SPC與制程能力ppt課件

1、1SPC與制程才干課程.2SPC的目的時(shí)間了解制程隨時(shí)間變化的情況，所謂穩(wěn)定根本上就是不隨時(shí)間而變化.3制程才干分析的目的了解目前的結(jié)果和相應(yīng)的規(guī)格比較起來，其相應(yīng)的符合程度.4質(zhì)量管理的根本原那么PROCESSOUTPUTINPUT不接受不良不制造不良不流出不良.5Y=f(X)OUTPUT=YINPUT=XPROCESS PARAMETER=XY是因變數(shù)X是自變數(shù)Y只能靠檢查，不好的淘汰(或是層別處理)。X才是我們所能控制的，使得Y符合我們的需求。.6Y=f(x1,x2,.)Y可視為顧客所要求的產(chǎn)品特性。但是假設(shè)在y進(jìn)展相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)控制，其實(shí)產(chǎn)品曾經(jīng)制造出來，只是相當(dāng)于檢驗(yàn)產(chǎn)品做得好不好，時(shí)效

2、已晚。所以要去探求那些要素會(huì)影響y，進(jìn)而事先控制x，如此才干起到在消費(fèi)時(shí)就控制的效果，而不是等到產(chǎn)品做出來再做檢驗(yàn)。.7SPC&SQCPROCESS原料測(cè)量結(jié)果針對(duì)產(chǎn)品所做的是在做SQC針對(duì)過程的重要控制參數(shù)所做的才是SPCReal Time Response針對(duì)原料所做的控制也可屬SPC.8SPC用在那里？PROCESSOUTPUTINPUT消極的地方只能防堵積極的地方可防止不良積極的地方可防止不良.過程控制的方法The ProcessX1X2X3Controllable InputsInputs:Raw Materials, components, etc.Z1Z2Z3Uncontroll

3、able InputsY1, Y2, etc.Quality Characteristics: OutputsLSLUSL.10SPC邏輯藉由以往的數(shù)據(jù)了解正常的變異范圍設(shè)定成控制界限繪點(diǎn)斷定能否超出界限糾正異常繼續(xù)改良，減少控制界限.11SPC的原理搜集數(shù)據(jù)一開場(chǎng)搜集25組數(shù)據(jù)以了解制程情況解析數(shù)據(jù)了解其正常波動(dòng)的范圍控制用圖形運(yùn)用控制限來斷定制程能否異常PROCESSInputOutput固定工藝參數(shù)先由工藝及制程工程師固定工藝參數(shù).12SPC的目的了解CTQ，定義Y了解影響CTQ的因子，Y=f(x1,x2.)做解析用控制圖，了解正常變異范圍制程穩(wěn)定，控制界限延用現(xiàn)場(chǎng)繪圖、點(diǎn)圖、判圖、糾異

4、繼續(xù)改良、減少變異.13PROCESS CONTROL SYSTEM MODEL WITH FEEDBACKTHE WAYWE WORK/BLENDING OFRESORUCESPEOPLEEQUIPMENTMATERIALMETHODSENVIRONMENTPRODUCTOR SERVICECUSTOMERIDENTIFYINGCHANGING NEEDSAND EXPECTATIONSVOICE OF CUSTOMERSTATISTICALMETHODSVOICE OF THE PROCESSINPUTPROCESS/SYSTEMOUTPUTSQCSPC.14控制圖種類(以數(shù)據(jù)來分)計(jì)量值

5、控制圖平均值與全距(大陸稱極差)(RANGE)控制圖平均值與規(guī)范差控制圖中位值與全距(大陸稱極差)控制圖個(gè)別值與挪動(dòng)全距(極差)控制圖計(jì)數(shù)值控制圖不良率控制圖不良數(shù)控制圖缺陷數(shù)控制圖單位缺陷控制圖.15“n=1025控制圖的選定資料性質(zhì)不良數(shù)或缺陷數(shù)單位大小能否一定“n能否一定樣本大小n1Cl的性質(zhì)“n能否較大“u圖“c圖“np圖“p圖X-Rm圖X-R圖X-R圖X-s圖計(jì)數(shù)值計(jì)量值“n=1n1中位數(shù)平均值“n=25缺陷數(shù)不良數(shù)不一定一定一定不一定控制圖的選擇.16CASE STUDY質(zhì)量特性樣本數(shù)選用什么圖長度5重量10乙醇比重(密度)1電燈亮不亮100每一百平方米的臟點(diǎn)100平方米.17控制

6、圖所用的統(tǒng)計(jì)原理計(jì)量型Xbar-RXbar-sX中位數(shù)-RX-Rm正態(tài)分布計(jì)數(shù)型Pnp二項(xiàng)分布(蕭華特是用正態(tài)來逼近)計(jì)數(shù)型Cu卜氏分布(蕭華特是用正態(tài)來逼近).18搜集數(shù)據(jù)繪解析用控制圖能否穩(wěn)定繪直方圖能否滿足規(guī)格控制用控制圖尋覓異常緣由檢討機(jī)械、設(shè)備提升制程才干控制圖的繪制流程.19控制圖種類(依用途來分)解析用控制圖決議方針用制程解析用制程才干研討用制程控制預(yù)備用解析用穩(wěn)定控制用控制用控制圖清查不正常緣由迅速消除此項(xiàng)緣由并且研討采取防止此項(xiàng)緣由反復(fù)發(fā)生之措施.2068.26%95.45%99.73%+1+2+3-1-2-3正態(tài)分布概率.21中央極限定理.22為何樣本數(shù)不同時(shí)控制限不同主要

7、緣由就是由于中央極限定理，自中央極限定理來看，樣本愈多時(shí)，其控制限愈狹窄。表示圖如下：平均值分布個(gè)別值分布.23個(gè)別值的正態(tài)分布平均值的正態(tài)分布控制圖的正態(tài)分布控制圖原理闡明.24控制界限和規(guī)格界限規(guī)格界限：是用以闡明質(zhì)量特性之最大答應(yīng)值，來保證各個(gè)單位產(chǎn)品之正確性能?？刂平缦蓿哼\(yùn)用于一群單位產(chǎn)品集體之量度，這種量度是從一群中各個(gè)單位產(chǎn)品所得之觀測(cè)值所計(jì)算出來者。.25輸出的變動(dòng)以及變動(dòng)來源人機(jī)器資料方法丈量環(huán)境Processoutput.26制程的規(guī)范化控制初始穩(wěn)定有才干有才干且受控工程批+驗(yàn)證批.27運(yùn)用個(gè)別值時(shí)，其分布比較不近似正態(tài)分布，且其檢出力較差。運(yùn)用平均值時(shí)，其分布比較近似正態(tài)分

8、布，且其檢出力較佳。平均值和個(gè)別值檢出力的闡明.28采用Xbar-R比X-Rm好的理由檢出力可以添加?？梢杂行喽ńM內(nèi)變異和組間變異。經(jīng)過平均值之后，其抽樣的樣本平均值分布會(huì)更趨近于正態(tài)分布。.29普通緣由、特殊緣由表示圖普通緣由的動(dòng)搖范圍異常緣由導(dǎo)致的動(dòng)搖范圍異常緣由導(dǎo)致的動(dòng)搖范圍UCLLCL.30詳細(xì)闡明原因機(jī) 遇(普通原因)非機(jī)遇(特殊原因) (可歸屬)描述包含許多個(gè)個(gè)別原因。任何單一機(jī)遇原因僅導(dǎo)致微量變異(但若許多機(jī)遇原因匯總在一起，可能產(chǎn)生頗大之影響)。隨時(shí)存在。包含一個(gè)或少數(shù)個(gè)個(gè)別原因。任何單一非機(jī)遇原因均可引發(fā)大量變異。偶爾發(fā)生。例如機(jī)械的微震原料的略微差異作業(yè)員錯(cuò)誤一批不良原料

9、解說消除制程中的機(jī)遇原因不符合經(jīng)濟(jì)原則。當(dāng)僅有機(jī)遇變異出現(xiàn)時(shí)，制程處于可接受水平，倘若仍有不合格品產(chǎn)生，則需進(jìn)行基本基本制程改變或修訂規(guī)格，以減少不合格品。當(dāng)觀測(cè)值在管制界限內(nèi)時(shí)，表示制程不應(yīng)調(diào)整。當(dāng)僅有機(jī)遇變異時(shí)，制程相當(dāng)穩(wěn)定，可用抽樣程序預(yù)測(cè)產(chǎn)品質(zhì)量。非機(jī)遇原因可偵測(cè)出，消除該變異通常符合經(jīng)濟(jì)原則。當(dāng)有非機(jī)遇原因出現(xiàn)時(shí)，制程未在最佳操作狀態(tài)。當(dāng)觀測(cè)值超出管制界限時(shí)，通常表示制程應(yīng)予以調(diào)整或矯正。當(dāng)有非機(jī)遇原因出現(xiàn)時(shí)，制程不夠穩(wěn)定，不宜以抽樣程序預(yù)測(cè)。.31部分措施、系統(tǒng)措施表示圖處理普通緣由的系統(tǒng)措施處理異常緣由的部分措施處理異常緣由的部分措施UCLLCL.32組內(nèi)變異和組間變異闡明組內(nèi)變

10、異，普通是短時(shí)間內(nèi)的變動(dòng)，例如在三分鐘內(nèi)的取了一組共三個(gè)樣本，由于此時(shí)時(shí)間非常的短，普通的制程參數(shù)條件都沒有變動(dòng)，主要能夠是機(jī)器的動(dòng)搖。組間變異，普通是較長時(shí)間間隔的變動(dòng)，例如間隔三非常鐘取了另一組共三個(gè)樣本，此時(shí)二組樣本的平均值差別，普通是為組間變異，由于時(shí)間較長些，能夠會(huì)有人、料、法等等的動(dòng)搖產(chǎn)生。時(shí)間xxxxxxxxx.33組間(平均值)變異大的處理方法組間是不同組平均值的差別，此時(shí)普通是在不同的時(shí)間取樣，不同時(shí)間之下其相應(yīng)的平均值有差別，普通是代表著不同組之間能夠有些要素變了，所以要去清查是什么地方變了。由于根據(jù)歷史的控制界限來看，其正常動(dòng)搖該當(dāng)不會(huì)超出平均值控制界限。.34組內(nèi)(極差

11、)變異大的處理方法此時(shí)的異常將在R圖中顯示出來，此時(shí)的樣本普通是在極短的時(shí)間內(nèi)的樣本，而其相應(yīng)的動(dòng)搖超出了控制界限，普通是不會(huì)出現(xiàn)此種情況，一定是有緣由導(dǎo)致超出了控制界限，所以也要清查緣由是來自那里。.35繼續(xù)改良.36過程改良循環(huán)*資料來源：分析過程本過程應(yīng)做些什么會(huì)出現(xiàn)什么錯(cuò)誤到達(dá)統(tǒng)計(jì)控制形狀確定才干維護(hù)過程監(jiān)控過程性能查找偏向的特殊緣由并采取措施繼續(xù)改善改動(dòng)過程從而更好了解普通緣由變差減少普通緣由變差解析PDCA控制PDCA持續(xù)改善PDCA.37工程師和現(xiàn)場(chǎng)人員的分工一項(xiàng)新的工序分析控制對(duì)像設(shè)定各項(xiàng)規(guī)范作業(yè)方法、要求做解析控制圖能否受控以及有才干控制用控制圖標(biāo)凖作業(yè)方法轉(zhuǎn)移點(diǎn)圖、判圖糾正

12、異常能否要提升才干分析共同緣由提出改善方法做解析圖以及才干分析重新規(guī)范化以及控制用控制圖YY.38運(yùn)用控制圖的本卷須知分組問題主要是使在大致一樣的條件下所搜集的質(zhì)量特性值分在一組, 組中不應(yīng)有不同本質(zhì)的數(shù)據(jù), 以保證組內(nèi)僅有偶爾要素的影響.我們所運(yùn)用的控制圖是以影響過程的許多變動(dòng)要素中的偶爾要素所呵斥的動(dòng)搖為基準(zhǔn)來找出異常要素的, 因此, 必需先找出過程中偶爾要素動(dòng)搖這個(gè)基準(zhǔn).39分組時(shí)的重要思索時(shí)間質(zhì)量特性制程的變化讓組內(nèi)變化只需偶爾要素讓組間變化只需非偶爾要素組內(nèi)變異小組間變異大.40錯(cuò)誤的分組方式以及其后果如此的取樣方式會(huì)呵斥無法有效區(qū)別組內(nèi)變異和組間變異，呵斥控制界限變寬，無法有效偵測(cè)

13、制造變異。時(shí)間質(zhì)量特性制程的變化.41每天只取一組來代表，能否能代表制程呢？每天假設(shè)取三組的樣天性否更能代表制程？取樣頻率及樣本的目的闡明.42取樣的頻率的闡明初期不了解制程，制程不穩(wěn)定，存在組間變異穩(wěn)定期后，制程已穩(wěn)定，大部份只存在組內(nèi)變異，偶而出現(xiàn)組間變異快速而頻繁的取樣，才干掌握制程的情形，并將各項(xiàng)不穩(wěn)定的因子去除由于制程已相對(duì)的較穩(wěn)定，我們可以比較預(yù)測(cè)出制程變化，所以抽樣頻率可以較低，但仍應(yīng)要有代表性.43初期控制界限的計(jì)算一個(gè)班次之內(nèi)取二十五組，每組樣本數(shù)為25個(gè)我們利用在一個(gè)班次當(dāng)中取二十五組，此時(shí)由于人、機(jī)料、法、環(huán)、測(cè)都比較固定，所以所估計(jì)出來的組內(nèi)變異會(huì)比較正確，所以相關(guān)的控

14、制界限比較窄，可以有效的偵測(cè)出不同班別之間的變化，或那么組間的變化，例如資料變化、機(jī)器變化、參數(shù)變化等。.44控制圖表示闡明初期的二十五點(diǎn)計(jì)算時(shí)有些超出控制界限，此時(shí)須尋覓緣由。延續(xù)二十五點(diǎn)在控制界限內(nèi)，表示制程根本上已穩(wěn)定，控制界限可以延用此時(shí)有點(diǎn)子超出控制界限，表示此時(shí)形狀已被改動(dòng)，此時(shí)要清查緣由，必要時(shí)必需重新搜集數(shù)據(jù)，重新思索穩(wěn)定形狀.45運(yùn)用控制圖的本卷須知分層問題同樣產(chǎn)品用假設(shè)干臺(tái)設(shè)備進(jìn)展加工時(shí), 由于每臺(tái)設(shè)備任務(wù)精度、運(yùn)用年限、保養(yǎng)形狀等都有一定差別, 這些差別經(jīng)常是添加產(chǎn)質(zhì)量量動(dòng)搖、使散差加大的緣由. 因此, 有必要按不同的設(shè)備進(jìn)展質(zhì)量分層, 也應(yīng)按不同條件對(duì)質(zhì)量特性值進(jìn)展分層

15、控制, 作分層控制圖. 另外, 當(dāng)控制圖發(fā)生異常時(shí), 分層又是為了確切地找出緣由、采取措施所不可短少的方法.46復(fù)合層別的闡明.47運(yùn)用控制圖的本卷須知控制界限的重新計(jì)算為使控制線順應(yīng)今后的消費(fèi)過程, 在確定控制圖最初的控制線CL、UCL、LCL時(shí), 經(jīng)常需求反復(fù)計(jì)算, 以求得真實(shí)可行的控制圖. 但是, 控制圖經(jīng)過運(yùn)用一定時(shí)期后, 消費(fèi)過程有了變化, 例如加工工藝改動(dòng)、刀具改動(dòng)、設(shè)備改動(dòng)以及進(jìn)展了某種技術(shù)改革和管理改革措施后, 應(yīng)重新搜集最近期間的數(shù)據(jù), 以重新計(jì)算控制界限并作出新的控制圖.48為何控制界限應(yīng)延用.49建立控制圖的四步驟A搜集數(shù)據(jù)B計(jì)算控制限C過程控制解釋D過程才干解釋.50建

16、立Xbar-R圖的步驟A階段搜集數(shù)據(jù)A1選擇子組大小、頻率和數(shù)據(jù)子組大小子組頻率子組數(shù)大小A2建立控制圖及記錄原始記錄A3計(jì)算每個(gè)子組的均值X和極差RA4選擇控制圖的刻度A5將均值和極差畫到控制圖上.51取樣的方式取樣必需到達(dá)組內(nèi)變異小，組間變異大樣本數(shù)、頻率、組數(shù)的闡明.52組數(shù)的要求(最少25組)當(dāng)制程中心值偏向了二個(gè)規(guī)范差時(shí)，它在控制限內(nèi)的概率為0.84那么延續(xù)25點(diǎn)在線內(nèi)的概率為：.53每個(gè)子組的平均值和極差的計(jì)算11009899100982989998101973999710010098410010010199995101999910099平均99.698.699.410098.2極

17、差33322.54平均值和極差平均值的計(jì)算R值的計(jì)算.55計(jì)算控制限B1計(jì)算平均極差及過程平均值B2計(jì)算控制限B3在控制圖上作出平均值和極差控制限的控制線建立X-R圖的步驟B.56.57過程控制解釋C1分析極差圖上的數(shù)據(jù)點(diǎn)C2識(shí)別并標(biāo)注特殊緣由(極差圖)C3重新計(jì)算控制界限(極差圖)C4分析均值圖上的數(shù)據(jù)點(diǎn)超出控制限的點(diǎn)鏈明顯的非隨機(jī)圖形超出控制限的點(diǎn)鏈明顯的非隨機(jī)圖形C5識(shí)別并標(biāo)注特殊緣由(均值圖)C6重新計(jì)算控制界限(均值圖)C7為了繼續(xù)進(jìn)展控制延伸控制限建立X-R圖的步驟C.58控制圖的判讀超出控制界限的點(diǎn)：出現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)點(diǎn)超出任何一個(gè)控制界限是該點(diǎn)處于失控形狀的主要證據(jù)UCLCLLCL

18、異常異常.59控制圖的判讀鏈：有以下景象之一即闡明過程已改動(dòng)延續(xù)7點(diǎn)位于平均值的一側(cè)(國標(biāo)和minita是9點(diǎn))延續(xù)7點(diǎn)上升(后點(diǎn)等于或大于前點(diǎn))或下降。 (國標(biāo)和minita是6點(diǎn))UCLCLLCL.60控制圖的判讀明顯的非隨機(jī)圖形：應(yīng)依正態(tài)分布來斷定圖形，正常應(yīng)是有2/3的點(diǎn)落于中間1/3的區(qū)域。UCLCLLCL.61Minitab和國標(biāo)的八大判異準(zhǔn)那么.62檢驗(yàn)1:1個(gè)點(diǎn)間隔中心線超越3sigma準(zhǔn)那么一，一點(diǎn)在A區(qū)外準(zhǔn)那么一可對(duì)參數(shù)與變化給出信號(hào)，還可對(duì)過程單個(gè)失控作出反響，如計(jì)算錯(cuò)誤，丈量誤差，原資料不合格，設(shè)備缺點(diǎn)等，犯第一種錯(cuò)誤的概率，稱為顯著程度，記0 =0.0027ABCCB

19、AXXXXXXXXXX1.63檢驗(yàn)2:延續(xù)九個(gè)點(diǎn)在中心線同一側(cè)ABCCBAXXXXXXXXXXXXXX2準(zhǔn)那么二,延續(xù)9點(diǎn)在C區(qū)或其外排成一串(要乘以2是由于單側(cè)，但雙邊都有能夠所以要乘以2)此準(zhǔn)那么作為準(zhǔn)那么一而補(bǔ)充的,以提高控制圖的靈敏度,選擇9點(diǎn)是為了使其犯第一種錯(cuò)誤的概率與準(zhǔn)那么一的0 =0.0027大體相仿.在控制線一側(cè)延續(xù)出現(xiàn)的點(diǎn)稱為鏈，以下點(diǎn)數(shù)鏈長的為：P中心線一側(cè)出現(xiàn)長為7的鏈= 7 = 2*0.9973/27 = 0.0153P中心線一側(cè)出現(xiàn)長為8的鏈= 8 = 2*0.9973/28 = 0.0076P中心線一側(cè)出現(xiàn)長為9的鏈= 9 = 2*0.9973/29 = 0.00

20、38P中心線一側(cè)出現(xiàn)長為10的鏈= 10 = 2*0.9973/210 = 0.0019可見，9 與準(zhǔn)那么一的0 相當(dāng)，假設(shè)長=7判異，比0 大的多。以往采用7點(diǎn)，而目前改為9點(diǎn)判異。這主要是由于推行SPC普通采用電腦進(jìn)展，從而使得整個(gè)系統(tǒng)的總 概率增大，不難證明：總i為減少總，就得使每條判異準(zhǔn)那么各自的i.64檢驗(yàn)3:行內(nèi)延續(xù)6點(diǎn)，全部遞增或全部遞減ABCCBAXXXXXXXXX3XXXXX準(zhǔn)那么三，延續(xù)6點(diǎn)遞增或遞減。(要乘以2是由于能夠朝上或那么朝向二種能夠所以要乘以2)此條準(zhǔn)那么針對(duì)過程平均值的傾向性而設(shè)計(jì)的，它斷定過程平均值的較小傾向要比準(zhǔn)那么一更為靈敏。其產(chǎn)生緣由能夠是工具損壞，或

21、作業(yè)員技藝改良等。從文獻(xiàn)中看到的延續(xù)六點(diǎn)趨勢(shì)的解釋P(n點(diǎn)趨勢(shì))=2*(0.9973)n/n!P(6點(diǎn)趨勢(shì))=2*(0.9973)6/6!=0.00273.65檢驗(yàn)4:行內(nèi)延續(xù)14點(diǎn)上下交錯(cuò)ABCCBAXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX4ABCCBA準(zhǔn)那么四，延續(xù)14點(diǎn)上下交替。出現(xiàn)這種景象是由于輪番運(yùn)用兩臺(tái)設(shè)備或兩位操作人員輪番操作而引起的系統(tǒng)效應(yīng)。實(shí)踐上這是一個(gè)數(shù)據(jù)分層不夠的問題，選擇14點(diǎn)是經(jīng)過統(tǒng)計(jì)模擬實(shí)驗(yàn)而得出的，其大體與準(zhǔn)那么一，0 =0.0027相當(dāng)。.66檢驗(yàn)5:延續(xù)3點(diǎn)有2點(diǎn)間隔中心線大于2sigma(同側(cè))ABCCBAXXXXXXXXXXXXXXX5準(zhǔn)那么五，延續(xù)3點(diǎn)

22、中有2點(diǎn)在A區(qū)(要乘以2是由于單側(cè)，但雙邊都有能夠所以要乘以2)過程平均值的變化通?？捎杀緶?zhǔn)那么斷定，它對(duì)于變異的添加也較靈敏。這里要補(bǔ)充的是任何兩點(diǎn)，至于第三點(diǎn)在何處，甚至可以根本不存在。由于點(diǎn)子落在中心線一側(cè)2-3個(gè)規(guī)范差間的概率=0.0214,故0 =2combin(3,2)0.021432(0.9973-0.02143)=0.002689，這與準(zhǔn)那么一很接近。.67檢驗(yàn)6:延續(xù)5點(diǎn)有4點(diǎn)間隔中心線大于1sigma(同側(cè))XABCCBAXXXXXXXXXXXXXX66準(zhǔn)那么六，延續(xù)5點(diǎn)中有4點(diǎn)在B區(qū)。(要乘以2是由于單側(cè)，但雙邊都有能夠所以要乘以2)此準(zhǔn)那么與準(zhǔn)那么五類似，這第5點(diǎn)可在任

23、何地方。本準(zhǔn)那么對(duì)于過程平均值的偏移也靈敏。由于點(diǎn)子在 1-2之間的概率=1-2= 0.15886-0.02275 = 0.91，故有P5點(diǎn)中有4點(diǎn)在B區(qū)= 2C(5,4)0.91440.9973-0.91=0.0029與準(zhǔn)那么一0 =0.0027相當(dāng)。.68檢驗(yàn)7:延續(xù)15點(diǎn)全部在間隔中心線1sigma(任一側(cè))ABCCBAxxxxxxxxxxxxxxxxxxx7準(zhǔn)那么七，延續(xù)15點(diǎn)在C區(qū)中心線上下對(duì)于本準(zhǔn)那么的景象，不要被它良好景象所迷惑，而應(yīng)留意它的非隨機(jī)性。呵斥這種景象的緣由有2種：數(shù)據(jù)虛偽或數(shù)據(jù)分層不夠。我們知道點(diǎn)在C區(qū)的概率=0.68268延續(xù)14點(diǎn)在C區(qū)，14 = 0.68268

24、14 = 0.00478延續(xù)15點(diǎn)在C區(qū)，15 = 0.6826815 = 0.00326延續(xù)16點(diǎn)在C區(qū)，16 = 0.68268116 = 0.00223其中, 15= 0.00326與準(zhǔn)那么一0 =0.0027較近,故有準(zhǔn)那么七.從外表上看, 16 = 0.00223與準(zhǔn)那么一0 =0.0027更接近點(diǎn),16個(gè)點(diǎn)子比15個(gè)點(diǎn)子運(yùn)用起來不如15個(gè)點(diǎn)子方便.69檢驗(yàn)8:延續(xù)8個(gè)點(diǎn)間隔中心線大于1sigma(任一側(cè))ABCCBAxxxxxxxxxxxxxxx8準(zhǔn)那么八，8點(diǎn)在中心線兩側(cè)，但無1點(diǎn)在C區(qū)呵斥此景象的緣由為數(shù)據(jù)分層不夠。由于點(diǎn)子落在1-3之間的概率=1-3= 0.15886-0.0

25、0 = 0.15731，故雙側(cè)為0.15731*2=0.31462，假設(shè)是延續(xù)八點(diǎn)的話其相應(yīng)的概率計(jì)算為=combin(8,8)(0.31462)8.70判穩(wěn)三個(gè)準(zhǔn)那么延續(xù)25點(diǎn)，0點(diǎn)超出控制界限。延續(xù)35點(diǎn)，1點(diǎn)超出控制界限。延續(xù)100點(diǎn)，2點(diǎn)超出控制界限。.71過程才干解釋D1計(jì)算過程的規(guī)范偏向D2計(jì)算過程才干D3評(píng)價(jià)過程才干D4提高過程才干D5對(duì)修正的過程繪制控制圖并分析建立X-R圖的步驟D.72.73制程才干目的Cp雙邊規(guī)格只需上規(guī)格時(shí)只需下規(guī)格時(shí).74.75制程績效(或性能)目的制程績效目的的計(jì)算，其估計(jì)的規(guī)范差為總的規(guī)范差，包含了組內(nèi)變異以及組間變異?？傋儺?組內(nèi)變異+組間變異。.

26、76Cpk和Ppk的差別Cpk：只思索了組內(nèi)變異，而沒有思索組間變異，所以一定是適用于制程穩(wěn)定時(shí)，其組間變異很小可以忽略時(shí)，不然會(huì)高估了制程才干；另句話也可以闡明假設(shè)努力將組間變異降低時(shí)所能到達(dá)的程度。Ppk：思索了總變異(組內(nèi)和組間)，所以是比較真實(shí)的情形，所以普通想要了解真正的制程情形應(yīng)運(yùn)用Ppk。.77群體規(guī)范差的估計(jì).78101418T1216CpCPLCPUCPKCpm1321.52.51.51.11T1014181216101418T1216CpCPLCPUCPKCpm1422.02.02.02.00CpCPLCPUCPKCpm1522.51.51.51.11指數(shù)差別闡明.79指數(shù)

27、差別闡明CpCPLCPUCPKCpm1623.01.01.00.63CpCPLCPUCPKCpm1723.50.50.50.43101418T1216101418T1216.80Cpm的闡明.81.82.83何時(shí)運(yùn)用Cmk指數(shù)新機(jī)器驗(yàn)收時(shí)機(jī)器大修后新產(chǎn)品試制時(shí)產(chǎn)品不合格清查緣由時(shí)在機(jī)械廠應(yīng)和模具結(jié)合在一同思索.84機(jī)器才干指數(shù)、短期、長期才干指數(shù)機(jī)器能力指數(shù)短期能力指數(shù)長期能力指數(shù)取樣時(shí)間：機(jī)器生產(chǎn)穩(wěn)定之后約一個(gè)小時(shí)取樣時(shí)間：機(jī)器生產(chǎn)穩(wěn)定之后一個(gè)班次左右。取樣時(shí)間：批量生產(chǎn)后，至少25天以上。取樣樣本數(shù)：10組共50個(gè)樣取樣樣本數(shù)：25組至少100個(gè)樣取樣樣本數(shù)：100組以上至少500個(gè)樣要求

28、：Cmk1.67短期能力1.67制程穩(wěn)定時(shí)可用Cpk制程不穩(wěn)定時(shí)用Ppk長期能力1.33制程穩(wěn)定時(shí)可用Cpk制程不穩(wěn)定時(shí)用Ppk目的：先行了解機(jī)器能力是否能保證滿足規(guī)格要求，如果機(jī)器能力不能保證，后續(xù)的原料、人員變化就不能保證了。目的：在于了解短期的制程能力是否能滿足規(guī)格要求，如果短期的制程能力不能保證時(shí)，那么長期制程能力就不能保證。目的：在于了解長期的制程能力是否能滿足規(guī)格要求，如果長期的制程能力不能保證時(shí)，那么就有生產(chǎn)不良品的可能性.85A搜集數(shù)據(jù)：在計(jì)算各個(gè)子組的平均數(shù)和規(guī)范差其公式分別如下：.86B計(jì)算控制限.87C過程控制解釋(同X-R圖解釋).88D過程才干解釋.89Case st

29、udy123456789101112131416776747276747072707374737072268757374787472747876747675793687796757871737577757677758046979957280727176727577727278151617181920212223242526272817574706274788080725570737273274786564757781796856727374723787765627672817468587176707447972646175737974655672747476.90Case study請(qǐng)計(jì)算出上

30、表的X-s控制圖的控制限？請(qǐng)斷定過程能否穩(wěn)定？假設(shè)是不穩(wěn)定該如何處置？.91A搜集數(shù)據(jù)普通情況下，中位數(shù)圖用在樣本容量小于10的情況，樣本容量為奇數(shù)時(shí)更為方便。假設(shè)子組樣本容量為偶數(shù)，中位數(shù)是中間兩個(gè)數(shù)的均值。.92B計(jì)算控制限.93C過程控制解釋(同Xbar-R圖解釋).94估計(jì)過程規(guī)范偏向：.95Case study1234567891011121314167767472767470727073747370722687573747874727478767476757936877967578717375777576777580469799572807271767275777272785677

31、575737672707372747574757515161718192021222324252627281757470627478808072557073727327478656475778179685672737472378776562767281746858717670744797264617573797465567274747657575686572757675736073717070.96Case study請(qǐng)計(jì)算出上表的X-R控制圖的控制限？請(qǐng)斷定過程能否穩(wěn)定？假設(shè)是不穩(wěn)定該如何處置？假設(shè)制程假設(shè)已穩(wěn)定，但想將抽樣數(shù)自n=4調(diào)為n=5時(shí)，那么其新控制限為何？.97單值控制在檢查過程

32、變化時(shí)不如Xbar-R圖敏感。假設(shè)過程的分布不是對(duì)稱的，那么在解釋單值控制圖時(shí)要非常小心。單值控制圖不能區(qū)分過程零件短時(shí)間內(nèi)的組內(nèi)變化，假設(shè)要了解此類變化最好能運(yùn)用Xbar-R。由于每一子組僅有一個(gè)單值，所以平均值和規(guī)范差會(huì)有較大的變性，直到子組數(shù)到達(dá)100個(gè)以上。.98非正態(tài)時(shí)的誤發(fā)警報(bào)闡明誤發(fā)警報(bào).99A搜集數(shù)據(jù)搜集各組數(shù)據(jù)計(jì)算單值間的挪動(dòng)極差。通常最好是記錄每對(duì)延續(xù)讀數(shù)間的差值(例如第一和第二個(gè)讀數(shù)點(diǎn)的差，第二和第三讀數(shù)間的差等)。挪動(dòng)極差的個(gè)數(shù)會(huì)比單值讀數(shù)少一個(gè)(25個(gè)讀值可得24個(gè)挪動(dòng)極差)，在很少的情況下，可在較大的挪動(dòng)組(例如3或4個(gè))或固定的子組(例如一切的讀數(shù)均在一個(gè)班上讀取

33、)的根底上計(jì)算極差。.100B計(jì)算控制限.101C過程控制解釋審查挪動(dòng)極差圖中超出控制限的點(diǎn)，這是存在特殊緣由的信號(hào)。記住延續(xù)的挪動(dòng)極差間是有聯(lián)絡(luò)的，由于它們至少有一點(diǎn)是共同的。由于這個(gè)緣由，在解釋趨勢(shì)時(shí)要特別留意?？捎脝沃祱D分析超出控制限的點(diǎn)，在控制限內(nèi)點(diǎn)的分布，以趨勢(shì)或圖形。但是這需求留意，假設(shè)過程分布不是對(duì)稱，用前面所述的用于X圖的規(guī)那么來解釋時(shí)，能夠會(huì)給出實(shí)踐上不存在的特殊緣由的信號(hào)。.102估計(jì)過程規(guī)范偏向：式中，Rmbar為挪動(dòng)極差的均值，d2是用于對(duì)挪動(dòng)極差分組的隨樣本容量n而變化的常數(shù)。.103Case study組12345678910數(shù)值969898929495979696

34、90組11121314151617181920數(shù)值92908889949992949797組212223242526數(shù)值949890848896.104Case study請(qǐng)計(jì)算出上表的X-Rm控制圖的控制限？請(qǐng)斷定過程能否穩(wěn)定？假設(shè)是不穩(wěn)定該如何處置？.105不良和缺陷的闡明結(jié)果舉例控制圖車輛不泄漏泄漏P圖NP圖燈亮不亮孔的直徑尺寸太小或太大給銷售商發(fā)的貨正確不正確風(fēng)窗玻璃上的氣泡C圖U圖門上油漆缺陷發(fā)票上的錯(cuò)誤.106P控制圖的制做流程A搜集數(shù)據(jù)B計(jì)算控制限C過程控制解釋D過程才干解釋.107建立p圖的步驟A階段搜集數(shù)據(jù)A1選擇子組的容量、頻率及數(shù)量子組容量分組頻率子組數(shù)量A2計(jì)算每個(gè)子組

35、內(nèi)的不合格品率A3選擇控制圖的坐標(biāo)刻度A4將不合格品率描畫在控制圖.108A1子組容量、頻率、數(shù)量子組容量：用于計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)的控制圖普通要求較大的子組容量(例如50200)以便檢驗(yàn)出性能的變化，普通希望每組內(nèi)能包括幾個(gè)不合格品，但樣本數(shù)假設(shè)太利也會(huì)有不利之處。普通的建議是np5，由于在蕭華特控制圖是利用正態(tài)分布來逼近二項(xiàng)分布，而當(dāng)np5時(shí)，利用正態(tài)分布來逼近二項(xiàng)分布才合理。分組頻率：應(yīng)根據(jù)產(chǎn)品的周期確定分組的頻率以便協(xié)助分析和糾正發(fā)現(xiàn)的問題。時(shí)間隔短那么反響快，但也許與大的子組容量的要求矛盾子組數(shù)量：要大于等于25組以上，才干斷定其穩(wěn)定性。.109A2計(jì)算每個(gè)子組內(nèi)的不合格品率記錄每個(gè)子組內(nèi)的以

36、下值被檢工程的數(shù)量n發(fā)現(xiàn)的不合格工程的數(shù)量np經(jīng)過這些數(shù)據(jù)計(jì)算不合格品率.110A3選擇控制圖的坐標(biāo)刻度描畫數(shù)據(jù)點(diǎn)用的圖應(yīng)將不合格品率作為縱坐標(biāo)，子組識(shí)別作為橫坐標(biāo)。縱坐標(biāo)刻度應(yīng)從0到初步研討數(shù)據(jù)讀數(shù)中最大的不合格率值的1.5到2倍。.111A4將不合格品率描畫在控制圖上描畫每個(gè)子組的p值，將這些點(diǎn)聯(lián)成線通常有助于發(fā)現(xiàn)異常圖形和趨勢(shì)。當(dāng)點(diǎn)描完后，粗覽一遍看看它們能否合理，假設(shè)恣意一點(diǎn)比別的高出或低出許多，檢查計(jì)算能否正確。記錄過程的變化或者能夠影響過程的異常情況，當(dāng)這些情況被發(fā)現(xiàn)時(shí)，將它們記錄在控制圖的“備注部份。.112計(jì)算控制限B1計(jì)算過程平均不合格品率B2計(jì)算上、下控制限B3畫線并標(biāo)注建

37、立p控制圖的步驟B.113計(jì)算平均不合格率及控制限.114畫線并標(biāo)注均值用程度實(shí)線線：普通為黑色或藍(lán)色實(shí)線?？刂葡抻贸潭忍摼€：普通為紅色虛線。盡量讓樣本數(shù)一致，假設(shè)樣本數(shù)不斷在變化那么會(huì)如以下圖：1002003001002001001002003001001212121232.115.116過程控制用控制圖解釋C1分析數(shù)據(jù)點(diǎn)，找出不穩(wěn)定證據(jù)C2尋覓并糾正特殊緣由C3重新計(jì)算控制界限超出控制限的點(diǎn)鏈明顯的非隨機(jī)圖形建立p圖的步驟C.117分析數(shù)據(jù)點(diǎn)，找出不穩(wěn)定的證據(jù)點(diǎn)線面以上三種方式做斷定。.118尋覓并糾正特殊緣由當(dāng)從數(shù)據(jù)中已發(fā)現(xiàn)了失控的情況時(shí)，那么必需研討操作過程以便確定其緣由。然糾正該緣由

38、并盡能夠防止其再發(fā)生。由于特殊緣由是經(jīng)過控制圖發(fā)現(xiàn)的，要求對(duì)操作進(jìn)展分析，并且希望操作者或現(xiàn)場(chǎng)檢驗(yàn)員有才干發(fā)現(xiàn)變差緣由并糾正?？衫弥T如陳列圖和因果分析圖等處理定問題數(shù)據(jù)。.119重新計(jì)算控制限當(dāng)進(jìn)展初始過程研討或?qū)^程才干重新評(píng)價(jià)時(shí)，應(yīng)重新計(jì)算實(shí)驗(yàn)控制限，以便排除某些控制時(shí)期的影響，這些時(shí)期中控制形狀遭到特殊緣由的影響，但已被糾正。一旦歷史數(shù)聽闡明一致性均在實(shí)驗(yàn)的控制限內(nèi)，那么可將控制限延伸到未來的時(shí)期。它們便變成了操作控制限，當(dāng)未來的數(shù)據(jù)搜集記錄了后，就對(duì)照它來評(píng)價(jià)。.120過程才干解釋D1計(jì)算過程才干D2評(píng)價(jià)過程才干D3改良過程才干D4繪制并分析修正后的過程控制圖建立p的步驟D.121過

39、程才干解釋偶因和異因并存找出異因只剩偶因過程穩(wěn)定(連25點(diǎn)不超限)計(jì)算過程才干運(yùn)用控制圖.122計(jì)算過程才干對(duì)于p圖，過程才干是經(jīng)過過程平均不合率來表，當(dāng)一切點(diǎn)都受控后才計(jì)算該值。如需求，還可以用符合規(guī)范的比例(1-p)來表示。對(duì)于過程才干的初步估計(jì)值，應(yīng)運(yùn)用歷史數(shù)據(jù)，但應(yīng)剔除與特殊緣由有關(guān)的數(shù)據(jù)點(diǎn)。當(dāng)正式研討過程才干時(shí)，應(yīng)運(yùn)用新的數(shù)據(jù)，最好是25個(gè)或更多時(shí)期子組，且一切的點(diǎn)都受統(tǒng)計(jì)控制。這些延續(xù)的受控的時(shí)期子組的p值是該過程當(dāng)前能的更好的估計(jì)值。.123改善過程才干過程穩(wěn)定，不良率維持在一定的程度當(dāng)中才干改善采取管理上的措施降低偶因，減少不良率減少控制界限減少控制限.124改善過程才干過程一

40、旦表現(xiàn)出處于統(tǒng)計(jì)控制形狀，該過程所堅(jiān)持的不合格平均程度即反響了該系統(tǒng)的變差緣由過程才干。在操作上診斷特殊緣由(控制階段)變差問題的分析方法不適于診斷影響系統(tǒng)的普通緣由變差。必需對(duì)系統(tǒng)本身直接采取管理措施，否那么過程才干不能夠得到改良。有必要運(yùn)用長期的處理問題的方法來糾正呵斥長期不合格的緣由?？梢赃\(yùn)用諸如陳列圖分析法及因果分析圖等處理問題技術(shù)。但是假設(shè)僅運(yùn)用計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)將很難了解問題所在，通常盡能夠地追溯變差的可疑緣由，并借助計(jì)量型數(shù)據(jù)進(jìn)展分將有利于問題的處理.125繪制并分析修正后的過程控制圖當(dāng)對(duì)過程采取了系統(tǒng)的措施后，其效果應(yīng)在控制圖上明顯地反響出來； 控制圖成為驗(yàn)證措施有效性的一種途徑。在過

41、程改動(dòng)期間出現(xiàn)的特殊緣由變差被識(shí)別并糾正后，過程將按一個(gè)新的過程均值處于統(tǒng)計(jì)控制形狀。這個(gè)新的均值反映了受控制形狀下的性能?？勺鳛楝F(xiàn)行控制的根底。但是還應(yīng)對(duì)繼續(xù)系統(tǒng)進(jìn)展調(diào)查和改良。.126Case study組12345678910n100150100200150100100200150100d1013210210組11121314151617181920n150200100150100100150200200150d0102010210組2122232425n100150200150100d01201.127Case study請(qǐng)計(jì)算出上表的p控制圖的控制限？請(qǐng)斷定過程能否穩(wěn)定？假設(shè)是不穩(wěn)定

42、該如何處置？.128不合格品數(shù)np圖“np圖是用來度量一個(gè)檢驗(yàn)中的不合格品的數(shù)量，與p圖不同，np圖表示不合格品實(shí)踐數(shù)量而不是與樣本的比率。p圖和np圖適用的根本情況一樣，當(dāng)滿足以下情況可選用np圖不合格品的實(shí)踐數(shù)量比不合格品率更有意義或更容易報(bào)告。各階段子組的樣本容量一樣?！皀p圖的詳細(xì)闡明與p圖很類似，不同之處棄如下：.129A搜集數(shù)據(jù)受檢驗(yàn)樣本的容量必需相等。分組的周期應(yīng)按照消費(fèi)間隔和反響系統(tǒng)而定。樣本容量應(yīng)足夠大使每個(gè)子組內(nèi)都出現(xiàn)幾個(gè)不合格品，在數(shù)據(jù)表上記錄樣本的容量。記錄并描畫每個(gè)子組內(nèi)的不合格品數(shù)(np)。.130B計(jì)算控制限.131過程控制解釋、過程才干解釋C過程控制解釋：同“p

43、圖的解釋。D過程才干解釋：過程才干如下：.1321001001001001001001001001001001210121202不合格品數(shù)np圖.133Case study組12345678910n150150150150150150150150150150d1013210210組11121314151617181920n150150150150150150150150150150d0102010210組2122232425n150150150150150d01201.134Case study請(qǐng)計(jì)算出上表的np控制圖的控制限？請(qǐng)斷定過程能否穩(wěn)定？假設(shè)是不穩(wěn)定該如何處置？.135缺陷數(shù)c圖“c

44、圖內(nèi)來丈量一個(gè)檢驗(yàn)批內(nèi)的缺陷的數(shù)量，c圖要求樣本的容量或受檢資料的數(shù)量恒定，它主要用以下兩類檢驗(yàn)：缺陷分布在延續(xù)的產(chǎn)品流上(例如每匹維尼龍上的瑕疪，玻璃上的氣泡或電線上絕緣層薄的點(diǎn))，以及可以用缺陷的平均比率表示的地方(如每100平方米維尼龍上暇疵)。在單個(gè)的產(chǎn)品檢驗(yàn)中能夠發(fā)現(xiàn)許多不同潛在緣由呵斥的缺陷(例如：在一個(gè)修繕部記錄，每輛車或組件能夠存在一個(gè)或多個(gè)不同的不合格)。主要不同之處如下：.136A搜集數(shù)據(jù)檢驗(yàn)樣本的容量(零件的數(shù)量，織物的面積，電線的長度等)要求相等，這樣描畫的c值將反映質(zhì)量性能的變化(缺陷的發(fā)生率)而不是外觀的變化(樣本容量n)，在數(shù)據(jù)表中記錄樣本容量；記錄并描畫每個(gè)子組

45、內(nèi)的缺陷數(shù)(c).137B計(jì)算控制限.138過程控制解釋、過程才干解釋過程控制解釋同p圖解釋判異(點(diǎn)、線、面)判穩(wěn)(延續(xù)二十五點(diǎn)受控)過程才干解釋過程才干為c平均值，即固定容量n的樣本的缺陷數(shù)平均值。.139Case study組12345678910c1013210210組11121314151617181920c0102010210組2122232425c01201每一組的樣本數(shù)都是固定為100。.140Case study請(qǐng)計(jì)算出上表的c控制圖的控制限？請(qǐng)斷定過程能否穩(wěn)定？假設(shè)是不穩(wěn)定該如何處置？.141單位產(chǎn)品缺陷數(shù)的u圖“u圖用來丈量具有容量不同的樣本(受檢資料的量不同)的子組內(nèi)每檢

46、驗(yàn)單位產(chǎn)品之內(nèi)的缺陷數(shù)量?！皍圖和“c圖適用于一樣的數(shù)據(jù)情況(Poisson分布)，但假設(shè)樣本含有多于一個(gè)“單位產(chǎn)品的量，為使報(bào)告值更有意義時(shí)，可以運(yùn)用“u圖，并且在不同時(shí)期內(nèi)樣本容量不同時(shí)必需運(yùn)用“u圖?！皍圖的繪制和“p圖類似，不同之處如下：.142A搜集數(shù)據(jù)各子組樣本的容量彼此不用都一樣，雖然使它的容量堅(jiān)持在其平均值的正負(fù)25%以內(nèi)可以簡化控制限的計(jì)算。記錄并描畫每個(gè)子組內(nèi)的單位產(chǎn)品缺陷數(shù)u=c/n式中c為發(fā)現(xiàn)的缺陷數(shù)量，n為子組中樣本容量(檢驗(yàn)報(bào)告單位的數(shù)量)，c和n都應(yīng)記錄在數(shù)據(jù)表中。.143B計(jì)算控制限.144過程控制解釋、過程才干解釋過程控制解釋同p圖解釋判異(點(diǎn)、線、面)判穩(wěn)(

47、延續(xù)二十五點(diǎn)受控)過程才干解釋過程才干為u平均，即每報(bào)告單元缺陷數(shù)平均值。(須穩(wěn)定才可以估過程才干).145Case study組12345678910n2113321221c1013210210組11121314151617181920n3214121231c0102010210組2122232425n12412c01201.146Case study請(qǐng)計(jì)算出上表的u控制圖的控制限？請(qǐng)斷定過程能否穩(wěn)定？假設(shè)是不穩(wěn)定該如何處置？.147特殊控制圖.I-MR-R/S組間/組內(nèi)控制圖148.I-MR-R/SI-MR-R/S組間/組內(nèi)控制圖 同時(shí)運(yùn)用子組 間和子組內(nèi)變異生成三向控制圖。I-MR-R/

48、S 控制圖由以下組成：單值控制圖挪動(dòng)極差控制圖R 控制圖或 S 控制圖149.I-MR-R/S在子組中搜集數(shù)據(jù)時(shí)，隨機(jī)誤差能夠不是變異的獨(dú)一來源。例如，假設(shè)每小時(shí)延續(xù)采集五個(gè)部件，那么獨(dú)一的差別應(yīng)該由隨機(jī)誤差所致。隨著時(shí)間的推移，過程能夠會(huì)出現(xiàn)偏移或漂移，因此接下來的五個(gè)部件樣本能夠會(huì)與以前的樣本不同。在這些情況下，總體過程變異因樣本間變異和隨機(jī)誤差所致。 每個(gè)樣本內(nèi)的變異對(duì)總體過程變異也有奉獻(xiàn)。假設(shè)您每小時(shí)對(duì)一個(gè)部件取樣，并丈量部件的五個(gè)位置。雖然每小時(shí)部件都在變化，但一切部件中在五個(gè)位置得到的丈量值卻可以一直不同。能夠一個(gè)位置幾乎一直產(chǎn)生最大的丈量值，也能夠不斷較小。這種因位置所致的變異未

49、得到闡明，且樣本內(nèi)規(guī)范差不再估計(jì)隨機(jī)誤差，而是實(shí)踐上同時(shí)估計(jì)隨機(jī)誤差和位置效應(yīng)。這樣產(chǎn)生的規(guī)范差過大，導(dǎo)致控制限制范圍過寬，并將控制圖上的大多數(shù)點(diǎn)置于距中心線非常近的位置。此過程看上去過于完美，但很能夠就是這樣。您可以運(yùn)用 I-MR-R/S組間/組內(nèi)來創(chuàng)建三個(gè)單獨(dú)的過程變異評(píng)價(jià)，從而處理此問題：.I-MR-R/S單值控制圖：繪制來自單值控制圖而非 Xbar 控制圖上每個(gè)樣本的均值的控制圖。此控制圖運(yùn)用延續(xù)均值之間的挪動(dòng)極差來確定控制限制。由于樣本均值的分布與隨機(jī)誤差有關(guān)，因此運(yùn)用挪動(dòng)極差估計(jì)樣本均值分布的規(guī)范差類似于僅估計(jì)隨機(jī)誤差分量。這消除了控制限制中變異的樣本內(nèi)分量。挪動(dòng)極差控制圖：運(yùn)用挪

50、動(dòng)極差 繪制子組均值的控制圖以去除樣本內(nèi)變異。將此控制圖與單值控制圖結(jié)合運(yùn)用，以借助變異的樣本間分量來跟蹤過程位置和過程變異。R 控制圖或 S 控制圖：運(yùn)用變異的樣本內(nèi)分量繪制過程變異的控制圖。 .I-MR-R/SMinitab 顯示 R 控制圖還是 S 控制圖取決于所選的估計(jì)方法以及子組的大小。假設(shè)估計(jì)是以子組極差的平均值為根底，那么將顯示 R 控制圖。假設(shè)估計(jì)是以子組規(guī)范差的平均值為根底，那么將顯示 S 控制圖。假設(shè)估計(jì)是以合并規(guī)范差為根底且子組大小小于 9，那么將顯示 R 控制圖。假設(shè)估計(jì)是以合并規(guī)范差為根底且子組大小大于或等于 9，那么將顯示 S 控制圖。假設(shè)指定歷史組，那么顯示 R

51、控制圖還是 S 控制圖取決于一切歷史組的方式樣本大小的最小值。假設(shè)估計(jì)是以合并規(guī)范差為根底且方式樣本大小的最小值小于 10，那么顯示 R 控制圖。否那么，假設(shè)運(yùn)用合并規(guī)范差進(jìn)展估計(jì)，Minitab 顯示 S 控制圖；假設(shè)運(yùn)用 Rbar 進(jìn)展估計(jì)，那么顯示 R 控制圖。因此，這三個(gè)控制圖的組合提供了一種評(píng)價(jià)過程位置的穩(wěn)定性 、變異的樣本間分量和變異的樣本內(nèi)分量的方法。.各項(xiàng)公式.I-MR-R/S假設(shè)您想要確定為紙卷包一層薄膜這一過程能否受控制 。您關(guān)懷用于包卷紙的薄膜的厚度能否正確以及整個(gè)紙卷包得能否均勻。您從 15 個(gè)延續(xù)紙卷中抽取 3 個(gè)樣本，并丈量外層薄膜的分量。 由于您想了解整個(gè)紙卷包得

52、能否均勻以及每個(gè)紙卷能否包裹正確，因此運(yùn)用 Minitab 創(chuàng)建 I-MR-R/S 控制圖。1翻開任務(wù)表“涂層.MTW。2選擇統(tǒng)計(jì) 控制圖 子組的變量控制圖 I-MR-R/S組間/組內(nèi)。3選擇圖表的一切觀測(cè)值均在一列中，然后輸入外層薄膜。 4 在子組大小中，輸入卷。單擊確定。 .結(jié)果輸山.156Stoplight Control Chart(紅綠燈信號(hào)控制圖).157紅綠燈信號(hào)控制圖根本原理紅綠燈信號(hào)控制圖中的假設(shè)是：過程是統(tǒng)計(jì)受控的。過程才干(包括丈量變差)是可接受的。過程接近目的值。.158紅綠燈信號(hào)控制圖根本原理紅燈控制圖的區(qū)域劃分.159紅綠燈信號(hào)控制圖根本原理停止停止警告警告目標(biāo)區(qū)T

53、argetWarningWarningStopStopLSLUSLTargetWarningWarningStopStopLSLUSL紅燈控制圖區(qū)域劃分.160紅綠燈信號(hào)控制圖的控制方法過程設(shè)置正常消費(fèi)選二個(gè)部件都在綠色區(qū)嗎有在紅色區(qū)嗎加抽三個(gè)樣本有在紅色區(qū)嗎？三到五個(gè)在黃色區(qū)執(zhí)行反響方案yynnyny.161概率原理闡明狀況概率判定抽到二個(gè)綠的0.866*0.866=0.749956正常抽至一個(gè)或二個(gè)都是紅的一個(gè)時(shí)0.003二個(gè)時(shí)0.003*0.003異常小概率事件0.003加抽三個(gè)樣本一綠一黃，后面三綠0.866*0.132*0.866*0.866*0.866=0.0742正常二黃，三綠0.132*0.132*0.866*0.866*0.866=0.011316正常三黃，二綠0.132*0.132*0.132*0.866*0.866=0.001725異常小概率事件DATACAMSHAFT.MTW的數(shù)據(jù)來進(jìn)展練習(xí)一下。.172六合一圖形(Xbar-R+制程才干).173從前圖來看可以得到以下的結(jié)論制程是穩(wěn)定的其相應(yīng)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)如下：制程的平均值為600.23相應(yīng)規(guī)范差為：1.87904我們可以利用它來做相應(yīng)的紅燈控制圖.174步驟一：運(yùn)用individual圖形.175輸入要分析的數(shù)據(jù).176放入歷史的平均值和規(guī)范差.177放入警告限和紅燈限.178紅綠燈信號(hào)控制圖.179PRE