诺基亚公司SPC控制表培训

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-剔除的样本大小,所以,修正后的界限为:,图2-1,P,图的初始控制界限(,n,相同),D、p,图控制图的修正,利用五月份收集的数据设计并修正的的,p,控制图,在七、八两个月份仍然断续加以改进,如图2-2所示,直到控制的质量水平稳定且满中需要为止。然后,定期检验工序的控制状态使其保持即可。图2-2清楚显示了不断改进的控制图能更好保证产品的质量。,六月份,七月份,八月份,图2-2,P,图的使用和改进,样本大小,n,不同的,p,图,A、,收集数据,表2-2是某手表厂34月份收集的25组数据,其样本大小各不相同。,B、,确定控制界限,根据表1-1和表2-2计算所得初始控制界限如表2-2最后两列数据(计算从略)。,表 2-2,C、,控制,p,控制图,如图2-3所示,显示了与图2-1的差异。,图2-3,P,图的初始控制界限(,n,不同),D、p,控制图的修正,如图2-3所示,3月31日、4月22、26、29日的4点在控制界限之外,经分析:1)、3月31日和4月22日的两个样本点是异常点,应,剔除,。2)、4月26日是正常点,应,保留,,而4月29日是,p,图中的特别优良表现,也应,保留,。所以,新的不合格品率的平均值为:,然后再计算各样本组的修正界限(从略)。,实际中,由于各样本组样本大小 不相同,在 的差别不大时,为了简化控制界限,也可以采用,平均样本数,来代替各样本组的样本数 ,然后用 计算控制界 和 。,如图2-4所示,其控制界限比图2-3显著简化了,但对明显靠近控制界限的样本点要单独计算其控制界限,例如:经分析确认5月11、14日是,异常点,,5月24日是,正常点,。,图2-4 平均样本数的,p,控制图,另外,在实际中可以根据实际情况设计如图2-5所示的不同样本大小,n,,针对同一产品生产的不合格品率控制图,能够比较方便地统计、分析和判断生产过程的质量控制状态。,图2-5 不同样本数的,p,控制界限,2)、缺陷数控制图(,C,控制图),A、,收集数据,对某产品同一部位 表面进行检验,记录其缺陷数。表2-3收集了25个样本的数据。,B、确定控制界限,根据表1-1和表2-3计算得C图的控制界限为:,C、 绘制C控制图,将计算所得的控制界限CL,UCL,LCL绘在坐标图上,将25个样本点逐一标在图2-6上,并顺序连折线图,特别标明出界点。,图2-6,C,控制图的初始控制界限,由图2-6可知,第5,11和23号三个样本点出界。经分析,第5,23号两样本点是系统原因引起的,应剔除,而第11号样本点是偶然原因引起的,可以保留。根据以上分析结果对控制界限加以修正。,新的样本缺陷数的平均值 为:,修正后的控制图投入使用仍可继续得到较佳的 值,然后利用所得的 值再求新的修正界限,以应用于后续的产品质量控制中。如此推移,控制图不断改进(参见图2-2 ),产品质量不断提高,最后稳定在满足要求的水平上。而后,对这一状态定期检测,使其受控状态保持下去,达到合格质量的重复性和再现性。,3)、不合格品数控制图(,Pn,控制图),A、,收集数据,某厂某产品不合格品数统计资料如表2-4,。,表2-4,B、确定控制界限,查表1-1得:,C、 绘制C控制图,如图2-7所示,将CL,UCL和LCL绘在坐标纸上,并将25个样本点逐个描在,控制图上,标出超出界限的样本点。,D、,控制图的修正,从图2-7中看出第8号和第17号样本点出界,经过分析是由于系统性原因引起的,所以要剔除,重新计算 及 的值,,所以修正后的 图控制界限为:,图2-7,Pn,控制图,图2-8,修正后的 控制图,4)、,单位缺陷控制图(,U,控制图),A、,收集数据,已知某产品喷漆表面缺陷数的统计计资料见表2-5,。,表2-5,控制图数据表,B、,确定控制界限,查表1-1得,同理可得:,C、,控制图的修正,从图2-8中看出第4号样本点出界,经过分析是由于系统性原因引起的,所以要剔除;重新计算不合格品率的平均值。,图2-8,控制图,同理,可以得出:,图2-9,修正后的,U,控制图,由图2-9可看出,,U,控制图也有一个控制界限随着样本大小 的不同而变化的问题。为了简化也可以用样本的平均值 代替各个 而将控制线拉成直线。但这样做也只有当下述两个条件同时满足时才行:,a、,样本大小最大值小于,b、,样本大小的最大值大于,本例中:,同时满足上述两个条件。,所以:,图2-10,修改,n,值后的,U,控制图,表1-1 计数值控制图,表1-2 计量值控制图,分类,统计量,控制界限,控制界限修订,统计量及系数说明,计,量,值,控,制,图,控制图名称,表1-3,计算3 控制限界参数表,三、控制图的观察分析,1、受控状态,如图3-1,如果控制图上所有的点都在控制界限内,而且排列正常,说明生产过程牌处于控制状态。这时生产过程只有偶然因素影响,在控制图上的正常表现为:,1)、所有样本点都在控制界限内。,(下限情况下可认为基本上处于控制状态),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3-1 控制图的受控状态,2、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,如图3-2所示。,B、,连续11点至少有10点出现在中心线一侧,如图3-3所示。,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。,图3-2,图3-3,2)、倾向:连续7点上升或下降,,如图3-4。,3)、接近:有较多的边界点。,如图3-5所示,图中两条红线之间的部分为警戒区,有以下3种情况属于小概率事件:,A、,连续3点中有2点落在警戒区内;,B、,连续7点中有4点落在警戒区内;,C、,连续10点中有4点落在警戒区内;,图3-4,图3-5,4)、周期:样本点的周期性变化。,如图3-6所示,控制图上的样本点呈现周期性的分布状态,说明生产过程中生产过程中有周期性因素影响,使生产过程失控,所以应该及时查明原因,予以消除。,图3-6,5)、突变:样本点分布的水平突变,,如图3-7所示。,6)、渐变:样本点分布的水平位置渐变,,如图3-8所示。,图3-8,图3-7,7)、样本点的离散度变大,如图3-9所示,控制图中的样本点呈现较大的离散性,即标准差变大。说明有系统性原因影响。例如,原材料规格不统一,样本来自不同总体等因素,查明情况后要及时采取措施加以消除。,图3-9,3、应注意的几个问题,1)、控制图的应用条件。对于任何生产过程或工作过程,凡需要对产品质量或工作质量进行控制管理的场合,都可以用控制图进行控制。但要求:,A、,对于确定的控制对象,即质量指标,要能够定量。,B、,被控制过程必须具有重复性。,2)、控制图是在现有生产条件下所起的保证作用,但其本身并不能保证现有生产条件处于良好状态。保证生产条件的良好状态,则仍需要应用有关技术,找出“人、机、物、法、环境”五个影响质量的主要要素的优化组合状态。,3)、控制图发出警告,只说明有异常原因发生,起到一种警铃信号作用。而找原因则要借用有关专业技术和经验。异常原因查出来能否解决,这又是另一个问题。,四、复习思考题,1、某工序测得的125个数据如下表所示,试作 图。,2、为控制某种零件外观质量而收集的大小为100的样本中的不合格品数数的数据,如下表所示,试作其 图。,3、已知某种产品的不合格品数的统计资料如下表所示,试作P图。,4、某种铸件的20个样本表面砂眼数,如下表所示,试作C图。,5、某种织物的20块样品中的疵点数,如下表所示,试作U图。,
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