文档介绍：索引 (该控制图仅应用于计量型数据) 一. 控制图的来源&定义; 二. 控制图与趋势图的比较 三. 控制图应用 四. 控制界限的确定原理—3σ原理(简述) 五. 控制图的观察与判断 六. 控制图的应用要点 七. I-MR 图和X-BAR图应用案例
一. 控制图的来源&定义
来源
控制图是由美国贝尔(Bell)通信研究所的休哈特( Shewhart)博士发明的,因此也称休哈特控制图。
定义
控制图是反映和控制质量特性值分布状态随时间而发生
的变动情况的图表。
它是判断工序是否处于稳定状态、保持生产过程始终处
于正常状态的有效工具。
二. 控制图与趋势图的比较
x(或x、R、S等)
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
样本号(或时间)
趋势图可掌握不断变化着的工序状态
控制上线UCL
控制中线CL
控制下线LCL
x(或x、R、S等)
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
样本号(或时间)
二. 控制图与趋势图的比较
控制图可判别工序的质量波动是正常还是非正常波动
增加上、中、下三条控制线作为判断工序有无异常的标准和尺度。
三. 控制图应用
在实际生产过程中,坐标系及三条控制线是由质量管理人员事先经过工序能力调查及其数据的收集与计算绘制好的。
工序的操作人员按预先规定好的时间间隔抽取规定数量的样品,将样品的测定值或其统计量在控制图上打点并联接为质量波动曲线,
并通过点子的位置及排列情况判断工序状态。
四. 控制界限的确定原理—3σ原理
控制界限的重要性
质量波动过去人们是直接凭经验进行判断和区别的;
使用控制图是对工序状态进行客观的、科学的判断;
区别和判断是随机因素或系统因素造成的质量波动的标准就是控制线;
如何合理地、经济地确定控制界限是控制图的核心问题;
确定方法
休哈特控制图控制界限是以3σ原理确定的;
即以质量特性统计量的均值作为控制中线CL; 在距均值±3σ处作控制上、下线;
由3σ原理确定的控制图可以在最经济的条件下达到保证生产过程稳定的目的;
如果是稳定的生产流程, %的数据会落在该控制线范围内; 反之则不确定,仅供参考;
四. 控制界限的确定原理—3σ原理(略)
五. 控制图的观察与判断
受控状态
只有随机因素影响,在控制图上的正常表现为:
所有样本点都在控制界限内。
A、连续24点以上处于控制界限内。 B、连续35点中,仅有1点超出控制界限。 C、连续100点中,不多于2点超出控制界限。
2. 样本点均匀分布,位于中心线两侧的样本点约各占1/2。
3. 靠近中心线的样本点约占2/3。
4. 靠近控制界限的样本点极少。
图1 控制图的受控状态
失控状态
生产过程处于失控状态的明显特征是: 1)、有一部分样本点超出控制界限。 2)、没有样本点出界,但样本点排列和分布异常。
典型的失控状态有以下几种情况:
1)链状:有多个样本点连续出现在中心线一侧。 A、连续7点或7点以上出现在中心线一侧, B、连续11点至少有10点出现在中心线一侧,
C、连续14点至少有12点出现在中心线一侧。 D、连续17点至少有14点出现在中心线一侧。 E、连续20点至少有16点出现在中心线一侧。
五. 控制图的观察与判断
图2
图3
1)链状:有多个样本点连续出现在中心线一侧。