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七种质量控制方法(QC)-控制图。ppt94页

浏览 161次 来源:【jake推荐】 作者:-=Jake=-    时间:2021-01-26 20:00:42
[摘要] (1)任何的检验项目都可以画管制图吗?判断产生过程是否能够满足规定质量要求,如能够满足,则可将此时的分析用管制图转化为管制用管制图,否则则应重新调整生产过程有关要素,直至生产过程能够满足规定要求,方可将分析用管制图转化为管制用管制图。步骤2:数据分组,并记于管制图纸上,组的大小以4或5较佳。

类规则的历史:世界上第一个控制图由美国质量控制大师W.A. Shewhart博士(Shewhart)于1924年发明。由于其使用简单,效果显着,因此可以供所有人使用,并且可以在任何地方使用,它已成为实施质量控制时必不可少的主要工具。一.控制图(1)术语表[1)术语表(续)(1)术语表(续)准备使用控制图1、建立适合实施的环境a消除障碍人事公正因素b提供相应的信息资源c管理者支持2、根据处理过程与上下用户之间的关系定义过程,分析每个阶段的影响因素3、确定要控制的特征,应考虑:客户需求的当前和潜在问题区域特征4、确定测量系统a。指定要测试的人员,环境,方法,数量,频率,设备或测量工具b确保测试设备的准确性和准确性或测量工具本身5、最小化不必要的变化,确保过程以预定的方式运行,并确保输入数据ial满足所需的恒定控制设定值。注意:所有相关事件应记录在过程日志中,例如:工具更新,新材料批次等,有利于下一次过程分析。控制图选择过程正常且稳定(1)大多数点分布在中心线附近[2)少数点分布在控制边界附近(3)超过25个连续点在控制范围内([4)35个连续点低于控制极限之外的一个点(5)100个连续点位于控制极限之外,并且异常状态低于两个点(1)多数点),分布在控制极限附近[2) 5个连续点向上或向下移动(3) 7个连续点全部落在控制中心线的同一侧(4)11个连续点有10个点落在控制中心线的同一侧)5)连续上下跳跃14点过程能力指数:Cpk级参考标准:过程能力和不良率:CPK和不良率比较表(无偏移):计算过程性能指数,估计的标准偏差为标准差包括组内变异和组间变异。

总变异=组内变异+组间变异。一般流程要求Cpk?1.33有关使用控制图的五个问题(1)是否可以绘制检查项目的控制图?[2)为什么我的控制图经常超出控制极限?(3)客户在规格范围内,过程是仍然不合格?(4)您仍然需要计算低于控制下限的点吗?(5)超出限制后我该怎么办?实际示例:工厂订购一批铜管应用X- R控制图使用下表数据信息来调节其内径,尺寸以m / m为单位,该数据是通过绘制控制极限和产品名称获得的:铜机械编号:XXX质量特征:内径操作员:XXX测量单位。 :m / m测量者:XXX制造地点:XXX采样时间:XXX CATCHER *评分方法~~ 2个月/期,中期和最终结果共享~~ CATCHER *流程:1、 PDCA周期改进; 2、实际基础,数据可说; 3、应用统计方法ds(控制图...)CATCHER * 51 52 53 49 51 50 52 50 50 49 52 51 52 51 51 49 49 53 53 53 51 52 50 52 47 49 53 49 50 52 50 51 50 52 51 55 48 48 50 52 49 49 47 49 54 51 50 51 53 53 46 50 50 52 50 52 55 50 46 53 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 51 50 49 52 50 54 52 51 53 48 50 51 55 52 45 48 49 54 51 48 49 51 46 46 52 50 49 53 49 49 50 52 50 46 49 51 49 49 49 50 53 45 48 48 49 49 50 50 51 50 50 49 50 47 46 50 46 50 47 48 50 49 51 50 49 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 xxxxxxxxxx R _ X测量值样本组R _ X测量值样本组示例-步骤88、计算过程能力指数;找出校正后的过程的能力指数Cpkyabo亚博 ,如果过程质量要求是过程能力指数不小于1,显然不符合要求,则分析控制图不能转换为控制图。应该采取措施提高加工精度。

Cpk =(1- k)Cp =(1 –0.068)×0.97 =0.90 p图表(不良品率控制图)p图表用于判断生产中的不良品过程速率是否处于或保持在所需的受控状态;尽管它适用于样本大小ni不相等的情况亚博集团 ,但ni不应有太大差异,否则上,下控制图不是直线,而是阶梯状。示例示例:要控制某个无线电组件的次品率,请设计一个p图。生产过程的质量要求是平均不合格品率不超过2%。示例-第一步1、收集数据;当5MIE足够固定和标准化时,请从生产过程中收集数据。数据如下表所示。实例-第二步2、计算样品中的不合格品率pi; Pi = ki / ni i = 1,2,...管制图,k示例-第三步3、求出过程平均不合格品率p示例-第四步4、计算控制线;示例-第四步4、计算控制线;同时,如果ni之间的差异不大,则可以使上限和下限保持恒定,并且图形仍为直线。从上面的公式可以看出,当ni不相等时,UCL和LCL随ni的变化而变化,并且该图是阶梯状的虚线而不是直线。为了方便起见,如果以示例第四步4、计算控制线;在本示例中,所有ni都满足上述条件,因此示例第五步骤5、构成控制图;以样本数i为横坐标,以样本不合格品率Pi为横坐标,以P图为例-第六步6、示踪点。 UCL =2.72%CL =1.4%Pi(%)LCL =0.08%示例步骤77、分析生产过程是否处于统计控制之下;从图中可以看出,第14点超出控制上限,出现异常现象,表明生产过程失控。

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尽管<2%,但是由于生产过程失控,即不合格品的比率波动很大,因此该分析控制图无法转换为控制图。应该找出失控点14的原因,并采取纠正措施。 u图表(单位缺陷数量的控制图)u图表也称为每单位缺陷数量的控制图,用于确定生产过程中是否存在或保留单位产品的缺陷数量。处于所需的受控状态; u图表适合样本量。如果它们相等,但ni不应有太大差异,否则控制图的顶部和底部将不是直线,而是阶梯状。示例:上釉的机针线孔数据显示在表中。生产过程的质量要求漆包线每米长度的平均针孔数不超过4yabo网页版 ,并尝试设计u图。示例-第一步1、收集数据:当大型5MIE完全固定并标准化时,在生产过程中从收集的数据确定样本量时,每个样本平均应至少有一个缺陷,并且每个样本编号k≥25.示例-第二步2、计算样本ui中的单位缺陷数:i = 1,2,... k示例-第三步3、计算缺陷的平均数u在此过程中:示例-步骤4 4、计算控制线:从上式可以看出,u图的上限和下限也随ni改变。示例步骤4 4、计算控制线:但是在此示例中,所有ni都满足条件,也就是说,ni差别不大,因此可以替换ni,即示例步骤5 5、控制图:以样品编号i为横轴,ui为纵轴,该图如图所示。

示例步骤6 6、说明:UCL =7.74 CL =3.22 Ui示例步骤77、分析生产过程是否处于统计控制之下:分析之后,生产过程处于统计控制控制状态。示例步骤88、计算过程能力指数;在此示例<4中,满足了过程质量要求,并且生产过程处于统计控制之下,因此上述分析控制图可以转换为控制图。使用控制图的步骤1选择产品的质量特征和使用的控制图。收集初步数据并分析控制图以进行分析。使用分析控制图来确定生产过程是否处于统计控制之下。如果发现异常,则应找出异常原因,消除异常数据,并重新计算控制极限;或重新收集数据并重复2〜3。确定生产过程是否满足指定的质量要求。如果可以满足,则可以将此时的分析控制图转换为控制控制图。否则,应重新调整生产过程的相关要素管制图,直到生产过程满足指定要求为止。用于分析的控制图可以转换为用于控制的控制图。控制图的使用步骤2使用控制图监视生产过程。在生产过程中取样,并在控制图上绘制结果。使用判断规则来判断生产过程的状态。一旦发现生产过程处于非统计控制状态,就必须找出异常数据点的原因并加以添加。消除。修改控制图。在使用控制图一段时间后,如果出现以下情况之一,则应重新计算中心线和控制极限线:大修或停机;工作条件的重大变化;质量有明显改善,原始控制范围过大,控制效果失控。

控制图未处于受控状态。 1、控制图上的点不超过控制极限,即在控制范围内; 2、控制图上的点排列没有缺陷;点的排列趋向于偏离链。在接近周期的情况下应用控制图时应注意的问题1、控制图的应用条件;质量指标必须是可量化的;受控过程必须是可重复的; 2、改善现有生产条件并确保在现有生产条件下的产品质量,两者是相辅相成的; 3、控制图仅显示存在异常原因,并用作警告信号。平均值和范围图(X-R)示例图中的两种类型的误差控制图指定3σ极限的原因主要是出于经济考虑。第一种错误类型:正常被判断为异常;概率是第二类错误:异常判断为正常;概率是b; a和b不能同时减少,只能控制在一定范围内。1.2流程更改的原因●制造流程将不可避免地发生变化,并且不可能生产完全相同的产品。更改的原因可以分为两类:一个是偶然的,另一个是异常的。 (1)一个或几个主要原因(2)任何一个都可能有重大变化。(3)例如:原材料差,机器磨损,没有培训等。 ]是可以避免的,必须将其删除。(1)大量小原因。(2)每个小原因都有很小的个体变化(3)例如:在同一批原材料中,机器振动导致技术工人发生细微变化...等。

(4)不容易消除异常原因。事故原因不容易消除。●如果通过数据管理查看两者之间的差异,则归因于事故。由异常原因引起的变化用途:XR,X-Rm亚博网页版 ,X-σ控制图(b):计数值使用:P,Pn,C,U控制图1.4控制图的类型XR控制图练习●步骤1:收集100多个数据●步骤2:将数据分组并记录在控制图上,组的大小最好为4或5●步骤3:为每个组计算X和R●步骤4 :计算X,RX控制图CLX = X,CLR = R●步骤5:计算控制极限UCL = X + A2R,LCL = X – A2R X控制图CL = X UCL = X + A2R LCL = X – A2R R控制图CL = R UCL = D4R LCL = D3R(n

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X – R控制图常量表1.6930.3073.336 .249 131.7170.2833.2580.266 121.7440.2563.1730.285 111.7770.2233.0780.308 101.8160.1842.9700.337 91.8640.1362.8470.373 81.9240.0762.7040.419 72.004-2.5340.483 62.114-2.3260.577 52.282-2.0590.729 42.574-1.6931.023 33.267-1.1281.880 2 D4 D3 d2 A2 n D4 D3 d2 A2 n1.5410.4593.9310.153 251.5480.4513.8950.157 241.5570.4433.8580.162 231.5660.4343.8190.167 221.5750.4253.7780.173 211.5850.4153.7350.180 201.5970.4033.6890.187 191.6080.3913.6400.194 181.6220.3783.5880.203 171.6370.3633.5320.212 161.6530.3473.4720.223 151.6720.3283.4070.235 141.6 P控制图练习步骤1:确定t每组样本数(n),以便每组包含约1-5个次品。

第2步:收集数据,使组数达到20-25组。步骤3:计算每组的次品率P。步骤4:计算平均不良率P(P≠每组的不良率,P的平均值)。第5步:计算控制上限和下限(当每组中的n不同时,分别计算)第6步:绘制每组p值并将其指向第7步:确定其是否处于受控状态1.7其他控制图惯例●步骤与XR,P控制图相同●其他控制图的控制边界图CL UCL LCL XXX + A 2 RX A 2 RX-RRRD 4 RD 3 RXXX + A 3 Rs XA 3 Rs X-Rs Rs Rs B 4 Rs B 3 RsPP P + 3P-3Pn Pn Pn + 3Pn-3 CCC + 3√C-3√UUU+ 3U-3──────────────── ──P(1-P)n────P(1-P)n────Pn(1P)────Pn(1P)──C───C─Un─ U n────────────调查失控过程时常使用的问题。测量精度和使用的仪器是否不同?不同的运营商会使用不同的方法吗?过程是否受环境(例如温度,湿度)影响?环境发生了重大变化吗?加工是否受刀具磨损影响?当时是否有未经培训的工人参与该过程?原材料来源有变化吗?该过程是否受到操作员疲劳的影响?维护程序是否有变化?机器是否经常调整?样品是否来自不同的机器?不同的轮班时间和不同的运营商?运营商是否愿意报告“坏消息”?1.8控制图上的视图●控制状态的判断标准a。没有点超过控制极限b。点的外观不是按特殊排列方式排列的●点的外观是按特殊排列方式排列的,因此无法判断过程是否正常a。中心线的一侧b。中心线c的一侧上还有更多点。有连续7个点的上升或下降趋势d。该点出现在控制边界e附近。该点成为周期性变化。如何使用控制图如何使用控制图异常控制图图例离散趋势异常控制图图例偏移定律1、回顾控制图的含义和功能2、均值范围控制图[ 3、不合格品率的控制图4、单位缺陷数的控制图5、对控制图的观察和分析以及使用步骤的回顾和控制图的使用示例1、分析和判断生产过程的稳定性,从而进行生产过程处于统计控制状态; 2、及时发现生产过程中的异常现象和缓慢变化,以防止出现不合格产品; 3、找出生产设备和过程设备的实际准确性,以便做出正确的技术决策; 4、提供评估产品质量的基础; XR图表(平均值范围控制图)xR图表是与x图表(平均控制图)和R图表(范围控制图)结合使用的控制图。

R图用于判断生产过程的标准偏差是否处于或保持在所需的受控状态下; x图表主要用于判断生产过程的平均值是否处于或保持在所需的受控状态; x- R该图通常在样本量n≤10时使用,这是最常用的测量值控制图;例如,一家工厂生产的零件长度要求为49.50±0.10(mm),生产过程的质量要求是过程能力指标不小于1。持续监控过程,尝试设计xR图表;示例-第一步1、从生产过程中收集数据并在5MIE被完全固定和标准化的条件下将其分组。在此示例中,每2小时从生产过程中抽取5个零件并测量其长度值以形成大小为5的样本。总共收集了25个样本。通常,制作一个-R图,每组的样本量为n≤10,组数k≥25.例-第二步2、计算每组的样本均值和样本范围。 i = 1,2,…,k表(某一部分的长度值的数据表)样本? 1? 49.4850.06 2? 49.5160.07 3? 49.5000.06 4 4? 49.4960.07 5? 49.5300.11 6? 49.5060.12 7? 49.5040.10 8? 49.5020.06 9? 49.5060.12 10吗? 49.5260.09 11? 49.5000.11 12? 49.5120.06 13? 49.4940.07 14? 49.5260.10个样本??? 15吗49.4900.09 16? 49.5040.05 17? 49.5100.07 18? 49.5060.06 19? 49.5100.05 20? 49.5020.08 21? 49.5160.10 22? 49.5020.06 23? 49.5020.09 24? 49.5000.05 25? 49.5240.11? 1237.6692.00平均吗? 49.50680.080?单位mm XR图表数据表数据示例-第三步3、计算总平均值和范围平均值示例-第四步4、计算控制线;上式A2,D4,D3中的系数A(n)从控制图系数表中检查Get:当n = 5时,A2 =0.577 D3

老王
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