第6章工序质量控制.pptx

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1、第六章 工序质量控制本章内容6.1 统计质量控制基本原理与工具 6.2 质量控制和工序质量状态 6.3 工序能力分析6.4 工序质量控制图下一页返回目录1第6章 参数估计6.1 SQC基本原理与工具6.1.1 统计质量控制基本原理6.1.2 统计质量控制常用工具上一页下一页返回本章首页2第6章 参数估计6.1.1 统计质量控制基本原理n质量管理涉及到的数据各种各样，根据数据特性可以分为两类：计量值数据、计数值数据。n根据使用目的不同，可以分为掌握质量状况的数据、分析问题原因用的数据、管理工序、活动或作业质量用的数据、判定产品质量水平的数据。n质量数据的特点：波动性和规律性。上一页下一页返回本节

2、首页3第6章 参数估计工序质量波动n质量波动可分为n偶然性波动n不可控因素的作用引起，具有随机性n系统性波动n可控因素引起，不具有随机性正常波动异常波动上一页下一页返回本节首页4第6章 参数估计质量数据的统计规律n超几何分布n二项分布n泊松分布n正态分布上一页下一页返回本节首页5第6章 参数估计离散性随机变量n假定有一个项目，不合格率为0.05，如果从中随机抽取5个单位产品组成样本，则在样本中不合格品数为0，1，2，3，4，5的概率各为多少？上一页下一页返回本节首页6第6章 参数估计超几何分布n当研究的对象为有限总体时，设总体中所含个体数为N，不合格品率为P，总体中不合格品数为E，则E=N*P

3、n从N中抽取n个样本，样本不合格品数rn从E中抽取r件不合格品的所有可能组合数为rErErECrE)!(!上一页下一页返回本节首页7第6章 参数估计超几何分布n从(N-E)件合格品中抽取(n-r)件合格品的所有可能组合数为n所以恰好有r件不合格品的所有可能组合数为rnENrnENrnENCrnEN)!()!()!(rnENrECCrnENrE上一页下一页返回本节首页8第6章 参数估计超几何分布n从N中抽取n的所有可能组合数为n在样本中恰好有r件不合格品的概率为nNCnNnNrnENrEPr )(上一页下一页返回本节首页9第6章 参数估计例题n一批产品共50件，不合格品率为6%，随机抽取5件样品

4、，求该样本中不合格品数为0，1，2，3件的概率。n总体不合格品数E=N*P=372398.0!45!5!50!42!5!47!3!0!35500535003)0(P上一页下一页返回本节首页10第6章 参数估计二项分布n当研究对象为无限总体时，总体不合格品率P在抽样之后可以认为无变化，为常数。则从该无限总体中抽取大小为n的样本，样本中含不合格品数为r的概率为n其中总体合格品率q=1-Pn二项分布主要由参数n与P确定rnrrqPrnP)(上一页下一页返回本节首页11第6章 参数估计若P一定，n越小，图形偏度越大，随着n增大，分布中心逐渐右移，趋于正态分布n=10n=20若n一定，P越大，图形偏度越

5、小，随着P增大，分布中心逐渐右移，趋于正态分布P=0.05P=0.35上一页下一页返回本节首页12第6章 参数估计二项分布n综合n、P的相互作用，一般当nP 5时，二项分布近似于正态分布，此时nP )1(Pnp 上一页下一页返回本节首页13第6章 参数估计泊松分布n当二项分布的nP=m为一定值，P很小，n趋向无限大时的分布可看作是泊松分布，是二项分布的一种特殊形式。其概率函数为n其中m=nP, e=2.7183!)(remPmrr上一页下一页返回本节首页14第6章 参数估计各种分布之间的关系n一批产品共N件，不合格品数为E，从N中抽取n件产品，则出现r件不合格品的概率服从超几何分布。n若总体N

6、很大(N 10n10n)，总体不合格品率P为常数，则样本n中出现r件不合格品的概率服从二项分布。n当n或P达到一定程度(nP 5)时，二项分布近似于正态分布。n当P很小(P 0.10.1)，n足够大(n 10)时，则样本中出现r件不合格品的概率服从泊松分布，取决于参数m，当m足够大(m 5)时，近似于正态分布。上一页下一页返回本节首页15第6章 参数估计正态分布n正态分布频率函数的一般形式为n其中，为总体均值和总体标准差nX服从参数为，的正态分布，记为 XN(,2 ),标准正态分布记作N(0,1)222)(21)( xexP上一页下一页返回本节首页16第6章 参数估计正态分布的标准化2221)

7、(tetP xt令原函数可转化为t服从标准正态分布，因此可以使任意,的正态分布变换为标准正态分布上一页下一页返回本节首页17第6章 参数估计正态分布的积分计算n计算累计概率n查标准正态分布表可以求得。)(ix )()(iixxxP)(1)(cxPcxP)()(cxPcxP)(1)()(ccxPcxP 上一页下一页返回本节首页18第6章 参数估计正态分布的积分计算n计算质量数据在某一范围内的概率)()()(1221xxxxxP )()()(1221 xxxxxP上一页下一页返回本节首页19第6章 参数估计例题已知XN(1,0.62),求P(X1.6),P(0.7X1.9)8413. 0) 1 (

8、16 . 016 . 16 . 016 . 1 tPxPxP6247.0)5 .0()5 .1 (5 .15 .06 .019 .16 .016 .017 .09 .17 .0 tPxPxP上一页下一页返回本节首页20第6章 参数估计6.1.2统计质量控制的常用工具n制作直方图的步骤：n1.确定分组数Kn原则：组距相等n一般来说选取范围在6-25之间n参考公式：K=1+3.31lgn(n为数据个数)数据数n 250分组数K 5-7 6-10 7-12 10-25上一页下一页返回本节首页21第6章 参数估计制作直方图的步骤n2.确定组距hn分组数确定之后，组距也就确定了nh=Xmax-Xmin/

9、K-1上一页下一页返回本节首页22第6章 参数估计制作直方图的步骤n3.确定组的边界值n例如第一组下限：Xmin-h/2n第一组上限（第二组下限）：Xmin+h/2n第二组上限：Xmin+h/2+hn为避免某些数据落在边界上，将分组界定在最小测量单位的1/2。n4. 统计每组的频数，画出直方图上一页下一页返回本节首页23第6章 参数估计例题 数据n确定组数：K=1+3.31lgn=1+3.31lg100=7.628 lg100=2 一般取奇数，所以取k=9n确定组距 h=63-38/8=3.125（3）n确定边界值 (38-h/2, 38+h/2) n统计频数，画出直方图上一页下一页返回本节首

10、页24第6章 参数估计直方图1020fi36.563.522161823171534上一页下一页返回本节首页25第6章 参数估计直方图的观察与分析n直方图的实质是反映了数据所代表的产品实施过程的分布，即实施过程的状态。n因此可以通过观察和分析直方图，对产品实施过程的稳定性加以判断。n两个原则：一个是观察图形的分布状态；另一个是直方图与公差或标准进行对比。上一页下一页返回本节首页26第6章 参数估计仅控制下限或下限控制严仅控制下限或下限控制严仅控制上限。仅控制上限。两侧分布大致对称且两侧分布大致对称且越偏离峰值数值越小，越偏离峰值数值越小，符合正态分布符合正态分布上一页下一页返回本节首页27第6

11、章 参数估计两种不同的分布混在一起两种不同的分布混在一起生产过程中有某种缓慢变生产过程中有某种缓慢变化的因素起作用，如工具化的因素起作用，如工具磨损等磨损等制造假数据，或者将超出制造假数据，或者将超出某一界限的值剔除某一界限的值剔除上一页下一页返回本节首页28第6章 参数估计实施过程某一时间内受到实施过程某一时间内受到异常因素的影响，使生产异常因素的影响，使生产条件突然发生较大变化条件突然发生较大变化往往是由于分组不当引起往往是由于分组不当引起的，如数据少，分组多。的，如数据少，分组多。上一页下一页返回本节首页29第6章 参数估计直方图的观察与分析n在直方图上作出标准规格的界限或公差界限，观察

12、直方图是否都落在规格或公差范围内，是否有相当的余地以及偏离程度如何。n理想状态是数据分布范围充分地居中，分布在规格上下界限内，且具有相当余地。上一页下一页返回本节首页30第6章 参数估计上一页下一页返回本节首页TTT31第6章 参数估计上一页下一页返回本节首页TT32第6章 参数估计上一页下一页返回本节首页TTT33第6章 参数估计. 计数值直方图和计量值直方图计数值直方图和计量值直方图有什么不同之处？有什么不同之处？练习题上一页下一页返回本节首页34第6章 参数估计上一页下一页返回本节首页35第6章 参数估计6.2质量控制和工序质量状态 6.2.1 质量控制6.2.2 工序质量状态上一页下一

13、页返回本章首页36第6章 参数估计6.2.1 质量控制n回顾朱兰朱兰三步曲三步曲上一页下一页返回本节首页37第6章 参数估计质量控制n控制，是指为实现规定的质量标准而采用的方法、措施。n要实现控制，必须有合格的控制主体，明确的控制目标和理想的控制机制。n质量控制的一个重要问题就是要及时发现实施过程是否存在异常，以便及时采取对策进行纠正。上一页下一页返回本节首页38第6章 参数估计6.2.2 工序质量的状态上一页下一页返回本节首页质量波动1、正常波动n由偶然原因引起n正常波动稳态稳态2、异常波动n由系统原因引起n异常波动非稳态非稳态F(X)-3 -2 - 2 368.26%95.45%99.73

14、%X39第6章 参数估计工序质量的状态n生产过程中，工序质量有两种状态：受控状态和失控状态。n受控状态：质量特性值的分布特性不随时间变化而变化，始终保持稳定且符合质量规格的要求。n失控状态：质量特性值的分布特性发生变化，不符合质量规格的要求。上一页下一页返回本节首页40第6章 参数估计工序质量控制n由于5M1E因素的影响，工序质量的状态始终处于动态之中，即在受控和失控两种状态中转化。n基本的控制过程：发现分析反馈纠正发现n工序质量异常波动的发现和原因的分析要借助统计方法来进行。n如果没有特别说明，总是假设总体服从正态分布。上一页下一页返回本节首页41第6章 参数估计 6.3 工序能力分析n 6

15、.3.1 工序能力 6.3.2 工序能力指数的计算 6.3.3 工序能力分析 6.3.4 练习题上一页下一页返回本章首页42第6章 参数估计6.3.1 工序能力上一页下一页返回本节首页n工序能力是工序处于稳定状态下的实际加工能力。nProcess Capability（过程能力） n过程能力和生产能力的区分nB=6（ 6与工序能力的关系？）n用途：用作判定和控制工序质量的重要指标；协调工序之间的相互关系；选择经济合理的工序方案。43第6章 参数估计工序能力指标的测定n要得到可靠的数据，首先工序必须标准化，即进入管理状态，其次样本容量要足够大，一般在50以上。n测定方法有3种：公式法、简化公式法

16、和SCAT法（Simple Capability Acceptance Test）上一页下一页返回本节首页44第6章 参数估计 6.3.2 工序能力指数的计算上一页下一页返回本节首页n工序能力指数指某工序的加工成果的精度（即工序能力）满足公差要求的程度，用Cp或Cpk表示。 6TCp45第6章 参数估计上一页下一页返回本节首页无偏与有偏TlTuMXTlTuMX 46第6章 参数估计上一页下一页返回本节首页Cp的计算双侧公差nT为公差范围，为工序质量标准差，可用样本标准差s估计，Tu为公差上限，Tl为公差下限。sTTTClup66 TlTuMX47第6章 参数估计上一页下一页返回本节首页例题02

17、5.0010.018 0065.0,0075.18 0075.18299.17025.182luTTM897. 00065. 0*699.17025.186 TCpn某零件加工尺寸为 ，加工100件零件后，得到求Cp 。 back 48第6章 参数估计上一页下一页返回本节首页Cp的计算单侧公差TlMMTuXXsxTTCuuup33 sTxTClllp33 49第6章 参数估计 上一页下一页返回本节首页例题n某工程项目设计混凝土抗压强度下限为30MPa，样本标准差为0.65MPa，样本均值为32MPa，求工序能力指数。03.165.0*3303233sTxTClllp 50第6章 参数估计上一页

18、下一页返回本节首页计数值数据Cp的计算-单侧公差n以不合格品数r作为衡量工序质量的指标n n为样本容量，ru为样本允许最多不合格品数，r样本不合格品数的平均值，样本不合格品数的标准差，p平均不合格品率)1(33ppnpnrrrCuup 51第6章 参数估计上一页下一页返回本节首页 Cpk的计算双侧公差n偏离值（偏离量）n偏离度（偏离系数）TlTuMX xTTxTluM2 2Tk plupkCkTTC)1(62 52第6章 参数估计例题n某城市排污地下通道（圆形）施工项目净直径规格上限为2550mm，下限为2450mm，测得样本标准差为14mm，均值为2510mm，求工序能力指数。2500224

19、5025502luTTM95. 014*610*22450255062sTTClupk 10 上一页下一页返回本节首页53第6章 参数估计 工序能力指数和不合格率n工序能力指数的计算不仅可以帮助了解工序质量所达到的质量水平是否满足了工序质量要求，而且可以对不合格品率作出估计。n同样按照双侧公差和单侧公差、以及是否有偏离来分别介绍。上一页下一页返回本节首页54第6章 参数估计 双侧公差，无偏状态时npu为质量特性值超出公差上限造成的不合格率；npl为质量特性值超出公差下限造成的不合格率；TlTuMX)3(1)3(1)3()2()()(pppuuuCCtpCtpTtpTxpTxpp 上一页下一页返

20、回本节首页55第6章 参数估计 双侧公差，无偏状态时n总的不合格品率)3(1)3()3()3()2()()(pppplllCCCtpCtpTtpTxpTxpp )3(2)3(12ppluCCppp 上一页下一页返回本节首页56第6章 参数估计例题参见前例897.0pC)691.2(2)3(2)3(12 ppluCCppp0036.0)691.2( 不合格品率p=2*0.0036=0.72%合格品率q=1-0.72%=99.28%上一页下一页返回本节首页57第6章 参数估计双侧公差，有偏状态时n总的不合格品率为：)1(31)3()2()()(ppkuuuCkCtpTtpTxpTxpp )1 (3

21、1)2()()(plllCkTtpTxpTxpp )1 ( 3)1 ( 3)1 ( 3)1 ( 32ppppluCkCkCkCkppp 上一页下一页返回本节首页58第6章 参数估计 例题n某高速公路边坡采用锚杆、喷射混凝土方式支撑，要求混凝土厚度不低于100mm,不超过150mm,根据检测,样本的标准差为10mm,均值为115mm,求可能出现的不合格品率。099. 0032. 0067. 0)5 . 3()5 . 1()1 (3)1 (34 . 02,10,115125 ppCkCkpTkmmM上一页下一页返回本节首页59第6章 参数估计 6.3.3 工序能力分析上一页下一页返回本节首页n当公

22、差范围一定时，标准差越小，工序能力指数Cp越大，但工序能力指数并非越大越好，还要从经济性进行考虑，因此什么样的才是理想的工序能力呢？n需要制定一个标准，下面给出一个广泛应用的标准，但不同行业有不同的规定，如果有行业标准要按照行业标准来衡量。60第6章 参数估计工序能力指数判断标准工序能力等级工序能力指数T、 对应关系工序能力判断特级一级二级三级四级过剩充足正常不足严重不足33. 167. 1pC0 . 133. 1pC67. 00 . 1pC67. 0pC67. 1pC 10T 810 T 68 T 46 T 4T上一页下一页返回本节首页61第6章 参数估计 6.3.4 练习题n某厂生产聚酯扁

23、线漆，规定其击穿电压下限标准为1000V，从生产工序中抽取n=71的样本，测得样本平均值为7.2kV，标准偏差为1.5kV，求该工序的工序能力指数以及总体不合格率。上一页下一页返回本节首页%002.0099998.01)11.4(1)37.13(1)3(137.15.130.12.73 pllpCppTC62第6章 参数估计练习题2n已知某零件尺寸要求为 mm，抽取样本得到平均值为50.6，标准差为0.5，求零件的不合格率。5 . 150上一页下一页返回本节首页%59.300001335.09641.01)2.4()8.1(1)4.01(13()4.01(13(140.05.16.02/2/0

24、.15.065.485.516 PTxMTkTCp63第6章 参数估计练习题3n某零件尺寸标准要求为 ，随机抽样后计算出样本平均值7.945，标准差0.00519，计算工序能力指数并根据结果进行简单分析。05.010.08 Tl=7.9, Tu=7.95 M=7.925 偏差=0.02 k=0.8 Cp=1.6 Cpk=0.32本来能力很充足，但由于存在偏移量，使工序能力指数下降到0.32，所以要调整工序加工的分布中心，消除偏移量。 上一页下一页返回本节首页64第6章 参数估计上一页下一页返回本章首页 6.4.1 控制图概述 6.4.2 控制图种类 6.4.3 几种常用的控制图 6.4.4 控

25、制图的观察与分析6.4 工序质量控制图65第6章 参数估计 6.4.1 控制图概述上一页下一页返回本节首页回顾SPC统计过统计过程控制程控制66第6章 参数估计上一页下一页返回本节首页 控制图的原理和重要性n控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、评估和监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。n控制图是用于区分质量波动是由偶然因素还是由异常因素引起的，从而判断过程是否处于控制状态的一种工具。n是贯彻SPC和SPD的重要工具，可以直接控制与诊断过程。67第6章 参数估计上一页下一页返回本节首页 控制上限（UCL）公差上限（UL）中线（CL） 控制下限（LCL）公差下限（LL）检验产品（

26、或样本）序号（T）质量特性值 控制图示例68第6章 参数估计上一页下一页返回本节首页 控制界限的确定 33LCLCLUCL. 为什么采用为什么采用3 呢呢?69第6章 参数估计上一页下一页返回本节首页两种解释n正态分布的一个结论：无论均值和标准差取何值，质量特性值落在 之间的概率为99.73%，落在 之外的概率为0.27%，超过一侧的概率仅为千分之一多，休哈特就是根据这一事实提出了控制图。 3 3 3 3 3 370第6章 参数估计两类错误n第一类错误：以真为假n第二类错误：以假为真n无论如何调整上下限的间隔，都无法避免，只能使两种错误造成的总损失最小来确定上下限的最优间隔距离，3 的方式较好

27、。上一页下一页返回本节首页LCLCLUCL 71第6章 参数估计 两种解释n根据来源的不同，质量因素可以分为5M1E六个方面，从对质量的影响大小来看，质量因素可以分为偶然因素和异常因素两类。偶然因素始终都是存在的，对质量的影响较小，但难以消除；而异常因素有时存在，对质量的影响一般较大，但可以消除，如刀具磨损、零件松动等。n控制图的控制界限就是区分偶然波动和异常波动的界限。当异常波动发生时，点子就会超出界限。上一页下一页返回本节首页72第6章 参数估计 6.4.2 控制图种类上一页下一页返回本节首页n根据控制对象的不同，控制图可以分为计量值控制图和计数值控制图两大类。n不论是计量值控制图还是计数

28、值控制图，按用途都可以分为管理用控制图和分析用控制图。n工序质量控制中，根据工序特征、实施需要、数据特征等不同情况选用不同的控制图。73第6章 参数估计上一页下一页返回本节首页计量值控制图n平均值/移动平均值控制图n中位值控制图n单值控制图n极差/移动极差控制图n标准差/移动标准差控制图n平均值与极差控制图n平均值与标准差控制图n中位数与极差控制图XkXXXRsRSkSRX SX RX 74第6章 参数估计上一页下一页返回本节首页计数值控制图n不合格品数控制图n不合格品率控制图n缺陷数控制图n缺陷率控制图nppCu75第6章 参数估计6.4.3 几种常用的控制图 上一页下一页返回本节首页n单值

29、控制图n平均值与极差控制图n中位数与极差控制图n不合格品数控制图n不合格品率控制图76第6章 参数估计上一页下一页返回本节首页 单值控制图n优点：方便、简单 处理迅速n缺点：代表性差、 判断精度低n适用：因费用、时间原因只能得到一个测试值、工序状态稳定，质量均匀，不需要多个测定值。 33LCLCLUCLSXLCLXCLSXUCL3377第6章 参数估计上一页下一页返回本节首页 平均值与极差控制图n平均值图在极差图之上，用来观察分析平均值的变化情况，极差图则用来观察分析数据的离散波动情况。n 的分布：若总体服从正态分布 则 仍趋于正态分布 n 的分布：若总体服从正态分布 则当n足够大时， 的分布

30、也趋于正态分布 RX X),( NX),(nN R),( NR),(32 ddN78第6章 参数估计上一页下一页返回本节首页 图控制界限的确定nA2数值可由表查得n书225页XnLCLCLnUCL 33ndAXdR2223,并令 RAXLCLXCLRAXUCL2279第6章 参数估计 图控制界限的确定R 3333dRLCLRCLdRUCL233234231,31,ddDddDdR并取 RDLCLRCLRDUCL34nD3、D4是根据样本大小n确定的系数，数值可由表查得。上一页下一页返回本节首页80第6章 参数估计 图的制作n收集50-100个数据；n数据进行分组，每组为一个样本；n计算各组平均

31、值、极差，总体平均值、各组极差值的平均值；n根据公式计算控制界限；n制作控制图，上方为平均值图，下方为极差图。RX 上一页下一页返回本节首页81第6章 参数估计 练习题n某植物油生产厂，采用灌装机灌装，每桶标称重量为5000克，要求溢出量为0-50克。采用平均值-极差控制图对灌装过程进行质量控制。控制对象为溢出量。样本数据如下：上一页下一页返回本节首页82第6章 参数估计14732443520219373125343191116114442929425938528124536256403511383371530123326835443211389273726203510234526373211

32、2844403118123125243222上一页下一页返回本节首页83第6章 参数估计132237194714143732123830152540245019167312318321738041403718351229482019312035244720122738403121524252242522203115328232947413222242827322254254234152921上一页下一页返回本节首页84第6章 参数估计n计算每一组的平均值和极差n 图界限CL=29.86n UCL=29.86+0.58*27.44=45.69n LCL=14.03nR图界限 CL=27.44n

33、UCL=2.115*27.44=58.04n LCL=不考虑X上一页下一页返回本节首页85第6章 参数估计中位数与极差控制图n中位数图在极差图之上，类似于 ，也是为了控制质量数据的集中性和离散性，只是用中值代替了平均值。 n 图的控制界限： RX RX XRAmXLCLXCLRAmXUCL2323nm3A2是根据样本大小n确定的系数，数值可由表查得。上一页下一页返回本节首页86第6章 参数估计n 图的控制界限：n由于 代替了 ，因此使 图检出过程不稳定的能力较 差，但简化了计算，便于应用。 中位数与极差控制图RX RRDLCLRCLRDUCL34nD3、D4是根据样本大小n确定的系数，数值可由

34、表查得。XXRX RX 上一页下一页返回本节首页87第6章 参数估计不合格品数控制图n根据概率，稳定下生产的大量产品中随机抽取大小为n的样本，若出现不合格品的概率为P，不合格品数为r，则r服从二项分布，当P较小而n足够大时，r的分布趋向于正态分布n 图的控制界限：np)1 (,(PnPnPN)1 (3)1 (3PnPnPLCLnPCLPnPnPUCL上一页下一页返回本节首页np88第6章 参数估计不合格品数控制图n若出现不合格品的概率P未知，可用样本平均不合格率 估计：n当 0.01时，可以认为 简化为:P)1 (3)1 (3PPnPnLCLPnCLPPnPnUCLP11 PPnPnLCLPn

35、PnUCL33上一页下一页返回本节首页np89第6章 参数估计n 图要求样本容量为定值，即所有样本的大小一致；n样本中通常含有15个不合格品；n如果总体不合格品率太低时，不宜采用。不合格品数控制图上一页下一页返回本节首页npnp90第6章 参数估计不合格品率控制图n除了不合格品率外，凡是服从二项分布的计数值数据，如合格品率、废品率等，都可以用p控制图。n样本不合格品数r和不合格品率P存在以下关系：n所以将np图的控制界限除以n，就可以得到p图的控制界限。pPnPnnr上一页下一页返回本节首页91第6章 参数估计n样本平均不合格品 估计n当 时不合格品率控制图nPPPLCLPCLnPPPUCL/

36、)1 (3/)1 (3nPPPLCLPCLnPPPUCL/)1 (3/)1 (3nPPLCLnPPUCL/3/3PP01.0P上一页下一页返回本节首页p92第6章 参数估计 练习题n为控制某种零件外观质量而收集的大小为n=100的样本中的不合格品数的数据，做np图。 序号123456789101112 不合 格品数42053243261413141516171819202122232425 1023161332073 上一页下一页返回本节首页93第6章 参数估计nUCL=2.72+3*1.636=7.60nCL=2.72nLCL=2.72-3*1.6360 上一页下一页返回本节首页)1 (3)

37、1 (3PPnPnLCLPnCLPPnPnUCL0272. 0100*25/68p94第6章 参数估计6.4.4 控制图的观察与分析 上一页下一页返回本节首页n生产过程质量状态分受控状态和失控状态两种。n处于受控状态的判别标准：n控制图上的点不超过控制界限；n控制图上点的排列分布没有缺陷。n同时满足以上两条标准，则可判断控制图所代表的生产过程处于受控状态。95第6章 参数估计上一页下一页返回本节首页判断标准的说明n第一条标准包括以下要求：n连续25点以上处于控制界限内；n连续35点中，最多仅有一点超出控制界限；n连续100点中，不多于2点超出控制界限。n凡点子落在控制界限上，视为超出界限处理。

38、96第6章 参数估计 上一页下一页返回本节首页 判断标准的说明n点的分布排列无缺陷指的是点的排列分布形态没有出现链、周期、偏离、接近、倾向等异常状态。n如点有连续上升或下降趋向，如点数7，则判断有系统性因素影响。-3397第6章 参数估计n点在控制界限附近，即在23之间。na）连续3点中有2点在警戒区内（0.0053）；nb）连续7点中有3点在警戒区内；nc）连续10点中有4点在警戒区内。 3 23 2接近上一页下一页返回本节首页98第6章 参数估计链n点在中心线一侧连续出现。na）连续7点在中心线一侧；nb ）连续11点中有10点在中心线一侧；nc ）连续14点中有12点在中心线一侧；nd ）连续17点中有14点在中心线一侧；ne ）连续20点中有17点在中心线一侧。3-3上一页下一页返回本节首页99第6章 参数估计上一页退出返回本章首页100第6章 参数估计