SPC041215SIXBB講課文件Rev05

1、SS統(tǒng)計過程控制統(tǒng)計過程控制Statistical Process Control2012年1月12日SSSPC內(nèi)容概要：內(nèi)容概要：u 統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)知識統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)知識u SPC的基本概念的基本概念u SPC原理原理u SPC相關(guān)統(tǒng)計量相關(guān)統(tǒng)計量u 波動的分類和原理波動的分類和原理u 常規(guī)常規(guī)SPC的分析的分析u SPC使用的兩個階段使用的兩個階段u 典型典型SPC分類及界限的制定分類及界限的制定u 控制圖的選擇控制圖的選擇u 建立和使用計量控制圖的步驟建立和使用計量控制圖的步驟u 控制圖的分析控制圖的分析u 舉例說明控制圖使用舉例說明控制圖使用SS一一. 統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)知識統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)知識 隨機現(xiàn)象

2、統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ)隨機抽樣總體、個體、樣本 統(tǒng)計方法 1. 統(tǒng)計描述 2. 統(tǒng)計推斷3. 統(tǒng)計控制 統(tǒng)計學(xué) SS自然界每天發(fā)生現(xiàn)象/事件，多種多樣、無窮無盡。 二類現(xiàn)象/事件 確定性現(xiàn)象如自由落體、同性相斥等 非確定性現(xiàn)象 隨機現(xiàn)象 （擲塞子） 非隨機現(xiàn)象 (考試的分數(shù)）（每年的糧食產(chǎn)量） 隨機現(xiàn)象 SS隨機現(xiàn)象 在一定條件下，可能發(fā)生，可能不發(fā)生。 事先無法預(yù)知結(jié)果 大量重復(fù)出現(xiàn)，服從于統(tǒng)計規(guī)律。 隨機現(xiàn)象：概念 SS統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)方法：隨機抽樣 事物的特征或表現(xiàn)形式多種多樣，千變?nèi)f化。我們無法窮盡。同一事物同一特性數(shù)據(jù)亦可能十分龐大，無法也不必一一考察。按一定的方式，從研究對象的總體中隨機抽取部分樣

3、本進行研究，并以此推斷總體的特征和規(guī)律。統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)方法：隨機抽樣 SS 總體研究對象的全體。 個體構(gòu)成總體的每個成員。 樣本從總體中抽取部分個體組成的集合。 樣品：樣本中的每一個個體。 樣本容量：樣品的個數(shù)。又稱樣本量。 統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)方法：隨機抽樣 SS統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)方法：隨機抽樣 l樣本是來自總體的樣本樣本是來自總體的樣本l正確的樣本抽樣可以如實的反應(yīng)總體的真實情況，可以對總體做正確的樣本抽樣可以如實的反應(yīng)總體的真實情況，可以對總體做出準確的推斷，作為我們進行各項統(tǒng)計分析的依據(jù)。出準確的推斷，作為我們進行各項統(tǒng)計分析的依據(jù)。l樣本抽樣可以節(jié)省時間和成本樣本抽樣可以節(jié)省時間和成本SSl樣本抽樣必須具

4、有隨機性，不正確的樣本抽樣不能對總體做出正樣本抽樣必須具有隨機性，不正確的樣本抽樣不能對總體做出正確的統(tǒng)計推斷，只能對樣本自身進行推斷確的統(tǒng)計推斷，只能對樣本自身進行推斷統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)方法：隨機抽樣 SS樣本隨機抽樣的方法：統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)方法：隨機抽樣 l簡單隨機抽樣簡單隨機抽樣l分層隨機抽樣分層隨機抽樣l規(guī)律性隨機抽樣規(guī)律性隨機抽樣l子組隨機抽樣子組隨機抽樣SS簡單簡單隨機樣本： 兩個條件： 1.隨機性：總體中每個個體都有相同的機會入樣。2.獨立性：從總體中抽取的每個樣品，對其它樣 本的抽取無任何影響。（如布袋中抽取色球） 在研究的樣本時，一般情況下為簡單隨機樣本。 統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)方法：隨機抽樣 SS隨

5、機抽樣基本原則： 隨機性： 獨立性。 不受干擾性。 足夠數(shù)量。 SPCSS統(tǒng)計方法分類： l統(tǒng)計描述統(tǒng)計描述l統(tǒng)計推斷統(tǒng)計推斷l(xiāng)統(tǒng)計控制統(tǒng)計控制 統(tǒng)計方法：分類 SS統(tǒng)計描述 ： 通過對統(tǒng)計數(shù)據(jù)的收集和整理，從而清 楚描述事物的規(guī)律或狀態(tài)。 統(tǒng)計方法的基礎(chǔ)。 將零星的、分散的、雜亂的信息數(shù)據(jù)轉(zhuǎn) 化成規(guī)范的表格，圖形。 統(tǒng)計方法：分類 SS統(tǒng)計推斷：又稱歸納統(tǒng)計法。 通過對數(shù)據(jù)的分析和統(tǒng)計運算所得到的 特性值，對事物的狀態(tài)和發(fā)展趨勢進行 預(yù)測和推斷。統(tǒng)計方法：分類 SS統(tǒng)計控制： 通過對數(shù)據(jù)的整理、分析和統(tǒng)計計算所得到 的結(jié)果，評價事物狀態(tài)、監(jiān)測變異，從而保持 控制過程處于穩(wěn)定的狀態(tài)。 統(tǒng)計方法

6、：分類 SSSPC質(zhì)量管理應(yīng)首先明確：質(zhì)量管理應(yīng)首先明確： v 質(zhì)量是生產(chǎn)出來的，但是檢驗保證最終質(zhì)量質(zhì)量是生產(chǎn)出來的，但是檢驗保證最終質(zhì)量v 貫徹預(yù)防原則是現(xiàn)代質(zhì)量管理的核心與精髓貫徹預(yù)防原則是現(xiàn)代質(zhì)量管理的核心與精髓, ,過程控制理論和控制圖過程控制理論和控制圖 抽樣檢驗理論和抽樣表抽樣檢驗理論和抽樣表 統(tǒng)計質(zhì)量控制基礎(chǔ)統(tǒng)計質(zhì)量控制基礎(chǔ) 2.二二.SPC.SPC的基本概念的基本概念 1.SSSPC3. SPC的涵義的涵義 為了貫徹預(yù)防原則，應(yīng)用統(tǒng)計技術(shù)對過程各階段評為了貫徹預(yù)防原則，應(yīng)用統(tǒng)計技術(shù)對過程各階段評估和監(jiān)察，保持過程處于可接受的穩(wěn)定水平從而保證產(chǎn)估和監(jiān)察，保持過程處于可接受的穩(wěn)定

7、水平從而保證產(chǎn)品與服務(wù)符合規(guī)定的要求。品與服務(wù)符合規(guī)定的要求。 SSSPC4.4. SPCSPC的特點的特點 全員參加全員參加 應(yīng)用統(tǒng)計方法保證預(yù)防原則的實現(xiàn)應(yīng)用統(tǒng)計方法保證預(yù)防原則的實現(xiàn) SPCSPC的重點在的重點在“P P” 5. 5. 統(tǒng)計過程診斷統(tǒng)計過程診斷SPDSPD SPC SPC 及時告警及時告警 SPD SPD 監(jiān)控與診斷監(jiān)控與診斷SSSPC三三. 控制圖原理控制圖原理 1. 控制圖控制圖 對過程質(zhì)量特性值進行測定、記錄、評估，從而監(jiān)察過程是否處于控制狀態(tài)的一種用統(tǒng)計方法設(shè)計的圖。 世界上第一張控制圖：休哈特不合格品率控制圖（P圖）SSSPC2. 控制圖的結(jié)構(gòu)控制圖的結(jié)構(gòu) 樣本

8、統(tǒng)計量數(shù)值LCLCLUCL 1 2 3 4 5 6 時間（h）SSSPC3. 控制線和公差的區(qū)別控制線和公差的區(qū)別Control LimitsSpecification LimitsVoice of the ProcessVoice of the CustomerCalculated from process dataGiven by the customerRe-calculated when process changesRe-specified when customer requirements changeSSSPC4. 控制圖原理控制圖原理 正態(tài)分布正態(tài)分布 圖圖 正態(tài)概率密度曲線

9、正態(tài)概率密度曲線控制圖的使用都是基于正態(tài)數(shù)據(jù)，如數(shù)據(jù)不正態(tài)需轉(zhuǎn)化為正態(tài)數(shù)據(jù)然后進行使用SSSPCl l 3原理：原理： 正態(tài)分布中，不論正態(tài)分布中，不論與與取值如何，產(chǎn)品質(zhì)量特性值落在取值如何，產(chǎn)品質(zhì)量特性值落在 范圍內(nèi)的概率為范圍內(nèi)的概率為99.73%，落在該范圍外的概率為，落在該范圍外的概率為0.27（千分之三）是（千分之三）是個小概率事件，而個小概率事件，而“在一次觀測中，小概率事件是不可能發(fā)生的，一旦在一次觀測中，小概率事件是不可能發(fā)生的，一旦發(fā)生就認為過程出現(xiàn)問題。發(fā)生就認為過程出現(xiàn)問題?！惫使省凹俣üば颍ㄟ^程）處于控制狀態(tài)，一假定工序（過程）處于控制狀態(tài)，一旦顯示出偏離這一狀態(tài)，極

10、大可能性就是工序（過程）失控，需要及時旦顯示出偏離這一狀態(tài)，極大可能性就是工序（過程）失控，需要及時調(diào)整。調(diào)整?！睋?jù)此休哈特發(fā)明了控制圖。據(jù)此休哈特發(fā)明了控制圖。 Useful Probabilities for Normal Distributions68%95%99%m-3sm+sm+2sm+3sm-smm-2sSS計量值統(tǒng)計量的計算（能連續(xù)測量的統(tǒng)計量）反映數(shù)據(jù)集中程度均值：X = X I / n中位數(shù)：按從小到大排列后取中n為奇數(shù)時，直接取中。n為偶數(shù)時，取中間兩個數(shù)的算術(shù)平均。數(shù)據(jù)：統(tǒng)計特性值四. SPC相關(guān)統(tǒng)計量SS反映數(shù)據(jù)分散程度極 差：R = Xmax - Xmin移動極差：R

11、si = Xi - Xi+1（又稱MR）總體標準差：s = （xi-x）2 / N 樣本標準差：s = （xi-x）2 /（n-1）SPCSS計數(shù)值統(tǒng)計量的計算（不能連續(xù)統(tǒng)計量）計件值不合格品率：P=d/n100%或D/N100%不合格品數(shù)：d或D計點值缺陷數(shù)：C單位缺陷數(shù)：U=C/n 或 C/NSPC玻璃板玻璃板 1玻璃板玻璃板 2玻璃板玻璃板 3D ? P ? C? U?SS五五. 波動分類及其原因波動分類及其原因通常波動有兩大類:異常波動SPC偶然波動概述SS1. 偶然波動 過程處于統(tǒng)計控制狀態(tài)，也稱為受控狀態(tài)。 特點：過程中存在許多波動源，每個波動源對質(zhì)量特性X的影響都是很小的，通常X

12、服從正態(tài)分布，且其分布分布不隨時間的變化而改變。 偶然波動是偶然因素引起的，是過程固有的。SPC概述SS若僅僅是偶然波動出現(xiàn)，那過程輸出呈正態(tài)分布。這個分布不隨時間而變，因而可以預(yù)測結(jié)果。SPC時間過程控制（in control）概述SS2.2. 異常波動異常波動 過程不處于統(tǒng)計控制狀態(tài)，也稱為失控狀態(tài)。 特點:過程中存在許多波動源，但有一個或幾個對質(zhì)量特性的影響較大，而其它的影響均很小。 這些強的波動源使X的分布會隨時間的變化而發(fā)生改變，改變分布的位置、或分布的標準差，有時又會使分布的形狀發(fā)生變化。 異常波動是異常因素引起的，非過程所固有。 SPC概述SSSPC不可預(yù)測過程失控（out of

13、 control）當異常波動出現(xiàn)時，過程輸出的分布是隨時間而變化的，不穩(wěn)定的，從而是不可預(yù)測的。概述SS波動不可能消除，但是可以減小。 3. 3. 減小波動的系統(tǒng)措施與局部措施減小波動的系統(tǒng)措施與局部措施3.1 如果存在異常波動 要設(shè)法找出它的波動源，用技術(shù)的手段去排除，從而使過程恢復(fù)到正常的受控狀態(tài)。SPCSS原材料不均勻設(shè)備性能不穩(wěn)定工具破損操作不當量具性能不穩(wěn)定SPC時間 受 控 （特殊波動消失） 失 控 （特殊波動源出現(xiàn)）v任一過程中特殊波動源總是有限個v發(fā)現(xiàn)一個，排除一個，v要注意：有的特殊波動源要在一段時間后才會出現(xiàn)v一個成熟的過程是工廠的財富SS3.2如果過程處于統(tǒng)計控制狀態(tài)只存

14、在偶然波動 通常一個產(chǎn)品的特性值總有一個目標值和一定的公差范圍，過程不一定滿足要求。 波動在公差范圍內(nèi)是允許的，不需減小波動 波動超過公差允許的范圍，要設(shè)法減小波動雖然數(shù)據(jù)有波動，但并不是雜亂無章的，而是呈現(xiàn)出一定規(guī)律性，在質(zhì)量管理中，最常見到的分布是正態(tài)分布。SPCSSSPC 受 控 （正常波動源減弱）上規(guī)格限下規(guī)格限時間 受 控 （正常波動源過大）x改善方向：消除異常波動，最大程度降低偶然波動SSSPC(一一)控制圖的形成控制圖的形成 把正態(tài)分布圖按逆時針方向轉(zhuǎn)把正態(tài)分布圖按逆時針方向轉(zhuǎn)90，再翻轉(zhuǎn)，再翻轉(zhuǎn)180就得就得到一張控制圖。到一張控制圖。 六六. 常規(guī)控制圖分析常規(guī)控制圖分析 S

15、S控制圖是一個簡單的過程控制系統(tǒng)。 作用: 利用控制圖所提供的信息，把一個過程維持在受控狀態(tài): 一旦發(fā)現(xiàn)異常波動，要分析原因，采取措施加以消除，把過程從失控變?yōu)槭芸貭顟B(tài)，以保持質(zhì)量穩(wěn)定。 SPCSSSPC（二）控制圖原理的第一種解釋（二）控制圖原理的第一種解釋 數(shù)據(jù)點出界就判異數(shù)據(jù)點出界就判異小概率事件原理小概率事件原理（三）控制圖原理的第二種解釋（三）控制圖原理的第二種解釋 區(qū)分偶然因素與異常因素兩類因素區(qū)分偶然因素與異常因素兩類因素 （四）控制圖在貫徹預(yù)防原則中的作用（四）控制圖在貫徹預(yù)防原則中的作用 及時告警。及時告警。 SSSPC(五五) 統(tǒng)計控制狀態(tài)統(tǒng)計控制狀態(tài)(1) SPC的基準的

16、基準統(tǒng)計控制狀態(tài)，或稱穩(wěn)態(tài)。統(tǒng)計控制狀態(tài)，或稱穩(wěn)態(tài)。 (2) 過程中只有偶因而無異因產(chǎn)生的變異的狀態(tài)；過程中只有偶因而無異因產(chǎn)生的變異的狀態(tài)； (3) 統(tǒng)計控制狀態(tài)的好處統(tǒng)計控制狀態(tài)的好處質(zhì)量穩(wěn)定、生產(chǎn)經(jīng)濟、過程變質(zhì)量穩(wěn)定、生產(chǎn)經(jīng)濟、過程變異小；異?。?(4) 全過程預(yù)防全過程預(yù)防全穩(wěn)生產(chǎn)線。全穩(wěn)生產(chǎn)線。 SSSPC(六六) 兩類錯誤：兩類錯誤：1.虛發(fā)警報虛發(fā)警報 過程實際上沒有失控而虛報失控，這類錯誤發(fā)生的概過程實際上沒有失控而虛報失控，這類錯誤發(fā)生的概率記為率記為。2. 漏發(fā)警報漏發(fā)警報 過程已經(jīng)異常，但仍會有部分產(chǎn)品落在控制線內(nèi)，這過程已經(jīng)異常，但仍會有部分產(chǎn)品落在控制線內(nèi)，這類錯誤發(fā)

17、生的概率記為類錯誤發(fā)生的概率記為。 3. 如何減少兩類錯誤如何減少兩類錯誤 上下控制線最優(yōu)間距上下控制線最優(yōu)間距6（3方式）。方式）。 SSSPC(七七) 3原則原則 UCL=+3 CL= LCL3其中：其中： 為正態(tài)總體的均值為正態(tài)總體的均值為正態(tài)總體的標準差為正態(tài)總體的標準差SSSPC(一）分析用控制圖與控制用控制圖一）分析用控制圖與控制用控制圖 n分分析用析用控制圖控制圖n決定過程控制方法用決定過程控制方法用n過程分析用過程分析用n過程能力研究用過程能力研究用n過程控制準備用過程控制準備用n控制用控制圖控制用控制圖n追查不正常原因追查不正常原因n迅速消除此迅速消除此項項原因原因n研究研究

18、并采取并采取防止此防止此項項原原因因重復(fù)發(fā)重復(fù)發(fā)生之措施。生之措施。 七七. 使用控制圖的兩階段使用控制圖的兩階段分析用確認穩(wěn)定控制用SSSPC1. 制作制作分析控制圖分析控制圖 要點要點確認過程已初步達到穩(wěn)定（用趨勢圖判斷）確認過程已初步達到穩(wěn)定（用趨勢圖判斷）驗證數(shù)據(jù)分布為正態(tài)（非正態(tài)要變換）驗證數(shù)據(jù)分布為正態(tài)（非正態(tài)要變換）確定抽樣計劃（是否含子組，抽樣頻率）確定抽樣計劃（是否含子組，抽樣頻率）通過抽樣收集過去通過抽樣收集過去25組以上數(shù)據(jù)，計算出中心線和上下控組以上數(shù)據(jù)，計算出中心線和上下控制限，作成分析用控制圖；制限，作成分析用控制圖； （連續(xù)（連續(xù)25點皆在域內(nèi)，則可判穩(wěn)，點皆在域

19、內(nèi)，則可判穩(wěn)， 否則否則, 連續(xù)連續(xù)35點最多點最多1點在域外，則可判穩(wěn)，點在域外，則可判穩(wěn)， 否則否則, 連續(xù)連續(xù)100點最多點最多2點在域外，則可判穩(wěn)）點在域外，則可判穩(wěn)）刪除確有異因的數(shù)據(jù)，重新計算控制限。刪除確有異因的數(shù)據(jù)，重新計算控制限。SSSPC2. 制作制作控制用控制圖控制用控制圖 要點要點判斷數(shù)據(jù)是否全部受控，對于非受控點要分析它們是否確實受異判斷數(shù)據(jù)是否全部受控，對于非受控點要分析它們是否確實受異因影響，且對出界點因影響，且對出界點“查出異因，采取措施，保證消除，不再出查出異因，采取措施，保證消除，不再出現(xiàn)現(xiàn)”。對于已達到穩(wěn)定的過程，要進一步降低變異及使生產(chǎn)之平均值對對于已達

20、到穩(wěn)定的過程，要進一步降低變異及使生產(chǎn)之平均值對準目標要求，使過程不斷改進，達到較高的過程能力。準目標要求，使過程不斷改進，達到較高的過程能力。重新核對數(shù)據(jù)并計算控制限，在生產(chǎn)線上使用此控制圖，一旦出重新核對數(shù)據(jù)并計算控制限，在生產(chǎn)線上使用此控制圖，一旦出現(xiàn)異常，立即停產(chǎn)整頓，解決問題?，F(xiàn)異常，立即停產(chǎn)整頓，解決問題。定期檢查控制圖執(zhí)行情況，條件成熟時修訂控制限。定期檢查控制圖執(zhí)行情況，條件成熟時修訂控制限。SSSPC（二）常規(guī)控制圖的兩種解釋（二）常規(guī)控制圖的兩種解釋1. 點出界就判異點出界就判異3方式，確定方式，確定0=0.27%2. 界內(nèi)點排列不隨機界內(nèi)點排列不隨機第二類判異準則第二類判

21、異準則SS（三）判穩(wěn)準則與判異準則（三）判穩(wěn)準則與判異準則: 1. 判穩(wěn)準則判穩(wěn)準則 （1）連續(xù)連續(xù)25點，無界外點；點，無界外點； （2）連續(xù)）連續(xù)35點，界外點數(shù)點，界外點數(shù)d1； （3）連續(xù)）連續(xù)100點，界外點數(shù)點，界外點數(shù)d2。 SPCSS把控制線內(nèi)分成幾個區(qū)域：SPCmT+2sT 與 mT+3sT 之間稱為 A上區(qū)mT+ sT 與 mT+2sT 之間稱為 B上區(qū)mT - sT 與 mT + sT 之間稱為 C 區(qū)mT - 2 sT 與 mT - sT 之間稱為B下區(qū)mT - 3 sT 與 mT - 2sT 之間稱為A下區(qū)稱 mT - 2 sT 與 mT + 2sT 為警戒限，它表示

22、過程失控即將發(fā)生?？刂茍D的原理SSSPC2. 判異準則判異準則常見的異常情況與模式有如下八種：常見的異常情況與模式有如下八種： 1)一點落在一點落在A區(qū)以外；區(qū)以外； 2)連續(xù)連續(xù)9點落在中心線的同側(cè)；點落在中心線的同側(cè)； 3)連續(xù)連續(xù)6點遞增或遞減；點遞增或遞減； 4)連續(xù)連續(xù)14點中相鄰點上下交替；點中相鄰點上下交替； 5)連續(xù)連續(xù)3點中有點中有2點落在中心線同側(cè)的點落在中心線同側(cè)的B區(qū)以外；區(qū)以外；6)連續(xù)連續(xù)5點中有點中有4點落在中心線同一側(cè)的點落在中心線同一側(cè)的C區(qū)以外；區(qū)以外；7)連續(xù)連續(xù)15點在點在C區(qū)中心線上下；區(qū)中心線上下； 8)連續(xù)連續(xù)8點在中心線兩側(cè)而無一點在區(qū)。點在中心

23、線兩側(cè)而無一點在區(qū)。SSSPC（四）局部問題對策與系統(tǒng)改進（四）局部問題對策與系統(tǒng)改進 處理由處理由異常原因異常原因造成的質(zhì)量波動造成的質(zhì)量波動 （15%） （2）系統(tǒng)改進）系統(tǒng)改進 解決由解決由偶然原因偶然原因造成的質(zhì)量波動造成的質(zhì)量波動（85%） （1）局部問題）局部問題 SSSPC八八. 常規(guī)控制圖分類常規(guī)控制圖分類 及界限制定及界限制定均值-標準差控制圖（X - S 圖) 均值、極差控制圖(X - R 圖) 中位數(shù)，極差控制圖(X - R 圖) 單值移動極差控制圖（I- MR圖)（一）計量值控制圖（一）計量值控制圖 SS(二)計數(shù)值控制圖 不合格品率控制圖 (p圖) 不合格品數(shù)控制圖

24、(np圖) 單位缺陷數(shù)控制圖 (u圖) 缺陷數(shù)控制圖 (c圖) SPCSS（三）計量控制圖（三）計量控制圖:控制界限的制定控制界限的制定 計量控制圖在實際中用用得最廣泛，原因是: SPCSS計量值控制圖基于正態(tài)分布，正態(tài)分布有兩個參數(shù)： 均值與均值與”標準差標準差” 因此需要兩張圖，分別控制均值與標準差。 SPCSS1. 均值-極差控制圖 (X-R圖) 均值控制圖主要用于判斷生產(chǎn)過程的均值是否處于或保持在所要求的統(tǒng)計控制狀態(tài)。 極差控制圖主要用于判斷生產(chǎn)過程的“標準差”是否處于或保持在所要求的統(tǒng)計控制狀態(tài)。 兩張圖一起用，稱為均值極差控制圖 SPCSS控制線如下：SPCCL X RUCL X

25、+ A2R D4R LCL X - A2R D3R 適用樣本容量 n = 10=根據(jù)子組樣本容量，在根據(jù)子組樣本容量，在“計量控制圖計算控制線系數(shù)表計量控制圖計算控制線系數(shù)表”中即可得到相關(guān)系數(shù)。中即可得到相關(guān)系數(shù)。 SS3. 單值-移動極差控制圖 (I-MR圖)在一些場合取一個子組不可能或不實際: $ 測單個值需要很長時間 $ 用破壞性試驗方法獲得測量值 $ 任一時刻質(zhì)量相對是均勻的 $ 有時一次僅能獲得一個觀察值，如 原材料的性能、儀表讀數(shù)等 SPCSSSPC控制線如下：CL X MRUCL X + E2MR D4MR LCL X - E2MR D3MR 其中 E2=3/d2I 圖MR 圖

26、根據(jù)子組樣本容量，在根據(jù)子組樣本容量，在“計量控制圖計算控制線系數(shù)表計量控制圖計算控制線系數(shù)表”中即可得到相關(guān)系數(shù)。中即可得到相關(guān)系數(shù)。 SSSPC建立I MR 控制圖規(guī)格限：SSSPCSSSPCSSSPCSS4. 中位數(shù)-極差控制圖 (X-R圖) 中位數(shù)控制圖主要用于判斷生產(chǎn)過程的中位數(shù)是否處于或保持在所要求的統(tǒng)計控制狀態(tài)。 極差控制圖主要用于判斷生產(chǎn)過程的“標準差”是否處于或保持在所要求的統(tǒng)計控制狀態(tài)。 中位數(shù)受異常數(shù)據(jù)影響較小。 SPCSSSPC控制線如下：CL X RUCL X + A3R B4R LCL X - A3R B3R R圖X 圖適用樣本容量 n 10根據(jù)子組數(shù)據(jù)容量，在根據(jù)

27、子組數(shù)據(jù)容量，在“計量控制圖計算控制線系數(shù)表計量控制圖計算控制線系數(shù)表”中即可得到相關(guān)系數(shù)。中即可得到相關(guān)系數(shù)。 SS（四）采用計數(shù)控制圖的優(yōu)點（四）采用計數(shù)控制圖的優(yōu)點 數(shù)據(jù)的獲得比較容易，一般不需要專門的收集技術(shù)。 SPCSS1. 計件控制圖控制界限如下：計件控制圖控制界限如下：SPCCL = PUCL = P + 3 P(1-P)/nLCL = P - 3 P(1-P)/n P 圖SS(1) 當樣本大小當樣本大小 n 不等時不等時，UCL與與LCL將隨之而變化將隨之而變化 SPC282522191613107410.090.080.070.060.050.040.030.020.010.

28、00樣樣本本比比率率_P=0.0436UCL=0.0936LCL=0不不合合格格品品數(shù)數(shù)量量 的的 P P 控控制制圖圖282522191613107410.160.140.120.100.080.060.040.020.00樣樣本本比比率率_P=0.0519UCL=0.1221LCL=01不不合合格格品品數(shù)數(shù)量量 的的 P P 控控制制圖圖使用不相等樣本量進行的檢驗l 當當LCL 0時，取時，取LCL=0l 樣本量越大，樣本量越大，UCL 越小越小SS控制界限如下：SPCCL = npUCL= np + 3 np(1 - p )LCL= np - 3 np(1 - p )np 圖(2) 當樣

29、本容量相等時當樣本容量相等時，可以用，可以用np圖圖 l 當當LCL 0時，取時，取LCL=0)1 (2pnpnp-sm它是基于二項分布，二項分布 B（n ，p）SS（五）計點控制圖（五）計點控制圖 記錄所考察的個體或一定量、 一定面積上某種特性出現(xiàn)的次數(shù) 譬如: 一個鑄件上的氣孔數(shù) 一匹布上的疵點數(shù) 常用的控制圖是:缺陷數(shù)控制圖(c圖)單位缺陷數(shù)控制圖(u圖) 它基于泊松分布， Poisson分布 P（）SPCsm2SS(3) 單位不合格數(shù)控制圖單位不合格數(shù)控制圖:SPCCL = uUCL = u + 3 u / nLCL = u - 3 u / n u u 圖圖l 當當LCL 0時，取時，

30、取LCL=0控制界限如下：SSSPCCL = CUCL = C + 3 CLCL = C - 3 C (4)(4)當樣本容量相等時，可以用當樣本容量相等時，可以用c c圖圖 c圖 l 當當LCL 0時，取時，取LCL=0控制界限如下：它基于泊松分布， Poisson分布 P（）sm2SS 控制圖實際上是生產(chǎn)過程質(zhì)量的一種記錄圖形，它提供了判斷過程是否處于統(tǒng)計控制狀態(tài)的一種方法。 SPCSS(六）六） 合理子組原則合理子組原則 “組內(nèi)差異只由偶因造成，組間差異主要由異因造成”。 $ 樣本組內(nèi)采樣間隔要小$ 過程不穩(wěn)，樣本數(shù)應(yīng)加大，抽樣頻率應(yīng)加大$ 過程平穩(wěn)、樣本數(shù)可減少，抽樣頻率也可減少 SPCSSSPC九. 控制圖的選擇SS十.建立和使用計量控制圖的步驟: （ X-R圖為例）圖為例）1.收集不少于25組預(yù)備數(shù)據(jù)(也稱為參考數(shù)據(jù)) 計算每一個樣本的均值與極差。 2.首先計算每組樣本極差的均值，記為R 這便是R控制圖的中心線。并計算 R 圖的 控制限。SPCSS3.作R圖，將各樣本點與控制限進行比較， 檢查數(shù)據(jù)點有無失控或異常模式。若有 分析失控或異常，找出原因 ，進行糾正， 防止再發(fā)生。