SPC控制图的绘制方法及判断方法
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**SPC控制图详解** SPC(Statistical Process Control,统计过程控制)是一种质量管理工具,通过图表来监控和控制生产过程中的质量特性,确保产品或服务的稳定性。控制图是SPC的核心,它能帮助识别过程中的异常变化,以便及时采取措施防止不良产品的产生。 ### **1. 绘制控制图的步骤** 1. **确定受控质量特性**:首先要明确控制的对象,选择那些可测量、技术上可控且对产品质量有重大影响的质量特性。 2. **选定控制图类型**:根据质量特性的类型和数据性质,选择合适的控制图,如均值-极差图(X-Rs),中位数-极差图(L-S),单值-移动极差图(X-R图),不合格品率图(p图),缺陷数图(c图),单位缺陷数图(u图)等。 3. **收集预备数据**:为了评估过程稳定性,需收集一定数量的样品数据,一般在10到15天内,采用间隔随机抽样的方法,确保数据能反映过程总体。 4. **计算控制界限**:每种控制图的控制界限计算方法不同,但通常涉及样本参数的计算,如平均值、极差、标准差等,然后根据这些参数计算分析用控制图的上下控制线。 5. **制作分析用控制图**:在坐标纸上绘制控制中线和控制上下线,将预备数据点标在图上。 6. **判断工序稳定性**:根据控制图上的点分布情况,如是否有超出控制线的点、是否有异常模式(如连续的点序列、倾向性等),来判断过程是否稳定。 7. **与规格比较**:如果过程稳定,再将分析用控制图的控制线与规格要求对比。如果同时满足稳定性和规格要求,那么这个控制图就可用于实际生产过程的控制。 ### **2. 控制图的计算公式** - **均值-极差图**(X-Rs图):计算样本平均值和极差,用于连续数据。 - **中位数-极差图**(L-S图):适用于非正态分布的数据,计算中位数和极差。 - **单值-移动极差图**(X-R图):适用于小批量或在线监测,计算单个数据值和连续数据的极差。 - **不合格品率图**(p图):用于计件数据,计算样本的不合格品率。 - **缺陷数图**(c图):用于计点数据,计算每个样本的缺陷数的平均值。 - **单位缺陷数图**(u图):适用于不同大小样本的计点数据,计算每个单位的缺陷数。 ### **3. 控制图的判断规则** 控制图的判断主要依据点的位置和分布模式: - **控制线上下点**:若数据点连续多次超出控制线,或者出现7个以上连续点在中心线同一侧,可能表明过程有异常。 - **点的排列模式**:如点呈现周期性、趋势性、聚集性等特殊模式,也可能表示过程失控。 - **点的离群**:孤立的点远离其他点,尤其在控制线之外,可能指示特殊原因的影响。 ### **4. 应用控制图控制工序** 一旦确定了控制图的控制界限,就可以将其用于实时监控生产过程,任何超出控制线或不符合稳定模式的点都应引起警觉,调查可能的原因并采取纠正措施,以保持生产过程的稳定和高效。 总结来说,SPC控制图的绘制和判断方法是质量管理中至关重要的环节,它们帮助企业持续改进,确保产品始终符合预定的质量标准。正确运用控制图,可以预防质量问题,降低生产成本,提高客户满意度。
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