SPC控制图应用指导书.doc
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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
质量特性值
⊙
UCL
3倍的标准偏差
CL
3倍的标准偏差
LCL
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
种类
名称
控制图
符号
特点
适用场合
用途
计量值控制图
平均值－极差控制图
－R
最常用，判断工序是否正常的效果好，但计算工作量大
适用于产品批量较大，且稳定、正常的工序
图用于观察分布均值变化，R图用于观察分布的一致性变化。
－R联合运用，用于观察分布的变化。
平均值－标准差控制图
－S
S的计算比R复杂，但其精度高。
当n＞10时用S图代替R图。
适用于检验时间远比加工时间短的场合。
图用于观察分布均值变化，S图用于观察分布的一致性变化。
－S联合运用，用于观察分布的变化。
中位数－极差控制图
－R
计算简便，但效果较差。
适用于产品批量较大，且稳定、正常的工序
图用于观察分布均值变化，S图用于观察分布的一致性变化。
－S联合运用，用于观察分布的变化。
单值－移动极差控制图
X－RS
简便省事并能及时判断工序是否处于稳定状态。
缺点是不易发现工序分布中心的变化。
适宜于各种原因（时间、费用）每次只能得到一个数据或希望尽快发现并消除异常因素的场合。
X图用于观察分布单值的变化，RS图用于观察分布的一致性变化。
X－RS联合运用，用于观察分布的变化，但灵敏度低。
种类
名称
控制图
符号
特点
适用场合
用途
计数值控制图
不合格品数控制图
Pn
较常用，计算简单，操作工人易于理解。
样本数量相等。
用于控制一般的过程。
不合格品率控制图
P
计算量大，控制线凹凸不平（在特定情况下，控制线可以为直线）
样本数量可以不等。
用于控制关键的过程。
缺陷数控制图
C
较常用，计算简便，操作工人易于理解。
样本数量相等。
用于控制一般缺陷数的场合。
单位缺陷数控制图
U
计算量大，控制线凹凸不平（在特定情况下，控制线可以为直线）
样本数量可以不等。
用于控制每单位缺陷数，如线路板焊接不良数。
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
控制图名称
样本数k（组数）
样本大小n（组的大小）
备注
－R图
－R图
一般k=20～25
一般n=3～6
图的样本容量取4以上。
图样本容量常取3或5。
－S图
一般k=20～25
n＞10
X－RS
K=20～30
1
Pn图、P图
一般k=20～25
1/P～5/P
Pn图要求样本大小一致。
C图、U图
尽可能使样本中的缺陷数
C=1～5
C图要求样本大小一致。
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）
表3控制图有关参数的计算公式
控制图名称
步骤
计算公式
备注
－R图
1.计算各组平均值i
2.计算各组极差Ri
i=
R=max（Xi）-min（Xi）
i－第i组的平均值
Max（Xi）－第i组的最大值
min（Xi）－第i组的最小值
－S图
1.计算各组平均值i
2.计算各组极差Si
i=
Si=
i－第i组平均值
Si－第i组标准值
－R图
1.找出或计算出各组的中位数
2.计算各组极差Ri
i=Xi（n为奇数）
i＝（Xi＋Xi）
（n为偶数）
Ri=max（Xi）-min（Xi）
Xi――按大小排列的第i组数据中第个位置上的数。
Xi――按大小排列的第i组数据中第个位置上的数。
接表3
X-Rs图
计算移动极差Rsi
Rsi=Xi－Xi-1
i=1、2、3……K
Pn图
计算总不合格率
＝
（Pn）i――第i组的不合格品数
P图
计算各组不合格率Pi
Pi＝
ni――第i组的样本容量
Ui图
计算各种样本的单位缺陷数
Ui=
ni――第i组的样本容量
Ci――第i组的缺陷数
表4控制线的计算
控制名称
中心线（CL）
上下控制线
（UCL与LCL）
备注
－R图
图
CL＝＝
UCL＝＋A2
LCL＝－A2
①当LCL为负值时不考虑LCL。
②当≤ni≤2时（i=1,2,3…,k）,控制界限计算公式中的ni可以用来代替作近似计算。
③A2,A3,D4,
D3,m3A2,B4,
B3查控制图
系数表表5
R图
CL＝＝Ri
UCL＝D4
LCL＝D3
－R图
图
CL＝＝i
UCL＝＋A2
LCL＝－A2
R图
CL＝＝Ri
UCL＝D4
LCL＝D3
－RS图
X图
CL＝＝i
UCL=+2.660S
LCL=-2.660S
RS图
CL＝＝
UCL=3.267S
LCL不考虑
－S图
图
CL＝＝
UCL＝＋A3
LCL＝－A3
S图
CL＝＝Si
UCL＝B4
LCL＝B3
Pn图
CL=n=（Pn）i
UCL＝n＋3
LCL＝n－3
P图
CL＝＝（Pn）i/ni
UCL＝n＋3
LCL＝n－3
C图
CL==Ci
UCL＝＋3
LCL＝－3
U图
CL==Ci/ni
UCL＝＋3
LCL＝－3
表5控制图系数表
n
系数
A2
A3
M3A2
D3
D4
d2
B3
B4
2
1.880
2.659
1.880
-
3.267
1.128
-
3.267
3
1.023
1.954
1.187
-
2.574
1.693
-
2.568
4
0.577
1.628
0.796
-
2.282
2.059
-
3.266
5
0.483
1.427
0.691
-
2.114
2.326
-
2.089
6
0.373
1.287
0.549
-
2.004
2.234
0.030
1.970
7
0.419
1.182
0.509
0.076
1.924
2.704
0.118
1.882
8
0.373
1.099
0.432
0.136
1.864
2.847
0.185
1.815
9
0.337
1.032
0.412
0.184
1.816
2.970
0.239
1.761
10
0.308
0.957
0.363
0.223
1.777
3.078
0.284
1.716
5）计算控制图中心线和上、下控制界限
★控制线的计算公式见表4。
★计算所需要的系数，可根据样本容量n的大小查控制图系数表见表5。
6）画控制图
在坐标上作出纵、横坐标轴，纵坐标为产品质量特性，横坐标为样本序号（时间）。
根据计算值画出上控制线UCL（用虚线），下控制线LCL（用虚线），同时画出中心线CL（用实线）。
7）在控制图上打点
依据搜集的样本质量特性值按顺序在控制图上打点“·”、“×”，越出控制线或异常的点，用特殊记号⊙或⊕标志，顺次联结各点。
8）填写必要事项
包括车间、小组名称，工作地点（机床、设备编号）的名称与编号，零件、工序的名称与编号，检验部位，控制技术要求与测量工具，操作工、检验工与绘图者的姓名与控制图的名称与编号，绘图时间。
4.5控制图的判断准则
4.5.1分析用控制图的判断准则
分析用控制图上的点子同时满足以下条件时，可以认为生产过程处于统计控制状态：
1）点子随机地处于下列情况：
★连续25点在控制界限线之内；
★连续35点中仅有1点在控制界限线之外；
★连续100点中仅有2点在控制界限线之外。
2）控制界限内的点子排列无下述异常情况：
a）链异常
★连续链：
连续链是指在中心线一侧连续出现点子，当连续7点或更多点在中心线一侧（或当连续9点或更多点在中心线一侧时），则判定点子排列异常。
（如图2）
★间接链：
间接链是指多数点在中心一侧。
★如果有下列
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