统计过程控制SPC案例分析报告Word文件下载.docx
《统计过程控制SPC案例分析报告Word文件下载.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《统计过程控制SPC案例分析报告Word文件下载.docx（22页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
员
生产过程
质量要求
日
期
时
间
样本
测定值
均值
X
极差
R
备注
X1
X2
X3
X4
X5
计算：
X图：
CL=XR图：
CL=R
UCL=X+A2RUCL=D4R
LCL=X-A2RLCL=D3R
2．控制图部分
在方格纸上作出控制图：
XR控制图
X图
R图
说明
操作人
班组长
质量工程师
横坐标为样本序号，纵坐标为产品质量特性。
图上有三条平行线：
实线CL：
中心线
虚线UCL：
上控制界限线
LCL：
下控制界限线。
三．控制图的设计原理
1．正态性假设：
绝大多数质量特性值服从或近似服从正态分布。
2．3准则：
99。
73%。
3．小概率事件原理：
小概率事件一般是不会发生的。
4．反证法思想。
四．控制图的种类
1．按产品质量的特性分
（1）计量值
~
（XR,XR,XRS,XS）
（2）计数值（p，pn，u，c图）。
2．按控制图的用途分：
（1）分析用控制图；
（2）控制用控制图。
五．控制图的判断规则
1．分析用控制图：
规则1判稳准则绝大多数点子在控制界限线内（3
种情况）；
规则2判异准则排列无下述现象（8种情况）。
2．控制用控制图：
规则1每一个点子均落在控制界限内。
规则2控制界限内点子的排列无异常现象。
[案例1]p控制图
某半导体器件厂2月份某种产品的数据如下表
（2）（3）栏所表示,根据以往记录知,稳态下的平均不合格品率p0.0389,作控制图对其进行控制.
数据与p图计算表
组号
（1）
样本量
（2）
不合格品数
D（3）
不合格品
率p（4）
P图的
UCL（5）
1
85
2
0.024
0.102
83
5
0.060
0.103
3
63
0.016
0.112
4
60
0.050
0.114
90
0.022
0.100
6
80
0.013
0.104
7
97
0.031
0.098
8
91
0.011
9
94
0.021
0.099
10
0.012
11
55
0.117
12
92
13
14
95
0.032
15
81
16
82
0.085
17
75
0.040
0.106
18
57
0.018
0.116
19
0.066
20
67
0.030
0.110
21
86
0.035
0.101
22
99
0.080
0.097
23
76
0.105
34
93
0.086
25
72
0.069
0.107
26
0.093
27
28
0.026
小计
2315
［解］
步骤一:
预备数据的取得,如上边表所示.
步骤二:
计算样本不合格品率piDi/ni,p1D1/n12/850.024步骤三:
计算p图的控制线
pDi/ni90/23150.0389
UCLp3p（1p）/n0.038930.0389（10.0389）/ni
CL0.0389
LCLp3p（1p）/n0.038930.0389（10.0389）/ni由于本例中各个样本大小ni不相等,所以必须对各个样本分别求出其控制界线.例如对第一个样本n1=85,有
UCL=0.102CL=0.0389LCL=-0.024
此处LCL为负值,取为零.作出它的SPC图形.
CL
LCL
[案例2]为控制某无线电元件的不合格率而设计p图，生产
过程质量要求为平均不合格率≤2%。
解：
一.收集收据
在5M1E充分固定并标准化的情况下,从生产过程中收集数据,见下表所表示:
某无线电元件不合格品率数据表
组号
样本大小
样本中不合格
品数
不合格品率
835
1.0
808
1.5
780
0.8
504
2.4
860
1.6
600
822
1.3
814
618
703
1.1
850
2.2
709
700
1.4
500
3.2
830
1.7
798
0.9
813
818
581
550
807
595
1.2
24
760
620
总和
17775
248
平均值
711
二.计算样本中不合格品率:
piknii,i1,2,,k,列在上表.
三.求过程平均不合格品率
ki
pi248/17775140%ni
CLp140%
四.计算控制线p图:
UCLp3p（1p）/ni
从上式可以看出,当诸样本大小ni不相等时,UCL,LCL随ni的变化而变化,其图形为阶梯式的折线而非直线.为了方便,若有关系式:
nmax2n
同时满足,也即ni相差不大时,可以令nin,,使得上下限仍为常数,其图形仍为直线.
本例中,n711,诸样本大小ni满足上面条件,故有控制线为:
p图:
UCLp3p（1p）/nip3p（1p）/n2.72%
UCLp3p（1p）/nip3p（1p）/n0.08%
五.制作控制图:
六.描点:
依据每个样本中的不合格品率在图上描点.七.分析生产过程是否处于统计控制状态
从图上可以看到,第14个点超过控制界限上界,出现异常现象,这说明生产过程处于失控状态.尽管p=1.40%<
2%,但由于生产过程失控,即不合格品率波动大,所以不能将此分析用控制图转化为控制用控制图,应查明第14点失控的原因,并制定纠正措施.
［案例3］某手表厂为了提高手表的质量,应用排列图分析造成手表不合格的各种原因,发现---停摆占第一位.为了解决停摆问题,再次应用排列图分析造成停摆的原因,结果发现主要是
由于螺栓脱落造成的,而后者是有螺栓松动造成.为此,厂方决定应用控制图对装配作业中的螺栓扭矩进行过程控制.
［分析］螺栓扭矩是计量特征值,故可选用正态分布控制图,又由于本例是大量生产,不难取得数据,故决定选用灵敏度高的xR图.
［解］按照下列步骤建立xR图
步骤一.根据合理分组原则,取25组预备数据,见下表.步骤二.计算各样本组的平均值Xi,例如第一组样本的平均
值为
X1=（154+174+164+166+162）/5=164.0
步骤三.计算各样本的极差Ri,R1max{Xi}min{Xi}17415420
步骤四.计算样本总均值X和平均样本极差R
Xi4081.8
Ri357
所以,X163.272
R14.280
步骤五.计算R图与X的参数
（1）先计算R图的参数
样本容量n=5时,D4=2.114,D3=0
UCLRD4R2.114*14.28030.188
代入R图公式CLRR14.280
LCLRD3R0
均值控制图
极差控制图
例2的原始数据与XR图计算表.
序
样本观察值
∑Xij
Xi
备
注
Xi1
Xi2
Xi3
Xi4
Xi5
820
164．
828
165．
816
163．
832
166．
812
162．
824
167．
升级会员 