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§6质量控制§6.1质量控制概述§6.2控制图原理§6.3计量值控制图§6.4计数值控制图§6.5服务质量控制§6.1质量控制概述1.质量波动性及其统计规律2.过程质量控制3.过程能力指数1.质量波动性及其统计规律统计观点是现代质量管理的基本观点:(1)产品质量的变异性产品是由操作人员(Man)在一定的环境(Environment)中,运用机械设备(Machine),按照一定的操作方法(Method),对原材料(Material)加工制造出来的。客观因素的变动必然会引起产品质量的变化。(2)变异性的统计规律产品质量变异性是具有统计规律的。按不同来源分类4M1E或5M1E(加上测量Measurement)按影响大小与作用性质分类(1)偶然因素:影响微小、始终存在、逐件不同、难以除去(技术上或经济上除去有困难)。(2)异常因素(系统因素):与偶然因素相反。控制图和直方图是区分偶然因素和异常因素的重要科学方法。质量因素的分类2.过程质量控制SPC(StatisticalProcessControl),统计过程控制,就是运用统计技术对过程中的各个阶段进行监控,从而达到改进质量和保证质量的目的。SPC的特点:(1)SPC是全系统的、全过程的,要求全员参加;(2)SPC强调使用科学方法(主要是统计技术,尤其是控制图理论)(3)SPC不仅可用于生产过程,而且可用于服务过程和其他一切管理过程。基本要求需要确定控制标准,包括产品标准、作业标准等。控制标准是判断过程是否处于稳定状态的依据。根据控制标准选择有效的统计工具,主要任务是设计控制图。针对质量问题需要采取纠偏措施。没有相应措施,质量控制就失去意义。要在系统内进行准时的信息反馈,建立质量信息系统,确保过程质量控制具有良好的信息来源。步骤培训SPC,如基本统计知识、QC七种工具、制定控制标准等。确定关键变量(关键因素),可用排列图、因果图等方法。提出或改进规格标准。编制控制标准手册,在各部门落实。对过程进行统计监控。对过程进行诊断并采取措施解决问题。3.过程能力指数(1)过程能力的概念(2)双侧公差要求过程能力指数的计算(3)单侧公差要求过程能力指数的计算(4)过程能力评价(1)过程能力的概念过程能力:产品质量特性波动程度的数量表示,它反映了过程的实际能力。过程能力分析对于过程质量控制和质量改进具有重要意义首先,只有掌握过程能力,才能控制过程质量。其次,过程能力分析是提高过程能力的有效手段。通过过程能力的测试分析,可以找到影响过程能力的主导性因素。第三,过程能力分析为质量改进找出方向。过程能力指数是指过程质量要求(T)与过程能力(B)的比值,即过程能力指数越大,说明过程能力越能够满足技术要求,产品质量越有保障;反之,过程能力指数越小,产品质量保障能力越低,当过程能力指数小于1时,说明过程能力已无法满足技术要求。6pTTCB双侧公差要求,分布中心与公差中心重合T(M)6UTLT666ULULpTTTTTTCBs(2)双侧公差要求过程能力指数的计算例题某零件长度要求为9.95~10.05cm,现从加工过程中抽取100个样品,测得长度均值为10.00cm,标准差为0.0125cm,试计算过程能力指数10.059.951.33660.0125ULpTTCs双侧公差要求,分布中心与公差中心不重合k为修正系数TM6UTLT(1)(1)6ULpkpTTCCkks()/2ULMkTT(3)单侧公差要求过程能力指数的计算很多情况下,技术要求只规定单侧公差,如产品的寿命、材料的抗拉强度等只规定下限,机械噪声、材料杂质等只规定上限。33ULpTTC例题某企业生产的灯泡寿命要求不低于2000小时,现从加工过程中抽取100个样品,测得寿命均值为2390小时,标准差为100小时,试计算过程能力指数239020001.30333100LLpTxTCs(4)过程能力评价过程能力评价的目的是通过对过程能力的评价,确定过程能力指数的合理取值范围,使过程能力既要能满足质量保证的要求,又要符合经济性的要求1.67pC1.671.33pC1.331.00pC1.000.67pC0.67pC过程能力指数过程能力等级过程能力判断Ⅰ过剩Ⅱ充足Ⅲ正常Ⅳ不足Ⅴ严重不足提高过程能力指数的基本措施调整质量特性值的分布中心,减少偏移量。提高过程能力,降低发散程度。在保证质量的前提下,放宽给定的规格要求。§6.2控制图原理1.控制图概述2.控制图基本原理3.两类错误与控制图设计4.判异准则5.判稳准则1.控制图概述控制图是对过程质量加以测定、记录,从而判断过程是否处于稳定状态的一种图形方法。控制图的作用贯彻预防为主的原则。应用控制图有助于保持过程处于控制状态,从而起到保证质量、防患于未然的作用。改进过程质量。应用控制图可以减少废品和返工,从而提高生产率、降低成本和增加生产能力。防止不必要的过程调整。控制图可用于区分质量的偶然波动与异常波动,从而使操作者减少不必要的过程调整。提供有关工序能力的信息。控制图可以提供重要的过程参数数据以及它们的时间稳定性。质量特性值按时间进行抽样的样本编号上控制线UCL中心线CL下控制线LCL常规休哈特控制图数据类型分布控制图简记说明计量值正态分布均值-极差均值-中位数中位数-极差单值-移动极差最基本的控制图用标准差代替极差用中位数代替均值每个样本只有一个数据计件值二项分布不合格品率不合格品数控制对象为不合格品率控制对象为不合格品数计点值泊松分布单位缺陷数缺陷数每个样本包括n个检查单位一定检查单位的缺陷数sxRxsxRxRppnuc控制图的类型2.控制图基本原理控制图是对过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的图。在直方图中,随着分组的增多,在数据足够多时,直方图趋近于一条光滑曲线,它反映了产品质量的统计规律。在质量特性为连续值(计量数据)时,最常见的分布为正态分布。根据正态分布特性,数值落在之间的概率为99.73%,落在之外的概率为0.27%。通常假定小概率事件不发生。因此,可以将作为上下控制线,质量检验数值落在控制界限以外时,则判断质量异常。32(,)N333控制图由中心线CL、上控制线UCL、下控制线LCL和按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列组成。UCL(上控制线)CL(中心线)LCL(下控制线)时间基本图形根据对质量的影响大小,质量因素可分为偶然因素和异常因素。偶因始终存在、影响小、难以除去,异因则有时存在、影响大、不难除去。偶因引起质量的偶然波动,异因引起质量的异常波动。当生产过程中只存在偶波时,产品质量将形成某种典型分布(正态分布);当还有异波时,则产品质量将偏离典型分布。典型分布的偏离可由控制土检出。因此,控制图上的控制界限就是区分偶波和异波的科学界限。控制图区分偶波和异波应用控制图对生产过程不断监控,当异常因素刚一露苗头,甚至在为造成不合格品之前能及时发现。在异常情况已经发生,则可以贯彻以下20字加以解决:“查出异因,采取措施,保证消除,不在出现,纳入标准”。从而保证系统始终处于稳态。控制图是运用抽查的方式对生产过程进行监控,十分经济。控制图如何贯彻预防原则3.两类错误和控制图设计两类错误:第Ⅰ类错误:虚发警报错误第Ⅰ类错误生产方风险第Ⅱ类错误:漏发警报错误第Ⅱ类错误消费方风险若控制间距增大,则减小而增大控制图控制线的确定应使两类错误造成的总损失最小。方式:长期实践证明,方式下两类错误所造成的总损失较小。区分规格和控制线。规格:区分产品是否合格。控制线:区分偶波和异波。规格不能作为控制界限。3pp33,0.00273UCLCLLCL早在20世纪20年代,休哈特就提出了统计过程控制理论,现在所使用的控制图基本上仍是休哈特控制图的原型。设计思想:首先确定第Ⅰ类错误的概率,将取得特别小(将增大)。为了减少第Ⅱ类错误,对控制图中的界内点增添了第Ⅱ类判异准则,即“界内点排列不随机判异”。(1)点子出界判异;(2)界内点不随机判异。休哈特控制图的设计思想4.判异准则判异准则:点子出界或正好在界限上;界内点不随机。判断界内点不随机的常用模式:模式1:点子屡屡接近控制界限。模式2:链。模式3:间断链。模式4:倾向。模式5:点子集中在中心线附近。模式6:点子程周期变化。模式1:点子屡屡接近控制界限(距离界限以内):(1)连续3个点中,至少有2个点接近控制界限;(2)连续7个点中,至少有3个点接近控制界限;(3)连续10个点中,至少有4个点接近控制界限;正态分布下,点子接近控制界限的概率为:点子未超过概率为:12(23)(32)2((3)(2))0.0428PxPx(22)2((2)(0))0.9545Px模式2:链(控制图中心线一侧连续出现的点):链长不少于7时判断点子排列不随机。模式3:间断链:(1)连续11个点中,至少有10个点在中心线一侧;(2)连续14个点中,至少有12个点在中心线一侧;(3)连续17个点中,至少有14个点在中心线一侧;(4)连续20个点中,至少有16个点在中心线一侧。模式4:倾向(点子逐渐上升或下降的状态)。7点倾向时判断点子排列不随机模式5:点子集中在中心线附近(以内)。连续15点在中心线附近判断点子排列不随机。模式6:点子程周期变化15.判稳准则稳态是生产过程追求的目标。当较小时,判异较为可靠,但同时增大,只根据一个点子在界内就判稳态的错误概率较大。但如果很多点都在界内时,就较有把握判断稳态了。判稳准则:(1)连续25个点子都在控制界限内;(2)连续35个点子至多有1个点子落在控制界限外;(3)连续100个点子至多有2个点子落在控制界限外。1,n§6.3计量值控制图1.均值-极差控制图2.均值-标准差控制图3.中位数-极差控制图4.单值-移动极差控制图1.控制图xR有关讨论如何联合应用图查找异常(1)只有变化时,图将由于点子出界的概率增大而告警(2)只有变化时,不仅R图将由于描点出界的概率增大而告警,中描点出界的概率也增大,从而也会告警。图R图判断未告警未告警正常告警未告警变化未告警告警变化告警告警变化,可能变化xxx样本大小若用控制图去检出过程的较大偏差(如2),则可用较小的样本;反之,则需用较大的样本。对于R图,样本较小时,对于检出过程标准差的偏移很不灵敏,但样本较大时(n10)用极差法的效率将降低(此时宜用s图代替R图)。样本大小一般为4、5或6左右。x例题假设过程处于稳定状态时的总体标准差已知为,现每小时从过程抽取5个样品,已抽得30组样本的均值和极差,算得试计算图。2.3xRxR303011458.4127.6iiiixR23450.577,0,2.114nADD等于时,2.控制图xs例题从某生产过程定期抽取大小为6的样本。设质量特性服从正态分布。抽取50个样本之后,有:试计算图,如果过程处于稳态,试估计该过程总体标准差。已知:5050111000,75iiiixs43436,0.95150.0301.9701.287ncBBAxs3.控制图所谓中位数,指一组按大小顺序排列的数列中居中的数。如数列2371318的中位数是7,数列23713的中位数是5。xR4.控制图sxR§6.4计数值控制图1.不合格品率控制图2.不合格品数控制图3.缺陷数控制图4.单位缺陷数控制图5.通用控制图1.p控制图P(不合格品率)图的统计基础是二项分布。当控制图的控制对象是不合格品率时,过程处于稳态是指任何单产品不合格品的概率为一常数P,且所生产的各个单位产品都是独立的。设随机样本包括n个单位样本,其中不合格单位产品数为D,则D服从参数为n和P的二项分布。(1),0,1,,xxnxnPDxCP
本文标题:第六章质量控制
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