POM9-4质量-SPC-.ppt

p-Chart 画图 UCL LCL UCL LCL Samples over time 1 2 3 4 5 6 UCL LCL Samples over time 1 2 3 4 5 6 UCL LCL Samples over time 1 2 3 4 5 6 正常 在控制限内，出现下列异常点，也需要调查原因。 1、五点连续出现在中心线一侧； 2、两点连续接近控制限； 3、明显的单向走势； 4、取值水平突然变化； 5、交替振荡。 统计工序控制图分析 案例分析 Alabama航空公司 问题讨论： 画出控制航班延误的控制图（按置信度95%，z@95%=1.96）。 假设航空行业延误航班的控制上限和下限分别是0.1000和0.0400。在控制图上标绘出控制上限和下限。 在控制图上标出每一个样本的延误率，并进行分析。当延误率超出控制限时，公司应该采取什么措施？ 帮助副总裁提出改善公司服务质量的报告。 x-Bar and R ChartsStep 1: 收集数据 x-bar and R charts: Step 2 表格计算 x-bar and R charts: Step 3. 根据样本大小查表，利用控制限计算公式计算 x-bar and R charts: Steps 4. 画 x-bar Chart UCL LCL x-bar and R charts: Steps 5. 画R-chart UCL LCL x-bar R charts分析 UCL LCL UCL LCL R-chart x-Chart 发现移位 没有发现变化 样本分布 (工序期望向上移动) x-bar and R charts分析 UCL LCL LCL R-chart 显示增加 x-Chart UCL 没有显示增加 (工序可变性增加) 样本分布 总结 统计工序控制：通过使用控制图对运作系统内一个或几个质量特性进行跟踪观测。 控制图可用于计数值型、计量值型指标。 * 29 29 20 世纪30 年代，著名统计学家休哈特就在贝尔实验室开始了对质量的系统的思考。他的关于怎样将统计技术运用于研究系统行为变化的观点，使得人们可以区别任何系统都有的随机变化和某个具体原因所引发的变化。这种理解变化的方法就成为了“统计过程控制”（SPC）的基础，他本人也因此成为“现代质量控制之父”。在第二次世界大战期间，休哈特的学生戴明向几千名工程师和操作员讲授SPC，从而使SPC 被军方当作秘密武器被广泛用于军工产品的制造中。 18 19 21 22 16 23 24 25 26 27 过程控制 杨建华 老师 yangjh@ustb.edu.cn 主题 质量变异的统计规律 统计过程控制SPC 过程能力指数 控制图 质量的变异性 ? 质量特性值：反映产品或工作的质量特性的量化指标，具体的质量特性值如：尺寸、成份、强度、重量、时间，以及合格率、缺陷率等。 ? 实践中的现象：无论环境、生产与工作条件如何稳定、机器设备多么先进，在加工数量较多的一批产品中，每件产品的同一质量特性值总存在或多或少的波动。质量特性值总存在波动现象，这是一个客观规律。 ? 问题：这种质量波动与变异的原因 Method Manpower Material Machinery 手工 加班 钢材 木材 车床 Too many defects 疲劳 老了 太慢 因果图 质量变异的源 5M1E Men (人员) Machines (机器/设备) Materials (材料) Methods (方法) Measurement System.(测量系统) Environment (环境) 质量变异的规律 确定现象与不确定现象 统计规律性——对于不确定现象在大量重复试验或观察中所呈现出的固有规律性 事件与随机事件；总体、子样/样本、样品；频率与概率 随机变量及其概率分布：离散型随机变量的概率分布(如泊松分布)；连续型随机变量的概率分布(如正态分布) 质量变异的统计规律 寻找统计规律的一般步骤： (1)收集数据(保证数据收集的随机性与正确测量) (2)整理数据(如：分组、加工、汇总、绘图等) (3)计算与分析数据(有关统计量计算，数据分布规律推断) 典型的质量变异规律及其度量 质量特性值数据分类： 1)计数值：一般为离散型随机变量。又分： ?计件值。如产品合格率、不合格率； ?计点值。如产品表