控制图的作用

控制图的作用：

①能够判断品质是处于稳定状态还是处于异常状态。 ②可以确认不良对策是否有效。

③可用作日常品质维护管理的主要工具。 4.该方法实战时注意事项： （仅以x-R 控制图为例）

①选定要控制的对象，一般在《标准作业书》里都有详细规定。 ②准备数据

A ． 要生产稳定时期的最新数据。

B ．以此数据作成的控制图，在日后使用过程中如不

能真实反映品质状况，还需重新研讨收集数据的时期。

C ．数据量越多越好，尽量在100个以上，组数在20～

25以上。 ③计算以下各值：

中心值（CL ）、上限值（UCL ）、下限值（LCL ）、平均值（x ）、总平均值(x)*其中A2、D4、D3可以从《系数表》中查得。

*上下限计算到小数后面二位。

x—R管理图系数表

N A2B3B4C4D3D4M3A2

2 1.88— 3.2670.797— 3.267 1.88

3 1.023— 2.5680.886— 2.575 1.187

40.729— 2.2660.921— 2.2820.796

50.577— 2.0890.94— 2.1150.691

60.4830.03 1.970.951— 2.0040.549

70.4190.118 1.8820.9590.076 1.9240.509

80.3730.185 1.8150.9650.136 1.8640.432

90.3770.239 1.7610.9690.184 1.8160.412 100.3080.284 1.7160.9720.223 1.7770.363 110.2850.321 1.6790.9750.256 1.744—120.2660.354 1.6460.9770.283 1.717—130.2490.382 1.6180.9790.307 1.693—

*当N=2—6时，不考虑R控制图中的下限。

④在空白通用x—R控制图上，记入品名、品质特性、规格、测定单位、测定仪器、测定者、测定日期等内容。

⑤在空白通用x—R控制图的相应位置上画上UCL、CL、LCL线，其中UCL、LCL线为红色虚线，CL为

红色实线。

A．例如，T550录音机P卷轴自1998/3起生产工序一直处于稳定状态，试作成x—R管理图。

*每天测取5个数据,x=11.59 R=0.04

B．试以该数据作成的控制图对5月份的压入高度进行管理。又设5月份的头几天共获得以下数据：

R控制图

C．将以上数据填入到控制图中。

随着生产的进行，将每一天的数据记入表中，通过连接点线的走势，就能很好地判定品质是否处于稳定或异常状态。

⑥当点线走势满足以下条件时，判定品质处于稳定状态：A．连续25个点都在控制线内。

B．连续35个点中，只有1个点在控制线外。

C．连

A．（要先考虑判稳条件）。

B．点的排列不呈随机状态，有明显某一趋势，如以下一些情

a.

b.连续7点中有3点以上接近控制线。

判异b条件

c.连续10点中有4点接近控制线。

d.连续11点中有10点落在中心线的某一侧。

e.连续14点中有12点落在中心线的某一侧。

f.

g.

h.当连续7点上升或下降时，即非随机排列。

差异h条件

j.当点线呈现有规律的周期性波动时。

判异j条件

判明品质异常之后，最为重要的是要查明原因，消除造成不良的因素，使品质恢复稳定状态。

5.其他：

①当品质特性呈正态分布时，所设定的控制线不同，任意测定所得的值，其分布在控制线内的概率不同，换言之，即使是正态分布，亦有极少数产品不符合品

②如果点子落在控制线以外时,不论是正常还是异常分布,均要在点子处做上记号,注明发生原因和处理方法。

①产品品质(狭义)得以稳定,并能提高。

②不良品下降，内外投诉事件减少。

③生产成本下降，为增加产量打下基础。

④人机怠工减少，返工减少。

到合理的、有重点的进行。

①不是凭直觉或者经验，而是可以科学地、有效地分析现场，把握现场问题。

②只要明确判断标准，谁都可以同样作出正确的判断。

③平日被忽略的问题点突出地表现出来，避免管理遗漏。

⑤不会被个别的问题分散了注意力，可以看到整体。

⑥因为具有客观性，容易统一众人的意见。

⑦在状况说明时，因为有统计分析过的数据，说明可以简单地进行。

⑧看一眼图表就能大致明白现状，可以提高全员对品质的责任心和关心。

质量控制图制作

利用EXCEL制作质量控制图 董瑞（淮南市环境保护监测站，淮南232001） 摘要：本文在利用EXCEL制作控制图方面进行了初步尝试。以该方法制作控制图快速、准确、易于推广，是环境监测工作中质量控制的有效手段。 关键词：质量控制图；EXCEL Use EXCEL to Make the Quality Control Picture. DONG Rui(Huainan EMS, Huainan 232001) Abstract:This paper study the aspect that use EXCEL make the enviroment monitoring quality control picture.This kind of method making quality control picture is quick and accurate,and easy to populazing, it is one of the effective means of enviroment monitoring quality control. Key words:quality control picture; EXCEL 质量控制图是环境监测质量控制的重要手段之一。传统的质控图制作是以手工方式计算大量的繁杂数据，再手工绘制在坐标纸或控制图专用纸上，稍一出错便前功尽弃。这是控制图这种有效的质量控制手段不能广泛应用的主要原因之一。随着环境监测事业的发展，各级监测站拥有的电脑越来越多，我们可以利用这一高效手段使制作质量控制图快速、准确、易推广。在软件方面，EXCEL是常见、易获得的应用软件，其强大的计算和图表功能非常适合制作控制图。本文在利用EXCEL2000制作控制图方面进行了初步尝试。 1.制作控制图 1.1 确定控制图组成 控制图的类型有许多种，本文选用NH3-N的空白值来制作平均值—极差控制图（x—R 图）。x—R图的基本图形组成见表一。 表一x—R图控制界限线计算公式 空白值的获得方法一般为每天测定一次平行样，在一定的时间间隔内积累20组以上的 =1.880，D3=0，D4=3.267。数据。在本例中，我们选用20组空白平行测定值，则表一中的A 2 1.2 制作步骤

控制图控制图

控制图 1、概念 控制图又叫做管制图，是用于分析和判断工序是否处于稳定状态所使用的带有控制界限的一种工序管理图。 控制图是一种对过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图，图上有中心线（CL ）、上控制线（UCL ）、下控制线（LCL ），并有按时间顺序抽取的样本计量值的描点序列。 控制图主要用于：过程分析及过程控制。 图1表示了控制图的基本形状： 2 、原理 控制图的作图原理被称为“3σ原理”，或“千分之三法则”。 根据统计学可以知晓，如果过程受控，数据的分布将呈钟形正态分布，位于“μ±3σ”区域间的数据占据了总数据的99.73%，位于此区域之外的数据占据总数据的0.27%（约千分之三，上、下界限外各占0.135%），因此，在正常生产过程中，出现不良品的概率只有千分之三，所以我们一般将它忽略不计（认为不可能发生），如果一旦发生，就意味着出现了异常波动。 μ：中心线，记为CL ，用实线表示； μ+3σ：上界线，记为UCL ，用虚线表示； μ－3σ：下界线，记为LCL ，用虚线表示。 3、控制图的种类 ①、计量值控制图：控制图所依据的数据均属于由量具实际测量而得。 A R Chart ）； B S Chart ）； C Chart ）； D 、单值控制图（X Chart ）； ②、计数值控制图：控制图所依据的数据均属于以计数值（如：不良品率、不良数、缺点数、件数等）。 A 、不良率控制图（P Chart ）； 质 量 特 性 数 据

B、不良数控制图（Pn Chart）； C、缺点数控制图（C Chart）； D、单位缺点数控制图（U Chart）。 4、控制图的用途 根据控制图在实际生产过程中的运用，可以将其分为分析用控制图、控制用控制图： ①、分析用控制图（先有数据，后有控制界限）：用于制程品质分析用，如：决定方针、制程解析、制程能力研究、制程管制之准备。 分析用控制图的主要目的是：（1）分析生产过程是否处于稳态。若过程不处于稳态，则须调整过程，使之达到稳态（称为统计稳态）；（2）分析生产过程的工序能力是否满足技术要求。若不满足，则须调整工序能力，使之满足（称为技术稳态）。根据过程的统计稳态和技术稳态是否达到可以分为如下所示的四种情况： 表1 统计稳态与技术稳态矩阵 当过程达到我们所确定的状态后，才能将分析用控制图的控制线延长用作控制用控制图。由于控制用控制图是生产过程中的一种方法，故在将分析用控制图转为控制用控制图时应有正式的交接手续。在此之前，会应用到判稳准则，出现异常时还会应用到判异准则。 ②、控制用控制图（先有控制界限，后有数据）：用于控制制程的品质，如有点子跑出界时，应立即采取相应的纠正措施。 控制用控制图的目的是使生产过程保持在确定的稳定状态。在应用控制用控制图过程中，如发生异常，则应执行“20字方针”，使过程恢复原来的状态（参见第6条）。 5、控制图原理的2种解释 ①、控制图原理的第1种解释：点出界出判异（小概率事件原理） 小概率事件原理：在一次实验中，小概率事件几乎不可能发生，若发生即判断异常。 在生产过程处理统计控制状态（稳态）时，点子出界的可能性只有千分之三，根据小概率事件原理，要发生点子出界的事件几乎是不可能的，因此，只要发现点子出界，就判定生产过程中出现了异波，发生了异常。 例：螺丝加工过程中，为了解螺丝的质量状况，从中抽取100个螺丝进行检查，量取螺丝的直径值（见表2），并将其用控制图作出（见图2）。

SPC控制图类型

SPC控制图选择的技巧 SPC介绍： SPC统计过程控制（Statistical Process Control），简称SPC，是一种借助数理统计方法的过程控制工具。在企业的质量控制中，可应用SPC对质量数据进行统计、分析从而区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动，以便对过程的异常及时提出预警，提醒管理人员采取措施消除异常，恢复过程的稳定性，从而提高产品的质量。 SPC目的： SPC目的是建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平，以确保产品和服务符合规定的要求。而要实现SPC的目的主要用到的工具手段就是控制图。控制图主要是一个统计管理工具。既然是统计那么就离不开数据，数据是统计技术的基础。在SPC统计过程的，为不同的数据应用不同的控制图来统计。那么SPC统计过程中的数据分为哪几种呢？ 首先数据主要分为两大类，一个是计量型数据，另一个是计数型数据。计量型数据是指连续测量所得的质量特性值，如长度、重量、强度、化学成分、时间、电阻等。计数型数据是指按个数数得的非连续性取值的质量特性值，如铸件的疵点数，统计抽样中的不合格判定数、审核中的不合格项数等可以用0、1、2、3、、、等阿拉伯数字数下去的数据。其中计数型数据又可分为计件值与计点值，其中计件值是指是按件、按个、按项计数的数据。例如：不合格品件数、温控器个数、质量检验项目等；计点值是指是指按缺陷点计数，例如：铸件的沙眼数、布匹上的疵点数、电路板上的焊接不良数等离散性数据。 控制图在众多现代化工厂中得到了普遍应用，并凭借其强大的分析功能，为工厂带来丰厚的实时收益。最初的控制图分为计量型与计数型两大类，包含七种基本图表。 计量型控制图包括： ?IX-MR（单值移动极差图） ?Xbar-R（均值极差图） ?Xbar-s（均值标准差图）

SPC控制图应用指导书

有限公司作业文件 文件编号：版号：A/0 （SPC）控制图应用指导书 批准： 审核： 编制： 受控状态：分发号： 2010年11月15日发布2010年11月15日实施

（SPC）控制图的应用指导书 1目的 用于使（工序）过程保持稳定状态，预防不合格发生。 2适用范围 适用公司对特殊特性与关键工序的控制。 3职责 3.1技术科 负责识别并确定特殊特性与关键工序，并确认需要控制的质量特性值。3.2检验科 1）负责采集和记录控制图所需要的产品实物测量数据，并确定采用的控制图的种类。 2）负责对现场操作人员进行控制图作业的培训和指导。 3.3生产车间 负责控制或管理控制图的打点、判别、不合格的纠正。 4控制图的基本形式、种类及适用场合 4.1控制图的基本形式如图1 抽样时间或样本序号 图1控制图的基本形式 4.2控制图的分类 4.2.1按照用途分类 1）分析用控制图 主要用于分析过程是否处于稳态，过程能力是否适宜。如果发生异常就应找出其原因，采取措施，使过程达到稳定。过程处于稳定后，才 可以将分析用的控制线，延长作为控制用控制图。 2）控制（管理）用控制图

用于使过程保持稳态，预防不合格的发生。控制用控制图的控制线来自分析用控制图，不必随时计算。当影响过程质量波动的因素发生变化或质量水平已有明显提高提高时，应使用分析用控制图计算新的控制线。 4.2.2按数据的性质分类，表1列出常用控制图的种类及适宜场合 4.3控制图的应用范围 1）诊断：评估过程的稳定性。 2）控制：决定某过程何时需要调整，何时需要保持原有状态。 3）确认：确认某一过程的改进。

4.4绘制控制图 1）选定质量特性：选定控制的质量特性应是影响产品质量的关键特性。这些特性应能够计算（或计数）并且在技术上可以控制。 2）选定控制图的种类。 3）收集数据：应收集近期的，与目前工序状态一致的数据。收集的数据个数参见表2 表2控制图的样本数与样本大小 4）计算有关参数 各控制图有关参数的计算步骤及公式（见表3）

如何利用控制图进行分析

如何利用控制图进行分析 一、机械行业成功案例 某机械制造集团由于成立较早，内部流程复杂，存在响应速度慢、非增值活动多、库存及产品交付周期长等问题。为了更快地供应合格的产品，缩短产品的制造周期，在合规的前提下使用更低的成本，更快地响应速度以增加产品的市场竞争力，企业急需改善质量管理。 实施QSmart SPC Monitor质量管理系统改善优化后，机械制造集团提高了效率，降低了库存，减少了浪费。在保证产品质量的前提下，增加经济效益60余万元，同时增强了跨部门的协作，最终增强了公司对市场的适应能力和公司在行业中的竞争能力，巩固了该集团亚太地区机械零件生产供应基地的地位。 二、休哈特SPC控制图与过程能力 质量改进团队面对庞大的生产集团，最常提出的问题之一便是“过程能力”。有些成员人为“这一过程本身就不能满足规格的要求”。不同意的人主张“该过程能力没有问题，只是运行的不好”。在最近几十年，人们设计了许多工具以检验这类说法，尤其是应用于生产过程中。

一个普遍的测试过工程能力的方法便是“休哈特控制图”。数据通常以相同时间间隔从过程中抽取出来。由控制图分析确定过程处于稳定状态后，将数据与规格条件进行比较。这一比较得出了一个量度，衡量了过程持续产出规定界限内结果的能力。 许多这类过程是这样的一种序列，其中的工作以一种顺序的方式从一个部门流到另一个部门。一个循环会花费好几天（或几周，甚至几个月），但完成工作的时间却只用几个小时。其余的时间都是在个步骤上的等待、返工等构成的。 对于这样的过程，理论上的过程能力是累加工作时间。如果某个人经过训练能够完成所有的步骤，能够利用所有的数据库，这个人可能会达到这个理论能力。这些公司将缩短运转周期时间的目标设定为理论过程能力的两倍。 三、过程能力分解 分析一个能力充分的过程为什么不能正常运转，有一种常用的方法称为“过程分解”。这种方法试图到过程中的源头去对缺陷进行探索，过程的分解有多种形式。中间测试阶段 当过程尾端出现缺陷时，并不知道是哪个步骤所造成的。这种情况下，一种有用的方法是在中间阶段的步骤对产品进行检验或测试以找出最初出现缺陷的步骤。这一寻找如果成功的话，会大大减少验证推测所需的努力。 流-流分析

八种控制图应用实例(minitab)

八种控制图应用实例(minitab)

1、试作均值极差控制图

S a m p l e S a m p l e M e a n 19 17 15 13 119 7 5 3 1 40 30 20 10 __ X=29.76 UCL=45.11 LCL=14.41 S a m p l e S a m p l e R a n g e 19 17 15 13 119 7 5 3 1 604530150 _ R=26.61 UCL=56.26 LCL=0 Xbar-R Chart of C1 2、试作均值极差控制图、中位数极差控制图和均值标准差控制图

S a m p l e S a m p l e M e a n 25 23 21 19 17 15 1311 9 7 5 3 1 40 30 20 10 __ X=29.86 UCL=45.27 LCL=14.46 S a m p l e S a m p l e R a n g e 25 23 21 19 17 15 1311 9 7 5 3 1 604530150 _ R=26.70 UCL=56.47 LCL=0 Xbar-R Chart of C1 S a m p l e S a m p l e M e a n 25 23 21 19 17 15 1311 9 7 5 3 1 40 30 20 10 __ X=29.86 UCL=45.27 LCL=14.46 S a m p l e S a m p l e S t D e v 25 23 21 19 17 15 1311 9 7 5 3 1 20 151050 _ S=10.79 UCL=22.54 LCL=0Xbar-S Chart of C1 3、试作移动极差控制图

质量控制流程图.doc

3.1.1 现场质量控制流程图 施工准备 项工程施工计划施工方案 工程质量控制指标 检验频率及方法 材料、机械、劳动力、现 场管理人员准备 分项开工报告 批准 分项开工批复单 每道工序施工 施工测量放线 报告 检验试验报告设计施工复核 不批准 分析原因，及时修复改正或返工 材料检查工艺流程检查测量检测试验检测质检工程师检查 自检结果 工序交接报告 不合格 抽样检查资料检查试验抽测测量检测工序检验记录检查 交工报告 不合格 合格 交工证书 现场质量控制流程图

3.1.2 质量管理组织机构流程图 指挥长 生产副指挥长 质量安全 总工程师 材 料 厂 科 程 工 安全质量 试 验 室 指挥部质管 工程师 质量安全 委员会办 指挥部质管 工程师 工 程 队 队 程 工 程 队 工 质量管理组织机构流程图

3.1.3 质量检验总流程图 原材料取样 不 合 标准试验格 试验结果评定、是否合格 试验报告 实施控制检验 成品抽样检验 试验结果评定、是否合格 合格不合格 作业结论分析原因 结束提出处理意见 质量检验总流程图

3.1.4 工程材料、构配件和设备质量控制流程图 承包单位填写 《工程材料/构配件/设备报验单》 方法： 承包单位另选不合格 监理工程师审核 合 格 1．审核证明资料 2．到厂家考察 3．进场材料检验 4．进行验证复试承包单位使用 工程材料、构配件和设备质量控制流程图

3.1.5 技术质量主要工作流程图 图纸会审 参加设计交底 编制施工组织设计工程师审批 工程物料确认 进场验收 技术复核 分部工程验收 技术交底工程定位交接 甲方、监理确认工程师确认 隐蔽验收质量验收 资料审核 甲方、乙方、设计联合验收 交付使用送交资料和竣工图 回访维修 技术质量主要工作流程图

休哈特控制图的种类与使用方法

统计过程控制（SPC）与休哈特控制图(二) 第五章休哈特控制图 一、特控制图的种类及其用途 国标GB4091常规控制图是针对休哈特控制图的。根据该国标,常规休哈特控制图如表常规的休哈特控制图。表中计件值控制图与计点值控制图又统称计数值控制图。这些控制图各有各的用途, 应根据所控制质量指标的情况和数据性质分别加以选择。常规的休哈特控制图表中的二项分布和泊松分布是离散数据场合的两种典型分布,它们超出3σ界限的第Ⅰ类错误的概率σ当然未必恰巧等于正态分布3σ界限的第I类错误的概率α=0.0027,但无论如何总是个相当小的概率。因此,可以应用与正态分布情况类似的论证,从而建立p、pn、c、u 等控制图。 常规的休哈特控制图 1.x一R控制图。对于计量值数据而言,这是最常用最基本的控制图。它用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间和生产量等计量值的场合。 x控制图主要用于观察分布的均值的变化,R控制图用于观察分布的分散情况或变异度的变化,而x一R图则将二者联合运用,用于观察分布的变化。 2.x一s控制图与x一R图相似,只是用标准差图(s图)代替极差图(R图)而已。极差计算简便,故R图得到广泛应用,但当样本大小n>10或口,这时应用极差估计总体标准差。的效率减低,需要应用s图来代替R图。 3.XMED一R控制图与x一R图也很相似,只是用中位数图(XMED图)代替均值图(x图)。

所谓中位数即指在一组按大小顺序排列的数列中居中的数。例如,在以下数列中2、3、7、13、18,中位数为7。又如,在以下数列中2、3、7、9、13、18,共有偶数个数据。这时中位 数规定为中间两个数的均值。在本例即29 7 =8。由于中位数的计算比均值简单,所以多用于现场需要把测定数据直接记入控制图进行控制的场合,这时为了简便,当然规定为奇数个数据。 4.x一Rs控制图。多用于下列场合:对每一个产品都进行检验,采用自动化检查和测量的场合;取样费时、昂贵的场合;以及如化工等过程,样品均匀,多抽样也无太大意义的场合。由于它不像前三种控制图那样能取得较多的信息,所以它判断过程变化的灵敏度?要差一些。 5.P控制图。用于控制对象为不合格品率或合格品率等计数值质量指标的场合。这里需要注意的是,在根据多种检查项目总合起来确定不合格品率的情况,当控制图显示异常后难以找出异常的原因。因此,使用p图时应选择重要的检查项目作为判断不合格品的依据。常见的不良率有不合格品率、废品率、交货延迟率、缺勤率,邮电、铁道部门的各种差错率等等。 6.Pn控制图。用于控制对象为不合格品数的场合。设n为样本大小-户为不合格品率,则t为不合格品个数。所以取pn作为不合格品数控制图的简记记号。由于计算不合格品率需进行除法,比较麻烦,所以在样本大小相同的情况下,用此图比校方便。 7.c控制图。用于控制一部机器,一个部件,一定的长度,一定的面积或任何一定的单位中所出现的缺陷数目。如布匹上的疵点数,铸件上的砂眼数,机器设备的缺陷数或故障次数,传票的误记数,每页印刷错误数,办公室的差错次数等等。 8.u控制图。当上述一定的单位,也即样品的大小保持不变时可以应用c控制图,而当样品的大小变化时则应换算为平均每单位的缺陷数后再使用u控制图。例如,在制造厚度为2mm 的钢板的生产过程中,一批样品是2平方米的,下一批样品是3平方米的。这时就都应换算为平均每平方米的缺陷数,然后再对它进行控制。 二、应用控制图需要考虑的一些问题 应用控制图需要考虑以下一些问题: 1.控制图用于何处?原则上讲,对于任何过程,凡需要对质量进行控制管理的场合都可以应用控制图。但这里还要求:对于所确定的控制对象一质量指标应能够定量,这样才能应用计量值控制图。如果只有定性的描述而不能够定量,那就只能应用计数值控制图。所控制的过程必须具有重复性,即具有统计规律。对于只有一次性或少数几次的过程显然难于应用控制图进行控制。 2.如何选择控制对象?在使用控制图时应选择能代表过程的主要质量指标作为控制对象。一个过程往往具有各种各样的特性,需要选择能够真正代表过程情况的指标。例如,假定某产品在强度方面有问题,就应该选择强度作为控制对象。在电动机装配车间,如果对于电动机轴

SPC控制图选用原则

一、按控制图测量性质不同，控制图可分为计量型控制图和计数型控制图两 大类。前者反映产品或过程特性的计量数据,后者反映计数数据。 SPC软件免费下载： 计量型控制图又可分为: 1)均值-极差(X-R)图:适用于长度,重量,时间,强度,成分以及某些电参 数的控制 2)均值-标准差(X-S)图:适用于样本较大的过程控制 3)单值-移动差(X-Rs)图:只能获得一个测量值或测量成本较高的情形. 4)中位数-极差(X-R)图 计数型控制图: 1)缺陷数(C)控制图:计数检验的个数相对于被检验对象的总体很少时 适用. 2)百分率(P)图:适用于计数的值所占的比例较大时. 2、按控制图用途不同，控制图可分为分析用控制图与控制用控制图。常规控制图的作用 制造业的传统方法有赖于制造产品的生产,有赖于检验最终产品并筛选出不符合规范的产品的质量控制。这种检验策略通常是浪费和不经济的,因为它是当不合格品产生以后的事后检验。而建立一种避免浪费、首先就不生产无用产品的预防策略则更为有效。这可以通过收集过程信息并加以分析,从而对过程本身采取行动来实现。 控制图是一种将显著性统计原理应用于控制生产过程的图形方法，由休哈特(Walter Shewhart)博士于1924年首先提出。控制图理论认为存在两种变异。第一种变异为随机变异,由“偶然原因＂(又称为"一般原因")造成。这种变异是由种种始终存在的、且不易识别的原因所造成,其中每一种原因的影响只构成总变异的一个很小的分量,而且无一构成显著的分量。然而，所有这些不可识

别的偶然原因的影响总和是可度量的,并假定为过程所固有。消除或纠正这些偶然原因,需要管理决策来配置资源、以改进过程和系统。 第二种变异表征过程中实际的改变。这种改变可归因于某些可识别的、非过程所固有的、并且至少在理论上可加以消除的原因。这些可识别的原因称为"可查明原因"或"特殊原因"。它们可以归结为原材料不均匀、工具破损、工艺或操作的问题、制造或检测设备的性能不稳定等等。 利用从可重复过程所得到的数据,控制图有助于检测出变差的异常模式,并提供统计失控的检验准。当过程变异仅由偶然原因造成时,过程处于统计控制状态。这种变差的可接受水平一经确定，则对此水平的任何偏离都假定由可查明原因造成，对这些可查明原因应加以识别、消除或减轻。 统计过程控制的目的,就是要建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平、以确保产品和服务符合规定的要求。要做到这一点，所应用的主要统计工具就是控制图。控制图是一种图形方法，它给出表征过程当前状态的样本序列的信息，并将这些信息与考虑了过程固有变异后所建立的控制限进行对比。 控制图法首先用来帮助评估一个过程是否已达到、或继续保持在具有适当规定水平的统计控制状态，然后用来帮助在生产过程中，通过保持连续的产品质量记录，来获得并保持对重要产品或服务的特性的控制与高度一致性。应用控制图并仔细分析控制图。可以更好地了解和改进过程 控制图选用原则 在质量管理工作中，通常用到各种控制图，用于分析或控制制程，本文在此对如何选用控制图简单归纳如下表，请大家参与讨论 计量型数据控制图 x--R 平均值—极差图 1、通常子组样本容量小于9，一般为4或5 2、此控制图，因使用方便，效果也好，故使用最普遍 X --S 平均值—标准差图

质量控制图的正确理解和应用

质量控制图地正确理解和应用 众所周知，目前定量检测室内质控地主要工具为质量控制图.工作中经常遇到对质量控制图地理解和应用问题，下面谈一些基本认识，供同道们参考. 一、“事后检查”与“予防为主” 日常工作中，当每批检验结果出来后，都会对检验结果进行复核，检查有无漏项、填错结果等等，并对一些异常结果地可信度进行评估，显然这对保证检验结果是否正确无误有重要作用，但也不能否认，这种复核制度有许多局限性，例如患者间地结果各不相同，检测结果出来前，无法知道每一患者测定值应该是多少，有怀疑时经常进行重复检查，但重复检查也只是检查重复性，如存在系统误差，复查也发现不了问题.个人收集整理勿做商业用途大家知道，质控图法是从工业中引进临床实验室地.年发明了质量控制图，直到年－才将质控图引入临床实验室，将临床实验室地质量控制推向了一个新阶段，质控图也成为临床实验室内质控地主要方法.但临床检验与企业生产有许多不同，工业生产中，每一批产品地不管数量多大，其规格是事先规定了地，而且都是一致地，但由于临床标本某一成分地含量事先并不知道，检测结果是否正确地评估就带有一定主观性、评估地结果也带有一定不确定性.分析阶段地质量控制是通过检测过程地控制来保证检验质量地.其基本思路是检测条件得到控制，其检验结果地准确性（与真值或理想值地偏倚）及精密度是满足临床要求地话，则检测过程如果是在控制条件下进行地，那么检验结果就应该是可靠地，反之如果检测过程失控，检验结果将是不可靠地.所以质控图法是通过对检测过程是否在控地判断，来推论检验结果是否可靠，这是总体上地判断.这是一个重要地思想，但总体上地判断不能完全代替“个体地判断.”因为一批检验结果中，难免有个别非常“异常”、难以解释地结果，这就需要“个别对待、个别处理”；同时质控图法用来判断检测过程是否在控，并作出该批结果可否发出时，还有一个前提：即送检标本地质量必须是合格地.个人收集整理勿做商业用途判断检测过程是否在控，又不能象工业生产那样用生产线上地产品质量来进行，而是应用质控品来进行地.质控品地应用是临床检验应用质控图法得以成功地关键所在，所以正确选用和使用质控品十分重要.个人收集整理勿做商业用途 通过质控品测定值在质控图上“点子”分布情况地分析，判断检测过程是否在控.发明质控制主要指导原则为“予防为主”，即当检测过程某些条件发生了变化有可能影响产品质量时，即可发现，寻找原因采取纠正措施，避免当成批产品出现问题后才去寻找原因，避免更大损失.“予防为主”地原则也应是临床检验质控地指导原则，但这方面还存在不少问题.在工业生产上由于有一个共同地质量要求，生产线上地产品可以根据抽样检查地原则抽样检查，在产品生产过程中可及时发现问题，及时纠正.临床检验与此有所区别，往往测定次后再绘制质控图，那么次中任何一次测定如有失控，也必须次测定后方有可能发现，有作者称这是“事后质控”，但这与发明质控制地指导原则是不一致地，作者提出“即刻性”质控方法就是试图为解决这一问题而提出地.个人收集整理勿做商业用途 二、质控图地基本原理 在检测过程中，反映测定结果地数据分布有两个规律：.波动即重复某一检测，测定结果总是上下波动地，即是说测定地数据是在平均值上、下波动地，这是由于测定过程中一些条件地变化引起地，而这些变化又难以予先知道地.波动地大小取决于检测条件完善程度和对影响因素影响量地认识程度；.分布即测定地数据都是按一定规律分布地，例如定量测定中，常呈正态分布，数据常在均值上、下分布，其离散地程度常用标准差来表示，因此均值及标准差就成为这一分布地两个特征值，也成为绘制质控图时两个基本依据.个人收集整理勿做商业用途 造成这种波动地原因有两大类：.偶然因素所引起.这一因素在正常情况下也存在，故又称正常因素，其影响比较轻微且难以去除，其分布在定量测定中常呈正态分布；.系统因素

@MiNitab作控制图的方法

1 控制图的选择 1.1 计量值特性 凡产品的品质特性以实际量测方式取得的特性称为计量特性，例如重量、厚度等。 此类数据选用“均植和极差值X－R”控制图。 1.2 计数值特性 凡产品的品质特性不连续，不易或不能以实际量测方式取得，只能间断取值的特性，例如不合格数、不良品率等。 此类数据选用“P”控制图。 2 X-R控制图绘制步骤 2.1 决定须控制的特性。 2.2 收集25组数据。 2.3 使用MiniTab软件绘制控制图 1) 数据录入MiniTab工作表，如图1所示； 图1 MiniTab工作表 2) 选择Xbar-R菜单，如图2所示

图2 Xbar-R菜单 3) 根据会话窗口输入相应数据，如图3所示 图3 Xbar-R会话窗口 4) 绘制X-R控制图，如图4所示

S a m p l e S a m p l e M e a n 5 4 32 1 26 24 22 20 __ X=22.221 UCL=25.459 LCL=18.984 S a m p l e S a m p l e R a n g e 5 4 32 1 16 12840 _ R=6.70 UCL=13.42 LCL=01 Xbar-R Chart of C12 图4 X-R 控制图 2.4 检查是否有超出控制界限的点，如图4中第5组数据。 2.5 将超出控制界限的数据剔除并重复“2.4”。 3 生产现场X-R 控制图的使用 3.1 生产现场依据规定的抽样频率及抽样数，记录数据，所得数据录入MiniTab 工作表。 3.2 根据历史计算出的“均值”、“标准差”，绘制生产现场实时X-R 控制图。历史统计值输入窗口如图5所示。

控制图基础知识

附件（一） SPC 基础知识——计算均值及控制限 1. 选择子组容量、频率、子组数 合理子组的确定将决定控制图的效果 ①在—X -R 控制图中，子组的容量是恒定的。在过程研究初期n 取4～5，通常取2～5 件连续生产的产品。这样的子组反映的是在很短时间内、非常相似的生产条件下生产出来的产品，因此，子组内的变差主要应是普通原因造成的。这些条件不满足，就不能有效地区分出变差的特殊原因。 ②每隔一定的周期（如15min 或每班两次）抽取子组。适当时间内抽取足够的子组，才能反映潜在的变化（如换班，人员更换，环境温度变化，材料批次等）。 初期研究中，通常是连续进行分组或在很短时间间隔抽取子组。对处于稳定状态的过程，抽取子组的周期可以延长。对正常生产进行监控的子组频率可以是每班两次，每小时1次等。 ③足够的子组数可以确保发现变差的主要原因。一般情况下，一次过程研究的子组数大或等于25，或包含的单值数大或等于100。 2. 建立控制图并记录原始数据 3. 计算每个子组的均值（—X ）和极差（R ） 123X X X X n ++=……＋ R=X max －X mi 式中 n －子组容量，图例中n=5 4. 选择控制图的刻度 X 图刻度范围≥子组均值最大值与最小值差的2倍。 R 图刻度，从0到最大值之间范围≥初始阶段最大极差的2倍。 建议R 图的刻度值设置为均值图的2倍（如—X 图上一个刻度代表0.01mm ，R 图上同 样的一个刻度代表0.02mm ）。 5. 将均值—X 和极差R 分别画到控制图上 将—X 、R 一一对应点到—X 图和R 图上，然后分别用直线将—X 各点，R 各点连接起来。

控制图定义

控制图 control chart 根据假设检验的原理构造一种图，用于监测生产过程是否处于控制状态。它是统计质量管理的一种重要手段和工具。在生产过程中，产品质量由于受随机因素和系统因素的影响而产生变差；前者由大量微小的偶然因素叠加而成，后者则是由可辨识的、作用明显的原因所引起，经采取适当措施可以发现和排除。当一生产过程仅受随机因素的影响，从而产品的质量特征的平均值和变差都基本保持稳定时,称之为处于控制状态。此时,产品的质量特征是服从确定概率分布的随机变量，它的分布(或其中的未知参数)可依据较长时期在稳定状态下取得的观测数据用统计方法进行估计。分布确定以后，质量特征的数学模型随之确定。为检验其后的生产过程是否也处于控制状态，就需要检验上述质量特征是否符合这种数学模型。为此，每隔一定时间，在生产线上抽取一个大小固定的样本，计算其质量特征，若其数值符合这种数学模型，就认为生产过程正常，否则，就认为生产中出现某种系统性变化，或者说过程失去控制。这时，就需要考虑采取包括停产检查在内的各种措施，以期查明原因并将其排除，以恢复正常生产，不使失控状态延续而发展下去。 通常应用最广的控制图是W.A.休哈特在1925年提出的，一般称之为休哈特控制图。它的基本结构是在直角坐标系中画三条平行于横轴的直线，中间一条实线为中线(Cl)，上、下两条虚线分别为上、下控制界限（UCl和lCl）。横轴表示按一定时间间隔抽取样本的次序,纵轴表示根据样本计算的、表达某种质量特征的统计量的数值，由相继取得的样本算出的结果，在图上标为一连串的点子，它们可以用线段连接起来根据所考察的质量特征的性质是计量的还是计数的（包括计件和计点的）（见抽样检验），以及所采用的统计量的不同，控制图有不同的类型，常用的有以下几类：①适用于遵循正态分布的计量特征的平均数塣控制图和极差R控制图,这两个图必 须合用,一般称之为塣-R控制图。其中塣若用中位数塣代替,即成为塣-R控制图。 ②适用于遵循二项分布的计件特征的不合格品率p 控制图和不合格品数np控制图。 ③适用于遵循泊松分布的计点特征的缺陷数（或每单位缺陷数）с控制图。 以塣－R控制图为例来说明休哈特控制图的构造原理和使用方法。设所考察的产品的质量特征，在生产过程处于控制状态时，服从正态分布N(μ,σ2)，则样本大小为n的样本平均数塣服从N(μ,σ2/n)。因此对塣控制图，若以塣的数学期望μ为中线值，以为上、下控制界限,则适当选择k值，可以保证当过程处于控制状态时，样本平均数塣以很高的概率位于上下控制界限之间，而且应呈随机排列。例如当k=3时,此概率为99.7％。如果某个样本点落到控制界限之外，就认为生产过程失去控制；这种情况虽然在生产过程处于控制状态时也有可能发生,但其概率只有0.3％,可能性很小。在控制图中,一般取k=3,并称所得出的上、下控制界限是按3σ原则取的。虽然落在这些界限中的概率都很大，但并不都是99.7％。采用假设检验的想法，宁可冒微小的风险犯第一类错误而认为生产失控。还有一种可认为是失控的标志，是点子的排列呈现一种系统性的特征。比如有连续7个点子位于中线的一侧,或连续7点呈

如何画顺序控制的顺序功能图

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/1214613757.html, 如何画顺序控制的顺序功能图 作者：王艳美 来源：《读与写·教育教学版》2010年第06期 摘要:为了满足生产的需要,很多工业设备要求有顺序的动作,这在当下大力提倡职业学校技能教学中,有重点要求,在各级竞赛中,也是必有的一个项目。由于参赛和学习条件的限制,使PLC 编程语言和编程方式也不尽相同,如何能既简单清楚地理清顺序动作要求,又能满足各种设计需要呢?本文就这些问题,详细讲解了顺序功能图的特点和运用。 关键词:PLC顺序控制顺序功能图 中图分类号: G718文献标识码: C文章编号:1672-1578(2010)06-0191-02 随着针对职业教育的各级技能大赛轰轰烈烈的开展,专门为机电专业所设立的机电组装和 调试,是每年各级赛事上必不可少的一个项目,而且题目大多要求机械手或带传动按照要求完成一套规定的动作,实现一定功能即为顺序控制。顺序控制在日常生活和生产中有许多运用,其中有繁有简、相应的控制要求和适用场合也各不相同。例如:送料小车开始时停止在左侧限位开关处,当按下起动按钮时打开贮料斗的闸门开始装料,10S后关闭贮料斗的闸门,开始右行当碰到右侧限位时停下来卸料,5S后开始左行碰到左侧限位开关返回初始状态,停止运行。要求送料小车按要求运行,实现顺序动作。 上例是在生产中很常见而且非常简单的顺序控制,但是若用基本指令的经验编程法来编写 该程序,就需要用大量的中间单元来完成记忆、联锁和互锁等功能,由于需要考虑的因素很多,而它们往往又交织在一起,分析起来非常困难,很容易遗漏一些该考虑的问题,修改某一局部电路很困难,而且会对系统的其它部分产生意想不到的影响,因此,这种方法编制的梯形图修改很麻烦,有可能花了很长时间还得不到一个满意的结果。在各个输入信号的作用下,根据内部状态和时间 顺序,在生产过程中各个执行机构自动有秩序地进行,这就是顺序控制。初学者很容易接受,即使是有经验的工程师也会提高设计效率。程序的调试、修改和阅读也很方便。而上例中有非常明显的工艺顺序要求,完全符合顺序控制要求。而顺序控制中最有力的工具就是顺序功能图,它不涉及所描述的控制功能的具体技术,是一种通用技术语言,可以供进一步设计和不同专业的人员之间进行技术交流之用。它由步、有向连线、转换、转换条件和动作(或命令)组成。 在顺序控制的编制程序过程中,只要先完成了顺序功能图,其后是直接用顺序功能图还是梯形图去编程,是用三菱还是欧姆龙或者松下的语言编程,都可以很容易地把顺序功能图转换成你需要的形式,完成题目要求完成的动作要求。 1画顺序功能图的步骤

控制图电子版绘制步骤

控制图电子版绘制步骤 第一步：数据处理 在Excel工作薄中输入所采集的数据，然后按照具体的控制图的要求求出相应的参数。第二步：绘制控制图图表框 选择好样本点所处的单元格后，点中的“折线图”，再选择“子图表类型”中的“数据点折线图”，确认选择好后，点击“下一步，弹出“步骤2—数据源”对话框。在此“数据源”对话框中，不作修改继续点击“下一步”，弹出“步骤3一图标选项”对话框。在“标题”选项卡中，分别于“图标标题”、“分类x轴”和“数据Y轴”选项中输入相应内容，完毕后，点击“下一步”，弹出“步骤4一图标位置”对话框。在此对话框中，也不作修改，直接点击“完成”，便于当前工作表中弹出控制图图表框。 第三步：更改数值(Y)轴刻度单位和趋势线 移动鼠标至控制图图表框中心任一网络线位置，当显示“数值轴主要网络线”时，双击鼠标左键，打开“网络线格式”对话框，在“刻度”选项卡中，设置数值(Y)轴刻度，将“最小值”设为控制限下限，“最大值设为控制限上限，“主要刻度单位”设为标准差，“数值轴交叉于”设为控制限下限，其他选项不作修改。 在“图案”选项卡中选择“线条”选项中“自定义”复选框，再选择“样式选项的下拉式列表中的“虚线条”，设置完毕，确认无误后，直接点击“确定”按扭。 数值轴刻度单位也可通过以下方式进行修改：移动鼠标至质控图图表框数值(Y)轴位置，当显示“数值轴”时，双击鼠标左键，打开“坐标轴格式”对话框，在此对话框中，也可对数值(Y)轴刻度单位进行修改。 第四步：删除多余线条及图案 移动鼠标至控制图靠边位置，当显示“图表区”时，双击鼠标左键，打开“图表区格式”对话框，选择“图案”选项卡，在“边框”和“区域”选项中，均选择“无”复选框。同时，根据控制图的情况，调整字体大小，至适宜即可。或移动鼠标至控制图靠边位置，当显示“图表区”时，单击鼠标左键，在弹出的对话框中，直接点击“清除”按扭。同样方法，移动鼠标至控制图中心空白位置，当显示“绘图区”时，双击鼠标左键，打开“绘图区格式”对话框，选择“图案”选项，在“边框”和“区域”选项中，均选择“无”复选框。第五步：添加项目名称及内容 击活控制图图表框，调整绘图区与标题之间间距以能插入项目内容为宜。然后，打开Excel“绘图”工具条，在控制图标题下添加文本框，在文本框中输入相应的内容，同时根据绘图区与标题之间间距，调整字体大小。

常规控制图的作法和应用

广濑拓普康（）电子 常规控制图的作法及其应用 一、各类常规控制图的使用场合 1．X-R控制图 用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间、收率和生产量等计量值的场合。X控制图主要用于观察正态分布的均值的变化，R控制图主要用于观察正态分布分散或变异情况的变化，而X-R控制图则将二者联合运用，用于观察正态分布的变化。 2．X-s控制图 与X-R图相似，只是用标准差（s）图代替极差（R）图而已。 3．Me-R控制图 与X-R图也很相似，只是用中位数（Me）图代替均值（X）。 4．X-Rs控制图 多用于对每一个产品都进行检验，采用自动化检查和测量的场合。 5．p控制图 用于控制对象为不合格品率或合格品率等计数质量指标的场合，使用p图时应选择重要的检查项目作为判断不合格品的依据；它用于控制不合格品率、交货延迟率、缺勤率、差错率等。 6．np控制图 用于控制对象为不合格品数的场合。设n为样本，p为不合格品率，则np为不合格品数。 7．c控制图 用于控制一部机器，一个部件，一定长度，一定面积或任何一定的单位中所出现的不合格数目。 焊接不良数/误记数/错误数/疵点/故障次数 8．u控制图 当上述一定的单位，也即n保持不变时可以应用c控制图，而当n有变化时则应换算为平均每项单位的不合格数后再使用u控制图。 二、应用控制图需要考虑的一些问题 1．控制图用于何处？对于所确定的控制对象——统计量应能够定量，这样才能够应用计量控制图；如果只有定性的描述而不能够定量，那就只能应用计数控制图。所控制的过程必须具有重复性，即具有统计规律。 2．如何选择控制对象？一个过程往往具有各种各样的特性，在使用控制图时应选择能够真正代表过程的主要指标作为控制对象。 3．怎样选择控制图？选择控制图主要考虑以下几点：首先根据所控制质量特性的数据性质来进行选择，如数据为连续值的应选择X-R图，X-s图，X-Rs图等；数据为计件值的应选择p或np图；数据为计点值的应选择c图或u图。最后，还需要考虑其他要求；如样本抽取及测量的难易和费用高低。 4．如何分析控制图？如果在控制图中点子未出界，同时点子的排列也是随机的，则认为生产过程处于稳定状态或统计控制状态。如果控制图点子出界或界点排列非随机，就认为生产过程失控。 注：对于应用控制图的方法还不够熟悉的工作人员来说，即使在控制图点子出界的场合，也首先应该从下列几个方面进行检查：样本的抽取是否随机？测量有无差错？数字的读取是否正确？计算有无错误？描点有无差错？然后再来调查过程方面的原因，经验证明这点十分重要。 5．对于点子出界或违反其他准则的处理。若点子出界或界点排列非随机，应立即查明原因并采取措施尽量防止它再次出现。 6．控制图的重新制定。控制图是根据稳态下的条件（人员、设备、原材料、工艺方法、环境、测量，即5M1E）来制定的。如果上述条件变化，控制图也必须重新加以制定；由于控制图是科学管理生产过程的重要依据，所以经过相当时间的使用后应重新抽取数据，进行计算，加以检验。 7．计量控制图和计数控制图可分为未给定标准值和给定标准值两种情形，两种情形不能混淆。 8．控制图的保管问题。控制图属于技术资料，应加以妥善保管，这些资料对于今后在产品设计和制定规方面都是十分有用的。 三、X-R控制图 （一）、X-R控制图的特点： （1）适用围广

控制图基础的知识点

TCS 操作控制管理办法 第 页 共 页 附件（一） SPC 基础知识——计算均值及控制限 1. 选择子组容量、频率、子组数 合理子组的确定将决定控制图的效果 ①在—X -R 控制图中，子组的容量是恒定的。在过程研究初期n 取4～5，通常取2～ 5件连续生产的产品。这样的子组反映的是在很短时间内、非常相似的生产条件下生产出来的产品，因此，子组内的变差主要应是普通原因造成的。这些条件不满足，就不能有效地区分出变差的特殊原因。 ②每隔一定的周期（如15min 或每班两次）抽取子组。适当时间内抽取足够的子组，才能反映潜在的变化（如换班，人员更换，环境温度变化，材料批次等）。 初期研究中，通常是连续进行分组或在很短时间间隔抽取子组。对处于稳定状态的过程，抽取子组的周期可以延长。对正常生产进行监控的子组频率可以是每班两次，每小时1次等。 ③足够的子组数可以确保发现变差的主要原因。一般情况下，一次过程研究的子组 数大或等于25，或包含的单值数大或等于100。 2. 建立控制图并记录原始数据 3. 计算每个子组的均值（—X ）和极差（R ） 12 3X X X X n ++=……＋ R=X max －X mi 式中 n －子组容量，图例中n=5 4. 选择控制图的刻度 X 图刻度范围≥子组均值最大值与最小值差的2倍。

R 图刻度，从0到最大值之间范围≥初始阶段最大极差的2倍。 建议R 图的刻度值设置为均值图的2倍（如—X 图上一个刻度代表0.01mm ，R 图上 同样的一个刻度代表0.02mm ）。 5. 将均值—X 和极差R 分别画到控制图上 将—X 、R 一一对应点到—X 图和R 图上，然后分别用直线将—X 各点，R 各点连接起来。 6、计算控制限 ① 算平均极差（-R ）及过程平均值（=X ） 平均极差-R ＝123R R R K ++……＋ 过程均值=X ＝123X X X K ++……＋ 式中 K －子组数 ② 计算控制限 控制限显示当仅存在变差的普通原因时，均值和极差的变化范围。 先计算极差图的控制限： 上限 UCL R =D 4-R 下限 LCL R =D 3-R 式中D 3、D 4随子组容量n 而定，可查表。（表3-4为n=2~10的系数表），当n ＜7时，没有D 3，即没有极差的下限值。 计算均值的控制限： 上限 UCL ＿Ｘ==X+A 2- R