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2005-03-29 * * 过程方法 图解 * 图名称 步 骤 计 算 公 式 备 注 图 （1）计算各样本平均值 （2）计算各样本极差Ri xij——第I样本中的第j个数据i＝1,2…k; j=1,2…n; max(xij)——第i样本中最大值； min(xij)——第i样本中最大值。 图 （1）找出或计算出各样本的中位数 （2）计算各样本极差Ri ——n为奇数时，第i样本中按大小顺序排列起的数据列中间位置的数据 ——n为偶数时，第I样本 中按大小顺序排列起的数据列中中间位置的两个数据的平均值 L—S图 （1）找出各组最大值Li和最小值Si （2）计算最大值平均值 和最小值平均值 （3）计算平均极差 （4）计算范围中值M X—Rs图 计算移动极差Rsi Pn图 计算平均不合格品率 （pn)i——第i样本的不合格品数（各样本样本容量皆为n） P 图 计算各组不合格品率pi ni——第i样本的样本容量（各样本样本容量可以不等） C图 计算各样本的平均缺陷数 ci——第i样本的缺陷数（各样本样本容量相等） U图 计算各样本的单位缺陷数ui 各样本样本容量不等 * 控制图的机理（九） 三）控制图的原理（续） ③小概率事件原理：小概率事件实际上不发生，若一旦发生就判断异常。(SPC统计学原理） * 控制图的机理（十） 四）控制图如何实现预防为主： 1）应用控制图对生产过程不断监控，所以异常因素则一露出苗头，甚至还未造成不合格之前就能及时被发现。 2）控制图显示异常后，必须按照下列二十个字法则去执行：查出异因，采取措施，保证消除，不再出现，纳入标准。每执行一次就消灭一个异因，从而对此异因就起到了预防为主的作用。由于异因只有有限多个，所以执行有限多次法则就一定能够消灭所有的异因而达到稳态。这样应用控制图就实现了预防为主。(办法总比困难多） * 控制图的机理（十一） 五）控制图的判定准则： A、判定稳定状态的准则，在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一就认为过程处于稳定状态。 1）连续25个点，全部都在控制界限内。 2）连续35个点，在控制界外的点不超过1个点。 3) 连续100个点在控制界外的点不超过2个点。 * 控制图的机理（十二） 五）：控制图的判定准则（续） B、判定异常的准则，符合下列各点之一就认为过程存在异常因素： 1）点子在控制界限外或恰在控制界限上； 2）控制界限内的点子排列非随机。界内点非随机排列的模式很多，常见的有：点子屡屡接近控制界限，链间断链，倾向点子集中在中心线附近，点子呈周期性变化等等。 * 控制图的机理（十三） 六）常用的控制图介绍： 数据 分布 控制图 简记 计量值 正态 分布 均值—极差控制图 均值—标准差控制图 中位数—极差控制图 单值—移动极差控制图 X-R X-S X-R X-RS 计件值 二项 分布 不合格品率 控制图 不合格品数 控制图 P Pn 计点值 泊松 分布 缺陷数 控制图 单位缺陷数 控制图 C U * 二 各类控制图作法举例 1 控制图（平均值——极差控制图） 原理： 图又称平均值控制图，它主要用于控制生产过程中产品质量特性的平均值； R图又 称极差控制图，它主要用于控制产品质量特性的分散。“ ”控制图是通过 图和R图的联合使用，掌握工序质量特性分布变动的状态。它主要适用于零件尺寸、产品重量 、热处理后机械性能、材料成分含量等服从正态分布的质量特性的控制。 * 举例 例1 某铸造厂决定对某铸件重量采用 图进行控制，每天 抽取一个样本，样本容量n=5，共抽取样本k=25个，测取的预.33之间，试作控制图。 * 注：表5在第21页 * (4) 做出 图及R图的坐标系，并将横坐标样本号单位对齐，将 表6中各样本的 、Ri在图上打点，联结点成平均值、极差 波动曲线，图5即为分析用控制图。  (5) 根据本节“控制图的观察与判断”标准，工序处于稳定状态。 由表6给出的数据，进而可计算出工序能力指数。 样本号 CL＝1.35 CL＝12.940 UCL＝13.719 LCL＝12.161 UCL＝