SPC使用講解 (2)ppt課件

1、03/01/10YJ Supplier SPC TrainingDate: Jan.14,2003Place:Huang Jiang Monitor Factory.YJ Supplier SPC TrainingDear Supplier,We are pleased to invite you to attend the YJ Supplier SPC TrainingIn Dong guan, China in Jan.14,2003.This letter is to help you get the information to attend this training.Date:1

2、4 Jan,2003Guan Monitor Factory.Venue:The training will be held at 2f Main Meeting Room of GongCourse Fee:The course fee will be RBM500.目錄統(tǒng)計(jì)品管之根本概論數(shù)據(jù)何謂精細(xì)度、正確度?根本統(tǒng)計(jì)的量數(shù)何謂群體、樣本?集中趨勢之意義與特性何謂超幾何分配、二項(xiàng)分配?常態(tài)分配中央極限定理.統(tǒng)計(jì)制程控制SPC控制圖的分類X-R Control ChartP Control Chart制程才干分析6 概念PCP0抽樣計(jì)劃目錄(續(xù)).數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的意義數(shù)據(jù)的分類按特性分計(jì)數(shù)值數(shù)據(jù)以

3、個(gè)數(shù)計(jì)算的數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)是間斷的不連續(xù)的如不良數(shù)。計(jì)量值數(shù)據(jù)可以連續(xù)量測的數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)呈連續(xù)性的如強(qiáng)度壓力等等。數(shù)據(jù)的差異可靠度精細(xì)度準(zhǔn)確度.何謂精細(xì)度?精細(xì)度:用同一測定方法,測同一樣本,並反覆作無限次的測定或用同一抽樣方法,抽取同一群體,並反覆作無限次的抽樣,一定會(huì)有變異發(fā)生,變異的寬度亦即是數(shù)據(jù)分配的寬度,這種寬度的大小就是代表精細(xì)度,而此寬度愈窄,表示精細(xì)度越好.何謂正確度?正確度:用同一測定方法,測同一樣本,並反覆作無限次的測定或用同一抽樣方法,抽取同一群體,並反覆作無限次的抽樣,一定會(huì)有變異發(fā)生,變異的均值亦即是數(shù)據(jù)分配的平均值與真值之間的差值,這個(gè)差的大小就稱為正確度,而此差值普通來說

4、,差值越小,表示正確度越好.描畫一批布或一鑄件的品質(zhì)，可用每公尺棉布有幾個(gè)疵點(diǎn)，一鑄件外表有幾個(gè)氣孔或砂眼來表達(dá)，無塵室中每立方公尺含微粒的個(gè)數(shù)，這些都是以記點(diǎn)的方式表示一單位產(chǎn)品的特性值有些產(chǎn)品必須以二分法來斷定品質(zhì)好壞，如好與壞、良與不良及合格與不合格等所謂通過-不通過(GO-NOGO)之計(jì)件方式來表示一單位產(chǎn)品的特質(zhì)計(jì)數(shù)值(Attribute).計(jì)件或記點(diǎn)的表達(dá)方式，稱之為計(jì)數(shù)值。計(jì)數(shù)值的數(shù)據(jù)在數(shù)學(xué)上有不連續(xù)的特性，稱之為離散變數(shù)(Discrete Variable)1.車輛能否漏油 2.燈泡能否有作用 3.孔徑太大或太小 4.擋風(fēng)玻璃之氣泡數(shù) 計(jì)數(shù)值(Attribute).有些單位產(chǎn)品

5、需經(jīng)由實(shí)際量測或測試而得一連續(xù)性的數(shù)據(jù)。如零件的尺寸，電器產(chǎn)品的電流、電壓、電阻等，產(chǎn)品的運(yùn)用壽命，鋁鑄品之化學(xué)成分含量表達(dá)單位產(chǎn)品特性值的方法，稱之為計(jì)量值計(jì)量值數(shù)據(jù)在數(shù)學(xué)上有連續(xù)的數(shù)據(jù)，故稱之為連續(xù)變數(shù)(Continuous Variable)計(jì)量值(Variable).軸的外徑(英吋)孔位與基準(zhǔn)面的距離(厘米)電阻(歐姆)、電流(安培)、電壓(伏特)金屬熱處理後之硬度及溫度計(jì)量值(Variable).資料(data)與資訊(information)的差別 -資料:未經(jīng)整理或已整理卻不知其意義的數(shù)據(jù) -資訊:有意義的資料如何描畫一筆資料？ -運(yùn)用平均數(shù)()與標(biāo)準(zhǔn)差()敘述統(tǒng)計(jì)(根本統(tǒng)計(jì))與

6、推論統(tǒng)計(jì)母體與樣本的分別Basic Statistics 根本統(tǒng)計(jì).根本統(tǒng)計(jì)的量數(shù)(一)集中趨勢(分配位置)的測定平均數(shù) ( ) 中位數(shù) ( )眾 數(shù) (M0).母數(shù) 意義 特性 平均數(shù)m (Mean )諸數(shù)經(jīng)加總後的平均數(shù) 因只論各數(shù)之平均，故小樣本時(shí)易受端值影響 中數(shù)me(Median )排列諸數(shù)後居中位之?dāng)?shù) 因只論何值位居中，故小樣本時(shí)不受極值影響 眾數(shù) mo(Mode) 諸數(shù)中出現(xiàn)最多次之?dāng)?shù) 因只論何數(shù)常出現(xiàn)，故小樣本時(shí)易有多峰現(xiàn)象 123456768686970717290中勢Central Tendency me = 70.0; mo = 68. 處理方式分為樣本或母體，其符號有所

7、不同 母體平均數(shù)公式：其中N是個(gè)數(shù)， Xi是第i個(gè)數(shù)， 就是平均數(shù)樣本平均數(shù)公式：留意：樣本平均數(shù)與母體平均數(shù)符號必分辨清楚母體樣本平均數(shù)(mean).何謂群體?何謂樣本?群體(以N表之):為統(tǒng)計(jì)調(diào)查對象的全部.群體有限群體無限群體樣本(以n表之):為研討群體的情形或有某種目的而從群體或批中隨機(jī)抽取,並以此為代表者,而用以測定或推定群體或批的狀況者謂之.N30稱大樣本;n30為小樣本.請算出以下的平均數(shù)(1) 23,78,69,46,90,12,66,93(2) 45,23.85,34,11,34Try it!.中位數(shù)或中間值：將資料由大到小(排序陳列，中間的那個(gè)值即是。-資料個(gè)數(shù)為奇數(shù)：最中

8、間的數(shù) 17 15 10 9 7 4 3-資料個(gè)數(shù)為偶數(shù)：最中間兩個(gè)數(shù)相加除以2 17 15 10 9 7 4 眾數(shù)：資料中出現(xiàn)最多的值，假設(shè)一切數(shù)值只出現(xiàn)一次，那就沒有眾數(shù)。眾數(shù)能夠兩個(gè)值以上，它和平均數(shù)、中位數(shù)不同，平均數(shù)、中位數(shù)只需一個(gè)值。留意：1.計(jì)算中位數(shù)必須先經(jīng)排序由大到小 2.眾數(shù)能夠不只一個(gè)中位數(shù)(median)、眾數(shù)(mode).留意:平均數(shù)是量測集中趨勢最常用的方法,最適用於對稱分配與少許的偏斜分配.控制圖、集中趨勢的量測等均以平均數(shù)為基礎(chǔ)從事計(jì)算.中位數(shù)是量測極偏斜分配之集中趨勢最有效的方法,因?yàn)樵跇O偏斜分配下,平均數(shù)往往遭到影響,但中位數(shù)卻不變.眾位數(shù)是估計(jì)集中趨勢最快

9、的方法,因?yàn)楸娢粩?shù)可直接自直方圖中觀查而得. 請算出以下的中位數(shù)(1) 12,34,76,89,107(2) 2,5,9,6,14,23,30(3) 11,34,21,3,42,30,65,52 請算出以下的眾數(shù)(1) 78,34,64,12,34,22(2) 15,56,81,15,22,80,58,56,106,121(3) 102,34,79,49,28,46,100,26Try it!.母數(shù) 意義 特性 平均數(shù)m (Mean )諸數(shù)經(jīng)加總後的平均數(shù) 因只論各數(shù)之平均，故小樣本時(shí)易受端值影響 中數(shù)me(Median )排列諸數(shù)後居中位之?dāng)?shù) 因只論何值位居中，故小樣本時(shí)不受極值影響 眾數(shù)

10、mo(Mode) 諸數(shù)中出現(xiàn)最多次之?dāng)?shù) 因只論何數(shù)常出現(xiàn)，故小樣本時(shí)易有多峰現(xiàn)象 集中趨勢之意義與特性(1). 有極值出現(xiàn)20,11,78,26,53,87,56,19,82,75,2500平均數(shù)有意義的平均數(shù) 經(jīng)排序之後2500,87,82,78,75,56,53,26,20,19,11中位數(shù)為56由上可知，平均數(shù)易受極值影響，中位數(shù)不會(huì)無意義集中趨勢之意義與特性(2).根本統(tǒng)計(jì)的量數(shù)(二)離散趨勢分配差異的測定全距R數(shù)據(jù)中最大值與最小值的差偏向平方和 ( S )不偏變異V.母數(shù)意義 特性 全距R (Range) 諸數(shù)中最大和最小之間的差距 因只論最大和最小故小樣本時(shí)易受極值影響 四分位數(shù)Q

11、(Quartile) 排列諸數(shù)後四等分之位居某四分點(diǎn)之?dāng)?shù) 因只論何值位居分點(diǎn)故不受極值影響 百分位數(shù)P(Percentile) 排列諸數(shù)後百等分之位居某百分點(diǎn)之?dāng)?shù) 因細(xì)分分點(diǎn)故適用大樣本 變異數(shù)s 2(Variance) 各數(shù)距平均的差值平方和的平均 因?qū)⒉畛潭扔枰粤炕士梢赃\(yùn)算處理 標(biāo)準(zhǔn)差s(St. Dev )變異數(shù)的平方根 因適合機(jī)率分配故可以廣泛運(yùn)用 散勢 (Dispersion) .所分析的資料中最大值(maximum)-最小值(minimum)。全距越大表示資料的離散程度越大2000 1900 1624 1234 1033 594 671 873 587 489 647 891 2

12、49 967全距=2000-249全距在生產(chǎn)線上的重要性四分位差：需先將資料由小到大排序，N為資料個(gè)數(shù)Q1:第 個(gè)資料，即為第一個(gè)四分位數(shù)(quartile) Q2:第 個(gè)資料，即為第二個(gè)四分位數(shù)，即為中位數(shù)Q3:第 個(gè)資料，即為第三個(gè)四分位數(shù)四分位差:Q=Q3-Q1全距/範(fàn)圍(range)、四分位差. 請算出以下的四分位差56,60,66,66,73,79,82,84,90,92,93Q1=Q2=Q3=Q1=66 Q2=79 Q3= 90 , Q= 90-66=24範(fàn)例-四分位差.以P1,P2,.,P99表示，則將一切依序陳列(由小到大)資料分成100等分，每一等分佔(zhàn)1%百分位數(shù)在將不具意義

13、的原始資料轉(zhuǎn)變成為具意義且可以比較上，很有用處用於大樣本，小樣本用此法顯不出意義假設(shè)一位員工參加一項(xiàng)才干檢定，其分?jǐn)?shù)假設(shè)在第92個(gè)百分位數(shù)，這並不是指說這位員工得到這次考試的92%等級，但大致可說其分?jǐn)?shù)在一切參加這次考試的員工中約居高於92%(僅比8%同事的分?jǐn)?shù)低)比較百分位數(shù)與百分等級的不同百分位數(shù)(percentiles).將資料由小到大排序求算 - n 為數(shù)值個(gè)數(shù), k 所欲求百分位數(shù)L為無條件進(jìn)入法Pk即為從最低值算起至第L個(gè)數(shù)值例：假設(shè)有150筆資料，求算第35個(gè)百分位數(shù)，即P35之值即從低至高開始計(jì)數(shù)到第53個(gè)數(shù)值為主第k個(gè)百分位數(shù)求算方法.根本統(tǒng)計(jì)量數(shù)(三)標(biāo)準(zhǔn)差母標(biāo)準(zhǔn)差 )樣本

14、標(biāo)準(zhǔn)差 s. 敘述統(tǒng)計(jì)對於資料的敘述主要偏重在以下兩部分集中量數(shù)：描畫資料集中的情形。包括平均數(shù)、中間值(中位數(shù))、眾數(shù)、幾何平均數(shù)*、調(diào)和平均數(shù)*變異量數(shù)：用以描畫資料分散的情形。包括範(fàn)圍(全距)、變異數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、四分位差他認(rèn)為在製程上標(biāo)準(zhǔn)差和全距何者較為重要？敘述統(tǒng)計(jì).計(jì)數(shù)值的分配計(jì)數(shù)值的分配超幾何分配二項(xiàng)分配卜瓦松分配 .何謂超幾何分配?二項(xiàng)分配?超幾何分配:自含有N件產(chǎn)品中,以不歸還法隨機(jī)取出n件產(chǎn)品,在此n件中,含有不良品件數(shù)為X件的機(jī)率.二項(xiàng)分配:a.群體之批量為無限多. b.群體之批量為有限數(shù),但取樣系以歸還法. c.群體之批量為有限數(shù),因相當(dāng)多,點(diǎn)算不易,且N10n.超幾何分配

15、公式:h(X,N,n,P)=(NPX)(N(1-P)N-X()NnX=0,1,2,3,n二項(xiàng)分配:b(x,n,p)=)(nxpx(1-p)n-x.計(jì)量值的分配常態(tài)分配.常態(tài)分配.當(dāng) m = 0 且s2 = 1時(shí)之常態(tài)母體，我們稱為標(biāo)準(zhǔn)常態(tài)分配，簡記為 f(z)。換言之，標(biāo)準(zhǔn)常態(tài)之機(jī)率密度 (probability density) 是標(biāo)準(zhǔn)常態(tài)之累計(jì)機(jī)率是：自動(dòng)化部最近聘用了一位天才型工程師Ericson，據(jù)說其智力測驗(yàn)成績高達(dá)166註：常模平均100，標(biāo)準(zhǔn)差15。試問：Ericson的智力分?jǐn)?shù)終究超過平均幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差？ 標(biāo)準(zhǔn)常態(tài)分配.經(jīng)由常式化 (normalization)，任何常態(tài)分配都可轉(zhuǎn)

16、換成標(biāo)準(zhǔn)常態(tài)，其公式如下：因此，只需能掌握標(biāo)準(zhǔn)常態(tài)之機(jī)率，我們就可以獲得任何常態(tài)分配之機(jī)率。知 x = 166 , m = 100，s = 15。 所以Ericson的智力分?jǐn)?shù)超過平均的標(biāo)準(zhǔn)差個(gè)數(shù) 常態(tài)分配.當(dāng)樣本添加時(shí)，樣本平均數(shù)會(huì)趨近平均數(shù)m，標(biāo)準(zhǔn)差為 之常態(tài)分配從平均數(shù)m，標(biāo)準(zhǔn)差為s的母體中抽出樣本數(shù)n，我們必須先有以下之正確觀念1.隨機(jī)變數(shù)X是平均數(shù)m，標(biāo)準(zhǔn)差為s之恣意分配2.從母體中隨機(jī)抽出大小為n的樣本Note:當(dāng)n30時(shí)(普通用法)可看成常態(tài)分配中央極限定理.樣本分配:圖形樣本平均的標(biāo)準(zhǔn)差X :x樣本平均普通常態(tài)X:母體標(biāo)準(zhǔn)差X: 平均標(biāo)準(zhǔn)差因此,n愈大時(shí),估計(jì)母數(shù)平均 的誤差會(huì)

17、愈小. .常態(tài)分配的性質(zhì)X=Me=Mo曲線下的面積等于1典線的兩端無限接近于橫軸但不于橫軸相交.常態(tài)分配是以 m-特性中心為準(zhǔn)，左右對稱的曲線。公式如下：曲線下面積，表示特性數(shù)值的出現(xiàn)範(fàn)圍內(nèi)其機(jī)率之大小。 當(dāng)觀察誤差在特性中心m 的數(shù)個(gè) s-標(biāo)準(zhǔn)差內(nèi)時(shí)，其機(jī)率詳如下表：當(dāng)機(jī)率固定時(shí)，其出現(xiàn)的數(shù)值範(fàn)圍詳如下表： 常態(tài)分配 範(fàn)圍 m s m 2s m 3s 機(jī)率 68.26% 95.45% 99.73% 機(jī)率 90% 95% 99% 範(fàn)圍 m 1.64s m 1.96s m 2.58s .統(tǒng)計(jì)制程控制SPC檢測是容忍浪費(fèi)預(yù)防才是防止浪費(fèi).制程控制系統(tǒng)製程中對策績效報(bào)告廢品改善製程中對策人員設(shè)備物料

18、方法環(huán)境廢品.制程控制系統(tǒng)(續(xù))製程：製程乃指人員、設(shè)備、資料、方法及環(huán)境的輸入，經(jīng)由一定的整理程序而得到輸出的結(jié)果，普通稱之廢品。廢品經(jīng)觀察、量測或測試可衡量其績效。SPC所控制的製程必須符合連續(xù)性原則?？冃?bào)告：從衡量廢品得到有關(guān)製程績效的資料，由此提供製程的控制對策或改善廢品。製程中對策：是防患於未然的一種措施，用以預(yù)防製造出不合規(guī)格的廢品。廢品改善：對已經(jīng)製造出來的不良品加以選別，進(jìn)行全數(shù)檢查並修繕或報(bào)廢。 .控制界限的構(gòu)成.品質(zhì)變異-可分為共同緣由與特殊緣由共同緣由-Common Cause特殊緣由-Special Cause無人能製造兩件完全一樣的東西，因?yàn)檠u程中存有許多影響變異之

19、緣由存在。有些變異很明顯、但有些很難察覺如一個(gè)加過工的軸其外徑尺寸能夠受許多要素影響，經(jīng)由一樣製程加工，將每一件之外徑尺寸加以量測而得許多數(shù)據(jù)，經(jīng)整理後會(huì)得到一定的分配品質(zhì)變異(1).制程變異之緣由共同緣由制程中變異的要素在統(tǒng)計(jì)狀態(tài)下 則分配位置分配分布及分配形狀三種變異。占制程問題的85%,可以由制程才干分析發(fā)現(xiàn)由管理者負(fù)責(zé)改善。特殊緣由制程中變異要素不在統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)下的非機(jī)遇性緣由其產(chǎn)品的分配亦沒有固定之分配。占制程問題的15%,可以通過控制圖分析發(fā)現(xiàn)由制程的人員負(fù)責(zé)改善。.特殊緣由的變異可由簡單的統(tǒng)計(jì)分析(如控制圖)發(fā)現(xiàn)，這些變異的緣由本來就需由直接負(fù)責(zé)製程的人員去改善，普通稱為部分問題

20、對策共同緣由的變異可由製程才干分析去發(fā)現(xiàn)，但其改善就須由管理當(dāng)局參與執(zhí)行，普通稱為系統(tǒng)改善部分問題對策與系統(tǒng)改善.製程中只需共同緣由的變異 .製程中有特殊緣由的變異 .制造程序(1)選擇品質(zhì)特性:一件產(chǎn)品通常會(huì)有多項(xiàng)品質(zhì)性,例如一枚IC有金線拉力、腳共平面度、腳間隙、站立高度等項(xiàng)性.一站制程通常會(huì)有多項(xiàng)工程參數(shù),它們決定球溫度等項(xiàng)參數(shù),它們決定了銲接力、金線產(chǎn)隙、金線高度等.工程參了產(chǎn)品的特性,例如IC打線站的線架預(yù)熱、視察取像、打線走程、做數(shù)加資料參數(shù),它們共同決定了產(chǎn)品的品質(zhì)特性.工程參數(shù)是操作要素,產(chǎn)品品質(zhì)是成果要素.選擇產(chǎn)品品質(zhì)來做線上控制,產(chǎn)品品質(zhì)得以確保,但是,線上檢測要求快速,通

21、常只能檢測替代品質(zhì).選擇工程參數(shù)來控制,制程安定性得以確保,但是,產(chǎn)品品質(zhì)的確認(rèn)總在外,通常遲延回饋制程的速度.制造程序(2)決定合理樣組:瞬時(shí)法(Instant time method)是在極短時(shí)段內(nèi)完成一組樣品的抽取,各式變因尚不及干擾制程時(shí),瞬時(shí)法的整組樣品業(yè)已抽取完成.因?yàn)楦魇阶円虻挠绊懳⑷狈Φ?所以瞬時(shí)法樣本的組內(nèi)變異甚小.制程安定時(shí),由瞬間法樣本計(jì)算所得的組內(nèi)變異只是反映制程的機(jī)遇共因.由於變異樣本間隔時(shí)間較長,此期間制程假設(shè)真到某些要素的干擾,新組的組內(nèi)變異或者異組樣本的組間變異就能夠會(huì)擴(kuò)大.制造程序(3)決定抽樣頻率:在運(yùn)用控制圖時(shí),我們需求決定樣本大小及抽樣頻率,當(dāng)固定樣本總

22、數(shù)后,假設(shè)決定間隔長時(shí)間,每次他必順抽取大樣組,假設(shè)決定抽取小樣組,他必順提高抽樣頻率.大樣組固然比較能夠偵測出制程內(nèi)的微量變化,可是恰當(dāng)?shù)某闃訒r(shí)機(jī)應(yīng)該更是重要.從再發(fā)防止的角度看,高頻率重於大樣本,而咎特性因之衝擊是在條件切替的時(shí)機(jī),譬如投入新料、班次交接、換模生產(chǎn)等等.所以,安排在系統(tǒng)切替的時(shí)機(jī)進(jìn)行自主檢查,以及冷開機(jī)時(shí)的首件檢查,都非常有助於異常批的預(yù)防.采用瞬時(shí)法抽樣時(shí)大樣本的變異貢獻(xiàn)並不明顯.另外,制程最容易遭到可.變異數(shù)是個(gè)數(shù)與平均之差值平方的總平均，顯然愈參差不齊的數(shù)據(jù)其變異數(shù)會(huì)越大。 從概念公式容易瞭解變異數(shù)的內(nèi)涵留意平方和變異數(shù)(variance).四種控制狀態(tài)滿足要求受控不

23、受控可接受1 類3類不可接受2類4類.SPC導(dǎo)入流程建立可解決問題之系統(tǒng)確認(rèn)關(guān)鍵製程及特性導(dǎo)入進(jìn)行關(guān)鍵製程及特性之控制檢討製程才干符合規(guī)格程序持續(xù)進(jìn)行製程改善計(jì)劃提報(bào)及執(zhí)行製程改善計(jì)劃缺乏足夠.SPC工具-控制圖計(jì)量值控制圖X-R Chart: 平均值與全距控制圖X-R Chart: 中位數(shù)與全距控制圖X-s Chart: 平均值與標(biāo)準(zhǔn)差控制圖X-Rm Chart: 個(gè)別值與移動(dòng)全距控制圖計(jì)數(shù)值控制圖P Chart :不良率控制圖nP Chart:不良數(shù)控制圖C Chart: 缺點(diǎn)數(shù)控制圖U Chart: 單位缺點(diǎn)數(shù)控制圖 .控制圖是運(yùn)用於統(tǒng)計(jì)製程中，以指出製程何時(shí)有特殊緣由變異發(fā)生的一種工具

24、運(yùn)用它可以提供相關(guān)的製程訊息，這比擁有多年任務(wù)經(jīng)驗(yàn)的員工提供更多當(dāng)一個(gè)有經(jīng)驗(yàn)的人運(yùn)用控制圖時(shí)，可以使任務(wù)更加有效，因控制圖可以指出變異的發(fā)生，且控制圖的圖形可以提供變異的關(guān)鍵，同時(shí)任務(wù)者可以運(yùn)用這些關(guān)鍵再結(jié)合本人的經(jīng)驗(yàn)去分辨變異的問題且剔除它 控制圖觀念簡介(1).在一切的特殊緣由變異問題都刪除後，此製程可說是已在統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)了，而僅存的變異只剩機(jī)遇緣由變異 控制圖將用來衡量往後的機(jī)遇緣由變異，而且它也直接用來衡量品質(zhì)績效控制圖根本上可分為兩種：計(jì)量值控制圖與計(jì)數(shù)值控制圖控制圖觀念簡介(2).控制圖的應(yīng)用 決定控制項(xiàng)目決定控制標(biāo)準(zhǔn)決定抽樣方法選用控制圖的格式記入控制界限繪點(diǎn)、實(shí)施重新檢討控制圖

25、控制圖判讀改善措施OKOKNG.控制圖的選用程序.控制圖的繪制流程.X-R Control Chart數(shù)據(jù)搜集數(shù)據(jù)應(yīng)至少25組且100個(gè)數(shù)據(jù)以上才干夠斷定制程能否穩(wěn)定及其分配狀態(tài)。每組大約25組數(shù)據(jù)連續(xù)數(shù)據(jù)定期獲得。數(shù)據(jù)獲得要能發(fā)現(xiàn)制程潛在變異如生產(chǎn)者變異環(huán)境變更訓(xùn)練期間及不同資料批等.它是同一張繪圖紙上的兩個(gè)圖表，一個(gè)用來追蹤樣本平均數(shù)，一個(gè)用來追蹤樣本數(shù)全距 抽樣式採取連續(xù)小樣本的方式，一切樣本組內(nèi)的樣本大小必須一樣且通常37個(gè)數(shù)值 此控制圖是最常用的計(jì)量值控制圖 平均數(shù)與全距控制圖( -R).計(jì)算控制線計(jì)算平均值X與全距R K為組數(shù)R1和X1為第一組的全距與平均數(shù).計(jì)算控制線續(xù) X 控制

26、圖 R控制圖注當(dāng)每組樣本容量小于7的時(shí)LCLR能夠?yàn)樨?fù)值這種情況沒有控制下限n23456D43.272.572.282.112.00D3*A21.881.020.730.580.48.-R控制圖.它與平均數(shù)與全距控制圖幾乎相近，只需一個(gè)不同的地方：這裡是計(jì)算中位數(shù)且繪圖以此數(shù)值替代平均數(shù) 有些公司寧可採用 與R圖，因?yàn)橹形粩?shù)的計(jì)算比平均數(shù)的計(jì)算來的容易 通常 與R控制圖比 與R控制圖好的緣由是 與R圖對變異分析的敏感度比 與R圖佳(why) 中位數(shù)與全距控制圖( -R). 與s控制圖，一方面用來追蹤樣本平均數(shù) ，一個(gè)用來追蹤樣本的標(biāo)準(zhǔn)差s。 與s控制圖執(zhí)行和 與R控制圖一樣的事情且運(yùn)用一致的方

27、法 標(biāo)準(zhǔn)差對變異分析比全距好(why)，但 與s控制圖仍不常被採用(why)，因標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算比全距困難 平均數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)差控制圖( -S).-S控制圖.P-chart是最常用的計(jì)數(shù)值控制圖，p值代表經(jīng)檢查後有缺陷元件的百分比率追蹤每一樣本不合標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)目百分比的單一圖表 樣本大小很大，通常為100或是更多，當(dāng)時(shí)間是控制要素時(shí)，此單一圖表的樣本大小能夠變化會(huì)很大，因?yàn)闃颖緯?huì)包含某一期間內(nèi)一切生產(chǎn)的產(chǎn)品數(shù)，如一個(gè)小時(shí)或一天 p控制圖(不良率控制圖).P Chart數(shù)據(jù)搜集數(shù)據(jù)搜集要能體現(xiàn)制程的變化樣本數(shù)可以不同樣本數(shù)的變化最不超過25%計(jì)算不合格品率的均值P.計(jì)算上下控制線注LCL為負(fù)值時(shí)沒有控制下限 .

28、控制圖的八項(xiàng)檢定規(guī)則.控制圖的八項(xiàng)檢定規(guī)則(續(xù)).制程才干解析計(jì)算制程的標(biāo)準(zhǔn)偏向計(jì)算制程才干單邊容差 或 選擇合適的一個(gè).制程才干解析(續(xù))對于兩邊容差Z min=Z USL或Z LSL的最小值計(jì)算超過上下規(guī)格界限的百分比Pz=PZUSL+PZLSL.Ca& CP&CpkX是制程平均值T規(guī)格公差制程標(biāo)準(zhǔn)差SL規(guī)格中心Ca (準(zhǔn)確度) CP (精細(xì)度)Cpk (才干指數(shù)).才干指數(shù)CPK制程上限才干指數(shù)CPU及下限才干指數(shù)CPL.制程才干評價(jià)等級CPK說明A1.67CPK制程能力極優(yōu)B1.33CPK1.67制程能力優(yōu)良，還可改進(jìn)C1CPK1.33制程能力平等，須進(jìn)行制程改善D0.67CPK1制程能力不佳，應(yīng)全面檢討，全面改進(jìn)，有必要，可停產(chǎn)E0CPK0.67制程能力拙劣，應(yīng)立即停止生產(chǎn)，作全面改善.經(jīng)濟(jì)性：有效的抽