常规控制图

Processanalysisandcontrol常規控制圖GB/T4091--2001idtISO8258:1991SAESQAQMSAug.1.2003目錄前言/引言/范圍符號常規控制圖的性質常規控制圖的類型常規控制圖的用途變差模式檢驗計量控制圖計數控制圖過程預防策略1、前言/引言/范圍1.1常規控制圖ShewhartcontrolchartsGB/T4091-2001idtISO8258：19912001-03-07發布2001-09-01實施Shewhart--休哈特GB--強制性國家標准的代號GB/T--推荐性國家標准的代號idt--Identical等同采用mod--Modified修改采用國家標准的編號：代號，發布順序號，年號等三部分組成1.22000版標准主要變化本標准代替GB/T4091.1~4091.9-1983，与其相比，重大技術內容的變化主要有：–內容編排格式不同，將原系列9個標准合并為1個標准；–判別准則的描點排列模式有重大變化–將每种類型常規控制圖又分為標准值給定和標准值未給定兩种情形；–增加了“過程改進的策略”圖–明确規定了在Xbar圖与R圖的聯合應用中應該首先建立和分析R圖。1.3傳統方法与過程預防策略事后檢驗浪費和不經濟過程預防對過程采取行動避免浪費、不生產無用產品的預防策略偶因始終存在不易識別异因可查明特殊原因歸結為5M1E生產過程兩种變异科學的過程預防策略傳統的質量檢驗策略未識別不控制識別控制1.4統計過程控制的目的統計過程控制。簡稱SPC--StatisticalProcessControl。首創于1924年/美國貝爾電話實驗室/休哈特(W.A.Shewhart)SPC的目的。建立并保持過程處于可接受的并且穩定的水平，以确保產品和服務符合規定的要求控制圖。是實現上述目的所應用的主要統計工具表征過程當前樣本序列信息与考慮了過程固有變异后的控制限對比評估過程統計控制狀態對產品特性的控制与高度一致性了解/改進過程5項特點2、符號2.1數据分類与控制圖常見分布數据計量值。計量數据是指對于所考察子組中每一個單位產品的特性值的數值大小進行測量与記錄所得到的觀測值。例如：長度、重量等。計數值。計數數据表示通過記錄所考察的子組中每個個体是否具有某种特性(或特征)，計算具有該特性的個体的數量。例如：電視机、磁頭等。計數值計件值。是按件、按個、按項計數的數据。例如：合格品件數、磁頭個數、質量檢驗項目等。計點值。是指按缺陷點計數，例如：疵點數、气泡數、單位缺陷數、正態分布。其分布呈鐘型，數值表現為兩頭小中間大。二項分布。即每次試驗僅有兩种可能結果，例如：“合格”/“不合格”；“通過”/“不通過”；“成功”/“失敗”。泊松分布。即產品質量的缺陷數，或單位產品缺陷數。例如：磁頭表面的白點數等控制圖常見分布2.2計量值符號正態分布子組數K=25n=5質量特征值NoX1X2X3X4X5XRsMe125788662.6723..25TTLn=25*5=125XRsMe1)(2nXXsi子組標准差的平均值子組平均值子組极差子組標准差子組中位數子組大小，單個子組觀測值的個數子組平均值的平均值子組极差的平均值子組中位數的平均值•m過程均值的真值•s組內過程標准差的真值•s組內過程標准差的估計值通過平均組內變差來估計，由以下數值給出：•已知R時，s=R/d2•已知s時，s=s/C4X-----質量特性的觀測值(可用X1，X2，X3…表示單個觀測值)有時用其他符號。例如：Y來代替X2.3計件值符號K子組數•p=子組中的不合格品數/子組大小例：p1=8/4000*100%=0.200%•p=所有子組中的不合格品數/被檢產品總數例：p=269/100000*100%=0.27%k檢查數子組不合格品數子組不合格品率Nonnpp1400080.200%24000140.350%................254000140.350%TTL1000002690.27%p所有子組不合格品率的平均值n子組大小，單個子組觀測值的個數二項分布2.4計點值符號---不合格數(c)•c=子組中的不合格數例：c1=7•c=所有子組不合格數的平均數=所有子組不合格數/總檢查數例：c=68/20=3.4例如：檢查20卷錄像帶的不合格疵點數(不考慮每盤錄像帶的長度--每卷長350m)單位產品號檢查數子組不合格數(盤號)nc117211.2016TTL2068c所有子組不合格數的平均數n子組大小，單個子組觀測值的個數泊松分布2.5計點值符號---單位不合格數(u)•u=子組單位產品不合格數=子組不合格數/子組被檢產品總數例：u1=4/15=0.27•u=所有子組單位產品不合格數的平均數=所有產品的不合格數/被檢產品總數例：u=55/14*15=55/210=0.26例如：檢查14個子組輪胎單位產品不合格數(考慮每個子組的輪胎數，每半小時抽檢15個輪胎)，則：被檢產品總數=14*15=210子組數k檢查數子組不合格數子組單位產品不合格數Noncu11540.2721550.33..141530.20TTL210550.26uTTLn=14*15=210所有子組單位產品不合格數的平均數n子組大小，單個子組觀測值的個數泊松分布3、常規控制圖的性質定義：控制圖是對過程質量特性值進行測定、記錄、評估，從而監察過程是否處于控制狀態的一种用統計方法設計的圖。原理：采用3s控制限，控制限分別位于中心線兩側的3s距离處。控制圖的控制界限可以用來判斷過程是否處于統計控制狀態。3s控制限也稱為“行動限”2s控制限也稱為“警戒限”取數。要求從過程中近似等間隔抽取。通過將圖中的點子与相應的控制界限相比較，可以具体看見產品或服務質量的變化。012345678123456789101112131415X4、常規控制圖的類型控制圖計量控制圖正態分布X-RChartX-sChartX-RsChart(IR)Me-RChartp-Chartnp-Chartc-Chartu-Chart標准值未給定標准值給定分析用控制圖分析用控制圖控制用控制圖控制用控制圖計數控制圖X圖的控制限在規格界限之內，產品品質就保証滿足規格的要求具有3s控制限遙中位數控制圖對于失控狀況的反映比Xbar圖要慢規定的要求目標值計點控制圖泊松分布計件控制圖二項分布5、常規控制圖的用途在一道工序開始使用控制圖時，几乎總不會恰巧處于“穩態”，也即總存在异因。如果就以這种非穩態狀態下的參數來建立控制圖，控制圖界限之間的間隔一定比較寬，以這樣的控制圖控制未來，將導致錯誤的結論。所以，一開始，總要將非穩態的過程調整到穩態的過程。即分析用控制圖階段。等到過程調整到穩態后，才能延長控制線作為控制用控制圖，即控制用控制圖階段。分析用控制圖--工序改善–所分析的過程是否處于統計控制狀態？–該過程能力是否滿足要求？控制用控制圖--工序維持–將穩態后的控制線延長作為控制用控制圖，即相當于生產中的立法。•由前者轉為后者時應有正式交接手續•維持過程穩態。荷蘭學者維爾達把“過程能力指數滿足要求“稱“技術控制狀態”6、變差的可查明原因的模式檢驗檢驗5：連續3點中有2點B區LCLXbarUCL檢驗1：1個點LCLXbarUCL檢驗2：連續9點落LCLXbarUCL檢驗3：連續6LCLXbarUCL檢驗4：連續14點中LCLXbarUCL檢驗8：連續8點落在中心LCLXbarUCL檢驗6：連續5點中有4點區LCLXbarUCL檢驗7：連續15點落在LCLXbarUCL1個點落在A區以外ABCCBAABCCBAABCCBAABCCBAABCCBAABCCBAABCCBAABCCBA連續9點落在中心線同一側連續6點遞增或遞減連續14點中相聆點交替上下連續3點中有2點落在中心線同一側的B區以外連續5點中有4點落在中心線同一側的C區以外連續15點落在中心線兩側的C區內連續8點落在中心線兩側且無一在C區內7、計量控制圖BU33ECELLDHO510HGAAssyPottingA-DimDNX-bar:cl:4.70776ucl:4.71799lcl:4.69754*RuleviolationStdDev:cl:0.0042992ucl:0.0121011lcl:0SubgrpSize5OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOX-barcllclucl4.6954.74.7054.714.7154.72OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOStdDevcllclucl00.0050.01ROW:DATE:16/24/0386/28/03157/3/03227/9/03297/14/03•計量控制圖几乎都是成對地繪制并加以分析•一張關于位置的控制圖•一張關于离散程度的控制圖•控制圖分析時首先分析R圖•有的控制圖可以与規范比較，而有的卻不可以•剔除所有受到某种已識別的可查明原因影響的子組•從R圖中剔除的任何一個子組，則也從Xbar圖中除去。确認所有的點都顯示為統計控制狀態。如有必要，重复“識別--糾正--重新計算”的程序•排除失控狀態的子組并不意味著“扔掉坏數据•統計控制狀態判定。1)25組無1個變差；2)35組允許1個變差7.1統計控制狀態也稱穩態，即過程中只有偶因而無异因產生的變异的狀態。統計控制狀態是生產追求的目標。過程控制應以某個標准作為基准，一旦偏离了這個基准，就要盡快加以糾正，使之保持這個基准。SPC(統計過程控制)就是以統計控制狀態(穩態)作為基准的。推行SPC為什么能夠保証實現全過程的預防？一道工序達到統計穩態稱為穩定工序，道道工序都達到統計控制狀態稱為全穩生產線，SPC所以能夠保証實現全過程的預防，依靠的就是全穩生產線。7.2兩類錯誤第一類錯誤。當所涉及的過程仍然處于受控狀態，但有某點由于偶然原因落在控制限之外，而得出過程失控的結論時所發生的錯誤。----其結果將導致對本不存在的問題而去尋找原因而增加費用.第二類錯誤。當所涉及的過程失控，但所產生的點由于偶然原因仍落在控制限之內，而得出過程仍處于受控狀態的錯誤結論。----其結果是此時由于未檢測出不合格品的增加而造成損失。兩類錯誤的考慮。常規控制圖僅考慮第一類錯誤，對于3s而言，發生這類錯誤的可能性為0.3%。由于在給定情況下，對于第二類錯誤的損失作出有意義的估計通常是不實際的。故采用3s控制限，并將注意力集中在控制和改進過程的本身，是适宜可行的。SAE對第二類錯誤設計了WE0的法則。7.2過程控制与過程能力--技術穩定狀態在評估過程能力之前首先必須將過程調整到統計控制狀態表明過程處于統計控制狀態的數据至少25個以往子組過程能力由過程能力指數PCI(PCI-ProcessCapabilityIndex或Cp)來度量–PCI小于1表示過程不滿足規范要求，過程能力不足；–PCI=1則意味著過程好滿足規范要求，過程能力剛剛夠–實際工作中，通常取PCI=1.33為最小可接受值BU33ECELLDHO510HGAAssyPottingA-DimDNSamples:175Mean:4.70776StdDev:.0053039Skewness:-.36804Cpk:1.712Cp:1.885CPL:2.059CPU:1.7123spLim:(4.6919,4.7237)Target:4.705SpecLim:(4.675,4.735)Min,Max:(4.6934,4.7204)MeanLSLUSL+3sp-3spTarget0102030404.674.684.694.74.714.724.734.747.3工序能力指數的計算已知手表螺栓扭矩的容差限為：TL=140，TU=180，利用得到的統計控制狀態下的X=163.617(n=5)，s=5.265來計算過程能力指數601.5940.0265.54css19.1601.561401806