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计量值管制图
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计量值管制图1
什么是“失控”?
When a process shows a non-random pattern, it
is considered to be statistically out of control
当一个过程显示出一种非随机模式时，该过程便 是在统计
上失控.
小心失控的意思，因为该过程仍可
能会产出良品，该非随机模式只是
意味着存在过程已经发生变化的统
计证据.
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计量值管制图2
管制图的解释
管制图是探测特殊原因变异的有力工具. 如果发现了特
殊原因:
– 如果失控条件是一个趋势的一部分,把该趋势的起点和终点
都标出来
– 对流程进行分析以确定引起失控条件(OOC condition)
的原因
– 对该条件纠正并防止再发生
– 去掉失控的点后重新计算控制界限
– 根据新控制界限制重新评估管制图
只有在造成失控条件的原因得到确认并纠正后才重新计
算控制
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计量值管制图3
1 Sigma
2 Sigma
3 Sigma
1 Sigma
2 Sigma
3 Sigma
% %
% %
% %
% 数据点的百分比
UCL
LCL
时间
我们测量的
项目
标准偏差规则 “数据处于哪个位置?”
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计量值管制图4
超过管制上限，为
不可接受区域
在管制界限内，
为可接受区域
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计量值管制图5
全距图的解释 (Range Charts)
应先解释全距图
在全距图中, 单个失控点常由计算错误, 作图错误或量测
错误引起. 这时应首先验证该图的准确性.
在全距图中的趋势可能有以下原因造成:
– 流程的变异确实发生变化
– 量测系统发生变化
识别造成失控原因, 除去失控点并重新计算控制界限
如果把一个点从全距图中去掉, 也应从X-bar图中去掉.
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计量值管制图6
X-bar的解释
基于某个特定特征发生的机率(或由随机变化引起的机率
)大小可以解释管制图.
所有检验都要识别其由随机发生引起的机率低于 %
的事件 (这些事件在3 s区或 3 s限以外)
管制图在平均在线下被分为不同的sigma区间
– 区间C距平均数 < 1 s
– 区间B距平均数为 1 s 到 2 s
– 区间A距平均数为 2 s 到 3 s
– 区间A以外距平均数 > 3 s
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计量值管制图7
控制图失控检验
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计量值管制图8
八种检验状态所发生的概率
检验状态 检验项目 概率 原因
1 一点落在A区以外 流程中有一个大的改变
2 连续9站落在中心线同一侧 流程方法的调整及引进
新材料
3 连续6点递增或递减(趋势)
工具逐渐磨损,维修水
平逐渐降低
4 连续14个点中相邻点上下交替 轮流使用两台设备或两
位操作员轮流进行操作
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计量值管制图9
八种检验状态所发生的概率
检验状态 图形 概率 原因
5
连续3点中有2点落在中心线的同一侧的
A区以外 特殊原因
6
连续5点中有4点落在中心线同一侧的B
区以外
特殊原因
7 连续14点落在中心落两侧的C区之内 陈旧或算错控制
限
8
连续8点落在中心线两侧且无一点在C区
内
标准偏差大
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计量值管制图10
检验 1和2
检验 1 –基本检验.
– 由流程中的一个大的改变引起.
– 要求马上采取行动.
• 检验 2
– 由流程平均数改变引起
– 流程方法的调整
– 引进新材料
检验 1.单个点超出区间
UCL
LCL
A
A
B
C
C
B
x
x
UCL
LCL
A
A
B
C
C
B x
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计量值管制图11
检验 3和4
检验 3 –向上或向下的趋势
有下列原因造成
• 机械磨损
• 化学成分减少
• 污染增大等.
• 工具逐渐磨损,维修水平
逐渐降低
• 检验 4 –上下波动
– 过度调节
– 班次间变异
– 机器间变异
– 轮流使用两台设备及两位操
作人员轮流操作
UCL
LCL
A
A
B
C
C
B
检验 3.有六个点连续上升或下降
x
x
UCL
LCL
A
A
B
C
C
B
检验 4.连续时十四个点交替上升
和下降
x
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计量值管制图12
检验 5
– 第二个基本检验
– 在3 s 限内高度变动
– 主要的特殊变异原因之一
• 检验 6
– 另一个检验偏移的规则
– 检验 1, 5, 6 相互关联并
显示出某个特殊原因引起
的流程高度变化状态
UCL
LCL
A
A
B
C
C
B
检验 5.连续三个点有两个在区间A或以外
x x
x UCL
LCL
A
A
B
C
C
B
检验 6.连续五个点中有四个在区间B或
以外
x
x
检验 5和6
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计量值管制图13
检验 7和8
检验 7 –白色空间检验
– 当组内变异大于组间变异时发生,
或
– 陈旧的或算错的控制界限
• 检验 8 –平均数波动
– 有混合现象
– 过度控制
– 同一个图上有两个流程在进行
– 标准偏差太大
UCL
LCL
A
A
B
C
C
B
检验 7.连续十四个点在区间C中
(中在线下都有)
x
UCL
LCL
A
A
B
C
C
B
检验 8.连续八个点在中线两边但不在
区间C内
x
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计量值管制图14
练习解释管制图
有失控条件吗? 违背了哪
个规则?
• 按前面列出的八个规则解
释下列管制图 .
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计量值管制图15
采取行动– 针对特殊原因
作管制图是为了采取适当行动.
否则只是浪费时间和金钱
– 如果要求采取行动但从来没有, 那么管制图只是让人感到舒服
的墙纸. “看, 我们有SPC!”
• 所采取的行动应基于对流程不断加深的理解
– 识别引起变异的根本原因并加以改正
– 在管制图上记载问题所在及如何改正的
– 把问题和措施记录到故障排除指南中从而可以当场采取行动
• 只有在确认并消除特殊原因后才重新计算控制界限
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计量值管制图16
采取行动 – 针对共同原因 (Common Causes)
比较流程的自然控制界限和规格限.
– 由控制界限确定制程能力并与规格限比较.流程是否有足
够能力?
减少流程的自然变异是多数 6Sigma项目的目的. 在控制阶
段, 共同原因引起的变异应很好地落在规格限里面.
除非已知的流程改变能解释短期偏移, 否则不要重新计算控
制界限
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计量值管制图17
总结 – 平均图和全距图
多用于机器控制的流程
当数据可以合理编组时使用
区分特殊原因和共同原因引起的变异的有力工具
– 其有效性来自于连续数据与不连续数据的区别能力的差
别. 还记得如何计算样本大小吗?
易于显示趋势, 流程偏移和其他非随机变异
有助于迅速估计制程能力
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计量值管制图18
考察失控过程时常见原因
测量精度和使用的仪器是否不同?
不同操作者是否采用不同的方法?
过程是滞受环境(如温度，湿度)的影响?
环境是否有重大改变?
过程是否受工具磨损的影响?
当时过程中是澡有未经培训的工人参与?
原料来源是否有变?
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计量值管制图19
考察失控过程时常见原因
过程是否受操作者疲劳的影响?
设备保养程序中是否有变化?
是否经常调节机器?
样本是否来自不同的机器?不同轮班时间和不同的操作者?
操作者是滞不愿报告“坏消息”?
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计量值管制图20
实例 –用Minitab建立管制图 SPC
在Minitab中,打开文件SPC
由选单中选Stat > Control Charts > Xbar-R…
选用列C1-C5的资料
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计量值管制图21
实例: 管制图的检验
在Xbar-R Options对话框中按Tests钮
选则要进行的检验.检验1和5在寻找大的特殊原因时最好.
在Xbar-R Options对话框中按Estimate钮,选择Rbar
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计量值管制图22
X-bar和R图 –Minitab输出
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计量值管制图23
重新计算控制界限(Control Limits)
在确定了失控点的原因后就可以消除这些点以便计算控制界
限
前面的例子中第9, 11和24 点可以在计算控制界限时去掉
在X-bar和R图对话框中按Estimate 钮并输入这些违背规
则的数据点
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计量值管制图24
修正后的Minitab输出
请注意控制界限的微小改变 :
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计量值管制图25
用现有控制界限作图
Minitab也可以在已有过往数据并验证其准确性后画
出并评估数据
在Xbar-R Options
对话框中输入
过往资料:
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计量值管制图26
Minitab有过往资料时的结果
用过往控制界限分析数据时, 现在注意失控点的数量
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计量值管制图27
另一个图–X-bar和S (标准偏差)
X-bar和S图由组内标准偏差直接计算控制界限
当满足下列条件时使用
– 数据由计算机记录和绘图, 实时计算的s容易结合到图中
– 各组的样本数较大 (> 10). 这在自动量测及报告数据的量
测设备中常见.
Minitab有一个自动建立X-bar和S图的程序.
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计量值管制图28
实例 – 用Minitab作X-bar和S图
在Minitab中选Stat > Control Charts > Variables
Chart for Subgroups>Xbar-S
比较
X-bar/S
图与
X-bar/R
图.
看到什么
差别了吗?
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计量值管制图29
关于合理分组的几句话
在X-bar图中, 控制界限由组内变异决定.
数据分组必须合理
合理分组的例子:
– 批量生产中同一批的工件
– 一个短时期内生产的工件
不合理分组的例子:
– 同一工件的多次量测
– 按量测次序而不是按流程次序分组.
如果你不能用简单语言解释分组策略, 该管制图可能价值不高.
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计量值管制图30
合理分组–实例
用注塑模生产一种插座, 一次四件, 一个槽一件. 对插座的量测包括量测
大于 毫米的厚度. 量测时读到毫米的百分之一.
主管每天四次到压机收集五个连续压塑周期生产的工件. 由于每个周期
生产四个工件, 他每两个小时要量测20 个工件. 主管还跟踪了各工件的
周期和所在的槽位.
主管要用SPC分析数据,他必须选择如何把数据组织成适当的编组, 以及
如何把分组数据组织成管制图.
主管把二十个量测结果(每两个小时
)按下列表格记录下来.
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计量值管制图31
合理分组 (Rational Subgroups)
数据可以按三种方法组织: 按行, 按列及按样本
让我们用Minitab分析资料. 打开文件
(为了方便数据已堆叠起来)
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计量值管制图32
X-bar和R图 – 按样本分组
在Minitab中建立X-bar和R图以分析按样本分配的变
异如何?
有几个组?
每组大小有多大?
选Stat>
Control Charts
>Variables
Chart for
Subgroups>
Xbar-R
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计量值管制图33
X-bar和R图 – 按样本分组
Minitab输出结果:
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计量值管制图34
按Cycle分组(行)
在Minitab中建立X-bar/R管制图以分析按周期分配
的变异如何?
有几个组?
每组大小有多大?
选Stat>
Control Charts
>Variables
Chart for
Subgroups>
Xbar-R
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计量值管制图35
按周期分组(行) – 结果
Minitab输出结果:
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计量值管制图36
如果没有合理分组怎么办?
个体 (I和MR)图 (Individuals I & MR Charts)
当没有合理分组或当量测本身昂贵和/或是破坏性的时
MR指Moving Range(移动全距). 计算移动全距是通过记录
连续的每对数据的量测结果的差值的方法得到
按下列方法计算控制界限:
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计量值管制图37
连续变量 SPC表 (Variables SPC Form)
