管制图QC七大手法之七管制图

管制图QC七大手法之七管制图

一、管制图概述
管制图是1924年休华特博士(Dr.W.A.Shewhart)在研究产品质量特性之次数分配时所发现。正常的工程所生产出来产品之质量特性,其分布大都成常态分布,会超出三个标准

一、管制图概述

管制图是1924年休华特博士(Dr.W.A.Shewhart)在研究产品质量特性之次数分配时所发现。正常的工程所生产出来产品之质量特性,其分布大都成常态分布,会超出三个标准偏差(±3σ)的产品只有0.27%。依据此原理,将常态曲线图旋转90度,在三个标准偏差的位置划两条线,将抽样之数据依序点绘而成管制图。

管制图也称SPC图,是设置一个合理的上下界限,将过程定期收集的样本数据按顺序点绘成图,展示过程变异并发现异常变异,进而采取措施的一种图示技术。

二、管制图的分类

1.计量值管制图:

平均值及全距管制图、平均值及标准偏差管制图、个别值及移动全距管制图、中位值及全距管制图。

计量管制图适用的状况是:数据是可量测的,且数据形式是连续性的。

2.计数值管制图:

百分不良率管制图、nP不良数管制图、C缺点数管制图、U单位缺点数管制图。

计数管制图适用于:资料大半只能判定为良或不良,数据不为连续量的状况。一般常用于外观检查。

三、管制图的两类错误

第一类错误(弃真):

也叫生产方风险,就是把正常的过程误判为异常。犯第一类错误的概率用α表示,犯第一类错误的概率只受控制界限的幅度影响。

第二类错误(取伪):

也叫使用方风险,就是把异常的过程误判为正常。犯第二类错误的概率用β表示,它受四个方面的因素影响(控制界限幅度、中心偏幅度、标准偏差变动幅度、样本大小)。

四、管制图设计的3σ原则

3σ原则最经济,以μ ±3σ设计控制界限,受控概率为99.73%。同时以μ ±3σ为控制界限时,管制图应用过程中两类错误所造成的损失达到最小值。

五、管制图的判稳准则

1.连续25点,控制限界外点数d=0,判稳;

2.连续35点,控制限界外点数d≤1,判稳;

3.连续100点,控制限界外点数d ≤ 2,判稳。

六、管制图的判异原理

小概率事件:假如某一事件A发生的概率很小(如0.01),现经过一次或几次有限的试验,事件A居然发生了,就有理由认为事件A的发生是异常。

管制图的异常判断准则就是设置小概率(如0.01)后,对各种可能发生的事件逐一进行概率计算,凡发生概率P小于设定小概率的事件,都可定为异常判断准则。

判异中设置的小概率实际是判断错误的概率,称为风险度。与之对应的是置信度(可信度)。由于风险度很小,反之可信度就会很高。

七、管制图的判异准则

管制图中的点子超界或在控制界限内排列不随机,均属异常。

以下准则是判断点子超界或在控制界限内点子排列不随机的异常判断准则。以±3σ为界限,设置小概率为0.0027。

1.一个点子落在A区以外(1界外)。

QC七大手法之七:管制图

2.连续9点在中心线一侧出现(链状)(9单侧)。

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3.连续6点递增或递减(趋势)(6连串)。

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4.连续14点中相邻的点子上下交替(14升降)。

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5.连续3点中有2点落在中心线同侧,且B区以外(2/3 B外)。

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6.连续5点中有4点落在中心线同侧,且在C区以外(4/5 C外)。

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7.连续15点落在中心线两侧C区内(15C)。

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8.连续8点落在中心线两侧且无点落在C区内(8缺C)。

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