X-R图入门教程.ppt
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Cp值和X-R控制图,Cp值和X-R控制图的来源,一质量管理的发展过程1.质量检验阶段20世纪初,泰罗首先把质量检验作为专门的工序,从加工制造中分离出来。
专门检验是这个阶段管理的主要职能。
属于“事后把关”,缺乏预防、控制作用。
2.统计质量控制阶段始于二战的美国,主要是通过概率论和数理统计的研究,找出产品优劣的原因,防止不合格品的产生。
3.全面质量管理阶段质量保证体系的建立。
从设计、制造、生产及售后服务等所有环节都进行质量管理。
二质量的统计分析和推断观点,1.质量的统计分析观点产品质量永远波动并具有随机分布的规律。
可以从影响产品质量的因素出发,分析这些因素的特点,进一步控制这些因素,从而达到控制产品质量的目的。
2.质量的统计推断观点质量控制过程中,从检验子样的质量统计特征来推断整个母体质量的统计特征。
工序能力指数Cp值的应用,正态分布和正态分布曲线大量的统计学实践表明,正常生产状态下,数据的分布符合正态分布(正常状态下的分布),可以用数学上的正态分布曲线表示。
正态分布曲线的特征是:
曲线的中间高,两端低,以X的平均值为轴对称,曲线与横坐标所围成的面积等于1。
=X平均值,=样本标准偏差(样本与样本平均值之差的平方和)/样本数量开二次方有如下特点,也就是变量X在左右各3范围以外的概率仅为千分之三,这个结论叫“3”定理,是质量管理中经常用到的法则。
工序能力指数,通常衡量工序能够稳定地生产合格品的能力时,用工序能力指数来表示。
它既反映了生产过程的精度够不够,也反映生产过程是否稳定。
计算公式Cp=T/6,实际应用中通常取每组样本数6时,=R/2.534与工序能力的关系当Cp1.67时,工序能力过分充裕,此时为提高产品质量,可再次缩小公差T,或为提高效率、降低成本而放宽波动幅度、降低设备精度等;当1.67Cp1.33时,工序能力充分,当不是关键控制项目时,可降低抽样检验频次;当1.33Cp1时,工序能力尚可,必须用控制图或其他方法对工序进行控制监督;当1Cp0.67时,工序能力不充分,应加强质量检验,增加检验频次,并分析原因;当0.67Cp时,应停产,改进工艺,否则须全数检验,剔除不良品。
Cp值对应的不合格品率,X-R控制图的应用,一控制图的概念又称管理图。
它是按照数理统计的原理,预先制作好一张图表,如图:
图表上画有中心线(CL),上控制线(UCL),下控制线(LCL)。
然后在生产过程中按规定的时间间隔抽取子样,把经过计算的统计量,按其大小在图上不同坐标位置画点子,并根据点子的分布情况,对生产过程的状态作出判断。
最常用的包括不合格品率(P)控制图,平均值和极差(X-R)控制图,缺陷数(C)控制图等。
二(X-R)控制图的绘制1.首先要对工序进行分析,收集生产条件(包括人、机、料、法、环、测)比较稳定和有代表性情况的一批数据(50个,5或6的倍数);2.每5或6个数据一组计算其平均值X,极差R(一组数据中最大值和最小值之差);3.计算X值的平均值X作为X图中心线(CL)以及极差R的平均值R作为R图中心线,对X图取,上控制线(UCL)=CL值+A2R下控制线(LCL)=CL值-A2R对R图,取上控制线(UCL)=D4R,其中,A2和D4的值根据下表选取,通常选组内样本数为5或6,4.根据计算结果绘制图表。
R控制图,X控制图,控制图的应用,日常生产中按要求的频次记录计算X和R,每天(班)画点在绘制好的图表中;根据判定准则判定生产状态是否异常。
判定准则正常点子在控制界限内且呈随机排列,连续25个点在控制界限内;虽然有点子超出控制界限,但连续35个仅有一个或100个不多于2个点子超出界限。
异常点子超过控制界限;点子排列有下述缺陷:
中心线一侧连续出现7个点子中心线一侧多次出现点子(连续11个中有10个、14个中有12个、17个中有14个,20个中有16个);控制界限附近(2与3范围内)出现点子(3个中有2个、7个中有3个);连续7个点子呈现上升或下降趋势;点子的排列呈现出周期性。
应用中的注意事项,判定不是在当月任务完成的时候,是在每次画点时;应经常性的将连续几个月的控制图合并进行判定,以发现周期较长的系统性影响;随着工艺系统的变化,及时调整中心线和上下控制界限。
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