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预控图（彩虹图） 一、预控图的基本思路 1、用预控图代替控制图的设想 任何好的方法也会在某些方面表现出一定的局限性。控制图在生产过程中是过程控制最有效的工具，但往往受到以下几方面的限制： 1）、作任何类型的控制图都需要先取得20至25组的预备数据。取得预备数据往往需要几天的时间，这对于小批量生产过程是无法实现的。 2）、控制图的基本原理是分布理论，很难让操作人员所理解，对应用者要求具有一定的素质。 3）、控制图无论是分析用还是控制用，工作量比较大，这给生产现场的应用带来一定困难。 因此，要考虑在某些情况下能否用更简便的方法来代替控制图。预控图就是这样一种方法。瑞斯—斯特朗咨询公司，在对企业进行质量管理咨询的过程中提出的这一设想，由著名统计学专家弗兰克·撒塞维梯发明了预控图，并得到广泛应用。目前，在美国、日本等发达国家大约有近20%的企业应用预控图。 2、应用预控图应注意的问题 1）、预控图不是控制图，但具有对质量特性进行控制的功能。 2）、预控图并不是指在过程开始前就进行预控，而是指在过程未生产不合格品之前对工序进行控制。 3）预控图直接与规格（公差）界限相联系，根据规格（公差）界限来确定预控线（P—C）。不需要按3σ原则计算控制界限，也不需要计算均值和极差，是根据单个样品的实测值对工序进行判断的，所以操作极为简便。 4）、预控图的假设条件 A、过程的质量特性值必须是服从正态分布的； B、过程能力6σ恰好等于规格（公差）范围，即CP=1； C、过程的质量特性值的分布中心（平均值）必须与规格（公差）中心（目标值）相重合。 5）预控图的区域划分 设计预控图时，在规格界限（TU，TL）与中心线（目标值）之间（1/2处）各增加一条预控线（P—C线）。将预控图划分为以下三个区： 目标区（绿区）：两条预控线之间的区域，占规格范围的一半。 警戒区（黄区）：在目标区两侧，预控线与规格界限TU，TL之间各设两个警戒区，他们分别各占规格范围的1/4。 废品区（红色）：在两个黄区之外，即超过规格界限TU，TL 的区域为两个废品区。 6）预控图各区域的概率 根据正态分布概率可推算出预控图各区域的概率，依次可作为异常判断的依据。 目标区（绿区）的概率为86.64%，粗略认为是86%（便于计算）即12/14。也就是说当CP=1时，在100件产品中大约有86件产品的实测值会落入目标区（绿区）内。 警戒区（黄区）两个黄区的概率各为6.54%粗略认为是7%,即1/14。当CP=1时，每14件产品中大约会有1件产品的实测值落入其中一侧的黄区内。 废品区（红区）：两个红区的概率各为0.135%。 二、预控图的应用法则 1、预控图的操作 工序加工开始时，连续抽取5件产品，若实测值全部落入绿区，则认为分布中心（平均值）与规格中心（目标值）相重合，而且过程能力符合预控图的假设条件。即可以开始预控图的操作。 若5件产品中有1件产品的实测值落在预控线之外，就必须重新调整工艺参数（设备、工装、刀具等），直到5件产品的实测值全部落入绿区时，才能正式开始应用预控图。 2、对过程实施质量控制的法则 开始操作后，按确定的时间间隔，每次连续抽取2件产品，并按以下规则对过程实施质量控制。 1）、若2件产品的实测值全部落入绿区，则判过程正常。 2）、若2件产品的实测值中有1只落入绿区，1只落入黄区，则判过程正常。 3）、若连续抽测的2件产品的实测值分别落入两个黄区内，则判过程异常。并认为过程质量特性值的分布的标准偏差增大，应采取相应的措施减少散差。 4）、若连续抽测的2件产品的实测值落入同一黄区内，则判过程异常。并认为过程质量特性值的分布中心偏移，应采取相应的措施纠正。 5）、只要有1只产品的实测值落入红区，就应判过程严重异常。此时应停止生产，进行质量分析，采取纠正措施使过程恢复正常。当确认质量改进取得成效之后，再接“1”条的规定重新开始。 三、预控图的统计原理 对异常判断的理论基础是小概率事件原理，设置的小概率为0.01。 在过程中随机抽取1件产品，其实测值落入绿区的概率为0.86。若连续抽取5件产品，它们的实测值全部落入绿区的概率为0.865=0.4704。说明过程要达到这一要求，有47%的可能性，而实际上达到了，证明过程质量特性值的分布中心（平均值）与规格中心（目标值）是重合的，而且过程能力也满足要求，符合预控图的假设条件，可以正式开始应用预控图。 连续抽取2件产品，其实测值全部落入绿区的概率为0.862=0.74＞0.01，说明过程正常。 连续抽取2件产品，其实测值1只落入绿区，1只落入黄区的概率为0.86×0.07=0.06＞0.01，说明过程正常。 连续抽取2件产品，其实测值全部落入黄区的概率为0.072=0.0049＜0.01，应视为为小概率事件，应判过程异常。 只要抽取1件