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未解决

如何看SPC管制图

本文来自:6sigma品质网  www.6sq.net     作者:sunny_sun     点击2826原文:http://www.6sq.net/cdb/viewthread.php?tid=207251

悬赏金额: 40 6SQ币


本帖最后由 此生只为你 于 2009-2-6 11:15 编辑

我也不是很精深粗略说下吧。
主要看走势若连续3点下降或上升,则说明工程出现异常,要及时通知相关工程进行改善。

下面是一点资料,应该对你有所帮助。
「管制图」:是实施质量管理作业时,最有效最快速的工具之一,它是美国品管大师博士应用统计数学理论于年所设计的,
  它不但能控制制程中质量,且能分析判定制程能力,更可作为新产品设计及制成品验收时的参考。简单说,在
  生产过程中,从设计、制造到过程检验三个阶段,皆需用到它,企业如能有效运用此质量知识,便能确保其
  在市场上的竞争优势。
  (一)、控制图定义
  控制图是用于分析和控制过程质量的一种方法。控制图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形,图的纵轴代表产品质量特性值(或由质量特性值获得的某种统计量);横轴代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样本号;图内有中心线(记为CL)、上控制界限(记为UCL)和下控制界限(记为LCL)三条线。
  (二)、控制图的目的
  控制图和一般的统计图不同,因其不仅能将数值以曲线表示出来,以观其变异之趋势,且能显示变异属于偶然性或非偶然性,以指示某种现象是否正常,而采取适当的措施。
  (三)、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)、“”及“”风险定义
  根据控制限作出的判断也可能产生错误。可能产生的错误有两类。
  第一类错误是把正常判为异常,它的概率为,也就是说,工序过程并没有发生异常,只是由于随机的原因引起了数据过大波动,少数数据越出了控制限,使人误将正常判为异常。 虚发警报, 由于徒劳地查找原因并为此采取了相应的措施,从而造成损失. 因此, 第一种错误又称为徒劳错误.
  第二类错误是将异常判为正常,它的概率记为,即工序中确实发生了异常,但数据没有越出控制限,没有反映出异常,因而使人将异常误判为正常。漏发警报,过程已经处于不稳定状态, 但并未采取相应的措施,从而不合格品增加, 也造成损失.
  两类错误不能同时避免,减少第一类错误(),就会增加第二类错误(),反之亦然。
  (五)、规格界限和控制界限
  规格界限:是用以规定质量特性的最大(小)许可值。
  上规格界限:USL;下规格界限:LSL; 。
  控制界限:是从实际生产出来的产品中抽取一定数量的产品,并进行检测,从所得观测值中计算出来者。
  上控制界限:UCL;下控制界限: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)
  个别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(nP 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。
均一性很重要
控制图八大判异准则提练(口决、图片对应项目):
1、2/3A(连续3点中有2点在中心线同一侧的B区外<即A区内>)        
2、4/5C(连续5点中有4点在中心线同一侧的C区以外)               
3、6连串(连续6点递增或递减,即连成一串)                        
4、8缺C(连续8点在中心线两侧,但没有一点在C区中)               
5、9单侧(连续9点落在中心线同一侧)                        
6、14交替(连续14点相邻点上下交替)                        
7、15全C(连续15点在C区中心线上下,即全部在C区内)               
8、1界外(1点落在A区以外)
判异图形如下:
当过程达到确定的状态后,将分析用控制图的控制限延长,作为控制用控制图的控制限,用于日常管理保持所确定的状态。
交接手续:判稳准则、判异准则
控制线内可分成一下几个区域,如图所示:
控制图区域划分.JPG
2009-2-7 11:03

1 判稳准则(只存在普通原因)
1)连续25点,无界外点;
2)连续35点,界外点数d≤1;
3)连续100点,界外点数d≤2。
2 判异准则(存在特殊原因)
常见的异常情况与模式有如下八种:
1)一点落在A区以外;
2)连续9点落在中心线的同侧;
3)连续6点递增或递减;
4)连续14点中相邻点上下交替;
5)连续3点中有2点落在中心线同侧的B区以外;
6)连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外;
7)连续15点在C区中心线上下;
8)连续8点在中心线两侧而无一点在C区。
其中第1点表示点出界就判异——3σ方式,确定α0=0.27%,在实际使用中第1点一定要考虑到。
其余7点表示界内点排列不随机——第二类判异准则,在实际使用中可以考虑选取其中几个做为判异准则。
1

评分次数

  • aimmaimm

经典要领与口诀!支持一下!!!!!!!!!!!!!!!
简单说:
    控制图上的点要不出界及随机分布的:所以请看SPC参考手册中的八条原则(SPC参考手册第二版Page75)。
简单说:
    控制图上的点要不出界及随机分布的:所以请看SPC参考手册中的八条原则(SPC参考手册第二版Page75)。
简单说:
    控制图上的点要不出界及随机分布的:所以请看SPC参考手册中的八条原则(SPC参考手册第二版Page75)。
这要就和这X-R控制图来解释,R反映的是每个子组内的变差,X反映的是组间的变差,组内变差可以接受时,说明分组是合理的,组间变差没有特殊原因时,表明在一段时间内,对过程的管理是有效的。所以先看R图,再看X图,然后就是看图形点的状态。
笑笑傻傻
我也是从别处弄来的,供参考.
看8条原则了,但实际应用还需根据本公司的产品
SPC判异口诀:
23456,AC连串串====〉2/3A,4/5C,6连串
81514,缺C全C交替转===〉8缺C,15全C,14上下交替
9单侧一点在外
以Xbar-R图为例,大家上面的口诀都非常好,但要掌握内涵才可以。“概率问题”,有的说连续7点上升或下降要采取措施,有的说是8点,那么6点可以不?9点可以不?我说都可以。为什么选择7点采取措施,因为2的7次方是128,也就是有概率产生了,它告诉你要关注过程了。这时候,控制图的变更记录就非常关键了。很多公司只重视控制图本身,而忽略了过程的变化要做记录。如刀具更换要记录、交接班要记录、停机要记录等。不是有个变更就会引起异常。但至少有异常时,我们会关注是否是由变更引起的,会给我们个分析的方向。
一点心得,建议而已。
那有没有具体的规定是连续“6点上升或下降要采取措施”还是7点,8点,9点?
老骥伏枥,志在千里。烈士暮年,壮心不已。
一般是7点连续上升或下降要采取措施
SPC管制图,最多的是用心去体会其中的奥妙!
有时候,利用最简单的前三条即可够用,如果进入太多的条条便不容易进行了!
生活是快乐的,每天你可以选择!
不能有连续7个点是同一趋势.不能有连续五点在管制中心线的同一侧.
规则判读是很重要的,前提还得确定合理的控制线。
我也学习了

呵呵 加油
学习活跃群
经营管理总群52740466,QMS专业交流群35497458,
体系推进群 46402216,质量英才群63777141
从2方面看,1是x-bar,另1R管制,如果有点出界就是异常,同时可结合CPK值进行。
这判异规则倒蛮多的,了解一下。
No pain,No gain!
踩一下,方便下次查阅,学习了
学习中,这个问题我也想问,因为是在学,所以你们说的我看上去有点吃力,支持LZ问题,同时也感谢上面专业人员的解释。
今天能做完的事勿=明天
自己能做完的事勿=他人
學習........................
其实SPC控制图是根据小概率原理的.所谓的连续6点还是7点上升就判异常, 可以和实际情况结合起来. 当然, 规格越严, 误判的风险也会越大.
這個問題的答案網上很多啊,論壇裡面也有,我以前看到過的,LZ先找資料看下就明白了
PS:我覺得那些準則隻是一些大家認同的規范,不一定要照搬...
可会知我心里困倦满腔
夜阑静问有谁共鸣
有空去看一下质量工程师手册,里面有最全面的解读,包括概率如何计算
主要是依正态分布条件下,99。73%分布在正负3(西格码)的范围,当异常的随机概率大于0。27%时,就判定为异常。
学习了
这个用的比较少点 ,看了专业的解答收获不少
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