控制图的分析和绘制.pptx

1、控制图的分析和绘制了解休哈特控制图的背景了解均值-标准差控制图为什么能够“控制”对象指标的波动情况了解均值-标准差控制图的适用范围熟练使用EXCEL绘制均值-标准差控制图掌握均值-标准差控制图的基础分析方法课程目标休哈特控制图是由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出的。之后就一直成为科学管理的重要工具，特别在质量管理方面成了不可或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是系统的还是异常的。休哈特控制图简介控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；

2、再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。休哈特控制图简介控制图：一种以实际产品质量特性与依过去经验所研判的过程能力的控制界限比较，而以时间顺序表示出来的图形。休哈特控制图简介不同类型的休哈特控制图不同类型的休哈特控制图不同类型的休哈特控制图不同类型的休哈特控制图数据分布控制图简记计量值正态分布均值-极差控制图X-R均值-标准差控制图X-S中位数-极差控制图Xmed-R计件值二项分布不合格率控制图P不合格数控制图Pn计点值泊松分布缺陷数控制图C不同类型的休哈特控制图休哈特曾经为一家生产火车铁轨的公司做质量管理的工作。实际上普通铁轨在当时的标准为60k

3、g/m，但是由于生产技术的局限以及生产过程的简陋，一般情况下，铁轨只要超过40kg/m就可以凑活用了。均值-标准差控制图的原理休哈特随即检查了3000截铁轨的重量参数。发现了一个现象。他把铁轨的重量分成了10个段，从40-80kg/m。这3000截铁轨的重量平均值为62.7kg/m。结果休哈特发现，重量在60-64kg/m的铁轨是数量最多的。越往两个极端，符合条件的铁轨越少。均值-标准差控制图的原理休哈特又跑了几个铁轨厂商，他发现，基本上每个铁轨厂商都是60-64和64-68这两个段内铁轨数是最多的。其中以一家美国西北地区的著名钢铁企业生产的铁轨最优，抽检的3000个样本中，居然有2621个都

4、是在60-64这个范围内。均值-标准差控制图的原理均值-标准差控制图的原理我们的产品质量的过程控制是稳定的。参与过程控制的系统因素存在合理的系统波动（事实上不可能有完全一摸一样的产品，即系统波动必然存在）。系统波动导致的指标数据呈现正态分布均值-标准差控制图的原理均值-标准差控制图的原理分类变异的情况影响程度追查性偶然原因很多一定有且无法避免每一个都很微小不明显不值得、成本高、不经济异常原因很少或没有,可避免的有明显的影响而且巨大值得且可找到,否则造成损失均值-标准差控制图的原理正态分布是什么？服从正态分布的随机变量的概率规律为取与平均值邻近的值的概率大，而取离平均值越远的值的概率越小；标准差

5、越小，分布越集中在平均值附近，标准差越大，分布越分散。均值-标准差控制图的原理均值-标准差控制图的原理标准差的作用：控制图是以常态分配中的三个标准差为理论依据。中心线为平均值,上、下控制界限为平均数加减三个标准差的值,以判断过程中是否有问题发生。均值-标准差控制图的原理只要群体是常态分配,则自该群体进行取样时,用取出的数值加以平均计算来代表群体,则每进行10000次的抽样会有27次偶然机会，即抽样数值在平均值加减三倍标准差内的概率为99.73%。均值-标准差控制图的原理 在内概率在外概率 0.6750%50%168.26%31.74%1.9695%5%295.45%4.55%2.5899%1%

6、399.73%0.27%499.9937%0.0063%均值-标准差控制图的原理均值-标准差控制图的原理均值-标准差控制图的原理上限平均值下限通过前面的分析，我们可以知道，我们通过控制图可以看到我们的数据指标是否在我们可以接受的上下限范围之内。并且直观地反应我们的波动情况。我们通过计算出现的数值或者连续波动趋势的出现概率是否在我们可以接受概率之内来达到监控过程的目的。控制图如何“控制”C区A区A区B区B区观察生产过程是否处于稳定状态。观察异常状态的变化趋势。快速发现异常状态。是否可以使用新的产品标准。控制图如何“控制”过程稳定、正常的表现：多数点子集中在中心线附近。少数点子落在控制界限附近。点

7、子的分布与跳动呈随机状态,无规则可循。无点子超出控制界限以外。控制图如何“控制”可否将控制界限做为后续过程控制用的研判基准:连续25点以上出现在控制界限线内时(机率为93.46%)。连续35点中,出现在控制界限外点子不超出1点时。连续100点中,出现在控制界限外点子不超出2点时。当然如果有点超出界限，只要我们及时消除异常原因，也是可以的。控制图如何“控制”先看一个真实发生在我们身边的案例。CCT的通话时长。如何看控制图控制图上的点看似杂乱无章。但是通过无数实践，人们发现当控制图上的波动出现如下情况时，极有可能我们的生产过程有了异常变化。再次强调，异常变化并不代表是坏的变化，特别是在我们的呼叫中

8、心。控制图如何“控制”样本量小于25个时，均值-标准差控制图实用意义不大。生产过程中有的工序数据不呈现正态分布，或者各工序数据关联性极强。产品质量极其稳定，标准差极小，产品接近完全一致。均值-标准差控制图不适用情形搜集之前的数据样本，用AVERAGE函数计算平均值，用STDEV函数计算标准差（无样本空单元格表示）。列出控制图需要的7大数值。建立2维观察数据表格，时间为一维，观察样本、7大数值为垂直维度。以时间为横轴，以样本数值为竖轴，建立观察样本和7大数值的平面折线图，即均值-标准差控制图。EXCEL绘制均值-标准差控制图请呼叫中心各领班、主管任意选取一种自己认为可以进行控制图分析的自己所辖部门的数据，绘制自2011年3月1日至2011年5月25日的数据控制图，一张图一个月。请根据控制图波动情况简要分析3、4月份可能是什么情况导致了异常波动的出现。请重点分析5月份的控制图，并将异常波动情况的原因及应对方法发送至板块负责人。课后练习谢谢观赏！