必須能夠統(tǒng)計每項或每單位的缺陷數(shù) 如果您的數(shù)據(jù)存在過度離散或欠離散現(xiàn)象，則傳統(tǒng)的屬性控制圖可能會產(chǎn)生誤解 數(shù)據(jù)應當采用時間順序 應當按照適當?shù)臅r間間隔收集數(shù)據(jù) 采用子組形式收集數(shù)據(jù) 子組大小應當相等或接近相等 子組必須足夠大 必須收集足夠多的子組才能獲取精確的控制限,Minitab教程-控制圖,8U控制圖 當樣品的大小保持不變時可用C控制圖，而當樣品的大小變化時則應換算為平均每單位的缺陷數(shù)后再使用U控制圖。,可使用U 控制圖監(jiān)視單位缺陷數(shù)（其中每個項目可具有多個缺陷）。使用此控制圖可以監(jiān)視過程在一段時間內(nèi)的穩(wěn)定性，以便您可以標識和更正過程中的不穩(wěn)定性。,例如，一家 LCD 制

10、造商希望監(jiān)視 17 英寸 LCD 液晶屏的壞點數(shù)。技術人員記錄每個屏幕的壞點數(shù)。每個子組具有不同數(shù)目的屏幕。制造商使用 U 控制圖來監(jiān)視每個屏幕的壞點平均數(shù)。,Minitab教程-控制圖,正態(tài)性檢驗,統(tǒng)計基本統(tǒng)計正態(tài)性檢驗,解釋結(jié)果：數(shù)據(jù)點離擬合的正態(tài)分布線相對較近。p 值大于顯著性水平 0.05。因此，無法否定數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布這一原假設。,Minitab教程-控制圖,正態(tài)性檢驗,為了確保結(jié)果有效，請在收集數(shù)據(jù)、執(zhí)行分析和解釋結(jié)果時考慮以下準則。 數(shù)據(jù)必須為數(shù)字 您必須擁有數(shù)字數(shù)據(jù)，如包裝重量。 樣本數(shù)據(jù)應當是隨機選擇的 在統(tǒng)計學中，隨機樣本用于對總體做出歸納，即推斷。如果數(shù)據(jù)不是隨機收集的，

11、則結(jié)果可能無法代表總體。有關更多信息，請轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)樣本中的隨機性。 樣本數(shù)量應當大于 20 如果樣本數(shù)量小于 20，則提供的功效可能不足，無法檢測樣本數(shù)據(jù)和正態(tài)分布之間的顯著差異。但是，在使用很大的樣本數(shù)量時要格外小心，因為它們可能會提供過大的功效。當檢驗功效太大時，樣本數(shù)據(jù)和理論分布之間可能無意義的小差異似乎會非常顯著。,Minitab教程-控制圖,特殊原因檢驗,特殊原因檢驗評估標繪點是否隨機分布在控制限之內(nèi)。,檢驗 1：點距離中心線超過 3,檢驗 2：中心線同一側(cè)行內(nèi)連續(xù) 9 點,檢驗 4：行內(nèi)連續(xù) 14 個點上下交錯,檢驗 3：行內(nèi) 6 點，全部遞增或全部遞減,Minitab教程-控制圖,

12、檢驗 5：2 個（共 3 個）距離中心線超過 2 的點（同一側(cè)）,檢驗 6：4 個（共 5 個）距離中心線超過 1 的點（同一側(cè)）,檢驗 7：行內(nèi)連續(xù) 14 個點距離中心線在 1 內(nèi)（任一側(cè)）,檢驗 8：行內(nèi)連續(xù) 8 個點距離中心線超過 1（任一側(cè)）,Minitab教程-控制圖,階段,使用階段可以創(chuàng)建顯示過程在特定時間段內(nèi)變化情況的歷史控制圖。默認情況下，Minitab 會為每個階段重新計算中心線和控制限。,解釋 此歷史控制圖顯示過程的三個階段，分別表示實施新過程之前、之中和之后。,Minitab教程-控制圖,解釋控制圖（以I-MR為例）,步驟 1：確定過程變異是否受控制 在解釋單值控制圖（I

13、 控制圖）之前，請檢查移動極差控制圖（MR 控制圖）以確定過程變異是否受控制。如果 MR 控制圖不受控制，則 I 控制圖上的控制限不準確。,移動極差控制圖（底部控制圖）上的所有點都受控制。,Minitab教程-控制圖,步驟 2：確定過程均值是否受控制 單值控制圖（I 控制圖）標繪單獨的觀測值。中心線是過程平均值的估計值。I 控制圖上的控制限設置在中心線上方和下方距離 3 個標準差的位置，它們顯示各個樣本值中預期的變異量。,失控點可能會影響過程參數(shù)的估計值并防止控制限真正代表您的過程。如果失控點是由特殊原因?qū)е碌?，請考慮在計算中省略這些點。,在這些結(jié)果中，移動極差控制圖穩(wěn)定，因此您可以解釋單值控制圖。單值控制圖上有 9 個點不受控制。過程隨時間變化不穩(wěn)定。,Minitab教程-控制圖,步驟 3：確定在每個檢驗中失敗的點 調(diào)查未通過特殊原因檢驗的任何觀測值。默認情況下，Minitab 只執(zhí)行檢驗 1，該檢驗將檢測超出控制限的點。但是，如果執(zhí)行其他檢驗，點可能無法通過多個檢驗。 當同時使用多個檢驗時，控制圖的敏感度也會增加。但是，誤警報率也會增加，這可能使您對檢驗結(jié)果做出不必要