统计技术应用及控制图作业指导书.doc

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1、0定义控制图:用来表示一个过程的特性的图线,图上标有根据那个特性收集到的一些统计数据,如一条中心线,一条或两条控制限.它能减少Ⅰ类或Ⅱ类错误的净经济损失.它有两个基本的用途:一是用来判定一个过程是否一直受到统计控制;二是用来帮助过程保持受控状态.CpK:稳定过程的能力指数。它是一项有关过程的指数,计算时需同时考虑过程数的趋势及该趋势接近于规格界限的程度。PpK:初期过程的能力指数。它是一项类似于CPK的指数,但计算时是以新产品的初期过程性能研究所得的数据为基础。Ca:过程准确度。指从生产过程中所获得的资料,其实际平均

2、值与规格中心值之间偏差的程度。Cp:过程精密度。指从生产过程中全数抽样或随机抽样(一般样本在50个以上)所计算出来的样本标准差(σ×),以推定实际群体的标准差(σ)用3个标准差(3σ)与规格容许差比较。1目的对产品质量进行预防控制,对影响过程质量的各种因素进行科学地分析,从而减少质量变差,使产品质量持续稳步地提高。2适用范围适用于全公司各职能部门、车间与质量管理体系有关的统计活动。3职位及职责3.1操作人员:负责收集数据,并记录。3.2技术工艺人员:计算控制界限。3.3检验员:负责计算工序能力,打点描图。3.4技术科

3、长负责初期过程的能力指数和批量生产过程能力的测量评价。4运作4.1统计数据分类4.1.1计量型数据,就是可以用数字表达的质量特性数据,即用相应的测量系统(如:千分尺、游标卡尺、千分表、百分表、温度计、压力表等)对零件及其它设施进行测量,可以给出具体的读数。★计量型数据控制图包括:-R控制图:均值—极差图-S控制图:均值—标准极差图-R控制图:中位数—极差图X-MR控制图:单值—移动极差图我公司多数情况下采用-R及X-MR控制图。4.1.2计数型数据:检测后只能给出定性的结果。例如:用通过/不通过量规检测孔,只能告诉孔

4、是否合格,但不能告诉孔的大小的具体数值;用目测方法检查零件表面有无缺陷等。对此类检测结果,可经通过不合格的零件(如检测结果为不通过的孔)数或缺陷(如:在零件表面有几处缺陷)数,得到计数型数据。★计数型数据控制图包括:P图—不合格品率控制图NP图—不合格品数控制图C图—不合格数(缺陷数)控制图U图—单位产品不合格数(单位缺陷数)控制图我公司常采用P图和U图。4.2控制图的基本形式控制图的基本形式如:(图一)UCL质量特性值CLLCL样本序号图一:基本形式控制图中纵坐标为质量特性值,横坐标为抽样时间或样本序号。图上有三条

5、线,上面一条虚线叫上控制界限,用符号UCL表示;中间一条实值线叫中心线,用符号CL表示,下面一条虚线叫下控制界限,用符号LCL表示。这三条线是通过搜集以往在生产稳定状态下某一段时间的数据计算出来。使用时,定时抽取样本,把所测得的质量特性值用点子一一描在图上的相应位置,根据点子是否超越上、下控制界限和点子的排列情况来判断生产过程是否处于正常的控制状态,若过程出现异常因素,则应查明原因,并设法消除。图一中第5点超出上控制界限,就是控制图报警的一种常见情况。4.3控制图的应用程序4.3.1按《统计技术应用范围明细表》(见附

6、件一)选取控制图类型。4.3.2确定样本组数、样本大小和抽样间隔。具体见各控制图的要求。4.3.3收集并记录至少20-25个样本组的数据,或使用以前所记录的数据。4.3.3.收集数据的前提条件和具体方法a.在生产过程处于稳定状态下,搜集质量数据,并把数据按生产顺序分组。b.要求在机器有能力的情况下进行测试。即工序能力指数测试前,首先要求该工序使用的机器为有能力状态。Cm或Cmk≥1.667。c.进行评定时要求前一道工序加工结束后,满足该道加工工艺所要求的设计和加工规范(预先测量值必须符合公差)。d.在搜集数据前,把可

7、校准的刀具调整到图样标注的公差中心(机加工)。e.搜集数据应在机器开动半个小时之后进行。f.每隔半个小时抽取5个零件,一个班次起码抽样5-7次。(如果经证明过程能力稳定,能力指数在1.67以上,抽检频次可以适当减少)。g.测量数据时必须在工件的同一部位上测量。4.3.4计算样本平均值,样本极差和样本标准偏差等。4.3.5计算控制界限。4.3.6画控制图。4.3.7判断异常点。4.3.8决定下一步行动。4.4控制图的制作4.4.1-R控制图a.定义:-R控制图是把平均值()控制图和极差(R)控制图上下对应画在一起的综合

8、控制图。b.作用:平均值控制图用来观察质量特性值的平均值的变化情况;极差控制图用来观察加工误差的变化情况。两图同时使用,可以综合地了解质量特性数据的分布形态。c.适用范围:它最适用于产品批量较大而且稳定的生产过程。d.使用方法:先对工序进行分析,搜集生产条件比较稳定和代表性的一批数据,计算控制界限,画控制图,然后按照在生产过程中的抽样得到的数据

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