01.QC七大手法-正版6h

null品管七大手法 品管七大手法 null課程大綱：第一章 常用統計 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 方法概述 第二章 資料與圖表 第三章 檢查表 第四章 柏拉圖 第五章 因果圖 第六章 散佈圖 第七章 分層法 第八章 直方圖 第九章 控制圖 第一章 常用統計分析方法概述第一章 常用統計分析方法概述前言 統計品質控制是品質控制的基本方法，是全面品質管制的基本手段。獲得有效的質量數據之後，就可以利用各種統計分析方法對質量數據進行統計處理，從中提取出有價值的資訊。 管理迴圈 目前企業界，必須將管理、改善、統計方法三者統一起來，三者相互連貫運用，才能在整體上發揮效果。 從品質管制體系標準談統計技術： 在ISO 9001:2000標準中： 8.1 總則 組織應策劃和實施所需的監控、測量、分析和持續改進過程以： a) 確定產品的符合性； b) 確保品質管制體系的符合性； c) 實施品質管制體系有效性的改進。 這必須包括對統計技術在內的適用方法及其應用程度的確定。 null在ISO/TS16949：2002中： 8.1 總則 組織必須策劃和實施監控、測量、分析和持續改進過程以： a) 證明產品的符合性； b) 確保品質管制體系的符合性； c）達到品質管制體系的持續改進。 這必須包括統計技術在內的適用方法和應用程度的確定。 8.1.1統計工具的識別 在先期產品品質策劃時必須確定每一個過程適用的統計工具，並包含於控制計畫中。 8.1.2基礎統計概念知識 整個組織必須瞭解和使用基本的統計概念，如變異，控制(穩定性)，過程能力和過度調整。nullnull品管七大手法的目的： 根據事實、資料發言——圖表(Graph)、檢查表(Check List) 並非對所有專案採取 措施 《全国民用建筑工程设计技术措施》规划•建筑•景观全国民用建筑工程设计技术措施》规划•建筑•景观软件质量保证措施下载工地伤害及预防措施下载关于贯彻落实的具体措施 ，而是先從影響較大的2~3項目採取措施——柏拉圖(Pareto Dragram)。 分析原因與結果的關係，找到問題的原因——因果圖(Characteristic Diagram) 展示變數之間的線性關係——散佈圖(scatter diagram) 識別波動的來源——控制圖(Control Chart) 瞭解產品品質特性的分佈位置和範圍情況——直方圖(Histogram) 所有質量數據不可只考慮平均，鬚根據資料的來龍去脈,從不同角度進行適當分類，——分層法(Stratification) 第二章 資料與圖表第二章 資料與圖表一、數 據 前言 數 據 = 事 實 資料的分類 依特性可分為： null應用資料注意的重點： 收集正確可靠的資料； 避免個人主觀的判斷； 掌握事實的真相。 整理資料的原則： 採取改善對策前，必須有資料作為依據； 資料使用目的應清楚瞭解； 立即使用它； 資料的整理與運用，具備的條件應一致； 資料不可造假。null二、圖 表 定義 現場的資料，用點、線、面、體來表示大概形勢及變動於紙上的圖形，稱為圖表。 圖表的種類: 依使用目的分為： 分析用圖表（如排列圖、控制圖） 管理用圖表（如年度計畫表） 統計用圖表（如推移圖） 說明用圖表（如組織圖、製造流程圖）null三、幾種常用圖表介紹 1）條形圖 XX公司各部門2000年5月份合理化建議提案件數比較圖。 作圖者及日期：張三 2000.6.5 null2）推移圖(又稱趨勢圖或折線圖)電鍍A、B兩班加工 不合格率月推移比較 3）甘特圖(Gann Chart;又稱進度表、日程進度表) 用以表示日程計畫與其他進度的圖形圖:品管圈活動進度表null4）流程圖(Flow Chart) 測定培訓需求制訂年度培訓計畫制訂實施計畫培訓實施、記錄培訓效果評估建立培訓檔案臨時培訓申請審核、批准NY培訓準備審核、批准取消YNnull5）扇形圖N=348件第三章 檢查表第三章 檢查表一、定義 將要進行查看的工作專案一項一項地整理出來，系統地收集資料和累積數據，確認事實並對資料進行粗略的整理和簡單分析的統計圖表。 二、檢查表的分類 點檢用檢查表 記錄用檢查表 null1.點檢用檢查表 此類表在記錄時只做「有、沒有」、「好、不好」的記錄。 製作程式如下： a.製作表格，決定記錄形式； b.列出點檢項目、頻率； c.檢查並作好記錄（包括作業場所、工程、日期等）； d.異常事故處理及記錄。null例：5S檢查表null2.記錄用檢查表： 此類檢查表用來收集計量和計數資料。 製作程式如下： a.製作表格，決定記錄形式（通常採用劃記形式）； b.列出檢查專案、頻率； c.檢查並作好記錄（包括作業場所、工程、日期等）； d.異常事故處理及記錄。null例：記錄檢查表第四章 柏拉圖第四章 柏拉圖一、柏拉圖的定義 柏拉圖是為尋找影響產品品質的主要問題，用從高到低的順序排列成矩形，表示各專案出現頻率高低的一種圖表。 柏拉圖是美國品管大師朱蘭博士運用義大利經濟學家柏拉圖(Pareto)的統計圖加以延伸所創造出來的，柏拉圖又稱排列圖。 二、柏拉圖的應用 作為降低不合格的依據：想降低不合格率，先繪柏拉圖看看。 決定改善目標，找出問題點。 確定主要因素、有影響因素和次要因素。 抓主要因素解決品質問題。 確認改善效果(改善前、後的比較)。 null三、製作方法 步驟 1:確定分析的物件和分類專案； 物件確定一般按產品或零件的廢品件數、噸數、損失金額、消耗工時及不合格項數等。 分類項目一般可按廢品專案、缺陷專案、零件專案、不同操作者等進行分類。 步驟 2:決定收集資料的期間，並按分類專案，在期間內收集資料； 步驟 3:依專案作數據整理做統計表； 步驟 4:記入圖表用紙並按資料大小排列畫出柱狀圖； 步驟 5:繪累計曲線； 步驟 6: 繪累計比率； 步驟 7:記入必要的事項： 標題(目的)； 資料搜集期間； 資料合計(總檢查、不良數、不良率…等)； 工序名稱； 相關人員(包括記錄者、繪圖者…)。null例1： 1999年江蘇省因車禍死亡的人數達到12000人，各項統計情況如下： 試畫出柏拉圖，並作分析。null1999年江蘇車禍死亡原因柏拉圖nullnull例2：某汽車廠2002年6月第一周（3日-8日）噴漆外觀不合格件數資料如下，試畫出柏拉圖，並作分析 nullnullnull第五章 因果圖第五章 因果圖一、定義 在找出品質問題以後，為分析產生品質問題的原因，即分析原因與結果之間關係的一種方法，以確定因果關係的圖表稱為因果圖。 其形狀與魚的骨架相似，故亦稱魚刺圖；又因為是日本品質管制專家石川馨博士宣導的，故又稱為石川圖。 我們在應用柏拉圖找出主要問題後，往往需要進一步分析問題產生的原因及其主要原因，以便針對性地制定措施加以解決，因果圖就是這樣一種常用的分析方法。 圖中主幹箭頭所指的為品質問題，主幹上的大枝表示主要原因。中枝、小枝、細枝表示原因的依次展開。null二、因果圖的分類： 1、原因追求型：null2、對策追求型： null三、繪製特性要因圖的步驟： 步驟1：召集與所分析品質問題相關的、有經驗的人員，人數最好4-10人。 步驟2：掛一張大白紙，準備2~3支色筆。在紙上畫一個橫向長箭頭為主幹，箭頭指向右方並寫上品質問題名稱，再將影響品質的主要因素（如人、機、料、法、環）用斜箭頭分別列在主幹的兩側。 步驟3：由集合的人員就影響問題的主要因素發言，中途不可批評或質問(腦力激蕩法)，發言內容用短箭頭記入圖上各要因箭頭的兩側。 步驟4：時間大約1個小時，搜集20-30個原因則可結束。 步驟5：就所搜集的要因，何者影響最大，再由大家輪流發言，經大家磋商後，認為影響較大的予圈上紅色圈（或畫上方框）。 步驟6：與步驟5一樣，針對已圈上一個紅圈的，若認為最重要的可以再圈上兩圈、三圈。 步驟7：記下製圖部門和人員、製圖日期、參加人員以及其他備查事項。 因果圖提供的是抓取主要原因的工具，所以參加的人員應包括對此項工作具有經驗者，才易奏效。nullnull例1：如何针对原因采取纠正和预防措施？如何针对原因采取纠正和预防措施？使用对策表： 品质问题对策表 作成/日期： 承认/日期：第六章 散佈圖第六章 散佈圖一、定義 散佈圖是用來發現和顯示兩組相關資料之間相關關係的類型和程度，或確認其預期關係的一種示圖工具。 null二、散佈圖分類 null三、散佈圖製作方法 收集至少20組以上資料； 找出資料中的最大值與最小值； 準備座標紙，劃出縱軸、橫軸的刻度，計算組距。通常縱軸代表結果，橫軸代表原因。組距的計算應以資料中的最大值減小值除以所需設定的組數求得； 將各組對應數標示在座標上； 須填上資料的收集地點、時間、測定方法、製作者等項目。null例： 現有一化學反應的溫度和反應時間對應資料如下： 試以散佈圖手法瞭解其二者之間的關係為何？null強負相關型第七章 分層法（層別法）第七章 分層法（層別法）一、定義 分層法是按照一定的類別，把記錄收集到的資料加以分類整理的一種方法。 二、常用的分類情況如下： 不同作業員、班組分類； 不同機器分類； 不同原料、零件、供給廠家分類； 作業條件：不同的溫度、壓力、濕度、地點分類； 不同產品分類； 不同時間生產的產品分類。null三、分層法運用舉例： 1、推移圖的分層（孔尺寸不合格的總推移分層）null2. XX公司注塑機系三班輪班，前週三班所生產的產品均為同一產品，結果為： A B C 產量（件） 10000 10500 9800 不良率（%） 0.3 0.4 0.2 以班別來加以統計，可得知各班的產量及不良率狀況，以便於有依據地採取措施。null四、分層法的實施步驟 1、確定分層的類別和調查的對象； 2、設計收集資料的表格； 3、收集和記錄資料； 4、整理資料並繪製相應圖表； 5、比較分析和最終的推論。 null例： 某空調維修部，幫助客戶安裝後經常發生製冷液洩漏。通過現場調查，得知洩漏的原因有兩個：一是管子裝接時，操作人員不同（有甲、乙、丙三個維修人員按各自不同技術水準操作）；二是管子和接頭的生產廠家不同（有A、B兩家工廠提供配件）。於是收集資料作分層法分析（見表一、表二），試說明表一、表二的分層類別，並分析應如何防止滲漏？ null表一 洩漏調查表（分類1） 表二 洩漏調查表（分類2） 第八章 直方圖第八章 直方圖一、定義 直方圖是適用於對大量計量值資料進行整理統計，分析和掌握資料的分佈狀況，以便推斷特性總體分佈狀態的一種統計方法。 主要圖形為直角坐標系中若干順序排列的矩形。各矩形底邊相等，為數據區間。矩形的高為資料落入各相應區間的頻數。 使用直方圖的目的： 瞭解品質特性分佈的形狀。 研究制程能力或計算制程能力。 用以制定規格界限 null 二、常見的直方圖形態 正常型 說明：中間高，兩旁低，有集中趨勢 結論：左右對稱分配（正態分配），顯示過程運轉正常。 null缺齒型（凸凹不平型） 說明：高低不一，有缺齒情形。不正常的分配，由於測定值或換算方法有偏差，次數分配不妥當所形成。 結論：檢驗員對測定值有偏好現象，如對5，10之數字偏好；或是假造資料。測量儀器不精密或組數的寬度不是倍數時，也有此情況。 null切邊型（斷裂型） 說明：有一端被切斷。 結論：原因為資料經過全檢，或過程本身經過全檢，會出現的形狀。若剔除某規格以下時，則切邊在靠近左邊形成。 null離島型 說明：在右端或左端形成小島。 結論：測量有錯誤，工序調節錯誤或使用不同原料所引起。一定有異常原因存在，只要去除，就可滿足過程要求，生產出符合規格的產品。null雙峰型 說明：有兩個高峰出現。 結論：有兩種分配相混合，例如兩台機器或兩家不同供應商，有差異時，會出現這種形狀，因測量值不同的原因影響，應先分層後再作直方圖。 null三、直方圖的製作步驟 步驟1：收集資料並記錄。收集資料時，對於抽樣分佈必須特別注意，不可取部分樣品，應全部均勻地加以隨機抽樣。所收集資料的個數應大於50以上。 例:某廠成品尺寸規格為130至160mm，今按隨機抽樣方式抽取60個樣本，其測定值如附表，試製作直方圖。 138 142 148 145 140 141 139 140 141 138 138 139 144 138 139 136 137 137 131 127 138 137 137 133 140 130 136 128 138 132 145 141 135 131 136 131 134 136 137 133 134 132 135 134 132 134 121 129 137 132 130 135 135 134 136 131 131 139 136 135null步驟2：找出資料中的最大值(L)與最小值(S) 先從各行（或列）找出最大值，最小值，再予比較。 最大值用“□”框起來，最小值用“○”框起來 EX: NO.1 NO.2 NO.3 NO.4 NO.5 NO.6 138 142 148 145 140 141 139 140 141 138 138 139 144 138 139 136 137 137 131 127 138 137 137 133 140 130 136 128 138 132 145 141 135 131 136 131 134 136 137 133 134 132 135 134 132 134 121 129 137 132 130 135 135 134 136 131 131 139 136 135 null得知 NO.1 L1=145 S1=131 NO.2 L2=142 S2=127 NO.3 L3=148 S3=130 NO.4 L4=145 S4=128 NO.5 L5=140 S5=121 NO.6 L6=141 S6=129 求L=148 S=121 null步驟3：求極差(R) 資料最大值(L)減最小值(S)=極差(R) 例：R=148-121=27 步驟4：決定組數： 一般可用數學家史特吉斯(Sturges)提出的 公式，根據測定次數n來計算組數k，公式為： k=1+3.32logn null例：n=60 則k=1+3.32 log 60=1+3.32(1.78)=6.9 即約可分為6組或7組 一般對資料的分組可參照下表： 例：取7組 null步驟5：求組距(h) 組距=極差÷組數 h = R/k 為便於計算平均數及標準差，組距常取為2，5或10的倍數。 例：h =27/7 =3.86，組距取4。 步驟6：求各組上限，下限(由小而大順序) 第一組下限=最小值 - 第一組上限=第一組下限+組界 第二組下限=第一組上限 …. …. …. …. null最小數應在最小一組內，最大數應在最大一組內；若有數位小於最小一組下限或大於最大一組上限值時，應自動加一組。例： 第一組=121-1/2=120.5～124.5 第二組=124.5～128.5 第三組=128.5～132.5 第四組=132.5～136.5 第五組=136.5～140.5 第六組=140.5～144.5 第七組=144.5～148.5null步驟7：求組中點 組中點(值)= 例：第一組=(120.5+124.5)÷2=122.5 第二組=(124.5+128.5)÷2=126.5 第三組=(128.5+132.5)÷2=130.5 第四組=(132.5+136.5)÷2=134.5 第五組=(136.5+140.5)÷2=138.5 第六組=(140.5+144.5)÷2=142.5 第七組=(144.5+148.5)÷2=146.5null步驟8：作次數分配表 將所有資料，按其數值大小記在各組的組界內，並計算其次數。 將次數相加，並與測定值的個數相比較；表示的次數總和應與測定值的總數相同. 次數分配表 null步驟9：製作直方圖 將次數分配表圖表化，以橫軸表示數值的變化，縱軸表示次數。 橫軸與縱軸各取適當的單位長度。再將各組的組界分別標在橫軸上，各組界應等距分佈。 以各組內的次數為高，組距為寬；在每一組上畫成矩形，則完成直方圖。 在圖的右上角記入相關資料履歷（資料總數n，平均值x，…），並劃出規格的上、下限。 填入必要事項：產品名稱、工序名稱、時間、製作日期、製作者。 null課堂練習：課堂練習：61.3 59.3 59.7 58.8 59.7 55.5 59.7 57.3 60.3 61.0 62.6 58.8 58.5 60.3 59.5 59.6 63.3 60.1 59.7 63.7 58.7 62.5 60.0 59.9 63.2 60.7 60.9 59.5 61.4 59.9 58.5 57.8 60.4 58.0 63.9 57.7 56.8 59.3 61.9 59.2 58.7 57.3 60.6 59.7 61.1 58.7 59.3 60.6 59.3 60.4 55.1 59.9 60.5 64.2 56.9 56.9 55.4 62.3 64.7 59.2 58.0 61.1 61.3 58.3 61.6 61.3 59.6 56.9 62.0 61.5 59.3 58.6 61.7 60.7 61.1 64.2 60.5 57.8 61.0 57.5 61.1 59.7 60.6 60.7 60.3 59.5 57.3 64.2 63.2 62.1 57.0 57.8 61.1 60.1 60.0 60.3 56.2 59.5 58.1 58.0 請繪製直方圖。某公司為控制某型號產品的長度尺寸（規格為60±5），每2小時取樣五個作測量，資料如下所示：nullnull1、控制圖的起源 控制圖是1924年由美國品質管制大師W.A. Shewhart（休哈特）博士發明。因其用法簡單和效果顯著，人人能用、到處可用，逐漸成為實施品質控制不可缺少的主要工具，當時稱為(Statistical Quality Control)。 2、SPC&SQC 一、SPC的起源和發展第九章 控制圖二、SPC的目的二、SPC的目的 不要等產品製造出來後再去檢驗合格與否， 而是在製造的時候就要把它製造好。 應用SPC保證預防原則的實現。 預防或是容忍？三、基本的統計概念三、基本的統計概念1、數據的種類 2、波動（變差）——波動的概念、原理及波動的種類 3、普通原因/異常原因 4、基礎的統計量——平均值X、中位數X、極差R、標準偏差、S計量型計數型~1、數據的種類1、數據的種類計量型 特點：可以連續取值也稱連續型資料。 如：零件的尺寸、強度、重量、時間、溫度等計數型 特點：不可以連續取值，也稱離散型資料。 如：廢品的件數、缺陷數 2、波動（變差）的概念： 波動的概念是指在現實生活中沒有兩件東西是完全一樣的。生產實踐證明，無論用多麼精密的設備和工具，多麼高超的操作技術，甚至由同一操作工，在同一設備上，用相同的工具，生產相同材料的同種產品，其加工後的產品品質特性（如：重量、尺寸等）總是有差異，這種差異稱為波動。公差 制度 关于办公室下班关闭电源制度矿山事故隐患举报和奖励制度制度下载人事管理制度doc盘点制度下载 實際上就是對這個事實的客觀承認。 消除波動不是SPC的目的，但通過SPC可以對波動進行預測和控制。 3、波動的原因：3、波動的原因：波動原因 正常波動：是由普通(偶然)原因造成的。如操作方法的微小變動、機床的微小振動、刀具的正常磨損、夾具的微小鬆動、材質上的微量差異等。正常波動引起工序品質微小變化，難以查明或難以消除。它不能被操作工人控制，只能由技術、管理人員控制在公差範圍內。 異常波動：是由特殊(異常)原因造成的。如原材料不合格、設備出現故障、工夾具不良、操作者不熟練等。異常波動造成的波動較大，容易發現，應該由操作人員發現並糾正。普通原因和特殊原因的區別普通原因和特殊原因的區別4、基本統計量說明4、基本統計量說明1、平均值 X 設X1，X2，…….Xn是一個大小為n的樣本，則X=（X1+X2+……+Xn)/n 2、中位數X 將資料按數值大小順序排列後，位於中間位置的數，稱為中位數。 如：5，9，10，4，7， X=7； 如：5，9，10，4，7，8 X=（7+8）/2=7.5 3、極差R 樣本資料中的最大值Xmax與最小值Xmin的差值。R= Xmax- Xmin 4、標準差、s （1）總體標準差 （2）樣本的標準差s ~~~null控制圖示例: 上控制界限(UCL)中心線(CL)下控制界限(LCL)四、控制圖 （一）、控制圖定義 控制圖是用於分析和控制過程品質的一種方法。控制圖是一種帶有控制界限的反映過程品質的記錄圖形，圖的縱軸代表產品品質特性值(或由品質特性值獲得的某種統計量)；橫軸代表按時間順序(自左至右)抽取的各個樣本順序號； 圖內有中心線(記為CL)、上控制界限(記為UCL)和下控制界限(記為LCL)三條線(見下圖)。 在產品的生產過程中， 計量值的分佈形式有：在產品的生產過程中， 計量值的分佈形式有：位置：中心值形狀：峰態分佈寬度null1、特點： 中間高、兩頭低、左右對稱、兩側延伸； 2、參數描述： 位置（均值）、分佈（極差、標準差）； 3、性質： 不論u、為何值，產品品質特性值的點落在 【u- 3、 u+3 】內的概率是99.73%。 在產品的生產過程中，計量值的分佈大致為正態分佈，正態分佈圖示：控制圖原理控制圖原理工序處於穩定狀態下，其計量值的分佈大致符合正態分佈。由正態分佈的性質可知：品質特性資料出現在平均值的正負三個標準偏差(X3)之外的概率僅為0.27%。這是一個很小的概率，根據概率論 “視小概率事件為實際上不可能” 的原理，可以認為：出現在X3區間外的事件是異常波動，它的發生是由於異常原因使其總體的分佈偏離了正常位置。 控制限的寬度就是根據這一原理定為3。 控制圖的設計控制圖的設計 逆時針 旋轉90°（二）、控制圖的種類（二）、控制圖的種類 1）、按資料性質分類： 計量型控制圖 均值和極差控制圖 ( Chart) 均值和標準差控制圖 ( Chart) 中位數和極差控制圖( Chart) 單值和移動極差控制圖 ( chart) 計數值控制圖 不合格品率控制圖(P chart) 不合格品數控製圖(np chart) 不合格數控製圖(C chart) 單位產品不合格數控製圖(U chart)s-Xnull2）按控制圖的用途分類 分析用控制圖：根據樣本資料計算出控制圖的中心線和上、下控制界限，畫出控制圖，以便分析和判斷過程是否處於於穩定狀態。如果分析結果顯示過程有異常波動時，首先找出特殊原因，採取措施，然後重新抽取樣本、測定資料、重新計算控制圖界限進行分析的控制圖。 管理用控制圖：經過上述分析證實過程穩定並能力足夠，可以用於現場對日常的過程品質進行控制的控制圖。nulln=10~25不一定3）控制圖的選擇~課堂練習：課堂練習：100平方米每一百平方米布中的髒點100電燈亮／不亮1乙醇比重10重量5長度選用何種控制圖？樣本數品質特性4）應用流程4）應用流程收集資料並製作 分析用控制圖過程是否穩定？計算過程能力能力是否足夠？管理用控制圖尋找並消除異常原因採取改進措施 提升過程能力確定應用控制圖 的過程/特性通常為特殊特性（三）建立Xbar-R控制圖的四步驟（三）建立Xbar-R控制圖的四步驟A、 收集資料B 、計算控制限C、程序控制解釋D 、過程能力解釋null步驟A：nullA1：選擇子組大小、頻率和資料： 每組樣本數：2-5； 組數要求：最少25組共100個樣本；頻率可參考下表：抽樣原則：組內變差小，組間變差大A2、建立控制圖及記錄原始資料A2、建立控制圖及記錄原始資料Xbar-R圖通常是將Xbar圖畫在R圖的上方，下面再接一個資料欄（見SPC手冊P162）， Xbar和R的值為縱坐標，按時間先後的子組為橫坐標。資料值以及極差和均值點應縱向對齊。 資料欄應包括每個讀數的空間。同時還應包括記錄讀數的和、均值（Xbar）、極差（R）以及日期/時間或其他識別子組的代碼的空間。 記錄每個子組的單個讀數及識別代碼。A3、計算每個子組的均值(Xbar)和極差RA3、計算每個子組的均值(Xbar)和極差R平均值的計算：R值的計算：每組平均值和極差的計算示例：A4、選擇控制圖的刻度A4、選擇控制圖的刻度對於X-bar圖，座標上的刻度值的最大值與最小值之差應至少為子組（ X-bar ）的最大值與最小值差的2倍； 對於R圖，座標上的刻度值應從0開始到最大值之間的差值為初始階段所遇到的最大極差值（ R ）的2倍； A5、將均值和極差畫到控制圖上A5、將均值和極差畫到控制圖上在確定了刻度後儘快完成： 將極差畫在極差控制圖上，將各點用直線依次連接： 將均值畫在均值控制圖上，將各點用直線依次連接： 確保所畫的同一個樣本組的Xbar和R點在縱向是對應的； 分析用控制圖應清楚地標明“初始研究”字樣； 標明“初始研究”的控制圖，是僅允許用在生產現場中還沒有控制限的程序控制圖。 （備註：管理用控制圖必須要有控制限！）null步驟B：null K為組數kRRRRkxxxxxkk+++=++++=..........21321平均極差：過程均值：B1、計算平均極差及過程平均值nullB2、計算控制限注：D4、D3、A2為常數，隨樣本容量n的不同而不同，見《控制圖的常數和公式表》。B3、在控制圖上畫出平均值和 極差控制限的控制線將平均極差（R bar）和過程均值（Xdouble bar）畫成黑色水平實線，各控制限（UCLR、LCLR、UCLX、LCLX）畫成紅色水準虛線； 在初始研究階段，這些被稱為試驗控制限。nullＣ階段程序控制解釋C1、分析極差圖上的資料點C2、識別並標注特殊原因(極差圖)C3、重新計算控制界限C4、分析均值圖上的資料點超出控制限的點 鏈 明顯的非隨機圖形超出控制限的點 鏈 明顯的非隨機圖形C5、識別並標注特殊原因(均值圖)C6、重新計算控制界限C7、延長空制限繼續進行控制步驟C：控制圖的判異原則控制圖的判異原則應用控制圖的目的是為了使生產過程或工作過程處於“控制狀態”，控制狀態（穩定狀態）指生產過程的波動僅受普通原因的影響，產品品質特性的分佈基本上不隨時間而變化的狀態；反之則為非控制狀態或異常狀態。超出控制界限的點： 出現一個或多個點超出任何一個控制界限是過程處於失控狀態的主要證據。UCLCLLCL異常異常null鏈：有下列現象之一即表明過程已改變或出現這種趨勢： 連續7點位於平均值的一側； 連續7點上升或下降。UCLCLLCLnull明顯的非隨機圖形： 根據正態分佈來判定，正常應是有2/3的點落在控制限中間1/3區域，如出現下列情況： 1、超過90%的點落在控制限中間1/3區域，或 2、少於40%的點落在控制限中間1 /3區域 應調查過程是否存在特殊原因或資料是否經過編輯？UCLCLLCLnull控制圖的判定準則： （1）、基本判定準則： 當控制圖中的點出現下列情況之一，說明生產過程存在特殊原因，需立即採取措施予以消除以確保過程處於穩定狀態： 超出控制線的點； 連續七點上升或下降； 連續七點全在中心點之上或之下； 點出現在中心線單側較多時，如： 連續11點中有10點以上； 連續14點中有12點以上； 連續17點中有14點以上； 連續20點中有16點以上。 null（2）、圖示判定準則： 當控制圖中的點出現下列情況之一，說明生產過程存在特殊原因，需立即採取措施予以消除以確保生產過程處於穩定狀態。A B C C B AUCL LCLA B C C B AUCL LCL判定準則1:(2/3A) 3點中有2點在A區或A區以外判定準則2: (4/5B) 5點中有4點在B區或B區以外null判定準則3:(6連串) 連續6點持續地上升或下降判定準則4: (8缺C) 有8點在中心線的兩側,但C區並無點子A B C C B AUCL LCLA B C C B AUCL LCLA B C C B AUCL LCLA B C C B AUCL LCL判定準則5: (7單側) 連續7點在C區或C區以外判定準則6: (14升降) 連續14點交互著一升一降nullA B C C B AUCL LCLA B C C B AUCL LCL判定準則7: (15C) 連續15點在中心線上下兩側的C區判定準則8: (1界外) 有1點在A區以外C6、重新計算控制限C6、重新計算控制限當進行首次工序研究或重新評定過程能力時，要排除已發現並解決了的特殊原因的任何失控的點； 重新計算並描畫過程均值和控制限； 確保當與新的控制限相比時，所有的資料點都處於受控狀態，如有必要，重複判定/糾正/重新計算的程式。C7、延長控制限繼續進行控制C7、延長控制限繼續進行控制當控制圖上的點處於受控狀態並且CPK大於1時，將控制限應用於製造程序控制，此時控制圖稱為管理用控制圖； 將控制限畫在管理用控制圖中，用來繼續對工序進行控制； 操作人員或現場檢驗人員根據規定的取樣頻率和樣本容量抽取樣本組、立即計算Xbar和R並將其畫在控制圖中並與前點用短直線連接、立即應用前述判定原則和標準判定工序是否處於受控狀態； 如工序處於非受控狀態，操作人員或現場檢驗人員應立即分析異常原因並採取措施確保工序恢復到受控狀態； 工序質控點的控制圖應用的“三立即”原則； 工序質控點的控制圖出現異常情況的處理20字方針是“查出異因，採取措施，加以消除，不再出現，納入標準”。 課堂練習：課堂練習：61.3 59.3 59.7 58.8 59.7 55.5 59.7 57.3 60.3 61.0 62.6 58.8 58.5 60.3 59.5 59.6 63.3 60.1 59.7 63.7 58.7 62.5 60.0 59.9 63.2 60.7 60.9 59.5 61.4 59.9 58.5 57.8 60.4 58.0 63.9 57.7 56.8 59.3 61.9 59.2 58.7 57.3 60.6 59.7 61.1 58.7 59.3 60.6 59.3 60.4 55.1 59.9 60.5 64.2 56.9 56.9 55.4 62.3 64.7 59.2 58.0 61.1 61.3 58.3 61.6 61.3 59.6 56.9 62.0 61.5 59.3 58.6 61.7 60.7 61.1 64.2 60.5 57.8 61.0 57.5 61.1 59.7 60.6 60.7 60.3 59.5 57.3 64.2 63.2 62.1 57.0 57.8 61.1 60.1 60.0 60.3 56.2 59.5 58.1 58.0 請計算出上表的Xbar-R控制圖的控制限？請判定過程是否穩定？如果不穩定該如何處理？某公司為控制某型號產品的長度尺寸（規格為60±5），每2小時取樣五個作測量，資料如下所示：nullnull步驟D：D1、計算過程的標準偏差：D1、計算過程的標準偏差：使用平均極差R-bar來估計過程的標準偏差： d2是隨樣本容量變化的常數，見附錄《控制圖的常數和公式表》。D2、計算過程能力：D2、計算過程能力：過程能力是指按標準偏差為單位來描述的過程均值與規範界限的距離，用Z表示； 對單邊公差，計算： 對於雙向公差，計算： Z為ZUSL或ZLSL的最小值。 使用Z值和附錄《標準正態分佈表》來估計多少比例的產品會超出規範值： 注：USL為公差上限或LSL為公差下限。課堂練習：課堂練習：請依照上個課堂練習的資料，計算下列的各項指標結果： ZUSL和PZUSL； ZLSL和PZLSL； Z和PZ。 null過程偏移係數K：K=xu（USL-LSL）/2X為品質特性平均值； U為公差（規格）中心值；null過程能力指數CP：nullpkC過程能力指數過程性能指數Ppk：過程性能指數Ppk：null課堂練習：請依照上個課堂練習的資料，計算下列的各項指標結果： Ca； Cp； Cpk； Ppk。nullnull1、建立不合格品率控制圖 （P-chart）的步驟：1、建立不合格品率控制圖 （P-chart）的步驟：A、收集資料B、計算控制限C、程序控制解釋D、過程能力解釋null步驟A：Ａ 階段收集資料A1、選擇子組的容量、頻率及數量；子組容量分組頻率子組數量A2、計算每個子組內的不合格品率；A3、選擇控制圖的座標刻度；A4、將不合格品率描繪在控制圖上。A1、選擇子組的容量、頻率及數量A1、選擇子組的容量、頻率及數量子組容量： 用於計數型資料的控制圖一般要求較大的子組容量(例如50～200)以便檢驗出性能的變化，一般希望每組內能包括幾個不合格品，但樣本數如果太大也會有不利之處； 分組頻率： 應根據產品的週期確定分組的頻率以便幫助分析和糾正發現的問題。時間隔短則回饋快，但與大的子組容量的要求矛盾； 子組數量： 要大於等於25組以上，才能判定其穩定性。A2、計算每個子組內的不合格品率A2、計算每個子組內的不合格品率記錄每個樣本組的下列值： 被檢項目的數量─ n 發現的不合格項目的數量─np 通過這些資料計算不合格品率： A3、選擇控制圖的座標刻度A3、選擇控制圖的座標刻度描繪資料點用的圖應將不合格品率作為縱坐標，子組識別（小時、天等）作為橫坐標。縱坐標刻度應從0到初步研究資料讀數中最大的不合格率值的1.5到2倍。A4、將不合格品率描繪在控制圖上將每個樣本組的不合格品率P描繪在控制圖上；依次用直線連接，將這些點聯成線通常有助於發現異常圖形和趨勢；當點描完後，粗覽一遍看看它們是否合理，如果任意一點比別的高出或低出許多，檢查計算是否正確； 記錄過程的變化或者可能影響過程的異常狀況，當這些情況被發現時，將它們記錄在控制圖的“備註”部分。null步驟B：計算過程平均不合格率和上、下控制限npppLCLnpppUCLpCLnnndddnnnpnpnpnppppkkkkk)1(3)1(3.......... ........2121212211--=-+==++++++=++++++=中心線和控制限：計算過程平均不合格率和上、下控制限畫線並標注：畫線並標注：均值用黑色水平實線； 控制限用紅色水準虛線； 在初始研究階段，這些應作為試驗控制限。 儘量讓樣本數一致，如果樣本數一直在變化，會如下圖：nullnull在實際應用時，當各樣本組容量與其平均值相差不超過正負25%時，可用平均樣本容量（n）來計算控制限，當樣本組容量的變化超過上述值時，則要求單獨計算這些特別小或特別大樣本時期內的控制限。 注意：任何處理可變控制限的程式都會變得麻煩，並且可能使解釋控制圖的人員造成混淆。如果可能的話，最好是調整資料收集計畫，從而使用固定的樣本容量。null建立p圖的步驟CC2、尋找並糾正特殊原因C2、尋找並糾正特殊原因當從資料中已發現了失控的情況時，則必須研究操作過程以便確定其原因。然後糾正該原因並盡可能防止其再發生。由於特殊原因是通過控制圖發現的，要求對操作進行分析，希望操作者或現場檢驗員有能力發現變差原因並糾正。可利用諸如排列圖和因果分析圖等解決問題技術。C3、重新計算控制界限 當進行初始過程研究或對過程能力重新評價時，應計算試驗控制限； 一旦控制圖穩定和受控並且過程能力可接受，則可將控制限延伸到將來的時期。它們便變成了操作控制限，控制圖則成為管理用控制圖。nullＤ階段過程能力解釋D1、計算過程能力；D2、評價過程能力；D3、改進過程能力；D4、繪製並分析修改後的程序控制圖。建立p圖的步驟DD1、計算過程能力D1、計算過程能力對於p圖，過程能力是通過工序平均不合格品率P來表示，當所有點都受控後才計算該值。如需要，還可以用符合規範的比例(1-P)來表示。 對於過程能力的初步估計值，應使用歷史資料，但應剔除與特殊原因有關的資料點。 當正式研究過程能力時，應使用新的資料，最好是25個或更多時期子組，且所有的點都受統計控制。這些連續的受控的時期樣本組的p值是該過程當前能力的更好的估計值。D2、評價過程能力D2、評價過程能力nullD3、改進過程能力 過程一旦表現出處於統計控制狀態，該過程所保持的不合格平均水準即反應了該系統的變差原因——過程能力。 可以使用諸如排列圖分析法及因果分析圖等解決問題技術。但是如果僅使用計數型資料將很難理解問題所在，通常盡可能地追溯變差的可疑原因，並借助計量型資料進行分析將有利於問題的解決。 D4、繪製並分析修改後的程序控制圖 當對過程採取了系統的措施後，其效果應在控制圖上明顯地反應出來； 控制圖成為驗證措施有效性的一種途徑。 對過程進行改變時，應小心地監視控制。這個變化時期對系統操作會是破壞性的，可能造成新的控制問題，掩蓋系統變化後的真實效果。 在過程改變期間出現的特殊原因被識別並糾正後，過程將按一個新的過程均值處於統計控制狀態。這個新的均值反映了受控制狀態下的性能，可作為現行控制的基礎。但是還應繼續對系統進行調查和改進。null課堂練習-1： 某公司的最終功能試驗是每天抽取500台產品，自5月6日至6月10共有25組 資料如下，請計算出上表的p控制圖的控制限？請判定過程是否穩定？如果 不穩定該如何處理？ null