统计过程控制(SPC)—培训经典.pptx
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1、1培训师2sxn3456过 程 中 对 策绩效报告成品改善过程中对策人员设备材料方法环境成品Edited by Mr. jose leespc统计过程分析统计过程分析K在内之概率在外之概率0.6750.00%50.00%168.26%31.74%1.9695.00%5.00%295.45%4.55%2.5899.00%1.00%399.73%0.27%Edited by Mr. jose leespc统计过程分析统计过程分析3106控制界限值平均值移动值1-值131.74%197.72%2.28%24.56%284.13%15.87%30.27%350.00%50.00%4%415.87%84
2、.13%1617建立可解决问题之系统确认关键过程及特性导入进行关键过程及特性之控制检 讨 过 程 能 力符 合 规 格 程 序持 续 进 行 过 程改进计划提 报 及 执 行过程改善计划不 足足 够18决 定 控 制 项 目决 定 控 制 标 准决 定 抽 样 方 法选用控制图的格式记 入 控 制 界 限绘点、实施持 续 改 进 控 制 图控制图判读处 置 措 施OKOKNGEdited by Mr. jose leespc统计过程分析统计过程分析RX计数值计量值n=1控制图的选择数据性质?样本大小n=?数据系不良数或缺点数CL性质?n是否相等?单位大小是否相关n=?n2n=25n=3或5n1
3、0不是是不是是缺点数不良数控制图控制图控制图控制图P控制图PN控制图U控制图C控制图XXRX XRmX Edited by Mr. jose leespc统计过程分析统计过程分析控制图CLUCLLCL附注计量值 -R ,未知 n=25最适当n10以下 R -,未知 10n25 S -RN=3 or 5较佳 R与之R图相同 X-RmXk:组数n:样本大小 Rm计数值PP使用小数 P使用% Pnn= C样本大小相同时使用,n=20 25 U样本大小不同时使用(为阶梯界限)n=2025 XXXXXX/kXXR/kRX/kXS/kX/kXXR/kRR/kX1)n-Rm/(kmRnd/Pd/kdPnC/
4、kCnC/URAX2RD4SAX3SB 4RAmX23RD 4mREX 2mRD 4/nP)(1P3P)/nP(100P3P)P(1Pn3nPC3C/nU3URAX2RD3SAX3SB 3RAmX23RD 3mRE-X 2mRD 3)/nP(1P3P)/nP(100P3-PC3-C/nU3U)P(1Pn3nPP 5P/ 1 21RX XRRXXXRX22RREdited by Mr. jose leespc统计过程分析统计过程分析样组测 定 值R样组测 定 值RX1X2X3X4X5X1X2X3X4X51505049525150.4314534847525150.262475353455049.
5、6815534849515250.653464549484947.4416465053515350.674504849495249.6417505249494949.835464850545049.6818504950495149.826504952515451.2519524952535051.247474950485249.2520504750535250.468485046495148.8521524951535051.049505049515349.0422555451515052.2510495151464849.2523505452504951.0511515049465049.2
6、524475151525250.6512505049525150.4325535151505151.2313494949505550.461250120X产品名称:紫铜管 机械号码:XXX 质量特性:内径 操 作 者:XXX测定单位:m/m 测 定 者:XXX 制造场所:XXX抽样期限:自年月日至年月日 XXEdited by Mr. jose leespc统计过程分析统计过程分析25120XXXXRnX25254, 1nR244.求控制界限 (1) 控制图 CL 50.16 UCL A2 50.16(0.58) (4.8) 52.93 LCL A2 50.16(0.58) (4.8) 47.
7、39 (2) R 控制图: CL 4.8 UCL D4 (0.11) (4.8)10.13 LCL D3 (0) (4.8)0XXRRRXXX25RR5.将控制界限绘入控制图6.点图7.检讨控制界限 X26XEdited by Mr. jose leespc统计过程分析统计过程分析组别R组别R1177.62311179.892176.6812176.483178.42213178.474176.61214178.245177.0715180.666179.4816179.667178.61517177.8108179.6618178.499178.8719181.6710178.2122017
8、7.610某产品制成后,经常发现不良品,今利用 R控制图控制其质量特性,每天取样2次,每次样本大小n=5,下表是10天内所收集之数据(由同一作业员操作同一部机器所得之数据),试计算 R控制图之控制界限,并绘成控制图。XXXXX281.公式 (1) 公组样本大小n相等时: CL UCL 3 LCL 3 (2) n不等,且相差小于20%时: CL UCL 3 LCL 3PPP)/nP(1Pn)/P(1Pn)/P(1PPPP)/nP(1P29(3) n不等,且相差大于20%时: CL UCL 3 LCL 3)/niP(1P)/niP(1PPPPEdited by Mr. jose leespc统计过
9、程分析统计过程分析组别ndp组别ndp组别nDP110030.031110030.032110050.05210040.041210060.062210080.08310030.031310080.082310040.04410080.081410050.052410050.05510050.051510020.022510040.04610050.051610030.03合计2500125710070.071710060.06平均1000.05810050.051810020.02910050.051910070.071010060.062010050.052.实例某工厂制造外销产品,每2小
10、时抽取100件来检查,将检查所得之不良品数据,列于下表,利用此项数据,绘制不良率(p)控制图,控制其质量311.求控制界限 CL 0.05 5% UCL 3 11.54% LCL 3 (为负值,视为0)P500, 2125n)P(100PPPn)P(100PEdited by Mr. jose leespc统计过程分析统计过程分析月 日不良罐数月 日不良罐数10月6日210月9日50742247日311日226212612日48日333442213日Edited by Mr. jose leespc统计过程分析统计过程分析35n234567891011121314151617181920A21
11、.880 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419 0.373 0.337 0.308 0.285 0.266 0.249 0.235 0.223 0.212 0.203 0.194 0.187 0.180A32.659 1.954 1.628 1.427 1.287 1.182 1.099 1.032 0.975 0.927 0.886 0.850 0.817 0.789 0.763 0.739 0.718 0.698 0.680B3-0.303 0.118 0.185 0.239 0.284 0.321 0.354 0.382 0.406 0.428 0.448 0.46
12、6 0.482 0.497 0.510B43.267 2.568 2.266 2.089 1.970 1.882 1.8151.7611.716 1.679 1.646 1.618 1.594 1.572 1.552 1.534 1.518 1.503 1.490D3-0.0760.136 0.184 0.223 0.256 0.283 0.307 0.328 0.347 0.363 0.378 0.391 0.403 0.415D43.267 2.574 2.282 2.114 2.004 1.924 1.864 1.816 1.777 1.744 1.717 1.693 1.672 1.6
13、53 1.637 1.622 1.608 1.597 1.585E22.660 1.772 1.457 1.290 1.184 1.109 1.054 1.010 0.975 0.945 0.921 0.899 0.880 0.864 0.849 0.936 0.824 0.813 Edited by Mr. jose leespc统计过程分析统计过程分析36n234567891011121314151617181920m31.000 1.160 1.090 1.198 1.135 1.214 1.160 1.223 1.176 1.228 1.188 1.232 1.196 1.235 1.
14、203 1.237 1.208 1.239 1.212d21.128 1.693 2.059 2.326 2.534 2.704 2.847 2.970 3.078 3.173 3.258 3.336 3.407 3.472 3.523 3.588 3.640 3.689 3.735d30.853 0.888 0.880 0.864 0.848 0.833 0.820 0.808 0.797 0.787 0.778 0.770 0.763 0.756 0.750 0.744 0.739 0.733 0.729c20.564 0.724 0.798 0.841 0.868 0.888 0.903
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