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1、品质管理（QC）七大手法之五管制图请深思小故事：看不到目标比死还可怕第一章数据与查检表查检集数据第二章柏拉图柏拉抓重点第三章特性要因图鱼骨追原因第四章散布图散布看相关第五章图表与管制图管制找异常第六章直方图直方显分布第七章层别法层别作解析讲解的内容第五章管制图从每日生产的产品线中所测得的零乱数据中,找出经常发生和偶然发生事故的数据,以便帮助找出问题原因,这就非依靠管制图不可. 管制图分为两大类,本文每一类举一例 进行讲解。一.计数值管制图1.何谓计数值? 商品制造的质量评定标准有计量型态,例如:直径,容量;然而有些质量特性定义为「良品或不良品」将更合理.所谓计数值就是可以计数的数
2、据,如不良品数,缺点数等. 2.计数值管制图的类型U管制图单位缺点数管制图C管制图缺点数管制图nP管制图不良个数管制图P管制图不良率管制图计数值管制图名称数据P管制图实例运用条件:1.产品不是良品就是不良品2.抽样放回3.彼此独立进行样品不良率计算公式为:P=标准偏差公式为:S=上下限计算公式如下:管制上限(UCL):+3σ=+3(为平均不良率，n为样本数)中心线(CL):管制下限(LCL)-3σ=-3如果下限计算结果可能为负数,因为二项分配并不对称,且其下限为零,故当管制下限出现小于零的情况,应取0表示.平均不良率应用加权平均数来计算(用不良数总数与全体的样本总数之比).例:宝光
3、厂生产的MOUSE用的包装袋,检验其底部是否有破损即包装为不良品,取30个样本,每个样本数为50个,这些样本是在机器每天三班制的连续工作每半小时取一次而得.1523121393182224121621030112051062851888122761715782913191091726916126262513151051524714144102151181不良数样本数不良数样本数不良数样本数计算结果如下:平均不良率P==0.233(CL)用P当真实过程不合格的估计值,可以计算管制上限和下限,如下:UCL=P+3=0.412LCL=P-3=0.054P管制图如下:UCL=0.41CL=
4、0.23LCL=0.05针对管制图进行分析由管制图中我们可以发现来自样本12及25的两点超出管制上限,故制程是在非管制状态,必须进一步探讨是否有异常原因.分析样本12得知,在这半小时里,有一批新进的包装袋被使用,所以这异常的现象是由于新原料加入引起.而在样本25那半小时,有一个没有经验的员工在操作此机器,而使样本25有这么高的不良率.将超出管制界限的两个点删除掉,重新计算管制界限.二.计量值管制图作为管制制程的计量值管制图,一方面以平均数管制图管制平均数的变化,以全距管制其变异的情形.本节将介绍平均数与全距管制图,将就管制图在制程中的每一步详加描述.计量值管制图的种类如下:X管制图
5、个别值管制图X—R管制图平均数与全距管制图计量值平均数与标准偏差管制图名称X—S管制图管制图数据实例:平均数与全距管制图某厂制造全铜棒,为控制其质量,选定内径为管制项目,并决定以X-R管制图来管制该制程的内径量度,并于每小时随机抽取5个样本测定,共收集最近制程之数据125个,将其数据依测定顺序及生产时间排列成25组,每组样本5个,记录数据如下:444142394094043423942541423940404404341394234041413941X5354343378423738437404141436393942402433840401X4X3X2X1样本组423840393
6、7184341434036174747464642164243403740213938393536144139364038134241393843124043483938X536394047203939374019394039401540424440113641413910X4X3X2X1样本组3941414446254241404040243545X539353331234039393922X4X3X2X1样本组40.645.641.237.438.840.64139各组平均数513340.44915241.26717839.6854555全距1614121110样本组641.2
7、74435全距41.24139.840.4各组平均数5321样本组41.295640.421834.623742.225240.62461165全距40.440.439.639.2各组平均数22201918样本组计算如下:X(总平均数)=40.264R=5.48查系数表,当N=5时,D4=2.115,D3=0X管制图上下限:CL==40.264UCL=+=43.4249LCL=-=37.1031R管制图上下限:CL==5.48UCL==11.5867LCL==0UCL
