统计过程控制教材要点.ppt

控制图原理 工序处于稳定状态下，其计量值的分布大致符合正态分布。由正态分布的性质可知：质量数据出现在平均值的正负三个标准偏差(X?3?)之外的概率仅为0.27%。这是一个很小的概率，根据概率论 “视小概率事件为实际上不可能” 的原理，可以认为：出现在X?3?区间外的事件是异常波动，它的发生是由于异常原因使其总体的分布偏离了正常位置。 控制限的宽度就是根据这一原理定为?3?。 四 控制图的应用 控制图一般称为Shewhart控制图或3σ控制图 CL UCL LCL 控制上限（Upper Control Limit, UCL） 中心线（Center Line, CL） 控制下限（Lower Control Limit, LCL） 六、控制图的种类 1、按数据性质分类： 计量型控制图 平均数与极差控制图( Chart) 平均数与标准差控制图( Chart) 中位数与极差控制图( Chart) 个別值与移动极差控制图( chart) 计数值控制图 不良率控制图(P chart) 不良数控制图(Pn chart,又称np chart或d chart) 缺点数控制图(C chart) 单位缺点数控制图(U chart) 2、按控制图的用途分类 分析用控制图：根据样本数据计算出控制图的中心线和上、下控制界限，画出控制图，以便分析和判断过程是否处于于稳定状态。如果分析结果显示过程有异常波动时，首先找出原因，采取措施，然后重新抽取样本、测定数据、重新计算控制图界限进行分析。 控制用控制图：经过上述分析证实过程稳定并能满足质量要求，此时的控制图可以用于现场对日常的过程质量进行控制。 极差图的分析： 1、超出控制限的点：出现一个或多个点超出任何一个控制限是该点处于失控状态的主要证据。因为在只存在普通原因引起变差的情况下超出控制限的点会很少，我们便假设该超出的是由于特殊原因造成的。因此，任何超出控制限的点是立即分析，找出存在特殊原因的信号。给任何超出控制限的点作标记，以便根据特殊原因实际开始的时间进行调查，采取纠正措施。 控制图的分析和利用 1.1超出极差上控制限的点通常说明存在下列情况中的一种或几种： 控制限计算错误或描点时描错； 零件间的变化性或分布的宽度已经增大（变坏），这种增大可以发生在某个时间点上，也可能是整个趋势的一部分； 测量系统变化（例如，不同的检验员或量具）； 测量系统没有适当的分辨力。 1.2有一点位于控制限之下（对于样本容量大于等于7的情况），说明存在下列情况的一种或几种： 控制限或描点错误； 分布的宽度变小（变好）； 测量系统已改变（包括数据编辑或变换）。 2、控制限之内的图形或趋势： 当出现非随机的图形或趋势时，尽管所有的极差都在控制限之内，也表明出现这种图形或趋势的时期内过程失控或过程分布宽度发生变化。这种情况会给出首次警告：应纠正不利条件。相反某些图形或趋势是好的，并且应当研究以便使过程得到可能的永久性改进。比较极差和均值图的图形也可以更深刻地理解。 2.1链：有下列现象之一表明过程已改变或出现这种趋势： 连续7点位于平均值的一侧； 连续7点位于上升（后点等于或大于前点）或下降； 标记促使人们作出决定的点，并从这点做一条参考线延伸到链的开始点将是有帮助的。分析时应考虑开始出现改变或趋势的大致时间。 2.2高于平均极差的链或上升链说明存在下列情况之一或全部： 输出值的分布宽度增加，其原因可能是无规律的（例如设备工作不正常或固定松动）或是由于过程中的某个要素变化（例如，使用新的不是很一致的原材料），这些都是常见的问题需要纠正； 测量系统改变（例如，新的检验员或量具）。 2.3低于平均极差的链，或下降链表明存在下列情况之一或全部： 输出值分布宽度减小，这常常是一个好状态，应研究以便推广应用和改进过程； 测量系统改变，这样会遮掩过程真实性能的变化。 3、明显的非随机图形： 各点与R的距离：一般地，大约2/3的描点应落在控制限的中间三分之一的区域内，大约1/3的点落在其外的三分之二的区域。 3.1 如果显著多于2/3以上的描点落在离R很近之处（超过90%的点落在控制限三分之一的区域），则应对下列情况的一种或更多进行调查： 控制限或描点已计算错或描错； 过程或取样方法被分层；每个子组系统化包含了从两个或多个具有完全不同的过程均值的过程流的测量值（例如：从几组轴中，每组抽一根，测取数据）； 数据已经过编辑（极差与均值相差甚远的几个子组被更改或剔除）。 3.2如果显著少于2/3以下的描点落在离R很近的区域（有40%或少于40%的点落在中间三分之一的区域），则应对下列情况的一种或两种进行调查： 控制限或描点计算错或描错； 过程或抽样方法造成连续的分组中包含从