质量统计七大手法(4)

质量统计七大手法

22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 4 4 5 5 6 6 6 7 7 7 8 8 9 9 5 6 6 7 7 7 8 8 9 9 9 10 10 11 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 16 16 17 17 17 18 18 19 19 20 20 20 21 21 18 18 19 19 20 20 21 21 21 22 22 23 23 24 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 28 29 29 30 30 31 31 31 32 32 33 33 33 34 31 32 32 32 33 33 34 34 35 35 36 36 36 37 5.控制图 UCL(Upper Control Limit) LCL(Lower Control Limit) CL(Centor Limit) 控制图的作用

1. 及时发现生产过程中的异常现象和缓慢变异，预防不合格品发生。

2. 有效分析判断生产过程中工序质量的稳定性，从而可降低检验、测试费用。

3. 为判定工序目标和规格界限，特别是对配合零部件的最优化确立可靠的基础，也为改变

未能符合经济性的规格标准提供了依据。 4. 保证产品质量提高紧急效益。 控制图的作法

控制图具体分为计量值和计数值两种，下面仅介绍两种常用的控制图。 a.X-R控制图（平均值舆极差控制图）

公式

a) X 控制圖中線CLx=X1

上限UCLx= X1+A2R

下限UCLx= X1-A2R

式中X1为抽取样本总体平均值。

R为抽取样本每组极差平均值 A2为常数，可由下表查出。

b)

R控制图中线CLR=R

UCLR=D4R

LCLR=D3R

式中D3. D4均为常数，可由下表查得 系数 n A2 A3 m3 m3A2 d2 d3 D2 D3 D4 E2 4 0.729 0.758 1.092 0.796 2.059 0.880 4.698 \\ 2.282 1.457 5 0.577 0.594 1.198 0.691 2.326 0.864 4.918 \\ 2.115 1.290 6 0.483 0.495 1.135 0.549 2.534 0.848 5.078 \\ 2.004 1.184 收集数据 当生产处于稳定状态时（如大订单开始正常生产），每隔一段时间或在一定时期之内，抽取总额为50-100个以上（最好100个以上）的样品测量。

数据分组 分组的原则是一般取组数K＝20-25，每组的样本大小n一般为n=3-5。（分组

无严格规定，可根据实际状况进行调整）

计算X和X1

X1+X2+X3+………+Xn

X= n 质量统计七大手法

X的结果应比原数据多一位小数。

I=1

X1 結果應比遠數據多兩位小數

计算各组极差Ri及平均值 R

Ri=Xmax-Xmin (Xmax-Xmin 分别为本组内最大值和最小值) K 1

R ΣXi K

I=1

将每个X平均值和R值描入表图中。

依公式计算X平均和R控制图的控制界限。

画控制图。将图中描的点顺次连接，便构成控制图。 P控制图(不合格品率控制图)

P控制图是通过产品的不合格品率的变化来控制质量的，属于计数值控制图。它常用于极限规检查零件外形尺寸或目测检查零件外观，从而确定不合格品率的场合。

数据选取舆分组，一般按时间顺序将正常生产的产品分成若干群，从每群中抽取样品数大小为n为样本，查清样本中不合格品的个数Pn。一般来说，为便于计算，每次抽取样本数中的样品数应尽可能相等，一般取n=50-500个，取样本数(组数)为10-25组。 计算每组的P(不合格率) ΣPn P= n

计算平均不合格品率 P ΣPn P Σn

计算上、下限(依公式，注意下限LCLp不可能为负值。) 关于n值的讨论

UCLp 3 依据公式 = P± √n √P(1-P) LCLp 可知，当n值(样本中的样品数)增大时，控制界限变小﹔反之，当n值过小时，P=0点增多，不容易发现异常，而且，控制图中，当n值相同时，控制界限出现明显的凹形台。故当每次无法抽取相同的样本数时(即n不相同)，可用n值的平均值代之，即：

K

Σni

n= x=1

k

注意这种作法仅限于以下条件： 1. 样本中最大的样品数nmax<2n

2. 样本中最小的样品数nmin>1/2n (不等号后的n为n的平均值) P控制图控制界限的发展讨论 在实际工作中，按零缺理论和持续改进的原理，一般认为P值越小越好(当然，样本数应足够)，如P=0则最好，故现今控制不良率的目标应是趋近于零，当我们在制作P控制图时，如引入以

X1 X1+X2+X3+……+Xn K 1 K K ΣXi

质量统计七大手法

上原理，则控制界限更改为：

UCLP=PM CLP 不存在 LCLP=0

简易的P控制图如下图：

Y

控制图中其它类型的控制图。 计量值控制图

Xbar-R(平均值舆全距控制图) X-R：中位数舆全距控制图 Xbar-S:平均值舆标准差控制图 X-Rm:个别值舆移动全距控制图 2.计数值控制图

P-chart:不良率控制图 Pn-chart:不良数控制图 C-chart:缺点数控制图

U-chart:单位缺点数控制图

UCLp=PM X 控制图

確定控制項

NO是計量 值嗎？

YES

特性相同嗎？ 或不可進行分 組抽樣嗎？ YES选用决策图

是否依不良統計 YESNO 是否以缺點數計 YES 抽樣數是否固定 YES采用P或Pn圖 NO 采用P圖 抽樣數是否固定 YES采用C或U圖 NO 采用U圖 NO 每組平均值是否容易計算 NO 采用X-R圖 YES 采用X-Rm圖 是否每組抽 樣數≧9 YESNO 采用Xbar-R圖 YES 每組標准差S是否容易計算 NO 质量统计七大手法

采用Xbar-S圖 采用Xbar-R圖

计量值控制图的应用

1.抽样数目舆选择计量值控制图的关系 抽样数目 控制图种类 2-6 Xbar-R X-R >6 Xxbar-S 1 X-Rm 2.抽样次数的确定(组数) 抽样贯例是每批20-25组，至少20组，一般为25组较合适。 抽样数目舆批量关系表 批量 样本数 1-65 5 66-110 10 111-180 15 181-300 25 301-500 30 501-800 35 801-1300 40 1301-3200 50 3201-8000 60 8001-22000 85 3. 测试并修正全距(R)是否在统计之内的决策图(平均值亦可参考)

是否所有全距數據都

包括在控制界限內

是 否 是否只有一至兩 個全距數據超出

是 否

把這一至兩個平均 三個或以上的全距數據超出界限 值和全距數據棄置

全距不在控制范圍

再計算X,R和

全距控制界限 不要計算平均值界限

是否包括在界限內 解決變異原因

是 否 收集數據

质量统计七大手法

全距受控制 計算新全距界限

测试并修正(R)是否計算平均值的界限控制 在统计控制之内的决策图

计数控制图的应用 1.选择决策图 決定樣本數 樣本數(n)是否 為一個常數 否 是 否 是不良品而 是 否 是不良品而 是 不是缺點 不是缺點

使用單位缺使用不良率 使用缺點 使用不良數 點數控制圖 控制圖 數控制圖 控制圖 2.决定样本

1. 样本数至少为50个单位 2. 至少收集20组样本。 控制图的计算公式及系数表

CL= …… 此处隐藏：2533字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……