控制图-(通用图选控图).ppt

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1、第三章质量管理旧七种工具第七种:控制图第三章§1统计过程控制(StatisticalProcessControl)§2控制图§3计量值控制图(6种)§4计数值控制图(4种)§5通用控制图(简介)*§6两种质量诊断(简介)1、X图上的点是一个分布,而非测量值;注意:容差图2、控制界限~规格线;3、合理分组;4、经济性;5、偏移大~小样本,偏移小~大样本;6、一般不用大样本,而加警戒线和非随机原则;7、n>10不能用R图,应用S图。①如过程不合格品率很小,必须选样本量充分大。?②实际工作中,样本量不可能无限制的增大。?③若图上的点超出下控制界限,表明过

2、程不合格品率异常低,好状态?④要求下控制界限为正,一般为0。⑤样本量不等时,控制界限?不能仅以pi的描点距离判断点是否接近中心线?⑥控制界限~样本大小有关?⑦简化凹凸型控制界限成直线:用样本的平均值求控制界限。··nmax<2n,nmin>n/2注意:样本距中心线的标准化距离:pi-Pdi=√P(1-P)/ni大?小?±√/n§5通用控制图一、标准变换~通用控制图随机变量的平均值0,方差1*以标准偏差б为单位,各随机变量到分布中心μ的相对距离。随机变量-μб(UCL—μ)(μ+3б—μ)UCLT=——————=————————ббCLT=(CL—μ

3、)/б=(μ—μ)/б(LCL—μ)(μ—3б—μ)LCLT=——————=————————ббUCLT=3CLT=0LCLT=—3UCL=μ+3бCL=μLCL=μ-3б§5通用控制图二、直接打点法在通用图上画出7条直线(k=0,±1,±2,±3)将图分成8个区域。(现场标杆数据—μ)k=——————————б现场标杆数据=μ+kб直接打点法如果在现场数据中找出与此对应的七个数据(称之为现场标杆数据),则在现场测得所控制质量指标的数据后,将它与这七个现场标杆数据相比较,便立刻知道应在通用图上哪个区域中描点。————根据具体的控制图,得出相应的均值

4、、标准差,带入上式,可列出直接打点表,然后在通用图中打点。K=3K=2K=1K=0K=—1K=—2K=—3ⅠⅡⅢⅣⅤⅥⅦⅧDK,n=np+K√np(1-p)(K=-3,-2,-1,0,1,2,3)nP图控制界限UCL=μ+3б=nP+3√nP(1-P)CL=μ=nPLCL=μ-3б=nP-3√nP(1-P)nPT图控制界限±3变换后的随机变量nPT(随机变量-μ)=————————бD-nP=———————√nP(1-P)=KD3,55=6.4 =55×0.0389+3√55×0.0389(1-0.0389)50556065707580859095

5、10010536.06.46.87.27.67.98.38.79.09.39.710.024.75.05.35.66.06.36.66.97.27.57.88.013.33.63.84.14.34.64.85.15.35.65.86.101.92.12.32.52.72.93.13.33.53.73.94.1-10.60.70.81.01.11.21.41.51.71.82.02.1-2-0.8-0.7-0.7-0.6-0.5-0.4-0.3-0.3-0.2-0.10.00.1-3-----------1.9-1.9nKD例步骤1计算样本平均不合格

6、品率步骤2选择参数n的选择范围50~105步骤3计算直接打点表步骤4应用直接打点表在通用图上描点步骤5观察判断。将现场数据直接变换成通用图上的数据,在现场不需要进行标准变换的方法。通用图判异的准则:1:点子出界或恰在控制界线上;2:界内点子的排列非随机。*§6两种质量诊断理论—简介?????大学中学小学幼儿园胎教查体手术准备手术操作术后护理病情原材料依质量诊断的思想,因素分三种:偶然因素、欲控异因、非控异因分质量(工序固有质量)总质量(工序综合质量)§6两种质量诊断理论 (简介)(一)两种质量诊断理论(二)两种控制图的诊断(三)两种过程能力指数的诊

7、断工序3工序4工序5(一)两种质量诊断理论工序2工序11、生产线的分析方法上下工序是相连的、相关的、相互影响的162、两种质量(1)工序综合质量(总质量)不但包括第n道工序的加工质量,而且综合了所有以上各道工序的加工质量。(2)工序固有质量(分质量)某工序本身的加工质量,不包括上(以前)工序的影响。用户可感知的最终质量该工序质量分质量(本工序的质量) 总质量 上工序的影响(上影)(上影)+(分质量)=(总质量)上工序本工序产品半成品诊断——将表征与标准对照的对比过程。3、两种质量诊断理论的思路条件——事物表征的测量参数;比较标准;对比方法、过程。对

8、比分质量~总质量可看出上道工序的影响分质量是工序的固有质量,正常情况下应与标准值一致。总质量包含了上工序影响和本工序影响的

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