qc七大手法培訓(xùn)通用課件[通用]

1、 培訓(xùn)內(nèi)容七大手法一、檢查表二、層別法三、柏拉圖四、因果圖五、直方圖六、散點圖七、管制圖、什么叫檢查表 為了獲取數(shù)據(jù)并加以整理，必須采用某種手法，以方便的記錄有關(guān)數(shù)據(jù)，并且 以便于整理的方式把這些數(shù)據(jù)集中起來檢查表就是適應(yīng)這種需要而設(shè)計出來的 一種表格；通過檢查表，只需進行簡單的檢查（確認），就能收集到各種信息。、檢查表的種類 不合格項檢查表 不合格位置檢查表 不合格原因檢查表 工序分布檢查表(三)、制作要點 確定制作什么類型的表， 明確制作目的 充分分析分類的項目 記錄要以簡單為佳一、檢 查 表 檢 查 表 年 月 日： 產(chǎn)品名稱： 工廠名稱： 工 序： 系 名： 檢查總數(shù)： 檢查員姓名：一

2、.什么叫層別法 層別法是指“根據(jù)一定的標準，把整體分為幾個部分”。在QC的場合下，通常將根據(jù)所具有的共同點或特點（如不良的現(xiàn)象或原因等）把全部數(shù)據(jù)分成幾組的做法稱為層別法。 二、層別法例如 照相機組裝工序的數(shù)據(jù)表對2月1日至2月5日間所發(fā)生的91件不良品按“日期、星 期”和“不良項目”進行如下分類。 按日期分類 按不良項目分類 2/1（星期一）：18件 螺絲松動： 33件 動作不良：5件 2/2（星期二）：20件 里程表有灰塵：12件 縫隙不良：3件 2/3（星期三）：20件 外面?zhèn)?18件 零件掉落：3件 2/4（星期四）：17件 焊接不良： 5件 外面臟污：2件 2/5（星期五）：16件

3、 粘接不良： 10件 對照相機組裝工位發(fā)生的不良品，按“日期”和“不良項目”分類。二：分層的方法 進行分層時，原則上必須選擇對特性（結(jié)果）產(chǎn)生影響的要素，作為分層的標準（項目）。 層別法可以說是“收集和整理數(shù)據(jù)時所必須遵循的一種基本思考方法”。 層別法的思考方法也被下列的一些手法采納：*排列圖是把分層后的數(shù)據(jù)表示為柱圖進而按大小順序排列、標出累計曲線后所形成的圖。*特性要因圖也是在對原因系列（要因）按大骨、中骨、小骨進行分層之后形成的。*記錄用的數(shù)據(jù)表也對數(shù)據(jù)進行分層，可以方便的收集數(shù)據(jù)。 柏拉圖是十九世紀意大利的經(jīng)濟學(xué)家柏拉特就當(dāng)時國民的財產(chǎn)與所得的分布曲線考慮出來的一種反映其特征的法則。并

4、因此發(fā)現(xiàn)了財產(chǎn)的絕大部分為一小部分人所擁有，大部分的國民處于貧困狀態(tài)。勞倫斯為了表現(xiàn)所得分布的不平等，用累積度數(shù)的百分率曲線表示出了這一現(xiàn)象，取名為勞倫斯曲線。 對于這個柏拉特法則，美國的朱蘭博士認為可以應(yīng)用于品質(zhì)管理，推薦把它用在不良對策中發(fā)現(xiàn)重大問題。即：不良損失額中的大部分被幾個項目的不良所占據(jù)。剩下的及少部分由多數(shù)的不良項目占有。如果對前者的不良項目制定不良對策予以實施，即可大幅度的降低成本。財產(chǎn)的累積百分率1001000勞倫斯曲線人口的累積百分率三、柏拉圖 什么叫柏拉圖 在制造過程中，總會出現(xiàn)一些不良的情況。將這些不良項目按數(shù)據(jù)的大小順序自左向右進行排列而列出的圖。從圖中我們可以看出

5、哪些項目有問題，影響的程度如何，我們可以針對重要的項目進行調(diào)查、分析，采取可行的改善措施。柏拉圖就是利用統(tǒng)計的手法，以圖的形式將這些不良現(xiàn)象表現(xiàn)出來。 照相機組裝工序不良項目檢查表為制作排列圖而進行的計算制作柏拉圖不良件數(shù)不良比率不良項目 什么叫特性要因圖（因果圖、魚骨圖、石川圖） 特性要因圖是一種用于分析質(zhì)量特性（結(jié)果）與可能影響質(zhì)量特性的因素（原因）的一種工具。 四、特性要因圖因果圖的的用途： 分析因果關(guān)系； 表達因果關(guān)系； 通過識別癥狀、分析原因、尋找措施，促進問題解決。大骨小骨孫骨中骨主 要原 因結(jié) 果主骨 特性要因圖的制作方法 應(yīng)盡可能讓更多的有關(guān)人員參與特性要因圖制作，充分理解問題

6、是什么，并按 下列步驟總結(jié)大家的意見。步驟1確定作為問題的特性特性是指不良率、尺寸偏差等品質(zhì)方面的情況，是結(jié)果。效率、成本、安全、人際關(guān)系等目前被做為問題的項目，可視為結(jié)果具體地表述為所掌握的事實。步驟2寫出特性并畫出椎骨把特性寫在右側(cè)，加上方框“ ”；然后從左往右畫一條帶箭頭的粗線，稱之為椎骨。步驟3寫出構(gòu)成大骨的要因從影響特性的要因中，找出涵蓋面較廣的要因，將其填入大骨處。若代表大骨的特性與物品有關(guān)，較簡便的歸納方法是列舉出4M（作業(yè)人員、機械、作業(yè)方法、材料）。除此之外，還可加上測定、環(huán)境等因素。將不同的工序（如粗加工、前加工、后加工等）作成大骨，也是可以的。步驟4針對每根大骨不斷探詢“

7、為什么”，畫出“中骨”“小骨”“細骨”在畫中骨、小骨、細骨時，須對要因進行分解，直至可以采取行動。一般說來，在小骨上即可采取行動。步驟5將被視為對特性有很大影響的要因用圓圈標出來理想的做法是，通過對數(shù)據(jù)的解析（驗證）把握各項要因的影響程度。如沒有數(shù)據(jù)，可以通過舉手表決的形式把有關(guān)人員的意見總結(jié)起來。在這種情況下，每個人可舉手2次左右。步驟6寫上圖的名稱、產(chǎn)品名稱、制作年月日、參與制作人員的姓名 制作時的注意事項 集思廣益的制作 在制作特性要因圖過程中，QC小組全體成員的積極參與，充分的交換意見，即真正做到集思廣益，是至關(guān)重要的。 特性和原因因素盡可能表述得簡潔具體 不要用長篇文章來表述，只用一

8、兩句短語表述出來。特性和要因（結(jié)果和原因）關(guān)系需采用大家都能理解的表述形式。 更具體地追查原因 反復(fù)的問“為什么”，不僅只注意大骨、中骨，追查要因須深入到小骨、細骨的層次?！緦嵤┐竽X風(fēng)暴法（Brain Storming）的注意事項】 *絕對不可進行好壞評判。 *無所顧及的各抒己見。 *在他人意見的基礎(chǔ)上，提出更好的意見，形成連 鎖反應(yīng)三個臭皮匠頂一個諸葛亮。 *意見數(shù)量越多越好。 大骨：48； 中骨：45； 小骨：23； 細骨：視情形而定*有時候被認為沒有價值的意見卻是重要的原因。*一旦自己的意見被他人忽視，就會不再提意見了。必須注意上述情況?！纠?焊接不良多 列舉作為原因的要因 減少焊接不

9、良 提示針對要因的對策方案 特性舉例說明： 作業(yè)者作業(yè)疏忽不熟練作業(yè)程序顛倒自行變更 作為程序方法公差錯誤作業(yè)條件 未注明材料硬度不符 規(guī)定尺寸過大機械震動不穩(wěn)精度不夠控制過路 故障潤滑不良機器組不良率高五、直方圖（1）直方圖定義直方圖可表示測量數(shù)據(jù)（尺寸、重量、時間等計量值）具有怎樣的偏差（分布），且容易把握整體情況。直方圖也稱為柱狀圖。頻度數(shù)SLSU27.533.539.5n=100=33.6s=2.98Cp=1.30Cpk=1.10(2)直方圖的特點 數(shù)據(jù)的分布形狀 數(shù)據(jù)的中心位置 數(shù)據(jù)分散的大小 數(shù)據(jù)和規(guī)格的關(guān)系 把握分布的形態(tài) 直方圖最基本的使用方法是把握分布的形態(tài)。一目了然(3)直

10、方圖的用途 調(diào)查分散和偏離的原因 通過比較用4M等分層的直方圖，可以了解分散和偏離的原因。 通過與規(guī)格相比較，可了解是否有問題。 記入規(guī)格值后，就可以了解相對于規(guī)格的分散、不良的發(fā)生狀況。 研究改善前后的效果將其用于解決工作現(xiàn)場的問題后，就能很清楚地了解平均值和分散的改善。工序異常出現(xiàn)雙峰、孤島等不規(guī)則形狀(4)直方圖的制作方法*舉例* 某制藥公司9月1日至9月30日制造了一批感冒藥品,約1萬個，每天抽取5個，對重量進行測定，取得下列數(shù)據(jù)： （標準為13.751.05g）感冒藥品的重量（g)A13.814.213.913.713.613.813.813.614.814.0B14.214.113

11、.514.314.114.013.014.213.913.7C13.414.314.214.114.013.713.814.813.813.7D14.213.713.814.113.514.114.013.614.314.3E13.914.514.013.315.013.913.513.913.914.0F14.112.913.914.113.714.014.113.713.814.7G13.614.014.014.414.013.214.513.913.714.3H14.613.714.713.613.914.813.614.014.213.5I14.414.013.714.113.513.

12、914.014.714.214.8J13.114.414.414.914.414.513.813.314.514.0程序1收集數(shù)據(jù) 9月1日30日之間，每天抽取5個藥品B，測定重量得到100個數(shù)據(jù)。 (n=100）程序2查找所有數(shù)據(jù)中的最大值Xmax和最小值Xmin。A13.814.213.913.713.613.813.813.614.814.0B14.214.113.514.314.114.013.014.213.913.7C13.414.314.214.114.013.713.814.813.813.7D14.213.713.814.113.514.114.013.614.314.3E1

13、3.914.514.013.315.013.913.513.913.914.0F14.112.913.914.113.714.014.113.713.814.7G13.614.014.014.414.013.214.513.913.714.3H14.613.714.713.613.914.813.614.014.213.5I14.414.013.714.113.513.914.014.714.214.8J13.114.414.414.914.414.513.813.314.514.0*從加上標記的數(shù)據(jù)中找到最大值和最小值。 全距是指原始數(shù)據(jù)中最大值和最小值之間的差。 組距是指全距除以組數(shù)所得的

14、值。程序3決定組數(shù) 把包含最大值和最小值的所有數(shù)據(jù)，平均分成若干組。組數(shù)大體上是數(shù)據(jù)總數(shù)的平方根。假設(shè)的組數(shù)：K= = =10 不是整數(shù)的情況下，四舍五入成整數(shù)。在此我們?yōu)樽鲌D方便取 K=11。程序4明確測定單位（測定值的最小刻度） 測定單位是指所有數(shù)據(jù)間差的最小值：所舉事例的測定單位是0.1克。（測定單位應(yīng)該在收集數(shù)據(jù)時就已經(jīng)知道了）程序5計算全距（極差）和組距全距：R= Xmax- Xmin=14.9-12.9=2組距：h= R/K=2/11=0.18180.2程序6確定各組界限 如果組界限值和數(shù)據(jù)的值相同，就不知道那個數(shù)據(jù)應(yīng)該計入上、下哪個區(qū)間了。 所以，組界限值要用測定單位的1/2大小

15、來表示。 因此，第一組的下界限值可以下面的方法計算出來。第一組的下界限值=最小值- =12.9- =12.85 包含最小值12.9包含最大值15.0第一組的上界限值=第一組的下界限值+組距h，其他組界值依次類推。程序7制作頻數(shù)表No各組的上下界限值組中值 X頻數(shù)統(tǒng)計頻數(shù) f112.8513.0512.95/2213.0513.2513.15/2313.2513.4513.35/3413.4513.6513.55/ / /11513.6513.8513.75/ / / /18613.8514.0513.95/ / / / /24714.0514.2514.15/ / / /16814.2514.

16、4514.35/ /10914.4514.6514.55/51014.6514.8514.75/ /71114.8515.0514.95/2合計-n=100注：組中值 X=（上界限值+下界限值）/ 27合計50105214.9514.8515.051111228414.7514.6514.8510402021014.3514.2514.458161611614.1514.0514.25718-18-11813.7513.6513.85544-22-21113.5513.4513.65432-8-4213.1513.0513.25250-10-5212.9512.8513.0514502730-

17、3u15514.5514.4514.65902413.9513.8514.056-9313.3513.2513.453u.f頻數(shù)f組中值X各組上下界限值No依據(jù)頻數(shù)表求 X（平均值）和s（標準偏差）的輔助計算表u2.f把有最大 f 值的一組的組中值指定為0，即u=0。u的表達式：u=（X-Xu=0）/ h求 X（平均值）和s（標準偏差）頻數(shù)X = Xu=0 + h（uf / n）=13.95+0.2（22/100）=13.994程序8程序9制作直方圖頻數(shù)n=100X=13.994s=0.416SU=14.80SL =12.70XM=13.75過程能力指數(shù)圖解 如果Cp=1，規(guī)格的寬度和標準偏差

18、（S）6相同，99.7%是良品。標準偏差s6規(guī)格的寬度：SU-SL標準偏差sABSLSU(5)過程能力分析過程能力即統(tǒng)計控制狀態(tài)（穩(wěn)態(tài)）下所能達到的最小變差。過程能力反映了穩(wěn)態(tài)下該過程本身所表現(xiàn)的最佳性能（分布寬度最小）。A：頻數(shù)產(chǎn)品重量的直方圖bacSL=12.70SU=14.80規(guī)格中心值:M=13.75平均值X=13.994規(guī)格寬度B：有偏差情況的過程能力分析：工序能力指數(shù)規(guī)格不良率的關(guān)系規(guī)格的寬度（兩側(cè)）不良率工序能力判斷備注Cp1.67標準偏差的10倍以上0.000057%不良率過剩即使產(chǎn)品的偏差增大也沒有問題，要考慮簡化管理和降低成本的方法。1.67Cp1.33標準偏差的8倍以上1

19、0倍以下0.0063%不良率0.000057%足夠理想狀態(tài)，維持現(xiàn)狀。1.33Cp1.00標準偏差的6倍以上8倍以下0.27%不良率0.0063%尚可認真進行工序管理，保持管理狀態(tài)，如果C接近1，就會有出現(xiàn)不良品的可能，需要采取必要的措施。1.00Cp0.67標準偏差的4倍以上6倍以下4.6%不良率0.27%不足出現(xiàn)了不良品，必須全數(shù)進行篩選，加強工序管理和改善。0.67Cp標準偏差的4倍以下不良率4.6%很差極其不能滿足產(chǎn)品質(zhì)量要求的狀態(tài)。必須馬上弄清原因、采取對策、實施改善。再次對規(guī)格進行研討。C： 從理論上說，表示按規(guī)格值而言下限值得到了控制，不存在某值以下的值的情況。 在雜質(zhì)成分接近0

20、%的情況；不良品數(shù)和缺陷數(shù)接近0%等情況下出現(xiàn)。直方圖的平均值分布偏向中心的左側(cè)，頻度數(shù)的變化在中心的左側(cè)急速，右側(cè)緩慢。非對稱型。右裙部型（左裙部型） 區(qū)間寬度是否是測量單位的整數(shù)倍？測量者的讀數(shù)有無毛病等，需要進行研討。每隔一個區(qū)間頻度數(shù)變少，呈現(xiàn)犬牙或梳狀。犬牙型或梳狀型一般的表現(xiàn)形式頻度數(shù)在中心附近最多，從中心向兩側(cè)逐漸減少。左右對稱。一般型備注說明分布形狀名稱(6)直方圖的分布形狀名稱 混入了少量，不同分布的數(shù)據(jù)。應(yīng)從數(shù)據(jù)的來歷、工序有無異常、測量是否有誤、是否混入了其它工序的數(shù)據(jù)等方面進行調(diào)查。 一般的直方圖的右端或左端有孤立的小島。孤島型 表示平均值不同的兩個分布混合在一起的情況

21、。例如，兩臺機器之間、兩種材料之間存在差異的情況。制作成分層直方圖試試看，就能明白其不同的地方了。 分布的中心附近。頻度數(shù)很少，左右呈山峰形狀。雙峰型區(qū)間寬度是否是測量單位的整數(shù)倍；測量者的讀數(shù)有無毛病等需要進行研討。 各區(qū)間包含的頻度數(shù)變化不大，呈高原的形狀。高原型 表示規(guī)格以下的東西全數(shù)篩選排除后的情況。 確認有無測量作假、檢查失誤、測量誤差等現(xiàn)象。 直方圖的平均值分布極端偏向中心的左側(cè)，頻度數(shù)的變化，在中心的左側(cè)很陡，右側(cè)緩慢。屬于非對稱型。左絕壁型（右絕壁型）規(guī)格與分布的關(guān)系說明理想型產(chǎn)品數(shù)據(jù)全部在規(guī)格以內(nèi)，平均值也和規(guī)格的中心一致。規(guī)格位于由直方圖求得的標準偏差的大約四倍的位置，是理

22、想情況。（Cp=1.33）單側(cè)無裕測量產(chǎn)品數(shù)據(jù)在規(guī)格以內(nèi)，平均值過于接近規(guī)格上限，即使極小的工序變化，也可能發(fā)生超規(guī)格情況，有必要降低平均值。下限上限產(chǎn)品的范圍規(guī)格下限上限產(chǎn)品的范圍規(guī)格(7)直方圖的看法下限上限產(chǎn)品的范圍規(guī)格雙側(cè)無裕量型產(chǎn)品范圍與規(guī)格正好一致。因為沒有裕量，令人擔(dān)心，工序稍有變化，就會超出規(guī)格，所以有必要減少偏差。（Cp=1.00）裕量過富裕型過于滿足規(guī)格，相對于產(chǎn)品的范圍，規(guī)格過于寬松，裕量過大。需要變更規(guī)格，縮小規(guī)格范圍或省略一部分工序，加寬產(chǎn)品范圍，規(guī)格的單側(cè)過于寬松時也應(yīng)按同樣的思路處理。下限上限產(chǎn)品的范圍規(guī)格下限上限產(chǎn)品的范圍規(guī)格下限上限產(chǎn)品的范圍規(guī)格下限產(chǎn)品的范圍

23、規(guī)格平均值偏離型平均值過于偏左，如果能用技術(shù)手段簡單地改變平均值的話，應(yīng)使平均值接近規(guī)格的中心值。超規(guī)格下限（上限）型只提供了規(guī)格上限（下限），整體分布過于偏左（右）。下限上限產(chǎn)品的范圍規(guī)格下限上限產(chǎn)品的范圍規(guī)格偏差大工序偏差過大。必須進行工序改善、全數(shù)篩選。如果可能的話，應(yīng)擴大規(guī)格。偏差很大相對于規(guī)格的寬度，工序能力非常不足的情況下，如果無論如何也不能改變規(guī)格和工序的話，應(yīng)在全數(shù)篩選或分層后使用。但是，這些只是應(yīng)急措施，為了從根本上減小偏差，必須進行要因分析并采取對策。 何謂散點圖 散點圖是將成對的2組數(shù)據(jù)制成圖表，以視察數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系。所謂成對的兩個數(shù)據(jù)，指的是從其中的1個數(shù)據(jù)（X）可

24、以得出性質(zhì)不同的第2個數(shù)據(jù)（Y）這一情形。六、散點圖【例】 化學(xué)制品的“原材料中雜質(zhì)所占比例”與“制品產(chǎn)率”的關(guān)系。 鋼才的“熱處理溫度”與“抗拉強度”的關(guān)系。 “催化劑的活度”與“壽命”的關(guān)系。 營業(yè)人員的“訪問次數(shù)”與“銷售額”的關(guān)系。 百貨店的“來客人數(shù)”與“銷售額”的關(guān)系。 人的“身高”與“體重”的關(guān)系。 制作散點圖的注意事項 *縱軸與橫軸的長度相等，呈正方形 *將被認為是原因的要素置于橫軸上，設(shè)為X； 將被認為是結(jié)果的要素置于縱軸上，設(shè)為Y。身高和體重的關(guān)系YX增大時,Y也隨之增大,典型的正相關(guān)X增大時,Y反而減小,典型的負相關(guān)YX與Y之間看不出有何關(guān)系XX開始增大時,Y也隨之增大,

25、但達到某一值以后,則X增大時,Y卻減小.YYXXX 散點圖的類型散點圖的使用方法 觀察點的分布是呈右上傾斜方向，還是呈右下傾斜方向。 觀察的傾斜方向上的分散程度是多少。 相關(guān)關(guān)系的符號檢定 呈右上傾斜方向時，X增加了Y也隨之增加：正相關(guān) 呈右下傾斜方向時，X增加了Y也隨之減少：負相關(guān) 分散程度小，表明相關(guān)關(guān)系強 分散程度大，表明相關(guān)關(guān)系弱 在用氣壓改錐擰螺絲的工序上，出現(xiàn)了扭矩不勻的情況。為了究明其中的原因，有關(guān)人員就空氣壓力如何引起扭矩變化的問題作了一項調(diào)查。不過，調(diào)查時假定氣壓改錐、螺絲不變。問題最大值最小值緊固扭力矩（kgf.cm）（kgf/cm2）空氣壓力空氣壓力和扭力矩的關(guān)系 【問題

26、：能說空氣壓力P與緊固扭矩T之間有相關(guān)關(guān)系嗎？】步驟1 劃中位線 劃一條垂直線（垂直方向的中位線）和一條水平線（水平方向的 中位線）使圖上的30個點正好均分步驟2 在分成4塊的區(qū)間內(nèi)編上號碼、，分別數(shù)出各個區(qū) 間里的點數(shù)步驟3 分別統(tǒng)計對角區(qū)間（和，和）里的點數(shù) n+ = +=24， n- = +=6步驟4 進行符號檢定：利用符號檢定表進行檢定 * 符號檢定表的N為（n+）+（n-） 因為中位線上的點不數(shù)，所以有時收集的數(shù)據(jù)數(shù)與N不等。 * 把統(tǒng)計得出的（n+）+（n-）小的一個值（稱為實現(xiàn)值）與符號檢定表中對應(yīng)N的判定值進行比較。（中位線上的點不數(shù)） 回歸線的畫法緊固扭力矩（kgf.cm）空

27、氣壓力和扭力矩的關(guān)系空氣壓力中位線（4.5，5.45）中位線（5.65，7.2）（kgf/cm2）回歸線：y=1.5x-1.4 什么叫控制圖 控制圖是對過程質(zhì)量特性值進行測定、記錄、評估和監(jiān)察過程是否處于統(tǒng)計控制狀態(tài)的一種用統(tǒng)計方法設(shè)計的圖。七、控制圖【控制圖的形成】UCL=52.53CL=48.38LCL=44.45 將通常的正態(tài)分布圖轉(zhuǎn)個方向，使自變量增加的方向垂直向上，并將、+3 、-3分別標為CL、UCL、LCL，這樣就成了控制圖。 +3 -3 U C LC LL C L 控制圖原理 【控制圖原理的第一種解釋】 小概率事件原理：小概率事件在一次試驗中幾乎不可能發(fā)生，若發(fā)生即判斷異常。

28、結(jié)論：點出界就判異 【控制圖原理的第二種解釋】 影響產(chǎn)品的因素有偶然因素和異常因素之分，偶然因素引起質(zhì)量的偶然波動，這是不可避免的，但對質(zhì)量的影響不大；異常因素引起質(zhì)量的異常波動，且對質(zhì)量的影響大，應(yīng)采取措施進行消除。 假定現(xiàn)在異常波動均已消除，則只剩下偶然波動的波動將是正常波動，以此波動作為基礎(chǔ)，若過程中異常波動發(fā)生，則此異常波動疊加于正常偶然波動上后所產(chǎn)生的波動一定會比原來的最小偶然波動大為增加，從而在控制圖上造成點子頻頻出界，故可由此判斷過程已經(jīng)發(fā)生異常的變化。 結(jié)論：點出界就判異； 控制圖的實質(zhì)是區(qū)分偶然因素與異常因素兩種因素。 【控制圖的3原則】 控制限與中心線的距離為3時最合適68

29、.26% +1 -1 95.4599.73 -2 -3 +2 +3 分布控制圖代號控制圖名稱正態(tài)分布（計量值）X - R均值極差控制圖X s均值標準差控制圖Me R中位值極差控制圖X - Rs單值移動極差控制圖二項分布（計件值）P不合格品率控制圖Pn不合格品數(shù)控制圖泊松分布（計點值）C不合格數(shù)控制圖u單位不合格數(shù)控制圖 常規(guī)控制圖的分類控制圖判異準則的思路判異準則有兩類：1.點出界就判異 2.界內(nèi)點排列不隨機判異ABCCBAUCLCLLCLABCCBAUCLCLLCLABCCBAUCLCLLCLABCCBAUCLCLLCL準則2：32 B 外準則1：1 A 外（1界外）準則3：54 C 外準則

30、4：6 連串ABCCBAUCLCLLCLABCCBAUCLCLLCLABCCBAUCLCLLCLABCCBAUCLCLLCL準則6：9 單側(cè)準則5：8 缺 C準則7：14上下交替準則8：15 C 內(nèi)均值極差控制圖(X- R圖)程序1 某手表廠所生產(chǎn)手表存在停擺問題，應(yīng)用巴雷特圖分析發(fā)現(xiàn)主要原因是由于螺栓松動引發(fā)的螺栓脫落造成的。為此，廠方?jīng)Q定應(yīng)用控制圖對裝配作業(yè)中的螺栓扭距進行過程控制。 （扭距標準為140-180）*舉例*取預(yù)備數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)合理分成25組，見表一。取數(shù)原則：A. 一般取20-25個子組B. 子組大小一般取為4或5程序2計算各子組樣本的平均值 Xi，見表一第7欄。程序3計算各

31、子組樣本的極差 Ri，見表一第8欄。程序4計算樣本總均值X與平均樣本極差 R。X =163.256， R =14.280123456789101112131415161718192021222324251541661681681531641671581561741681481651641621581511661701681621661721741511741701661641651581691601621621741601591661581621581661701601641601641641601641621601701621621591621641621661621471641541561

32、54172166162165170159166164166166162164165172175164152156160164153170168164181164160154169172165157158162164160166167168165166164174166170151164172152168162160160153158160162170820828816832812824835810798828934804775828814792812830826804813826820823803164.0165.6163.2166.4162.4164.8167.0162.0159.6165.

33、6166.8160.8155.0165.6162.8158.4162.4166.0165.2160.8162.6165.2164.0164.6160.6208861414168121814221861812301010141614131719子組序號觀測值Xi1(1)Xi2(2)Xi3(3)Xi4(4)Xi5(5)Xij(6)Xi(7)Ri(8)表一：數(shù)據(jù)與計算表程序5計算R圖的參數(shù)。A.查計量值控制圖系數(shù)表，當(dāng)樣本量n=5時，查得D3=0，D4=2.114B.將相關(guān)數(shù)據(jù)代入R圖的公式： UCLR = D4R = 2.11414.280=30.188 CLR = R = 14.280 LCLR

34、 = D3R = 0C.參見下圖，可見R圖判穩(wěn)。故可進入程序6。30.18814.2800.000R圖程序6計算X圖的參數(shù)。A.查計量值控制圖系數(shù)表，當(dāng)樣本量n=5時，查得A2=0.577B.將相關(guān)數(shù)據(jù)代入X圖的公式： UCLX = X+A2R = 163.256+0.57714.280171.496 CLX = X = 163.256 LCLX = X-A2R = 163.256 - 0.57714.280155.016C.參見下圖，可見X13值為155.0，小于UCLX，故過程的均值失控。經(jīng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)該組數(shù)據(jù)屬于過程中某種突發(fā)原因，而此原因不會再出現(xiàn)，故可以簡單地將此刪除。163.25617

35、1.496155.016X圖程序7去掉第13組數(shù)據(jù)后，重新計算R圖與X圖的參數(shù)。此時 R = R/24=（357-18）/24 14.125 X = X/24=（4081.4-155.0）/24 160.600將相關(guān)數(shù)據(jù)重新代入R圖的公式： UCLR = D4R = 2.11414.125 29.860 CLR = R= 14.125 LCLR = D3R = 0.000 從表一中可見，R圖中第17組R=30出界，經(jīng)查屬人為原因造成，于是舍去此組數(shù)據(jù)，重新計算如下：此時 R = R/23=（339-30）/23 13.435 X = X/23=（3926.4-162.4）/23 163.652

36、再次將相關(guān)數(shù)據(jù)重新代入R圖的公式： UCLR = D4R = 2.11413.435 28.402 CLR = R= 13.435 LCLR = D3R= 0.000這樣，R圖可判穩(wěn)，于是接著計算X圖如下：將相關(guān)數(shù)據(jù)重新代入X圖的公式： UCLX = X+A2R = 163.652+0.57713.435171.404 CLX = X = 163.652 LCLX = X-A2R= 163.652 - 0.57713.435155.900程序8第二次畫出 X R 控制圖如下：28.40213.4350.000171.404163.652155.900R 圖X 圖程序9與規(guī)范進行比較： 給定質(zhì)量

37、規(guī)范為：TL=140，TU=180，利用得到的統(tǒng)計控制狀態(tài)下的R=13.435和X=163.652來計算過程能力指數(shù)： = R/d2 =13.435/2.326=5.776 CP =(TU-TL)/6=(180-140)/6*5.776=1.15 由于 X=163.652與規(guī)格中心M=（TU+TL）/2=160不重合，所以有必要計算有偏移的過程能力指數(shù)： K =（X-M）/T/2 =(163.652-160)/(180-140)/2=0.18 CPK =(1-K)*CP =(1-0.18)*1.15=0.94程序10 延長統(tǒng)計控制狀態(tài)下的X-R控制圖的控制線,進入控制用控制圖階段,實現(xiàn)對過程的

38、日?？刂?。均值標準差控制圖(X- s圖)程序1 為充分利用子組信息，對上例選用X-s控制圖。步驟如下：*舉例*取預(yù)備數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)合理分成25組，見表二。取數(shù)原則：A. 一般取20-25個子組B. 子組大小一般取為4或5程序2計算各子組樣本的平均值 Xi，見表第7欄。程序3計算各子組樣本的標準差 si，見表第8欄。程序4計算樣本總均值X與平均標準差 s。X =163.256， s =5.644123456789101112131415161718192021222324251541661681681531641671581561741681481651641621581511661701681

39、621661721741511741701661641651581691601621621741601591661581621581661701601641601641641601641621601701621621591621641621661621471641541561541721661621651701591661641661661621641651721751641521561601641531701681641811641601541691721651571581621641601661671681651661641741661701511641721521681621601601

40、53158160162170820828816832812824835810798828934804775828814792812830826804813826820823803164.0165.6163.2166.4162.4164.8167.0162.0159.6165.6166.8160.8155.0165.6162.8158.4162.4166.0165.2160.8162.6165.2164.0164.6160.67.2112.9663.6332.6085.5505.4045.8313.1625.3678.0505.0208.0757.0712.6087.2944.77512.2193.7425.0205.0205.9416.0995.1486.2