第六章    控制图与过程能力 第一节   控制图 第二节   过程能力  第一节   控制图 一、概述 二、应用控制图的步骤 三、应用实例 四、控制图的观察与分析 一、概述 一、概述 一、概述 二、应用控制图的步骤 应用步骤如下：  选择控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格品数等； 选用合适的控制图种类； 确定样本容量和抽样间隔； 收集并记录至少20～ 25个样本的数据，或使用以前所记录的数据； 计算各个样本的统计量，如样本平均值、样本极差、样本标准差等； 计算各统计量的控制界限； 画控制图并标出各样本的统计量； 研究在控制线以外的点子和在控制线内排列有缺陷的点子以及标明异常（特殊）原因的状态； 决定下一步的行动。 控制图控制界限线的计算公式-I 控制图控制界限线的计算公式－II 控制系数选用表 三、应用实例 多装量（g）和样本统计量 多装量（g）和样本统计量 计算各统计量的控制界限（UCL、LCL）。               图： 画控制图 四、控制图的观察与分析 点子没有超出控制线（在控制线上的点子按出超出处理），控制界限内的点子排列无缺陷，反映工序处于控制状态，生产过程稳定，不必采取措施。  控制图上的点子出现下列情形之一时，即判断生产过程异常： 点子超出或落在控制线上； 控制界线内的点子排列有下列缺陷： 四、控制图的观察与分析－缺陷 四、控制图的观察与分析－缺陷 四、控制图的观察与分析 应用控制图的常见错误：  在5M1E因素未加控制、工序处于不稳定状态时就使用控制图管理工作； 在工序能力不足时，即在CP＜ 1的情况下，就使用控制图管理工作； 用公差线代替控制线，或用压缩的公差线代替控制线； 仅打“点”而不做分析判断，失去控制图的报警作用； 不及时打“点”，因而不能及时发现工序异常； 当“5M1E”发生变化时，未及时调整控制线； 画法不规范或不完整； 在研究分析控制图时，对已弄清有异常原因的异常点，在原因消除后，未剔除异常点数据。 第二节    过程能力  一、过程能力 二、过程能力指数 三、过程能力指数的评定 四、提高过程能力指数的途径 五、过程能力调查 一、过程能力 二、过程能力指数 二、过程能力指数－双侧公差 二、过程能力指数－单侧公差 二、过程能力指数 三、过程能力指数的评定 四、提高过程能力指数的途径 调整过程加工的分布中心，减少中心偏移量。 通过收集数据，进行统计分析，找出大量连续生产过程中由于工具磨损、加工条件随时间逐渐变化而产生偏移的规律，及时进行中心调整，或采取设备自动补偿偏移或刀具自动调整和补偿等；  根据中心偏移量，通过首件检验，可调整设备、刀具等的加工定位装置；  改变操作者的孔加工偏向下差及轴加工偏向上差大那大倾向性加工习惯，以公差中心值为加工依据；  配置更为精确的量规，由量规检验改为量值检验，或采用高一等级的量具检测。 提高过程能力，减少程度。 修订公差范围 修订公差范围，其前提条件是必须保证放宽公差范围不会影响产品质量。在这个前提条件下，可以对不切实际的过高的公差要求进行修订，以提高过程能力指数。 五、过程能力调查 五、过程能力调查 五、过程能力调查 在工序加工分析时，减少中心偏移量的防误措施，在技术上、操作上比较容易实现，同时也不必为此花费太多的人力、物力和财力，因此把它作为提高过程能力指数的首要措施。 只有当中心偏移量ε＝0，而CP值仍然小于1时，才考虑提高过程能力，减少过程加工的分散程度或考虑是否有可能放宽公差范围。 放宽公差范围必须不影响产品质量，不影响用户使用效果。 过程能力调查的意义        过程能力调查－了解和掌握过程能力的活动。        通过工序标准化，消除工序中的异常因素，发现和解决质量问题，经济合理地选择和确定工艺标准和操作标准。 过程能力调查的方法        －－直方图法：可以通过直方图的分散范围同公差范围比较，简单而直观地判断过程能力能否满足质量要求；简便计算出过程能力指数CPK ，为分析过程中系统因素的影响提供依据。但直方图不能看出质量特性值随时间变化的情况，有时因为在样本中包含特性值特大和特小的样本，使σ 较大，过程能力指数偏低。        －－控制图法：可反映较长时间内过程处于稳定状态的质量波动状况，排除了系统因素的影响，因而其分布的σ较小，比较准确可靠。        －－一般情况，多用直方图法进行过程能力调查，并辅以控制图法。 * * 返回目录 －－控制图又叫管理图。它是用来区分由异常原因引起的波动、或是由过程固有的随机原因引起的偶然波动的一种工具。 －－控制图建立在数理统计学的基础上，它利用有效数据建立控制界限。控制界限一般分为上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。 质量特性值 抽样时间和样本序号 UCL CL LCL 3倍标准偏差（3σ） 3倍标准偏差（3σ） ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  －－控制图的种类很多，一般按数据的性质分为计量值控制图、计数值控制图两大类。 样本容量不等。 计算量大，控制线凹凸不平。 u 单位缺陷数控制图 样本容量相等。 较常用，计算简单，操作工人易于理解。 c 缺陷数控制图 样本容量不等。 计算量大，控制线凹凸不平。 P 不合格品率控制图 样本容量相等。 较常用，计算简单，操作工人易于理解。 Pn 不合格品数控制图 计 数 值 控 制 图 因各种原因（时间、费用等）每次只能得到一个数据或希望尽快发现并消除异常原因。 简便省事，并能及时判断工序是否处于稳定状态。缺点是不易发现工序分布中心的变化。 x － R S  单值－移动极差控制图 适用于产品批量较大的工序。 计算简便，但效果较差。 x － R 中位数－极差控制图 适用于产品批量较大的工序。 最常用，判断工序是否正常的效果好，但计算工作量很大。 x － R 平均值－极差控制图 计 量 值 控 制 图 适用场合 特点 控制图符号 名称 类别 ～  －－控制图的作用： 在质量诊断方面，可以用来度量过程的稳定性，即过程是否处于统计控制状态； 在质量控制方面，可以用来确定什么时候需要对过程加以调整，而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态； 在质量改进方面，可以用来确认某过程是否得到了改进。 －2.659  不考虑 ＋2.659  3.267 x   RS   x －R －m 3A2  D3 ＋m 3A2  D4      R   x －R － A2  D3 ＋ A2  D4   R     －R 下控制界限（LCL） 上控制界限（UCL） 中心线 （C L） 图别 x R x   x x ＝ x ＝ R R x ＝ R R x ～  x ～  RS RS R RS x ～  ～ ～ x ～  x ～  R R R R RS x P u    c  Pn c u Pn P 下控制界限（LCL） 上控制界限（UCL） 中心线 （C L） 图别 ＋3 P － （1－    ） P － P － n P － （1－    ） P － P － n －3 （1－      ） Pn － Pn － 3 P － n＋  P － n －  （1－      ） Pn － Pn － 3 u － 3 n u － ＋  u － 3 n u -    c － 3 c  —   c － 3 c  ＋   3.087 2.970 2.847 2.7
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