管制图-赵章非

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1、管制图（CHART）制程品质衡量方式的演进常态分布1850高斯管制图(%)1924W.AShewhart美国1960日本Ca／Cp／Cpk(ppm)6σ1980Motorola1992TI1994AlliedSignal95GE98Sony1概　述◎统计方法的定义：资料的收集、整理与解释，并导出结论或加以推广。◎资料种类：计数值（间断资料，DiscreteData）计量值（连续资料，ContinuousData）◎资料来源：原材料制程（制程参考）检验（产品特性）2数字数据处理的步骤1.原始资料审核：保存资料的真实性。2.分类的决定：

2、分成几类，避免重复及遗漏。3.分类后整理：进行归类。4.列表：根据结果编成适用的表式。5.绘图：绘成统计图。4统计技术之应用1.市场分析2.产品设计3.相依性规格、寿命及耐用性预测4.制程管制及制程能力研究5.制程改善6.安全评估／风险分析7.验收抽样8.数据分析，绩效评估及不良分析5统计工具1.柏拉图2.统计检定3.管制图4.抽样计划5.变异数分析／回归分析6常态分配μ±Kσ界限内的概率界限外的概率μ±0.67σ50.00%50.00%μ±1σ68.26%31.74%μ±1.96σ95.00%5.00%μ±2σ95.45%4.55%

3、μ±2.58σ99.00%1.00%μ±3σμ±4σ99.73%99.9937%0.27%0.0063%9常态分配10管制界限的构成11共同原因与特殊原因之变异¤共同原因：制程中变异因素是在统计的管制状态下，其产品之特性有固定的分配。¤特殊原因：制程中变异因素不在统计的管制状态下，其产品之特性没有固定的分配。12制程中只有共同原因的变异13制程中有特殊原因的变异14管制图原理1.当过程能够保持稳定受控状态时，质量数据都是取自典型分布，因此管制图中的点子会有99.73%在控制界限内，在中心线两侧随机分布。2.如果过程受到异常因素的作

4、用，典型分布就会遭到破坏，典型分布的破坏可以表现为分布中心由µ或标准偏差ó的显著变化。现在只看一种简单的变化状况，由于受异常因素的作用，质量数据的实际分布的分布中心由µ逐渐变化为µ’。此时，管制图中点子的分布状况就会出现：趋势，链状，甚至出界。管制图中点子分布状况所出现的趋势，链状，超界等，就表明过程中已出现异常或异常先兆，给生产者和管理者发出过程异常的警报。管制图的应用决定管制项目决定管制标准决定抽样方法选用管制图的格式记入管制界限绘点、实施重新检讨管制图管制图判读处置措施OKOKNG19管制图的选择计数值计量值n=1管制图的选择数

5、据性质？样本大小n=？数据系不良数或缺点数CL性质?n是否相等？单位大小是否相关n=？n≧2n=2~5n=3或5n≧10不是是不是是缺点数不良数管制图管制图管制图管制图P管制图PN管制图U管制图C管制图20质量特性样本数管制图B/L外框长度3pcsIC短路不良率2000pcs静电压1pcOQC抽检不良数50pcs每一平方米的异物个数1平方米以下质量特性，应该选用何种管制图呢？Xbar-RchartPchartX-RmchartNPchartCchart计量值／计数值管制图公式汇总管制图CLUCLLCL附注计量值-Rμ，σ未知n=2～5

6、最适当n<10以下R-σμ，σ未知10≦n≦25S-RN=3or5较佳R与之R图相同X-RmXk：组数n：样本大小Rm计数值PP使用小数P使用%Pnn=C样本大小相同时使用，n=20~25U样本大小不同时使用(为阶梯界限)n=20~2521管制图（平均值与全距）1.公式：(1)管制图CL=UCL=＋A2LCL=－A2(2)R管制图CL=UCL=D4LCL=D32.实例：某工厂制造一批紫铜管，应用-R管制图来控制其内径，尺寸单位为m/m，利用下页数据表之资料，求得其管制界限并绘图。（n=5）22－R管制图用数据表制品名称：紫铜管机械号码

7、：XXX品质特性：内径操作者：XXX测定单位：m/m测定者：XXX制造场所：XXX抽样期限：　自　年　月　日至　年　月　日样组测定值R样组测定值RX1X2X3X4X5X1X2X3X4X51505049525150.4314534847525150.262475353455049.6815534849515250.653464549484947.4416465053515350.674504849495249.6417505249494949.835464850545049.6818504950495149.82650495251545

8、1.2519524952535051.247474950485249.2520504750535250.468485046495148.8521524951535051.049505049515349.042255545