管制图培训教案1PPT资料.ppt

管制图培训教案1PPT资料.ppt

《管制图培训教案1PPT资料.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《管制图培训教案1PPT资料.ppt（55页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

这种做法的实质是在产品中挑废品、划等级。

这样做虽然对保证出厂产品质量方面有一定的成效，但也有不可克服的缺点：

n其一，出现质量问题容易扯皮、推委，缺乏系统的观念；

n其二，只能事后把关，而不能在生产过程中起到预防、控制作用，待发现废品时已经成为事实，无法补救；

n其三，对产品的全数检验，有时在技术上是不可能做到的（如破坏性检验），有时在经济上是不合理、不合算的（如检验工时太长、检验费用太高等）。

随着生产规模的不断扩大和生产效率不断提高，这些缺点也就越来越显得突出。

绪论-质量管理的发展2.20世纪40-50年代,“事后把关”向“事先预防”转变,进入“统计质量管理的阶段”二战二战军工产品军工产品美国美国过于强调质量控制的统计方法，使人们误认为“质量管理就是统计方法，是统计学家的事情”，因而在一定程度上限制了质量管理统计方法的普及推广。

3.近代数理统计学和系统论学科的发展,为新理论的产生提供了基础,美国的费根堡母和朱兰在60-70年代先后提出了“全面质量管理”即TQM.所谓全面质量管理，就是企业全体人员及有关部门同心协力，把专业技术、经营管理、数理统计和思想教育结合起来，建立起产品的研究设计、生产制造、售后服务等活动全过程的质量保证体系，从而用最经济的手段，生产出用户满意的产品。

基本核心是强调提高人的工作质量，保证和提高产品的质量，达到全面提高企业和社会经济效益的目的。

n它是在统计质量控制的基础上进一步发展起来的。

它重视人的因素，强调企业全员参加，全过程的各项工作都要进行质量管理。

它运用系统的观点，综合而全面地分析研究质量问题。

它的方法、手段更加丰富、完善，从而能把产品质量真正地管起来，产生更高的经济效益。

当前世界各国的大部分企业都在结合各自的特点运用着全面质量管理，各有所长、各有特点。

绪论-质量管理的发展TQM的主要工作:

质量教育培训标准化计量管理质量责任制质量信息管理等三全一多样:

全过程全员全企业多方法的质量管理:

程序科学方法灵活实事求是讲究实效新旧七种工具的运用.为什么要对现场进行控制?

检验-容忍浪费预防-避免浪费改善-增加价值没有控制就没有预防没有控制就没有改善控制的是什么?

-产品的质量.-质量一组固有特性,满足要求的程度.-不是赋予特性,要求是由不同的相关方提出.（相关方是指与组织有利益关系的个人或团体,如顾客股东雇员供应商工会社会等）赋予特性:

如价格,不属于质量范畴;

手机的摄影纪实功能,是赋予手机摄影图像的纪实特性.-特性:

事物可以区分的特征,固有特性是事物本身具备的永久特性.质量的误区1.合格品不一定是高质量的产品标准有高有低,符合标准的产品并非符合客户要求2.质量就是符合要求,并非越高越好必须考虑经济性,在满足客户要求的基础上,以最低的成本造出来.一、SPC与SPD产品质量的统计观点1.产品质量特性始终是在变动之中的,4M1E在生产过程中不可能保持绝对不变,因而产品质量也是在变动的;

2.产品质量的变动规律是可以掌握的,这就是产品质量的统计分布,质量管理中,计量质量特性值常见的分布为正态分布,计数质量特性值常见的分布有二项分布与泊松分布等1.StatisticalProcessControl利用统计方法对过程中的各个阶段进行监控,从而达到改进与保证质量的目的,SPC强调的是全过程的预防为主.其特点:

-全系统的,要求全员参与,人人有责;

-强调用科学的方法来保证,这里主要是用统计方法包括控制图工序能力指数方差分析,其核心是控制图的应用;

-强调从整个过程整个体系出发来解决问题2.SPC可以判断过程的异常，及时告警。

其局限性在于不能告知导致异常发生的因素，发生于何处，即不能进行诊断。

1982年张公绪（北京科技大学教授）提出统计过程诊断SPD（StatisticalProcessDiagnosis）；

SPD是利用统计技术对过程进行监控和迅速诊断，以便迅速采取措施，减少损失、降低成本、保证质量。

SPD是SPC的进一步发展;

20世纪90年代起，又出现了MSPC（MultivariateStatisticalProcessControl多元统计过程控制）和MSPD。

绪论绪论-SPC和SPD3.SPC发展为SPD，SPD又进一步发展为SPA（StatisticalProcessAdjustment，统计过程调整）SPCSPDSPA4.SPC与SPC工程的特点是：

（1）强调全员参与

（2）强调应用统计方法来保证预防原则的实现；

（3）强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。

5.SPD未产品化企业为什么要学习SPC?

1.时代的要求2.科学的要求3.认证的要求4.外贸的要求5.推行SPC工程势在必行二、二、SPC之管制图及其基本特性之管制图及其基本特性管制图是对过程质量特性值进行测定、记录、评估和监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。

一般管制图纵轴均设定为产品的品质特性，而以制程变化的数据为分度，横轴则为检测制品之群体代码或编码或年月日等，以时间别或制造先后别，依顺序将点绘于图上。

在管制图上有三条笔直的横线，中间一条为中心线（CentralLine,CL）,一般以蓝色之实线绘制。

在上方的一条称为上管制界限（UpperControlLimit,UCL）。

在下方的称为下管制界限（LowerControlLimit,LCL）对上下管制之绘制，则一般均用虚线表现之，表示可接受之变异范围；

至于实际产品品质特性之点连线条则大都以黑色实线表现绘制之.世界上第一张管制图是于1924年美国品管大师修哈特（W.A.Schwartz）博士所发明（P控制图）。

而主要定义是一种产品品质特性与依过去经验所研判之制程能力的管制界限比较，而以时间顺序用图形表示者。

管制下限（LCL）中心线（CL）管制上限（UCL）三、管制界限之构成三、管制界限之构成管制图是以常态分配中之三个标准差为依据，中心线为平均值，上、下管制界限以平均值加减三个标准差（3）之值，以判断制程是否有问题发生。

管制图之管制界限是将常态分配图形顺时针转了了90后于平均值处作成中心线（CL），平均值加三个标准差处作成管制上限（UCL），平均值减去三个标准差作为管制下限（LCL）。

正态分布的基础知识正态分布的基础知识1.若直方图的数据越多，分组越密，则直方图会越趋近于一条光滑曲线，其实质即为分布。

连续值最常见的分布为正态分布，其特点为中间高、两头低、左右对称并延伸到无穷。

2.正态分布是一条曲线，讨论起来不方便，通常采用其两个参数平均值（）与标准差（）。

平均值与标准差的变化对于正态分布的影响见图。

若平均值增大，则正态曲线往右移动；

若标准差增大，则质量特性值越分散。

正态分布的两个参数平均值与标准差是互相独立的。

事实上，不论平均值如何变化都不会改变正态分布的形状（即标准差）；

反之，不论标准差即正态分布如何变化，也决不会影响数据的对称中心即平均值。

注意，二项分布和泊松分布就没有上述特点，它们的两个参数平均值和标准差是不独立的。

正态分布有一个事实在质量管理中经常要用到，即不论和取值如何，产品质量特性值落在-3，+3范围内的概率为99.73%，这是数学计算的精确值,99.73%这个数值经常要用到，应该牢牢记住！

由此，产品质量特性值落在-3，+3范围外的概率为1-99.73%=0.27%，而落在大于+3和小于-3的概率分别为0.135%1。

休哈特就是根据这一点发明了控制图。

控制图的形成将正态分布图按顺时针方向转90（见下图），由于图中上小下大不合常规，故再将图翻转180，即成为一张单值X控制图。

UCL=+3为上控制限，CL=为中心线，LCL=-3为下控制限。

99.73%95.45%68.26%UCLCLLCL90度四、管制图之种类四、管制图之种类1：

依数据性质分类A；

计量值管制图：

所谓计量值仍指管制图之数据均由于量具实际测量而得；

如长度、重量、面积、温度、时间等连续性的数据，常用的有：

1：

平均值与全距管制图2：

中位数与全距管制图3：

X-Rm个别值与全距管制图4：

平均值与标准差管制图B：

计数值：

所谓计数仍指管制图之数据均属于以单位计数者而得；

如不良数、缺点数等间断性数据）1：

P-Chart不良率管制图2：

Pn-Chart不良数管制图3：

C-Chart缺点数管制图4：

U-Chart单位缺点数管图22：

依管制图之用途分类：

依管制图之用途分类A：

解析用管制图：

此种管制图先有数据，后有管制界限。

（a）决定方针用（b）制程解析用（C）制程能力研究用（d）制程管制之准备B：

管制用管制图：

先有管制界限，其主要用途为控制制造之品质，若有点子超出管制界限时，则立即采取措施。

3：

计数值与计量值管制图之比较：

计数值与计量值管制图之比较计量值计数值优点

（1）甚灵敏，容易调查真因

（2）可及时反应不良，使品质稳定

（1）所须数据可用简单方法取得

（2）对整体品质状况之了解较方便缺点

（1）抽样频数高，费时麻烦

（2）数据须测定，且再计算，须有训练之人方可胜任

（1）无法确保不良的真因

（2）及时性不足，易延误时机五、管制图之绘制五、管制图之绘制1、计量值管制图、计量值管制图管制图管制图先收集100个以上数据，依测定之之先后顺序列之。

以25个数据为一组（一般用45个），分成约20-25组。

将各组数据记入数据表栏位内。

计算各组之平均值（取至测定值最小单位下一位数）计算各组之全距R。

（最大值-最小值=R）计算总平均计算全距之平均计算管制界限：

管制图：

中心线（CL）=管制上限（UCL）=+A2管制下限（LCL）=-A2R管制图：

中心线（CL）=管制上限（UCL）=D4管制下限（LCL）=D3A2、D3、D4（d2讨论CPK时用到）之值，随每组之样本大小不同而有差异，但仍遵循三个标准差之原理，计算而得，今已被整理成常用系数表如下：

绘制中心线及管制界限,并将各点点入图中.将各数据特殊原因记入,以备查考、分析、判断。

n23455678910D43.272.572.282.112.1121.921.861.821.78D30.080.140.180.22d21.131.692.062.332.332.532.72.852.973.08A21.881.020.730.580.580.480.420.370.340.312、计数值管制图：

、计数值管制图：

A、P管制图：

收集数据20-25组，每组之样本数据一致，且最好能体现有1个以上不良数。

（样本数如每组不一致，会涉及管制界限之跳动，初导入期较不适当）计算每组之不良率P计算平均不良率。

计算管制界限：

中心线（CL）：

管制上限（UCL）：

管制下限（LCL）：

同管制图步骤、。

B、pn管制图：

（双称np管制图，d管制图）收集数据，步骤同P管制图项作业计算平均不良率n（n）计算管制界限：

中心线（CL）=（n）管制上限（UCL）：

绘管制界限，并将点点入图中。

记入数据说明及特殊原因，以备检讨、分析、判断六、管制图之判异1、管制状态之判稳准则、管制状态之判稳准则若连续若连续出现在界内的点子更多出现在界内的点子更多,即使有个别点子出界即使有个别点子出界,过程仍过程仍可看作是稳态的可看作是稳态的,这就