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1、精选学习资料 - - - - - - - - - 贝岭 Fab-SPC项目用户 SPC 理论培训教材1 SPC 应用基础 4 2 SPC 概述 5 2.1 什么是 SPC5 2.2 SPC 的进展简史 5 2.3 SPC 的特点 6 2.4 SPC 与 ISO9000 标准体系的联系 6 3 掌握图及其应用 7 3.1 什么是掌握图 7 3.2 质量数据与掌握图 9 3.2.1 计量型数据 9 3.2.2 计数型数据 9 3.2.3 质量数据的特性 9 3.3 掌握图原理 10 3.4 掌握图贯彻预防原就 11 3.5 两类错误 12 3.6 3 方式 13 名师归纳总结 3.7 掌握图的判定
2、准就14 第 1 页,共 49 页3.7.1 判定稳态准就14 3.7.2 判定反常准就15 - - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 3.7.3 点子排列不随机模式 15 3.8 休哈特掌握图 18 3.8.1 掌握图的种类 19 3.8.2 休哈特掌握图的用途 20 3.8.3 通用掌握图 22 3.8.4 工序才能指数及样本分布图 23 3.8.5 掌握图的选用 24 4 运用 SPC的意义 26 4.1 为什么要用SPC26 4.2 应用 SPC 的意义 27 5 掌握图和报表 27 5.1 作图基础 27 5.2 作图 28 名师归纳总结 5.2.1
3、 均值极差图28 第 2 页,共 49 页5.2.2 均值极差图28 5.2.3 中位数极差图28 5.2.4 单值移动极差图29 5.2.5 指数权重移动均值图29 5.2.6 运行图 29 5.2.7 预控图 29 5.2.8 不合格品率图（P 图） 30 5.2.9 不合格品数图（Pn 图） 30 - - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 5.2.10 不合格数图（ C 图） 30 5.2.11 单位不合格数图（U 图） 30 5.2.12 直方图 31 5.2.13 个体直方图 31 5.2.14 缘由排列图 31 5.2.15 措施排列图 31 5.
4、2.16 备注排列图 32 5.2.17 DPTO 图 32 5.2.18 DPMO 图 32 5.3 图形属性 32 5.4 判异 35 5.4.1 判异规章 35 5.4.2 失控点与关联点 35 5.4.3 掌握线 36 5.5 点的拾取 37 6 掌握线的运算公式 38 6.1 计量类的掌握线 38 6.1.1 均值标准差图 39 6.1.2 均值极差图 40 6.1.3 位数极差图 41 6.1.4 单值移动极差图 42 6.1.5 EWMA 图 43 名师归纳总结 - - - - - - -第 3 页,共 49 页精选学习资料 - - - - - - - - - 6.2 合格数据类
5、的掌握线 43 6.2.1 P 图 43 6.2.2 Pn 图 44 6.2.3 Q 图 45 6.2.4 Qn 图 45 6.3 缺陷数据类的掌握线 46 6.3.1 C 图 46 6.3.2 U 图单位缺陷数图 47 7 分析工具 47 7.1 过程才能分析 47 7.2 过程才能变动分析 48 7.3 产品直通率分析 48 7.4 多参数对比分析 49 7.5 正态概率纸 49 1 SPC 应用基础Fab-SPC 系统建立在公司标准的网络平台上,服务器操作系统采纳 Windows/NT Server数据库采纳Oracle支持公司标准的客户运算机平台；以客户/ 服务器结构（ C/S 结构）
6、为基础模型,包括数据库服务器、数据采集 / 监控站点、 SPC监控分析站点、 SPC监控查询站点、SPC反常报警装置（选配） 、名师归纳总结 - - - - - - -第 4 页,共 49 页精选学习资料 - - - - - - - - - 基于 B/S 结构的远程质量查询站点 回馈装置等几大组成部分；2 SPC 概述2.1 什么是 SPC （选配）、SPC掌握图反常SPC是 Statistical Process Control的简称,即统计过程掌握；SPC运用统计技术对生产过程中的各工序参数进行监控,从而达到改进、保证产品质量的目的；2.2 SPC 的进展简史SPC是美国贝尔试验室休哈特博
7、士在20 世纪二、三十年代所创立的理论,它能科学地区分诞生产过程中产品质量的 偶然波动与反常波动,从而对生产过程的反常准时告警,以 便实行措施,排除反常,复原过程的稳固；SPCD是 Statistical Process Control and Diagnosis的简称,即统计过程掌握与诊断, 它是 SPC进展的其次阶段；SPC 虽能对过程的反常进行告警,但它并不能辨论出是什么反常,发生于何处,即不能进行诊断,1982 年我国首创两种质量诊断理论,突破了休哈特质量掌握理论,开创了统计质 量诊断的新方向；此后,我国质量专家又提出了多元逐步诊名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页,共
8、49 页精选学习资料 - - - - - - - - - 断理论和两种质量多元诊断理论,解决了多工序、多指标系统的质量掌握与诊断问题；SPCDA是 Statistical Process Control , Diagnosis and Adjustment 的简称,即统计过程掌握、诊断与调整 , 它能控制产品质量、发觉反常并诊断导致反常的缘由、自动进行调整,是 SPC进展的第三个阶段,目前尚无有用性成果；2.3 SPC 的特点SPC是全系统的,全过程的,要求全员参与,人人有责； SPC强调用科学方法 统计技术,特殊是掌握图理论 来保证全过程的预防； SPC 不仅用于生产过程, 而且用于服务过程
9、和治理过程；2.4 SPC 与 ISO9000 标准体系的联系ISO9001:2000 提出了关于质量治理的八项原就,对于质量治理实践具有深刻的指导意义；其中,“ 过程方法”、“ 基于事实的决策” 原就都和SPC等治理工具的使用,有着亲密的联系；以什么样的方法来对过程进行掌握？以什么样的手 段来保证治理决策的准时性、牢靠性？是治理者第一应当考 虑的问题；名师归纳总结 SPC技术运用是对按ISO9001 标准建立的质量治理体系第 6 页,共 49 页- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 的支持,制订ISO9000 族标准的TC176,也为组织实施SPC制订了
10、相应的标准 的形式发布,也为3 掌握图及其应用3.1 什么是掌握图（编号 ISO/TR10017）,该标准以技术报告 ISO9000 标准族中的支持性标准；掌握图由正态分布演化而来；正态分布可用两个参数即均值 和标准差 来打算；正态分布有一个结论对质量治理很有用,即无论均值 和标准差 取何值,产品质量特性值落在 3 之间的概率为99.73%,落在 3 之外的概率为 100%-99.73%= 0.27%,而超过一侧,即大于 +3或小于-3 的概率为 0.27%/2=0.135% 1,见图 2.1, 休哈特就依据这一事实提出了掌握图；图 2.1 正态分布曲线掌握图的演化过程见图 方向转 90 成图
11、2.2 ；先把正态分布曲线图按顺时针名师归纳总结 - - - - - - -第 7 页,共 49 页精选学习资料 - - - - - - - - - 图 2.2 掌握图的演化图2.3 x 掌握图2.2a,由于上下的数值大小不合常规,再把图 2.2a 上下翻转 180 成图 2.2 （b）,这样就得到一个单值掌握图,称 +3 为上掌握限,记为 UCL,称 为中心线,记为 CL,称 -3 为下掌握限, 记为 LCL,这三者统称为掌握线；规定中心线用实线绘制,上下掌握限用虚线绘制, 见图 2.3 ；综合上述, 掌握图是对过程质量数据测定、记录从而进行质量治理的一种用科学方法设计的图；图上有中心线 C
12、L 、上掌握限 UCL 和下掌握限 LCL ,并有按时间次序抽取的样本统计量数值的描点序列,见图 2.4 ；图 2.4 掌握图示例名师归纳总结 - - - - - - -第 8 页,共 49 页精选学习资料 - - - - - - - - - 3.2 质量数据与掌握图3.2.1 计量型数据所确定的掌握对象即质量指标应能够定量；性；所掌握的过程必需具有重复性 , 即表现出统计规律所确定的掌握对象的数据应为连续值；计量型掌握图：能反映计量型数据特点,用来绘制、分析计量型数据的掌握图；3.2.2 计数型数据掌握对象只能定性不能而不能定量；只有两个取值；与不良项目有关；计数型掌握图：能反映计数型数据特
13、点,用来绘制、分析计数型数据的掌握图；3.2.3 质量数据的特性质量数据的分布遵循三种特性：计量型数据听从正态分布；计件型数据听从二项分布；计点型数据听从泊松分布；名师归纳总结 - - - - - - -第 9 页,共 49 页精选学习资料 - - - - - - - - - 3.3 掌握图原理依据来源的不同,质量因素可分成设备（machine）、材料（ material）、 操 作 （ man）、 工 艺 （ method ）、 环 境（environment ）,即 4M1E五个方面；从对质量的影响大小来看,质量因素可分成偶然因素 简称偶因 与反常因素 简称异因 两类；偶因是始终存在的,对
14、质量的影响微小,但难以除去,如机械振动；异因对质量影响大,但不难除去,如刀具磨损等；偶因引起质量的偶然波动 简称偶波 ,异因引起质量的异常波动 简称异波 ；偶波是不行防止的,但对质量的影响微小,异波就不然, 它对质量的影响大,且实行措施不难排除,故在生产过程中异波及造成异波的异因是需要监控的对象,一旦发生,应当尽快找出,实行措施加以排除,并纳入标准 化,保证它不再显现；体会与理论分析说明,当生产过程中只存在偶波时,产品质量将形成典型分布,假如除了偶波仍有异波,产品质量的 分布必将偏离原先的典型分布；因此,依据典型分布是否偏 离就能判定异波即异因是否发生,而典型分布的偏离可由控 制图检出,掌握图
15、上的掌握界限就是区分偶波与异波的科学 界限；名师归纳总结 休哈特掌握图的实质是区分偶然因素与反常因素；第 10 页,共 49 页- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 3.4 掌握图贯彻预防原就1. 应用掌握图对生产过程不断监控,当反常因素刚一露出苗头,在未造成不合格品之前就能准时被发觉；例如,在图 2.5 中点子有逐步上升的趋势,可以在这种趋势造成不合格 品之前就实行措施加以排除,起到预防的作用；图2.5 点子形成倾向图 2.6 达到稳态的循环 2. 在现场, 更多的情形是掌握图显示反常,说明异因已经发生,这时要贯彻“ 查出异因,实行措施,保证排除,不再
16、显现,纳入标准” 原就,每贯彻一次这个原就 即经过一次 这样的循环 就排除一个异因,使它永不再显现,从而起到 预防的作用；由于异因只有有限个,故经过有限次循环后,最终达到在过程中只存在偶因而不存在异因,图 2.6 ；这种 状态称为统计掌握状态或稳固状态,简称稳态；3. 稳态是生产过程追求的目标,在稳态下生产,对质量有完全的把握,质量特性值有 99.73% 落在上下掌握界限内；名师归纳总结 - - - - - - -第 11 页,共 49 页精选学习资料 - - - - - - - - - 在稳态下生产,不合格品最少,因而生产也是最经济的；一道工序处于稳态称为稳固工序,每道工序都处于稳态称为稳态
17、生产线 ,SPC 就是通过稳态生产线达到全过程预防的；虽然质量变异不能完全毁灭,最小的有效手段；3.5 两类错误但掌握图是使质量变异成为掌握图利用抽查对生产过程进行监控 , 因而是特别经济的,但既是抽查就不行能没有风险,在掌握图的应用过程会显现以下两类错误：虚发警报错误 , 也称第 I 类错误；在生产正常的情形下 ,纯粹出于偶然而点子出界的概率虽然很小, 但不是肯定不行能发生；故当生产正常而依据点子出界判定生产反常就犯了 虚发警报错误 , 发生这种错误的概率通常记以 , 见图 2.7 ；2.7 两类错误概率图名师归纳总结 漏发警报错误, 也称第类错误；在生产反常的情形下,第 12 页,共 49
18、 页- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 产品质量的分布偏离了典型分布, 但总有一部分产品的质量特性值在上下掌握界之内；假如抽到这样的产品进行检测并 在掌握图中描点 , 这时依据点子未出界判定生产正常就犯了 漏发警报错误 , 发生这种错误的概率通常记以 , 见图 2.7 ；掌握图是通过抽查来监控产品质量的, 故两类错误是不行防止的；在掌握图上 , 中心线一般是对称轴 , 所能变动的只是上下掌握限的间距；如将间距增大 , 就 减小 增大 , 反之 , 增大 减小；因此, 只能依据这两类错误造成的总缺失最小来确定上下掌握界限；3.6 3 方式长期实践证明 ,
19、3 方式即UCL= +3 CL= LCL= -3 是两类错误造成的总缺失最小的掌握界限, 为总体均值, 为总体标准差, 此时犯第 I类错误的概率或显著性水平 =0.0027 ；留意 : 在现场 , 把规格作为掌握图的掌握界限是不对的；规格是用来区分产品合格与不合格, 而掌握图的掌握界限是名师归纳总结 用来区分偶然波动与反常波动, 即区分偶然因素与反常因素第 13 页,共 49 页- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 的；利用规格界限显示产品质量合格或不合格的图是显示图 ,现场可以应用显示图, 但不能作为掌握图来使用；3.7 掌握图的判定准就在生产过程中,
20、通过分析休哈特掌握图来判定生产过程是否处于稳固状态；休哈特掌握图的设计思想是先确定第I 类错误的概率,再依据第类错误的概率 的大小来考虑是否需要实行必要的措施； 通常 取为1%,5%,10%；为了增加使用者的信心,休哈特将 取得特殊小 大,为了削减第类错误, 小到 2.7 3；这样 , 小 , 就 , 对于掌握图中的界内点增加了第类判异准就 , 即“ 界内点排列不随机判异”；3.7.1 判定稳态准就稳态是生产过程追求的目标；在统计量为正态分布的情形下, 由于第 I 类错误的概率名师归纳总结 取得很小 , 所以只要有一个点子在界外就可以判定有反常；,第 14 页,共 49 页但既然 很小, 第类
21、错误的概率 就大, 只依据一个点子在界内远不能判定生产过程处于稳态；假如连续有很多点子如 25 个点子全部都在掌握界限内, 情形就大不相同；这时依据概率乘法定理, 总的 为 总 =25, 要比 减小很多；如- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 果连续在掌握界内的点子更多, 即使有个别点子出界, 过程仍看作是稳态的 , 这就是判稳准就；判稳准就 ：在点子随机排列的情形下 就认为过程处于稳态：连续 25 个点子都在掌握界限内；, 符合以下各点之一连续 35 个点子至多 1 个点子落在掌握界限外；连续 100 个点子至多2 个点子落在掌握界限外；即使在判定稳态的
22、场合 , 对于界外点也必需实行“ 查出异因,实行措施,保证排除,不再显现,纳入标准”20 个字来处理；3.7.2 判定反常准就1. 点子在掌握界限外或恰在掌握界限上； 2. 掌握界限内的点子排列不随机；3.7.3 点子排列不随机模式界内点排列不随机的模式有：点子屡屡接近掌握界限、链、间断链、倾向、点子集中在中心线邻近、点子呈周期性变化等；界内点排列不随机准就是用来削减第类错误的概率 ,所以它的各个模式的 不能太小, 通常取为0.27%2%；名师归纳总结 - - - - - - -第 15 页,共 49 页精选学习资料 - - - - - - - - - 模式 1： 点子屡屡接近掌握界限,见图1
23、.8 ；点子接近掌握界限指点子距离掌握界限在 1 以内,以下情形就判定点子排列不随机：图 2.8 连续 3 点有 2 点接近掌握界限1）、连续 3 个点中 , 至少有 2 点接近掌握界限；2）、连续 7 个点中 , 至少有 3 点接近掌握界限；3）、连续 10 个点中 , 至少有 4 点接近掌握界限；如点子接近一侧的掌握界限, 说明过程的均值有变化; 如点子上下接近两侧的掌握界限, 就说明过程的方差增大；留意：后两条准就需要观看的点子数较多 , 应用起来不方便, 主要用第一条 , 即连续 3 个点中 , 至少有 2 点接近掌握界限判异；模式 2：在掌握图中心线一侧连续显现的点称为链 , 其点子
24、数目称作链长 , 见图 2.9 ；链长不少于 7 时判定点子排列非随机 , 存在反常因素,显现链表示过程均值向链这一侧偏移,名师归纳总结 国外也有取9 点链作为判异准就的；第 16 页,共 49 页- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 图 2.9 长为 7 的链图 2.10 连续 11 点中有 10点在掌握线一侧的间短链模式 3: 假如链较长 , 个别点子显现在中心线的另一侧而 形成间断链 , 见图 2.10, 以下情形判定点子排列非随机 , 存在 反常因素 : 1 、连续 11 个点中 , 至少有 10 点在中心线一侧；2 、连续 14 个点中 , 至少
25、有 12 点在中心线一侧；3）、连续 17 个点中 , 至少有 14 点在中心线一侧；4）、连续 20 个点中 , 至少有 16 点在中心线一侧；模式 4：点子逐步上升或下降的状态称为倾向；当连续 不少于 7 个点的上升或下降倾向时判定点子排列非随机 , 存在反常因素 , 见图 逐步削减；2.11, 显现倾向说明过程均值逐步增大或名师归纳总结 图 2.11 7点下降倾向图 2.12 连第 17 页,共 49 页- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 续 15 点在掌握线邻近模式 5：点子集中在中心线邻近指点子距离中心线在 1 以内 , 见图 2.12, 显现
26、模式 5 说明过程方差反常小,可能由于数据不真实或数据分层不当；假如把方差大的数据与方差小的数据混在一起而未分层, 就数据总的方差将更大, 于是掌握图掌握界限的间隔距离也将较大, 这时方差小的数据描点就可能显现模式5；模式 5 可采纳以下准就: 如连续 15 点集中在中心线邻近判异；模式 6：点子出现周期性变化, 见图 2.13 ；点子周期性变化可能由于操作人员疲惫、原材料的发送有问题、某些化工 过程热积存或某些机械设备应用过程中的应力积存等；图 2.13 点子呈周期性变化3.8 休哈特掌握图依据质量参数的数据类型,掌握图分计量型掌握图和计数型掌握图；依据用途的不同,掌握图分分析用掌握图和治理
27、名师归纳总结 - - - - - - -第 18 页,共 49 页精选学习资料 - - - - - - - - - 用掌握图；分析用掌握图的主要作用：1、分析过程是否处于稳态；假如不处于稳态,调整过 程使其达到稳态；2、分析生产过程的工序才能是否满意技术要求；如不 满意,调整工序才能,使其满意；当过程达到稳态后,储存分析用掌握图的稳态掌握线,作为治理用掌握图 的掌握线；治理用掌握图的作用：确保生产过程处于稳固的状态,如发生反常,应进行调整使其复原稳态；3.8.1 掌握图的种类依据国标GB4091,常规休哈特掌握图如表1.1 ；计件值控制图与计点值掌握图统称计数型掌握图；二项分布和泊松分 布是离
28、散数据的两种典型分布 , 它们超出 3 界限的第类 错误的概率 , 未必恰巧等于正态分布 3 界限的第 I 类错误 的概率 =0.0027, 但是个相当小的概率；因此 , 用与正态分 布类似的论证 , 建立 P、Pn、C、U等掌握图；常规的休哈特掌握图名师归纳总结 数据分布掌握图简记第 19 页,共 49 页- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 计量值正态分均值-极差Xbar-R 控计件值布掌握图-标准差制图控均值Xbar-S 二项分掌握图数-极差制图掌握中位Xmed-R 掌握图图移 动极 差控单 值 -X-Rs 掌握图制图格品率控不合P 计点值布掌握图格
29、品数制图控不合Pn 泊松分掌握图制图缺陷数控单位U 布掌握图陷数制图控缺C 掌握图制图3.8.2 休哈特掌握图的用途1. Xbar-R 掌握图； 对于计量型数据而言, 这是最常用最基本的掌握图；它用于掌握对象为长度、重量、强度、纯度、时间和生产量等计量值的场合；Xbar 掌握图用于名师归纳总结 观看分布均值的变化, R 掌握图用于观看分布的分散情第 20 页,共 49 页- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 况或变异度的变化, Xbar-R图将二者联合运用, 用于观察分布的变化；2. Xbar-S 掌握图是用标准差图 S 图 代替极差图 R 图 ；极差运算
30、简便 , 故 R 图得到广泛应用 , 但当样本大小n10 或 n12, 这时用极差估量总体标准差的效率降低 ,要用 S 图来代替 R图；3. Xmed -R 掌握图是用中位数图 Xmed 图 代替均值图 Xbar 图 ；中位数指一组按大小次序排列的数列中居中的数；例如 , 在数列 2、3、7、13、18, 中位数为 7,在数列 2、3、7、9、13、18, 有偶数个数据 , 中位数规7 9定为中间两个数的均值 , 即 2 =8；中位数的运算比均值简洁 , 多用于现场需要把测定数据直接记入掌握图进行掌握的场合 , 为了简便 , 规定用奇数个数据；4. X-Rs 掌握图； 用于对每一个产品都进行检
31、验 , 采纳自动化检查和测量；取样费时、昂贵以及化工过程 , 样品均匀, 多抽样也无太大意义的场合；X-Rs 不能获得较多的信息 , 判定过程变化的灵敏度要差一些；5. P 掌握图； 用于掌握对象为不合格品率或合格品率等计 数值质量指标的场合；注意：在依据多种检查项目总合起来确定不合格品率的 情形 , 当掌握图显示反常后难以找出反常的缘由；因此, 使用 P 图时应挑选重要的检名师归纳总结 - - - - - - -第 21 页,共 49 页精选学习资料 - - - - - - - - - 查项目作为判定不合格品的依据；6. Pn 掌握图；用于掌握对象为不合格品数的场合；设 n为样本大小, P
32、为不合格品率, 就 pn 为不合格品个数 的简记记号； Pn 图用于样本大小相同的场合；, 取 Pn 为不合格品数掌握图7. C 掌握图；用于掌握一部机器 , 一个部件 , 肯定的长度 ,肯定的面积或任何肯定的单位中所显现的缺陷数目；C图用于样本大小相等的场合；8. U 掌握图；当样品的大小变化时,应将肯定单位中出现的缺陷数换算为平均单位缺陷数后用U掌握图；例如 ,在制造厚度为2mm 的钢板的生产过程中, 一批样品是2平方米 , 另一批样品是3 平方米,这时应换算为平均每平方米的缺陷数 , 然后再对它进行掌握；3.8.3 通用掌握图1、Pnt 通用不合格品数掌握图对于不合格品数的场合, 一般在
33、样本数量不相等的情形下使用；2、Ct 通用缺陷数掌握图用于样本大小变化的场合；名师归纳总结 - - - - - - -第 22 页,共 49 页精选学习资料 - - - - - - - - - 3.8.4 工序才能指数及样本分布图工序才能是指工序的加工质量满意技术标准的才能；工序才能打算于质量因素4M1E；工序才能指数表示工序才能满足产品质量标准 产品规格 的程度；一般记以Cp；Cp 值越大,说明加工精度越高,但相应的加工成本也越高,所以对于 Cp 值的挑选应依据技术要求与经济性综合考虑来打算；另外,工序才能指数对瞬时的质量变化是不灵敏的,一个阶段度量一次才有意义；工序才能分析图也即样本频数分
34、布直方图,它的绘制方法是将全部质量数据分成如干组 组数 =质量数据个数/ 样本容量 ,以组距为底边（组距=极差 / 组数）,以组距上相应的质量数据频数为高,在坐标系中按比例画出的直方图,另外仍有相应的正态曲线、3 偏差、规格偏差等；该图能够比较形象、直观地反映产品质量的分布状况；通过对该图的观 察分析,可以判定样本质量数据分布是否符合正态分布,工 序才能的高低,猜测产品的不合格品率；由于当工序才能处 于稳固状态时,它的特点是中间高、两边底,呈左右基本对 称,或者说呈正态分布状态；依据数理统计学的理论可以知道,在正态分布情形下,分散幅度处于6 倍标准差 6 范围内的比率为 99.73%,分散幅度
35、表示工序具有的实际加工精度,它是衡量工序才能的尺度,如分散幅度越大,就工序的名师归纳总结 - - - - - - -第 23 页,共 49 页精选学习资料 - - - - - - - - - 精度越差,不合格品率越高,工序才能越低；如分散幅度越小,就工序的精度越高,不合格品率越低,工序才能越大；3.8.5 掌握图的选用1. 掌握图用于何处 . 原就上讲 , 对于任何过程, 凡需对质量进行治理的场合都可用掌握图；当所确定的掌握对象即质量指标能够定量时 , 用计量型掌握图；当所确定的掌握对象只有定性的描述而不能够定量时 , 用计数型掌握图；所掌握的过程必需具有重复性 ,即具有统计规律,只有一次性或
36、少数几次的过程难于应用控制图进行掌握；2. 如何挑选掌握对象 . 在使用掌握图时应挑选能代表过程的主要质量指标作为掌握对象；一个过程往往具有各种各样的特性 , 需要挑选能够真正代表过程情形的指标；假定某产品在强度方面有问题 ,就应当挑选强度作为掌握对象,在电动机装配车间 , 假如对于电动机轴的尺寸要求很高, 这就需要把机轴直径作为掌握对象,在电路板沉铜缸就要挑选甲醛、 NaOH、 Cu 2 的浓度以及沉铜速率作为多指标统一进行掌握；名师归纳总结 3. 怎样挑选掌握图. 第 24 页,共 49 页先依据所掌握质量指标的数据性质来进行确定, 如数据为连续值的应挑选Xbar-R 、Xbar-S 、X
37、med -R或 X-Rs 图; 数据- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 为计件值的应挑选P 或 Pn 图, 数据为计点值的应挑选C 或 U图；仍需要考虑其他要求, 如检出力大小 , 抽取样品、取得数据的难易和是否经济等等；例如要求检出力大可采纳成组数 据的掌握图 , 如 Xbar-R 图；4. 如何分析掌握图 . 在做分析用掌握图时,第一应当判定过程是否稳定；假如在掌握图中点子未出界, 同时点子的排列也是随机的 , 就认为生产过程处于稳固状态或掌握状态；假如控制图点子出界或界内点排列非随机, 就认为生产过程不稳固或失控； 发觉过程不稳固需排除引起不稳固因
38、素后,再判定过程是否反常；此时,用稳固状态时的数据运算 上下掌握线,作为预控的治理用掌握图的掌握界限；（1）判稳准就 ：参照 2.7.1 （2）判异准就： 由各企业依据因素要求,自己选定；可参 照 ISO8258： 1991 、 GB4091.1-9 83 常规掌握图 、GB4091：2001常规掌握图（3）对于点子出界或违反其他准就的处理: 如点子出界或界内点排列非随机, 应执行“ 查出异因,实行措施,保证排除,不再显现,纳入标准” 这 20 个字 , 立刻追查缘由并实行措施防止它再次显现；应当强调指出 , 正是执行了“ 查出异因,实行措施,保证排除,不再显现,纳入标准” 这 20 个字 ,
39、 才能取得贯彻预防原就的作用；名师归纳总结 - - - - - - -第 25 页,共 49 页精选学习资料 - - - - - - - - - 5. 对于过程而言, 掌握图起着告警铃的作用, 掌握图点子出界就好比告警铃响, 告知现在是应当进行查找缘由、实行措施、防止再犯的时刻了；6. 掌握图的重新制定；掌握图是依据稳固状态下的条件 人员、设备、原材料、工艺方法、环境, 即 4M1E来制定的；假如上述条件变化 , 如操作人员更换或通过学习操作水平显著提高 , 设备更新 , 采纳新型原材料或其他原材料 , 转变工艺参数或采纳新工艺, 环境转变等 , 这时 , 掌握图也必需重新加以制定； 由于掌握
40、图是科学治理生产过程的重要依 据,经过相当时间的使用后应重新抽取数据 , 进行运算 , 加 以检验；7. 掌握图的保管问题；掌握图的运算以及日常的记录都应作为技术资料加以妥当保管；对于点子出界或界内点排列非随机及当时处理的情形都应予以记录 , 是以后显现反常时查找缘由的重要参考资料；有了长期储存的记录 , 便能对该过程的质量水平有清晰的明白 格制定方面是特别有用的；4 运用 SPC的意义4.1 为什么要用SPC , 对于今后产品设计和规名师归纳总结 1、SPC 可以简便、有效地进行质量治理,使企业质量第 26 页,共 49 页- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 治理、全面治理上升到更高水平；2、对生产过程实时监控,准时发觉质量隐患,使产品质量更稳固、一样性特别好；3、集于大型数据库系统,可以获得大量生产数据,使生产过程的量化治理和批次治理成为可能,实现产品质量的可追溯；4.2 应用 SPC 的意义应用 SP