




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文檔簡介
1、Minitab教程-控制圖,Minitab教程-控制圖,控制圖的原理和選擇 控制圖的差異和原因分析,Minitab教程-控制圖,控制圖(Control chart)就是對生產(chǎn)過程的關(guān)鍵質(zhì)量特性值進(jìn)行測定、記錄、評估并監(jiān)測過程是否處于控制狀態(tài)的一種圖形方法。 根據(jù)假設(shè)檢驗(yàn)的原理構(gòu)造一種圖,用于監(jiān)測生產(chǎn)過程是否處于控制狀態(tài)。,Minitab教程-控制圖,1、控制圖的原理,計(jì)量值產(chǎn)品特性的正態(tài)分布 如果我們對某一計(jì)量值產(chǎn)品的特性值(如:鋼卷厚度等)進(jìn)行連續(xù)測試,只要樣本量足夠大,就可看到它們服從正態(tài)分布的規(guī)律。,Minitab教程-控制圖,3 控制方式下的產(chǎn)品特性值區(qū)間 3 控制方式下產(chǎn)品特性值落在
2、 -3 , +3 范圍內(nèi)的概率為99.73%,其產(chǎn)品特性值落在此區(qū)間外的概率為1-99.73%=0.27%.,Minitab教程-控制圖,控制圖原理的解釋 1.若過程正常,即分布不變,則點(diǎn)子超過UCL的概率只 有1 左右. 2.若過程異常, 值發(fā)生偏移,于是分布曲線上、下偏移,則點(diǎn)子超過UCL或LCL的概率大為增加.,Minitab教程-控制圖,目的,運(yùn)用控制圖的目的之一就是,通過觀察控制圖上產(chǎn)品質(zhì)量特性值的分布狀況,分析和判斷生產(chǎn)過程是否發(fā)生了異常,一旦發(fā)現(xiàn)異常就要及時(shí)采取必要的措施加以消除,使生產(chǎn)過程恢復(fù)穩(wěn)定狀態(tài)。也可以應(yīng)用控制圖來使生產(chǎn)過程達(dá)到統(tǒng)計(jì)控制的狀態(tài)。,Minitab教程-控制圖
3、,分類,計(jì)量型控制圖包括: * I-MR(單值移動(dòng)極差圖) * Xbar-R(均值極差圖) * Xbar-s(均值標(biāo)準(zhǔn)差圖),計(jì)數(shù)型(屬性)控制圖包括: * P(用于可變樣本量的不合格品率) * Np(用于固定樣本量的不合格品數(shù)) * u(用于可變樣本量的單位缺陷數(shù)) * c(用于固定樣本量的缺陷數(shù)),其它控制圖包括: 時(shí)間加權(quán)控制圖(移動(dòng)平均控制圖,EWMA控制圖,CUSUM控制圖) 多變量控制圖(T方控制圖等) 稀有事件控制圖(G控制圖,T控制圖),Minitab教程-控制圖,1I-MR控制圖 對于計(jì)量數(shù)據(jù)而言,這是常用最基本的控制圖。它的控制對象為長度、重量、純度、時(shí)間和生產(chǎn)量等計(jì)量值的
4、場合。,Minitab教程-控制圖,I-MR 控制圖的數(shù)據(jù)注意事項(xiàng),數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)是連續(xù)的 數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)采用時(shí)間順序 應(yīng)當(dāng)按照適當(dāng)?shù)臅r(shí)間間隔收集數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)是不采用子組形式收集的單值觀測值 數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)至少為總共 100 個(gè)觀測值 數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)呈現(xiàn)適度的正態(tài)性 觀測值不應(yīng)當(dāng)相互關(guān)聯(lián),Minitab教程-控制圖,2Xbar-R控制圖 X 和 R 控制圖 通常用于跟蹤大小為 8 或更小的樣本的過程水平和過程變異。,您在汽車發(fā)動(dòng)機(jī)組裝廠工作。部件之一的凸輪軸的長度必須為 600 毫米 +2 毫米以滿足工程規(guī)格。凸輪軸長度不符合規(guī)格是一個(gè)長期以來的問題,它引起裝配時(shí)配合不良,導(dǎo)致廢品率和返工率都居高不下。于是您在一個(gè)
5、月中從工廠使用的所有凸輪軸收集共 100 個(gè)觀測值(20 個(gè)樣本,每個(gè)樣本中 5 個(gè)凸輪軸),并從每個(gè)供應(yīng)商處收集 100 個(gè)觀測值。,解釋結(jié)果 X 控制圖上的中心線在 600.23 處,表明您的過程落于規(guī)格限制范圍內(nèi),但是有兩點(diǎn)在控制限制以外,表明該過程不穩(wěn)定。R 控制圖上的中心線在 3.890 處,也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了允許的最大變異 +2 毫米。因此您的過程中可能存在非常大的變異。,Minitab教程-控制圖,3Xbar-s控制圖 當(dāng)樣本大小n9,這時(shí)應(yīng)用極差估計(jì)總體標(biāo)準(zhǔn)差的效率降低,需要用S圖來代替R圖。,您正在對 9 位嚴(yán)格進(jìn)行節(jié)食和日常鍛煉的病人研究其血糖水平。要監(jiān)視病人血糖水平的均值和標(biāo)準(zhǔn)
6、差,請創(chuàng)建 X 和 S 控制圖。您在 20 天中每天采集每位病人的血糖讀數(shù)。,解釋結(jié)果 10 天中的血糖水平均值和標(biāo)準(zhǔn)差落于控制限制范圍內(nèi)。9 位節(jié)食并進(jìn)行日常鍛煉的病人的血糖水平及其變異性均受控制。,Minitab教程-控制圖,4p控制圖 用于控制對象為不合格品率或合格率等計(jì)數(shù)值質(zhì)量指標(biāo)的場合。常見的不良率有不合格品率、廢品率、交貨延遲率、缺勤率、差錯(cuò)率等等。,工作表列中的每個(gè)條目都應(yīng)包含子組 的缺陷品 數(shù)或缺陷數(shù)。當(dāng)子組大小不等時(shí),還必須輸入相應(yīng)的子組大小列。,假定您在一家生產(chǎn)電視機(jī)顯像管的工廠工作。對于每個(gè)批次,您都會(huì)抽取一些顯像管并進(jìn)行視像檢驗(yàn)。如果顯像管內(nèi)側(cè)有刮痕,您就會(huì)拒收它。如果
7、某個(gè)批次的拒收數(shù)太多,您會(huì)對該批次進(jìn)行 100% 的檢驗(yàn)。,解釋結(jié)果 樣本 6 超出控制上限。請考慮檢驗(yàn)該批次。,Minitab教程-控制圖,5np控制圖 用于控制對象為不合格品數(shù)的場合。由于計(jì)算不合格品率需要進(jìn)行除法,比較麻煩,所以樣本大小相同的情況下,用此圖比較方便。,可使用NP 控制圖監(jiān)視缺陷品數(shù)量(每個(gè)產(chǎn)品項(xiàng)都劃分為兩個(gè)類別中的一類,例如成功或失?。J褂么丝刂茍D可以監(jiān)視過程在一段時(shí)間內(nèi)的穩(wěn)定性,以便您可以標(biāo)識(shí)和更正過程中的不穩(wěn)定性。,例如,送貨服務(wù)經(jīng)理可以使用 NP 控制圖來監(jiān)視 2 個(gè)月來送貨車每天不工作的數(shù)量。不工作的送貨車將被視為缺陷單元。 此控制圖顯示,每天平均有 25 輛送
8、貨車不工作。第 19 天的缺陷單元數(shù)量不受控制。經(jīng)理應(yīng)確定導(dǎo)致缺陷品數(shù)量異常大的任何特殊原因。,Minitab教程-控制圖,6c控制圖 用于控制一部機(jī)器,一個(gè)部件一定的長度,一定的面積或任一定的單位中所出現(xiàn)的缺陷數(shù)目。,對于每個(gè)產(chǎn)品項(xiàng)有多個(gè)缺陷的情況,可使用C 控制圖監(jiān)視缺陷數(shù)。只有當(dāng)子組大小相同時(shí)才應(yīng)使用 C 控制圖。使用此控制圖可以監(jiān)視過程在一段時(shí)間內(nèi)的穩(wěn)定性,以便您可以標(biāo)識(shí)和更正過程中的不穩(wěn)定性。,例如,一家 LCD 制造商希望監(jiān)視 17 英寸 LCD 液晶屏上的缺陷。技術(shù)人員以 10 個(gè)屏幕為一個(gè)子組,記錄每小時(shí)的壞點(diǎn)數(shù),并使用 C 控制圖來監(jiān)視壞點(diǎn)數(shù)量。,Minitab教程-控制圖,
9、C控制圖注意事項(xiàng),必須能夠統(tǒng)計(jì)每項(xiàng)或每單位的缺陷數(shù) 如果您的數(shù)據(jù)存在過度離散或欠離散現(xiàn)象,則傳統(tǒng)的屬性控制圖可能會(huì)產(chǎn)生誤解 數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)采用時(shí)間順序 應(yīng)當(dāng)按照適當(dāng)?shù)臅r(shí)間間隔收集數(shù)據(jù) 采用子組形式收集數(shù)據(jù) 子組大小應(yīng)當(dāng)相等或接近相等 子組必須足夠大 必須收集足夠多的子組才能獲取精確的控制限,Minitab教程-控制圖,8U控制圖 當(dāng)樣品的大小保持不變時(shí)可用C控制圖,而當(dāng)樣品的大小變化時(shí)則應(yīng)換算為平均每單位的缺陷數(shù)后再使用U控制圖。,可使用U 控制圖監(jiān)視單位缺陷數(shù)(其中每個(gè)項(xiàng)目可具有多個(gè)缺陷)。使用此控制圖可以監(jiān)視過程在一段時(shí)間內(nèi)的穩(wěn)定性,以便您可以標(biāo)識(shí)和更正過程中的不穩(wěn)定性。,例如,一家 LCD 制
10、造商希望監(jiān)視 17 英寸 LCD 液晶屏的壞點(diǎn)數(shù)。技術(shù)人員記錄每個(gè)屏幕的壞點(diǎn)數(shù)。每個(gè)子組具有不同數(shù)目的屏幕。制造商使用 U 控制圖來監(jiān)視每個(gè)屏幕的壞點(diǎn)平均數(shù)。,Minitab教程-控制圖,正態(tài)性檢驗(yàn),統(tǒng)計(jì)基本統(tǒng)計(jì)正態(tài)性檢驗(yàn),解釋結(jié)果:數(shù)據(jù)點(diǎn)離擬合的正態(tài)分布線相對較近。p 值大于顯著性水平 0.05。因此,無法否定數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布這一原假設(shè)。,Minitab教程-控制圖,正態(tài)性檢驗(yàn),為了確保結(jié)果有效,請?jiān)谑占瘮?shù)據(jù)、執(zhí)行分析和解釋結(jié)果時(shí)考慮以下準(zhǔn)則。 數(shù)據(jù)必須為數(shù)字 您必須擁有數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù),如包裝重量。 樣本數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)是隨機(jī)選擇的 在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,隨機(jī)樣本用于對總體做出歸納,即推斷。如果數(shù)據(jù)不是隨機(jī)收集的,
11、則結(jié)果可能無法代表總體。有關(guān)更多信息,請轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)樣本中的隨機(jī)性。 樣本數(shù)量應(yīng)當(dāng)大于 20 如果樣本數(shù)量小于 20,則提供的功效可能不足,無法檢測樣本數(shù)據(jù)和正態(tài)分布之間的顯著差異。但是,在使用很大的樣本數(shù)量時(shí)要格外小心,因?yàn)樗鼈兛赡軙?huì)提供過大的功效。當(dāng)檢驗(yàn)功效太大時(shí),樣本數(shù)據(jù)和理論分布之間可能無意義的小差異似乎會(huì)非常顯著。,Minitab教程-控制圖,特殊原因檢驗(yàn),特殊原因檢驗(yàn)評估標(biāo)繪點(diǎn)是否隨機(jī)分布在控制限之內(nèi)。,檢驗(yàn) 1:點(diǎn)距離中心線超過 3,檢驗(yàn) 2:中心線同一側(cè)行內(nèi)連續(xù) 9 點(diǎn),檢驗(yàn) 4:行內(nèi)連續(xù) 14 個(gè)點(diǎn)上下交錯(cuò),檢驗(yàn) 3:行內(nèi) 6 點(diǎn),全部遞增或全部遞減,Minitab教程-控制圖,
12、檢驗(yàn) 5:2 個(gè)(共 3 個(gè))距離中心線超過 2 的點(diǎn)(同一側(cè)),檢驗(yàn) 6:4 個(gè)(共 5 個(gè))距離中心線超過 1 的點(diǎn)(同一側(cè)),檢驗(yàn) 7:行內(nèi)連續(xù) 14 個(gè)點(diǎn)距離中心線在 1 內(nèi)(任一側(cè)),檢驗(yàn) 8:行內(nèi)連續(xù) 8 個(gè)點(diǎn)距離中心線超過 1(任一側(cè)),Minitab教程-控制圖,階段,使用階段可以創(chuàng)建顯示過程在特定時(shí)間段內(nèi)變化情況的歷史控制圖。默認(rèn)情況下,Minitab 會(huì)為每個(gè)階段重新計(jì)算中心線和控制限。,解釋 此歷史控制圖顯示過程的三個(gè)階段,分別表示實(shí)施新過程之前、之中和之后。,Minitab教程-控制圖,解釋控制圖(以I-MR為例),步驟 1:確定過程變異是否受控制 在解釋單值控制圖(I
13、 控制圖)之前,請檢查移動(dòng)極差控制圖(MR 控制圖)以確定過程變異是否受控制。如果 MR 控制圖不受控制,則 I 控制圖上的控制限不準(zhǔn)確。,移動(dòng)極差控制圖(底部控制圖)上的所有點(diǎn)都受控制。,Minitab教程-控制圖,步驟 2:確定過程均值是否受控制 單值控制圖(I 控制圖)標(biāo)繪單獨(dú)的觀測值。中心線是過程平均值的估計(jì)值。I 控制圖上的控制限設(shè)置在中心線上方和下方距離 3 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的位置,它們顯示各個(gè)樣本值中預(yù)期的變異量。,失控點(diǎn)可能會(huì)影響過程參數(shù)的估計(jì)值并防止控制限真正代表您的過程。如果失控點(diǎn)是由特殊原因?qū)е碌?,請考慮在計(jì)算中省略這些點(diǎn)。,在這些結(jié)果中,移動(dòng)極差控制圖穩(wěn)定,因此您可以解釋單值控制圖。單值控制圖上有 9 個(gè)點(diǎn)不受控制。過程隨時(shí)間變化不穩(wěn)定。,Minitab教程-控制圖,步驟 3:確定在每個(gè)檢驗(yàn)中失敗的點(diǎn) 調(diào)查未通過特殊原因檢驗(yàn)的任何觀測值。默認(rèn)情況下,Minitab 只執(zhí)行檢驗(yàn) 1,該檢驗(yàn)將檢測超出控制限的點(diǎn)。但是,如果執(zhí)行其他檢驗(yàn),點(diǎn)可能無法通過多個(gè)檢驗(yàn)。 當(dāng)同時(shí)使用多個(gè)檢驗(yàn)時(shí),控制圖的敏感度也會(huì)增加。但是,誤警報(bào)率也會(huì)增加,這可能使您對檢驗(yàn)結(jié)果做出不必要
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