质量管理的常用工具.ppt

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1、,第三章 质量管理的常用工具,工具分析、解决问题的手段,一般问题解决,一般都是按照PDCA的原理来解决的。每一阶段都有不同的质量工具可供搭配使用。如果能够充分了解质量工具且运用得宜，就能搜集到正确有效的信息，并作出精准的判断。,PDCA和质量工具的关系,PLAN1.排列图法,直方图法,控制图法,工序能力分析,KJ法,矩阵图法2.因果分析图法,关联图法,矩阵数据分析法,散布图法3.排列图法,散布图法,关联图法,系统图法,矩阵图法,KJ法,实验设计法4.目标管理法,关联图法,系统图法,矢线图法,过程决策程序图法,DO5.系统图法,矢线图法,矩阵图法,过程决策程序图法,CHECK6.排列图法,控制图

2、法,系统图法,过程决策程序图法,检查表,抽样检验,ACT7.标准化,制度化,KJ法8.在下一个改进机会中重新使用PDCA循环,PDCA的四个阶段八个步骤,前言：1.质量控制工具与应用概述(1)表示事物特征 在质量管理活动中收集到的数据大都表现为杂乱无章的，这就需要运用统计方法计算其特征值，以显示出事物的规律性。如平均值、中位数、标准偏差、方差、极差等。,(2)比较两事物的差异 在质量管理活动中，实施质量改进或应用新材料、新工艺，均需要判断所取得的结果同改进前的状态有无显著差异，这就需要用到假设检验、显著性检验、方差分析和水平对比法等。(3)分析影响事物变化的因素 为了对症下药，有效地解决质量问

3、题，在质量管理活动中可以应用各种方法，分析影响事物变化的各种原因。如因果图、调查表、散布图、排列图、分层法、树图、方差分析等等。,(4)分析事物之间的相互关系 在质量管理活动中，常常遇到两个甚至两个以上的变量之间虽然没有确定的函数关系，但往往存在着一定的相关关系。运用统计方法确定这种关系的性质和程度，对于质量活动的有效性就显得十分重要。这里就可利用散布图、实验设计法、排列图、树图、头脑风暴法等。(5)研究取样和试验方法，确定合理的试验方案 用于这方面和统计技术有：抽样方法、抽样检验、实验设计、可靠性试验等。,(6)发现质量问题，分析和掌握质量数据的分布状况和动态变化 用于这方面的统计技术有频数

4、直方图、控制图、散布图、排列图等。(7)描述质量形成过程 用于这方面的统计技术有流程图、控制图等。,2.产品质量波动(1)正常波动 正常波动是由随机原因引起的产品质量波动。这些随机因素在生产过程中大量存在，对产品质量经常发生影响，但它所造成的质量特性值波动往往比较小。一般情况下这些质量波动在生产过程中是允许存在的，所以称为正常波动。,(2)异常波动 异常波动是由系统原因引起的产品质量波动。这些系统因素在生产过程中并不大量存在，对产品质量也不经常发生影响，一旦存在，它对产品质量的影响就比较显著。一般说来在生产过程中是不允许存在的。质量管理的一项重要工作，就是要找出产品质量波动规律，把正常波动控制

5、在合理范围内，消除系统原因引起的异常波动。,分层法 排列图法 因果图法 调查表法 直方图法 散布图法 控制图法,控制图,散布图,第一节 分层法 质量管理中最基本的工具,一、概念 分层法又称分类法，即把收集来的原始质量数据，按照一定的目的和要求加以分类整理，以便分析质量问题及其影响因素的一种方法。分层与其他质量管理中统计方法一起联用，制成分层排列图、分层直方图、分层散布图等。,原则：应使同一层内的数据波动幅度尽可能小，而层间的差距尽可能大。,操作者：按人员的年龄、性别等分层 机器设备：按型号、使用年限等分层 原材料：按成分、规格、批次、产地等 操作方法：如工作条件、工艺方法等 不同的时间：按月、

6、日、班次分层；不同的检验手段：按测量设备、测量方法等 其他：按地区、使用条件、不合格类别、缺陷部位,分层标志,注意事项：,（1）数据的分层与数据收集目的紧密联系，目的不同，分层的方法与粗细也不同。（2）分层的粗细与对生产过程了解的程度有关。（3）分层是一项细致的工作，分层不当，将会造成问题原因不清的后果。,分层分不好时，会使图形的规律性隐蔽起来，造成假象。例如：作直方图分层不好时，就会出现双峰型和平顶型。排列图分层不好时，无法区分主要因素和次要因素，也无法对主要因素作进一步分析。散布图分层不好时，会出现几簇互不关连的散点群。控制图分层不好时，无法反映工序的真实变化，不能找出数据异常的原因，不能

7、作出正确的判断。因果图分层不好时，不能搞清大原因、中原因、小原因之间的真实传递途径。,例1：在磨床上加工某零件外圆，由甲乙两工人操作各磨100个零件，其产生废品45件，试分析废品产生的原因。,分析:,若只对工人、不对不合格原因进行分层。,则两工人的废品率相差无几，找不出重点。,若只对不合格原因，不对工人进行分层。,则会得到主要因素为：锥度不合格、碰伤。,对工人及不合格原因分层后,甲工人主要因素为碰伤；乙工人主要因素为锥度不合格。,例2：齿轮箱盖漏油的现象分析,在某产品装配过程中，经常发现齿轮箱盖漏油的现象，为解决该问题，对该工艺进行了现场调查，收集数据n=50；漏油数f=19；试用分层法找出影

8、响产品质量的原因。,操作者分层表,齿轮箱垫供货单位分层表,5.再次分析原因：只是单纯地分别考虑不同工人，不同供应厂造成的漏油情况，而没有进一步考虑不同工人用不同供应厂提供的齿轮箱垫造成的漏油情况，即由于没进行更细致的综合分析造成的。因此，需作综合分层。,3.措施：采用乙厂的齿轮箱垫，工人B的操作方法,4.效果：漏油率不但未降低，反而增加到43%,分析：,1.造成漏油的原因有两个（1）齿轮箱密封垫是由甲、乙两厂分别供给的（2）涂粘结剂的工人A、B、C 操作方法不同 2.分别对操作者和齿轮箱垫供货单位分层，得到如下结果：,综合分层表,结论：,使用甲厂齿轮箱垫时B的操作方法好，使用乙厂的齿轮箱垫时A

9、的操作方法好。采用措施后漏油率大大降低。,作业,对全班同学进行分层,了解身高状况,要求设计分层表。并写出预想结果。,第二节 调查表,一、概念及格式 利用统计表来进行数据整理和粗略原因分析的一种方法，也叫检查表法或统计分析表法常用位置调查表。（1）缺陷调查表。（2）不良项目类型（3）不良原因调查表。,二、几种常用的调查表 1.产品缺陷位置调查表 将所发生的缺陷标记在产品或零件简图的相应位置上，并附以缺陷的种类和数量记录。对搪瓷盆质量调查 盆外 盆里 x-掉瓷 0-气泡-尘埃点,大多是画成产品外形图、展开图，然后在其上对缺陷位置的分布进行调查。缺陷位置调查表宜与措施相联系，能充分反映缺陷发生的位置

10、，便于研究缺陷为什么集中在那里，有助于进一步观察、探讨发生的原因。,缺陷位置调查表,尘埃,流漆,色斑,2.不良项目调查表,不合格品统计调查表用于调查产品质量发生了哪些不良情况及其各种不良情况的比率大小。以内燃机车修理厂柴油机总装工段一次组装不合格的返修为例，如表所示。,3.不良原因调查表,要弄清楚各种不良品发生的原因，就需要按设备、操作者、时间等标志进行分层调查，填写不良原因调查表。,练漂不良品原因调查表,应用,要求设计对某商场服务质量状况进行调查的调查表.对全班同学的收支情况进行调查，要求设计调查表,服务质量,收支情况,收支 收入 支出,问题,一、概念 也叫特性因素图/鱼刺图/石川图，是整理

11、和分析影响质量（结果）的各因素之间的一种工具。形象地表示了探讨问题的思维过程，通过有条理地逐层分析，可以清楚地看出“原因-结果”“手段-目标”的关系，使问题的脉络完全显示出来。,人,机,料,物,法,环,第三节 因果图(鱼刺图),二、基本格式：由特性，原因，枝干三部分构成。特性：指主要的质量问题；原因：影响主要质量问题的原因。枝干：各种原因的排列方式。主干箭头所指的 为质量问题，主干上的大枝表示大原因，中枝、小枝芽表示原因的依此展开。,三、因果分析图的编制步骤,绘制因果分析图最一般的方法是“大枝展开法”，这种方法是从大枝到中枝、从中枝到小枝，按此次序提出各种要因，这样往往可以将各种因素限制在预先

12、确定的框框内，容易形成小而整齐的因果图。因果分析图的具体绘制一般按照下述步骤进行：,因果图作图步骤,（1）确定要研究分析的质量问题和对象，即确定要解决的质量特性是什么。将分析对象用肯定语气（不标问号）写在图的右边，最好定量表示，以便判断采取措施后的效果。（2）确定造成这个结果和质量问题的因素分类项目。影响工序质量的因素分为人员、设备、材料、工艺方法、环境等；再依次细分，画大枝，箭头指向主干，箭尾端记上分类项目，并用方框框上,（3）把到会者发言、讨论、分析的意见归纳起来，按相互的相依隶属关系，由大到小，从粗到细，逐步深入，直到能够采取解决问题的措施为止。将上述项目分别展开：中枝表示对应的项目中造

13、成质量问题的一个或几个原因；一个原因画一个箭头，使它平行于主干而指向大枝；把讨论、意见归纳为短语，应言简意准，记在箭干的上面或下面，再展开，画小枝，小枝是造成中枝的原因。如此展开下去，越具体越细致，就越好。,（4）确定因果图中的主要、关键原因，并用符号明显的标出，再去现场调查研究，验证所确定的主要、关键原因是否找对、找准。以此作为制订质量改进措施的重点项目。一般情况下，主要、关键原因不应超过所提出的原因总数的三分之一。（5）注明本因果图的名称、日期、参加分析的人员、绘制人和参考查询事项。做因果图的一个重要内容就是要收集大量的信息，而许多信息是靠人们主观想象和思维得到的,作因果图的注意事项,（1

14、）要充分发扬民主，把各种意见都记录、整理入图。一定要请当事人、知情人到会并发言，介绍情况，发表意见。（2）主要、关键原因越具体，改进措施的针对性就越强。主要、关键原因初步确定后，应到现场去落实、验证主要原因，在订出切实可行的措施去解决。,（3）不要过分的追究个人责任，而要注意从组织上、管理上找原因。实事求是的提供质量数据和信息，不互相推托责任。（4）尽可能用数据反映、说明问题。（5）作完因果图后，应检查下列几项：图名、应标明主要原因是哪些等、文字是否简便通俗、编译是否明确、定性是否准确、应尽可能地定量化、改进措施不宜画在图上。（6）有必要时，可再画出措施表。,汽车失控,胎 瘪,钉子,石头,爆胎

15、,玻璃,路 滑,油,冰,雨,雪,药物影响,嗜 睡,司机差错,训练不足,反应慢,鲁 莽,机械故障,系杆断裂,加速器失灵,刹车失灵,刹车片磨损,润滑不良,汽车失控的因果图,复印机复印不清楚的因果图,轴颈有刀痕,机床,操作者,材料,工艺方法,没及时换刀,工艺纪律不严,技能差,缺乏培训,油压不稳定,漏油,油中有气泡,冷却液浓度差,材料差,切速过快,转速高,对刀,无标准,（1）找出关键因素用方框括起来，作为改进重点，且该原因应该是具体的，以便能采取措施。（2）对关键因素采取措施后，再用排列图检验其效果，也可先用排列图找出重点。（3）因果图是一种枚举法，故在分析原因时，要集思广益，力求分析结果无一遗漏。,

16、四、实践应用,1.分析一道菜为什么难吃?2.分析四级外语为什么不过?,作业,对你所熟悉的实体质量问题画鱼刺图进行分析，并针对主要问题提出解决问题的措施。,第四节 散布图,Y X解决现实中具有相关性问题的方法,一、定义：散布图(相关图)是通过分析研究两种因素的数据的关系，来控制影响产品质量的相关因素的一种有效方法。即分析两个测定值之间的相关关系的一种方法。相关关系一般可为：原因与结果的关系；结果与结果的关系；原因与原因的关系。,二、制作步骤,1.提出可能相关的事物2.收集数据至少30组以上，收集相对应数据，并整理成数据表。3.画出坐标 横坐标-原因 纵坐标-结果4.将数据标示在图上5.观察图形并

17、建立相应的数学模型6.根据分布的形态来判断对应数据之间的相互关系。,例：硬度是某厂钢产品的质量特性之一 产品加工过程的淬火温度与硬度存在着非确定的关系，现利用散布图分析硬度与淬火温度之间的关系，以确定质量改进点。,收集生产相对稳定状态下的淬火温度值30个,并收集与淬火温度相对应的产品硬度30个。收集的数据应大于30对，否则，太少图形的相关性不明显，判断不准确.当然也不能太多，增加计算的工作量。制成下表。,1.收集成对的数据,2.整理成数据表,依据变量 X 和 Y 画出横坐标轴和纵坐标轴 横轴和纵轴的长度应基本相等，以便于分析相关关系,X,Y,3.建立X-Y坐标：,Y,X,810 830 850

18、 870 890,钢的淬火温度与硬度散布图,将表中各组数据一一对应地在坐 标中标识出来。若有两组数据完全相同，则可用两重圈“”标识，若有三组数据完全相同，则可用三重圈标识。,4.打 点：,60 55 50 45 40,散布图,某体育运动俱乐部，为了研究运动员的身高与体重之间是否存在某种关系，将所有运动员的身高和体重的测量数据，作散布图进行分析。,散布图是研究两个变量之间是否存在着相关关系的统计工具,示例,身高和体重呈正相关,越高的人越重,身体高,分量重,的,散布图大致可分为下列情形：,(1)完全正相关 x 增大，y 也随之增大。x与y之间可用直线y=a+bx(b为正数)表示。,y,x,完全正相

19、关,三、散布图的观察分析,(2)正相关 x 增大，y 基本上随之增大。此时除了因素x 外，可能还有其它因素影响。,(3)负相关 x 增大，y 基本上随之减小。同样，此时可能还有其它因素影响。,(4)完全负相关 x 增大，y 随之减小。x与y之间可用直线y=a+bx(b为负数)表示。,(5)无关 即x 变化不影响y 的变化。,散布图与相关系数r表,制作与观察散布图应注意的几种情况,(a)应观察是否有异常点或离群点出现，即有个别点子脱离总体点子较远。如果有不正常点子应剔除；如果是原因不明的点子，应慎重处理，以防还有其它因素影响。,(b)散布图如果处理不当也会造成假象，如图。若将x的范围只局限在中间

20、的那一段，则在此范围内看，y与x似乎并不相关，但从整体看，x与y关系还比较密切。,(c)散布图有时要分层处理。如图，x与y的相关关系似乎很密切，但若仔细分析，这些数据原是来自三种 不同的条件。如果这些点子分 成三个不同层次A、B、C。从每 个层次中考虑，x与y实际上并 不相关。,注意事项（1）做散布图时，要注意对数据进行正确的分层，否则可能作出错误的判断。（2）对明显偏离群体的点子，要查明原因。对被确定为异常的点子要剔除。（3）当收集的数据较多时，难免出现重复数据。在作图时为了表示这种情况，在点的右上方标明重复次数。（4）由相关分析所得的结论，仅适用于试验的取值范围内，不能随意加大适用范围。在

21、取值范围不同时，再作相应的试验与分析。,意义:,如果两个变量之间的相关程度很大，就可以对其中一个变量的直接观察来代替对另一个变量的观察。确定具有相关关系的变量之间的定量关系，从而达到从一个（或一些）变量的数值来估计或控制另一变量的数据。,第五节 排列图（帕累托图）（巴雷特图）19世纪由意大利经济学家巴雷特提出的,一、概念 将因素按影响产品质量的程度大小，用条形图由高到低顺序排列，从而找出主要因素的方法。,排列图又叫帕累托图（pareto iagram）,其原理是意大利经济学家帕累托在分析社会财富分布状况时得到的“关键的少数和次要的多数”的结论。,20%人占有80%的财富,二、基本图形 频数 频

22、率累计(%)(个数)A B C 1 2 3 4 5(影响质量问题的各种因素),三、排列图的作图步骤,1.确定分析对象 一般指不合格项目、废品件数、消耗工时等等。2.收集与整理数据 可按废品项目、缺陷项目，不同操作者等进行分类。列表汇总每个项目发生的数量即频数fi，按大小进行排列。3.计算频数fi、频率Pi%、累计频率Fi等。,4.画图 排列图由两个纵坐标，一个横坐标。左边的纵坐标表示频数fi，右边的纵坐标表示频率Pi；横坐标表示质量项目，按其频数大小从左向右排列；各矩形的底边相等，其高度表示对应项目的频数。,5.根据排列图，确定主要、有影响、次要因素 主要因素 累计频率Fi在0-80%左右的若

23、干因素。它们是影响产品质量的关键原因，又称为A类因素。其个数为1-2个，最多3个。有影响因素 累计频率Fi在80-95%左右的若干因素。它们对产品质量有一定的影响，又称为B类因素。次要因素 累计频率Fi在95-100%左右的若干因素。它们对产品质量仅有轻微影响，又称为C类因素,例:某印染企业织物染疵统计表,织物染疵排列图,频数（匹）,2,50,25,色差 色渍 污渍 色点 脆损破洞 影响质量因素,79.2,100,75,50,120,90,30,60,35,12,8,60,3,频率（%）,89.2,95.8,98.3,A,B,C,例:为分析某厂加工曲轴报废上升的原因，对222件废品进行了分类统

24、计，试找出主要影响因素。解：()收集资料。()整理计算。,100.0,100.0,2.7,222,97.3,0.9,216,96.4,1.3,214,95.1,2.2,211,92.9,8.6,206,84.3,14.0,187,70.3,70.3,156,_,_,()绘制排列图,()分析主次因素,四、注意事项（1）要做好因素的分类。（2）主要因素不能过多。（3）数据要充足。（4）适当合并一般因素。（5）合理选择计量单位。（6）重画排列图以作比较。,五、练习,某乒乓球厂检查了一批产品,其中有600个有缺陷.根据缺陷的不同进行分层,结果是:偏心：320个 粘合不好的有:25个 硬度不够：180个

25、 不清洁:60个 其它缺陷:15个 试画出缺陷原因的排列图,缺陷个数 累计频率%600 93%97%100%500 83%400 A 75%300 53%50%200 B C 100 25%0 1 2 3 4 5 缺陷原因,缺陷个数,累计频率%,600,500,400,100,200,300,偏心,硬度不够,不清洁,粘合不好,其他缺陷,53.33,83.33,93.33,100,缺陷项目,A,B,C,数据说话，用图形说话,第六节 直方图,一、概念 直方图法是适用于对大量计量值数据进行整理加工，找出其统计规律，即分析数据分布的形态，以便对其总体的分布特征进行推断，对工序或批量产品的质量水平及其均

26、匀程度进行分析的方法。,三、作直方图的方法步骤如下,1.收集数据 一般收集数据都要随机抽取50个以上质量特性数据，最好是100个以上的数据，并按先后顺序排列。2.找出数据中的最大值，最小值和极差。数据中的最大值用xmax表示，最小值用xmin表示，极差用R表示。,例:下表是收集到的某产品数据,例,某项目统计数据为：xmax=63，xmin=38，极差R=xmax-xmin=63-38=25区间xmax,xmin称为数据的散布范围,3.确定组数 组数常用符号k表示。k与数据数多少有关。例中100个数据，常分为10组左右。经验公式计算组数：k=1+3.31(logn)k=1+3.31(1ogn)=

27、1+3.31(log100)=7.628 一般由于正态分布为对称形，故常取k为奇数。亦可参考数据量n在50100间时，适当的分组数k为610；数据量n在100250间时，适当的分组数k为712；数据量n在250以上时，适当的分组数k为1025.,4.求出组距h 组距即组与组之间的间隔，等于极差除以组数，即组距,5.确定组界 为了确定边界，通常从最小值开始。先把最小值放在第一组的中间位置上。例中数据最小值xmin=38，组距(h)=3，故第一组的组界为：,6.计算各组的组中值(wi)组中值就是处于各组中心位置的数值，又叫中心值。某组的中心值(wi)=(某组的上限+某组的下限)/2 第一组的中心值

28、(w1)=（36.5+39.5）/2=38 第二组的中心值(w2)=（39.5+42.5 2）/2=41,7.统计各组频数。统计频数的方法8.画直方图。以分组号为横坐标，以频数为高度作纵坐标，作成直方图,频数统计表,四、直方图的用途,直方图在生产中是经常使用的简便且能发挥很大作用的统计方法。其主要作用是：1.观察与判断产品质量特性分布状态 2.判断工序是否稳定。3.计算工序能力，估算并了解工序能力对产品质量保证情况。,五、直方图的观察与分析,对直方图的观察，主要有两个方面：一是分析直方图的全图形状，能够发现生产过程的一些质量问题；二是把直方图和质量指标比较，观察质量是否满足要求。,直方图的形状

29、可概括为正常型和异常型两类，正常型的直方图应该是左右对称，中心处最高，离开中心越远处越低。正常型的直方图，它表示生产过程中没有异常原因。异常型的直方图，它表示生产过程中有异常原因，致使质量特性的波动不符合随机波动的规律，应该找出原因，采取措施，消除异常原因的影响，使生产趋于稳定状态。,1.正常型 图形中央有一顶峰，左右 大致对称，可判断工序运行正常，这时工序处于稳定状态。其它都属非正常型。,2.偏向型图形有偏左、偏右两种情形，原因是：(a)一些形位公差要求的特性值是偏向分布(b)但是也有技术上的原因造成的偏态。加工者担心出现不合格品，在加工孔时往往偏小，加工轴时往往偏大造成。,可能原因：过程只

30、设定了上层公差限例如：食品中对有害元素的限量,可能原因：过程只设定了下层公差限.例如：产品的耐压力,一般有形位公差要求（只控制一侧界限）的特性值分布、计数值的分布往往呈偏向性，这属于正常的情况。,3.双峰型 图形出现两个顶峰极可能是由于把不同加工者或不同材料、不同加工方法、不同设备生产的两批产品混在一起形成的。,4.锯齿型 图形呈锯齿状参差不齐，多半是由于分组过多或测量时读数有误、测量仪器精度不够等造成的。,5.平顶型 无突出顶峰，通常由于生产过程中缓慢变化因素影响(如刀具磨损)造成。,6.孤岛型 由于测量有误或生产中出现异常(原材料变化、刀具严重磨损等)。,可能原因：1）工序过程中发现了操作

31、失误 2）原料混杂 3）短时间内替岗 4）量测错误,第七节 控制图,控制图是判断和预报生产过程中质量状况是否发生波动的一种有效方法。控制图是1924年由美国贝尔通信研究所的休哈特博士发明的，因此也称休哈特控制图。例如：美国某电气公司的一个工厂有3千人，制定了5千张控制图；美国柯达彩卷公司有5千人，制定控制图有3万5千张，平均每人7张。我国某飞机制造厂中的先进质量体系(AQS)中，要求一些工序必须作控制图。,所谓控制图的基本思想就是把要控制的质量特性值用点子描在图上，若点子全部落在上、下控制界限内，且没有什么异常状况时，就可判断生产过程是处于控制状态。否则，就应根据异常情况查明并设法排除。通常，

32、点子越过控制线就是报警的一种方式。,一、基本原理 1.在一个工序上按照某一产品规格加工出来的一批产品，其质量（特性值）不会完全相同。产品之间总是或多或少存在着质量上的差别。造成质量特性值波动的原因是由于材料(Material)、方法(Method)、设备(Machine)、测量(Measure)、操作者(Man)和环境(Environment)这6个因素的变异。即5M1E（工序质量因素),2.制造过程诸因素处于控制状态和失控状态下，其质量特性值波动的原因、波动的大小和统计分布是不相同的。3.以控制状态下的质量特性值变化的统计分布为基础，确定控制界限。,4.当测得的质量特性值超过控制界限，说明制

33、造过程失去控制，有系统原因存在。这时就应该找到原因恢复正常。并采取措施消除系统原因。,影响因素分类,偶然因素（随机因素）对生产过程一直起作用的因素。如材料成分、规格、硬度等的 微小变化；设备的微小震动；刃具的正常磨损；夹具的弹性变型及微小松动；工人操作的微 小不均匀性等；对质量波动的影响并不大，一般来说，并不超出工序规格范围；因素的影响在经济上并不值得消除；在技术上也是难以测量、难以避免的；由偶然因素造成的质量特性值分布状态不随时间的变化而变化。由偶然因素造成的质 量波动称为正常的波动，这种波动一般通过公差加以反映，此时的工序处于稳定状态或受控状态。,异常因素（系统因素）,在一定时间内对生产过

34、程起作用的因素。如材料成份、规格、硬度的显著变化；设备、工夹具安装、调整不当或损坏；刃具的过渡磨损；工人违反操作规 程等；因素造成较大的质量波动，常常超出了规格范围或存在超过规格范围的危险；因素的影响在经济上是必须消除的；在技术上是易于识别、测量并且是可以消除和避免的;由异常因素造成的质量特性值分布状态随时间的变化可能 发生各种变化。由异常因素造成的波动称为不正常的波动。此时的工序处于不稳定状态 或非受控状态。对这样的工序必须严加控制。,控制图的设计原理控制图的设计原理可概述为：正态性假定；3准则；小概率原理和反证法思想。,正态性假定 当工序处于控制状态下，产品质量特性值由于受随机因素的影响，

35、总会存在一定程度的波动，此时绝大多数质量特性值均服从或近似服从正态分布。可以根据此假定利用正态分布的特征建立工序控制模型。,3准则质量特性值服从正态分布下，距分布中心3范围内所含面积为99.73。如果只有随机因素的影响，则产品质量特性值应以99.73的概率落入该范围内；如果落入此范围之外，则表明生产过程出现了异常，处于失控状态。,小概率原理当质量特性值X服从正态分布下，X落在控制界限之外的概率仅为0.27。因此一旦X落在控制界限之外，则小概率事件发生，有理由认为生产过程出现异常，工序处于失控状态。此时要及时查找原因，确认生产过程是否发生了显著变化。此外，根据需要进一步分析是何原因导致生产过程处

36、于失控状态。,控制图的两类错误,第一类错误()由于控制图上的点子落在控制界限外，但生产过程本身没有发生变化，却判定工序处于失控状态而导致的错误，即把正常的生产过程判为异常或失控。处于控制状态的生产过程，若以“3”原则确定控制界限，那么在抽样检验中，将有99.73的质量特性值或质量特性值的统计量落在控制界限之内。而落在控制界限之外的概率为0.27，是一个小概率事件。在控制状态下，小概率事件一旦发生，就会因样本点落在控制界限之外而判断生产过程失控，但是，事实上是虚发信号，由此所作出的错误判断称为控制图的第一类错误。通常把第一类错误的概率记作a，在3控制图中，a=0.0027。根据正态分布的原理，a

37、/2=0.00135。引发的后果：查找本来不存在的异常原因，从而造成停工损失。,(2)第二类错误()生产过程已经发生了变化，但判定其没有发生异常变化而导致的错误，即把异常的生产过程判为正常，认为工序仍处于控制状态。分布中心由0 变化到1，生产过程确实失控，但是仍然有一定比例的质量特性值（如1 状态的阴影部分）落在控制界限之内，由此作出生产过程正常的错误判断，这就是控制图的第二类错误。第二类错误的概率通常记作。引发的后果：无法采取必要的措施消除生产过程中的异常因素，从而导致过量不合格品的产生，造成经济损失。,/2,/2,控制图的两类点错误分析,两类错误的关系 两类错误存在着此消彼长的关系，其大小

38、相互制约。,x,LCL,CL,UCL,/2,/2,控制图的两类错误,第一类错误损失,第二类错误损失,两类错误损失图,两 损 失,的 合 计,k,3,u1,1.产品质量特性值及其波动性 反映产品质量特性的数值称为质量特性值。根据产品质量特性值特点，可分为计量值和计数值计量值是指可以用量仪加以测定并具有连续性质的数值，如直径、璧厚、化学成分等。计数值是指用“个数”表示的数值。计数值又可以分为两类：只能用件数表示的合格或不合格，称为记件值；只能用点数来表示质量特性值的，称为计点值，如气泡数、疵点等。,二、常用控制图的种类,2.常用质量控制图可分为两大类：（1）计量值控制图包括：a 均值极差控制图 b

39、 均值标准偏差控制图 c 中位数极差控制图 d 单值移动极差控制图，e 单值控制图。,计量值控制图一般适用于以计量值为控制对象的场合。计量值控制图对工序中存在的系统性原因反应敏感，所以具有及时查明并消除异常的明显作用，其效果比计数值控制图显著。计量值控制图经常用来预防、分析和控制工序加工质量，特别是几种控制图的联合使用。,（2）计数值控制图包括：a.不良品数控制图 b.不良品率控制图 c.缺陷数控制图 d.单位缺陷数控制图。,计数值控制图则用于以计数值为控制对象的场合。离散型的数值，比如，一个产品批的不合格品件数。虽然其取值范围是确定的，但取值具有随机性，只有在检验之后才能确定下来。计数值控制

40、图的作用与计量值控制图类似，其目的也是为了分析和控制生产工序的稳定性，预防不合格品的发生，保证产品质量。,三、控制图的基本格式 1.控制图的基本格式如图所示。中心线CL(Central Line)用细实线表示；上控制界限UCL(Upper Cortrol Limit)用虚线表示；下控制界限LCL(Lower Control Limit)用虚线表示。,UCL,CL,LCL,子样号,重量特性数据,正常区,警惕区,废品区,X,3,-3,T/2,-T/2,质量特性值,时间或样本号,T上,T下,LCL,UCL,CL,2.控制图的选用,根据所要控制的质量特性和数据的种类、条件等，按图中得箭头方向便可作出正

41、确的选用。,控制图种类及适用场合,3.控制界限的原理,控制图中的上、下控制界限，一般是用“三倍标准偏差法”(又称3法)。而把中心线确定在被控制对象(如平均值、极差、中位数等)的平均值上。再以中心线为基准向上或向下量3倍标准偏差，就确定了上、下控制界限。另外，在求各种控制图时，3倍标准偏差并不容易求到，故按统计理论计算出一些近似系数用于各种控制图的计算信息输入表。,计量值控制图,计数值控制图,控制图用系数表,四、控制图的作法 仅讨论（X-R）图的作法，其它控制图的作法大同小异。X-R图是建立在正态分布基础上的。它由X控制图和R控制图组成，前者用来观察分布平均值的变化，后者用来观察分布分散情况的变

42、化。,1.收集数据。应注意必须在相应条件下随机取样，样本大小通常取4-5个，数据最好在100个以上。2.计算各组平均值和总平均值，其中（i=1,2,n），(j=1,2,3,m),3.计算各小组极差和极差平均值。小组极差=组内最大值一组内最小值；极差平均值,4.计算中心线和控制界限,式中：A2是由样本大小n确定的系数，可由控制图用系数表查得。,5.绘制控制图并加以修正 画出有初始控制界限的的控制图，并将样本统计量x和R逐一描点在图上，然后，用折线连接起来。对超出控制界限的样本点要进行分析，若是系统原因引起的要加以剔除。然后利用剩余的样本统计量重新修正控制界限。,例：某厂制作1879个线圈，其阻抗

43、值的质量要求为（152).今从其制造过程中，按时间顺序随机抽取n=5的20组样本，测得其阻抗值如表所示。试画出X-R控制图。解：1）搜集数据 从工序中每日定时搜集100数据，记入表中。,x,n,系数,6）画出控制界限中心线常用实线（）表示；分析用控制图的控制界限常用（）表示；管理用控制图的控制界限常用（）表示；,7)打点,0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20,样本号,17.016.015.014.013.06.04.02.0,CL=15.033,UCL=16.536,LCL=13.530,CL=2.0,UCL=5.51,X,R,五、控制图的分析与判断用控制图识别生产过程的状态

44、，主要是根据样本数据形成的样本点位置以及变化趋势进行分析和判断。1.受控状态 如图所示，如果控制图上所有的点都在控制界限以内，而且排列正常，说明生产过程处于统计控制状态。这时生产过程只有偶然性因素影响，在控制图上的正常表现为：,（1）所有样本点都在控制界限之内；（2）样本点均匀分布，位于中线两侧的样本点约各 占1/2；（3）靠近中心线的样本点约占2/3；（4）靠近控制界限的样本点极少。,UCL,CL,LCL,t,控制受控状态示意图,2.失控状态,生产过程处于失控状态的明显特征是有一部分样本点超出控制界限。除此之处，如果没有样本点出界，但样本点排列和分布异常，也说明生产过程状态失控。典型失控状态

45、有以下几种情况：,（1）有多个样本点连续出现在中心线一侧；,连续7点或7点以上出现在中心线一侧；,连续11点至少有10点出现在中心线一侧；,连续14点至少有12点出现在中心线一侧。,（2）连续7点上升或下降,UCL,CL,LCL,t,t,X,X,0.0214,1,2,3,连续3点中有2点落在警戒区内；,连续点中有3点落在警戒区内；,连续10点中有4点落在警戒区内。,（3）有较多的边界点,(4)样本点的周期性变化,如图所示，控制图上的样本点呈现周期的分布状态，说明和平过程中有周期因素影响，使生产过程失控，所以应该及时查明原因，予以消除。,如图所示，从第8个样本点开始，分布的水平位置突然变化，应查

46、明系统性原因，采取纠正措施，使其恢复受控状态。,t,（5）样本点分布的水平突变,（6）样本点分布的水平位置渐变,图失控状态分布中心渐变,（7）样本点的离散度变大,如图所示，控制图中的样本点呈现较大的离散性，即标准差变大。说明有系统性原因影响。例如，原材料规格不统一，样本来自不同总体等因素，查明情况后要及时采取措施加以消除。,失控状态离散度变大,控制图的解读,在生产过程中，定时抽取样本，把测得的点一一描在控制图上。如果点子落在控制界限之内且点子排列无缺陷，则表明生产过程正常，过程处于统计控制状态。如果点子越出控制线之外，或点子排列有缺陷，则说明生产条件发生了异常变化，过程已经处于非统计控制状态。

47、此时必须对过程采取措施，加强管理使生产过程恢复正常。,控制图,由图中的样本点状态显示：(1)图中有第4，9，20 号三个样本点出界；(2)R图中有第18号样本点出界；(3)控制界限内的样本点排列多数偏于中心线以下。在实际中对上述情况进行具体分析，结果确认第9号样本点出界是偶然性原因引起的，而第4，18，20号三个样点出界是由于系统性原因引起的,转为管理用的控制图,为以后的管理服务,随时抽样并判断分析,练习,某公司生产高科技雷达,其产品被用于尖端的秘密武器。然而，该公司发现某个圆形零件出现了问题，该零件直径的目标值是6厘米。连续4天抽取样本容量为4的样本，结果如下表所示，建立X-R过程控制图来判断过程是否稳定。,顾客满意率,90%80%,危 险 区,警 惕 区,合 格 区,应用,用途,调查表：收集数据分层法：数据项目的设立排列图：看问题的分布情况,找出主要因素。因果图：理清思路，寻找原因。散布图：两个因素之间的关系。直方图：看问题的分别情况，发现异常情况存在。控制图：稳定与否。,