《统计过程控制》PPT课件.ppt

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1、常规控制图及其应用1内容常规控制图的种类计量控制图计数控制图常规控制图的应用2常规控制图的种类3计量控制图45均值—极差控制图6均值控制图的优点1、适用范围广解释:若质量特性值服从正态分布,则易证均值也服从正态分布;若非正态分布,则根据中心极限定理,可证均值近似服从正态分布。实际收集的数据往往没有经过正态检验,正是均值近似服从正态分布这一点性质,才使均值控制图得以广泛应用。72、灵敏度高解释:由于偶波的存在,一个样本中的n个样品(n为样本容量)的数值x通常不会都相等,而是有的比均值偏大,有的偏小,当对它们求平均值时,偶波就会被抵消一部分,使均值的标准差减小

2、,从而控制图上下控制界限的间距缩小。对异波而言,由于一般异波所产生的变异往往是同一个方向的,要么偏大,要么偏小,故求平均值的操作对其无影响,因此,当过程出现异常时,异因带来的变异更容易打点出界,灵敏度更高。8,已知的均值控制图9,未知的均值控制图101112R、R已知的极差控制图13R、R未知的极差控制图1415对均值—极差控制图的讨论:均值图:16均值—极差控制图的步骤17步骤1:确定待控制的质量指标,即控制对象。选择技术上最重要的指标为控制对象。若指标之间有因果关系,则宁可取为“因”的指标为控制对象。控制对象要明确,并为大家理解与同意。

3、控制对象要能定量描述。控制对象要尽量容易测定,过程发生异常时容易对过程采取措施。直接测量控制对象有困难时,可采用代用特性。18步骤2:取预备数据根据对判稳准则的分析,至少应取35组样本。样本容量(即样本大小)通常取4-5。合理分组原则:组内差异只由偶因造成,组间差异主要由异因造成。1920步骤6:将预备数据在R图中打点,判稳。步骤7:将预备数据在均值控制图中打点,判稳。步骤8:计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求。步骤9:延长图的控制界限,作控制用控制图,进行日常管理阶段。21均值—极差控制图的案例:[实例3.6-1]某手表厂为了提高手表的质量,应用排

4、列图分析造成手表不合格的各种原因,发现“停摆”占第一位。为了解决停摆问题,再次应用排列图分析造成停摆的原因,结果发现主要是由于螺栓脱落造成的,而后者是由螺栓松动造成。为此,厂方决定应用控制图对装配作业中的螺栓扭矩进行过程控制。22[分析]螺栓扭矩是计量特性值,故可选用计量型控制图。又由于本例是大量生产,不难取得数据,故决定选用灵敏度高的均值-极差控制图。23步骤1:根据合理分组原则,取25组预备数据2425对均值图第13点出界的处理:调查其原因发现,夹具松动,并迅速进行了调整,采集到第14组数据时该问题已经解决。故本例可以去掉第13组数据,并重新计算R图与

5、均值图的参数。带来新问题:R图中第17组R=30出界。2627若规格下限:140,规格上限:180。问:过程能力指数?与规格进行比较28延长上述均值-极差控制图的控制线,进入控制用控制图阶段,对过程进行日常控制。29均值—标准差控制图30总体参数已知的标准差图31总体参数未知的标准差图32,已知的均值控制图33,未知的均值控制图34讨论:若上例用均值-标准差控制图来控制过程,上述步骤有何变化?当均值-极差控制图与均值-标准差控制图的结论不一致时,如何判断?35单值——移动极差控制图36移动极差在进行单值控制时,由于样本容量为1,样本组无法提供组

6、内变差的估计值,故质量波动只能通过计算移动极差来得到的,移动极差是相邻两个样本的观测值之差的绝对值,记为Rs。设得到的样本观测值序列为xi,i=1,2,…,n,移动极差为37已知的移动极差控制图38未知的移动极差控制图39,已知的单值控制图40,未知的单值控制图41使用单值-移动极差图的注意事项(1)检测过程的变化不如均值图灵敏。(2)若X的分布不是正态的,则对于图的解释应特别谨慎。(3)由于移动极差是相邻样本观测值之差的绝对值,点子不具有彼此独立的性质,因此,判异准则“界内点排列不随机判异”不适用,只能近似使用。42案例:[实例]在炼钢过程中

7、,对于某种化学成分需要进行控制。在生产稳定时已测得25组数据。由于该化学成分的化验需要很长的时间,试用单值-移动极差控制图对其加以控制。4344454647计数控制图——不合格品数(p)控制图48若过程的参数P已知49若过程的参数P未知50注意1:若P很小,则需选样本容量n充分大,使得nP1,通常取51注意2:p图的LCLp有时计算可能会得到负值,因为样本不合格品率p不能为负,因而取0为自然下界。若要保证LCLp非负,则需增大样本容量n,52注意3:当n变化时,p图的UCL、LCL成凹凸状。不易作图,也难于判稳、判异。53案例:某半导体器件厂2月份某种产

8、品的数据如表3-12中的第(2)、(3)栏所示。根据以往记录已知,

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