Qc七大手法之控制图.doc

【Qc七大手法之控制图】是质量管理中的一种重要工具，由美国品管大师修哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年提出。控制图的主要目的是通过监控生产过程中产品质量特性的变化，来判断制程是否处于受控状态。它基于统计学原理，通过对数据的收集和分析，来识别并区分偶然变异与异常变异，从而及时发现并解决问题，确保产品质量的稳定。 **操纵图的基本特性：** 操纵图通常以质量特性的数值为纵轴，以时间或生产批次为横轴，绘制出数据点的变化趋势。图上有三条水平直线，中间的为中心线(Central Line, CL)，表示数据的平均值，一般用蓝色实线表示；上方的为上操纵界限(Upper Control Limit, UCL)，下方的为下操纵界限(Lower Control Limit, LCL)，这两条线通常用红色虚线表示，它们代表了可接受的变异范围。 **操纵图的原理：** 1. **质量变异的形成原因：** - **偶然(机遇)原因：**这是不可避免的、非人为的、共通的、普遍存在的变异，属于正常过程变异。 - **异常(非机遇)原因：**这是可以避免的、人为的、特定的、局部的变异，需要调查并采取措施，以恢复过程的正常控制状态，否则会导致重大损失。 **操纵界限的构成：** 操纵界限基于正态分布的三个标准差原理设立。中心线代表平均值，上、下操纵界限分别为平均值加减三个标准差。这样，若过程中的数据点落在这些界限之外，就可能表明存在异常情况。根据统计概率，误判的概率是千分之三，这是最经济有效的设置方法。 **操纵图的种类：** 根据数据性质，控制图主要分为计量值控制图，例如： - **平均数与极差控制图(Xbar-R Chart)：**关注的是数据的平均值和样本间的极差。 - **平均数与标准差控制图(Xbar-S Chart)：**监测平均值和样本的标准差。 - **中位数与极差控制图(Median-R Chart)：**适用于数据分布不完全对称的情况。 - **单值与移动极差控制图(XmR Chart)：**每个点代表一个单独的测量值，移动极差是连续测量值之间的差。 **应用与解读：** 通过观察数据点在控制图上的位置，可以判断生产过程是否稳定。当数据点连续出现超出控制界限、点的趋势呈现模式、或者存在过多点集中在一起等情况，通常提示制程可能存在异常因素，需要进行调查和改进。 Qc七大手法中的控制图是实现持续改进和质量控制的重要手段，它帮助企业及时发现并解决问题，防止不良品的产生，提升产品的质量和生产效率。