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六西格玛管理咨询浅谈如何制作spc控制图

字体大小: - - zc6sigma   发表于 15-06-26 16:37     阅读(484)   评论(0)     分类:六西格玛设计培训课程

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                                                          六西格玛管理咨询浅谈如何制作spc控制图

一、控制图法的涵义


影响产品质量的因素很多,有静态因素也有动态因素,有没有一种方法能够即时监控产品的生产过程、及时发现质量隐患,以便改善生产过程,减少废品和次品的产出?控制图法就是这样一种以预防为主的质量控制方法,它利用现场收集到的质量特征值,绘制成控制图,通过观察图形来判断产品的生产过程的质量状况。控制图可以提供很多有用的信息,是质量管理的重要方法之一。
控制图又叫管理图,它是一种带控制界限的质量管理图表。运用控制图的目的之一就是,通过观察控制图上产品质量特性值的分布状况,分析和判断生产过程是否发生了异常,一旦发现异常就要及时采取必要的措施加以消除,使生产过程恢复稳定状态。也可以应用控制图来使生产过程达到统计控制的状态。产品质量特性值的分布是一种统计分布.因此,绘制控制图需要应用概率论的相关理论和知识。

控制图是对生产过程质量的一种记录图形,图上有中心线和上下控制限,并有反映按时间顺序抽取的各样本统计量的数值点。中心线是所控制的统计量的平均值,上下控制界限与中心线相距数倍标准差。多数的制造业应用三倍标准差控制界限,如果有充分的证据也可以使用其它控制界限。

常用的控制图有计量值和记数值两大类,它们分别适用于不同的生产过程;每类又可细分为具体的控制图,如计量值控制图可具体分为均值——极差控制图、单值一移动极差控制图等。

常用SPC控制图

·根据控制图使用目的的不同,控制图可分为:分析用控制图和控制用控制图。
·根据统计数据的类型不同,控制图可分为:计量控制图和计数控制图(包括计件控制图和计点控制图)。它们分别适用于不同的生产过程。每类又可细分为具体的控制图.

计量型数据的控制图:
·Xbar-R图(均值-极差图)
·Xbar-S图(均值-标准差图) 
·X-MR图(单值-移动极差图) 
·X-R(中位数图)

计数型数据的控制图: 
·P图(不合格品率图) 
·np图(不合格品数图)
·c图(不合格数图) 
·u图(单位产品不合格数图)

常用控制图适用范围
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。

                                     常用控制图应用示例图

                                        ·Xbar-R图(均值-极差控制图

                             

                                          ·X-MR图(单值-移动极差图)

                             

二、控制图的绘制
控制图的基本式样如图所示,制作控制图一般要经过以下几个步骤:
①按规定的抽样间隔和样本大小抽取样本;
②测量样本的质量特性值,计算其统计量数值;
③在控制图上描点;
④判断生产过程是否有并行。

控制图为管理者提供了许多有用的生产过程信息时应注意以下几个问题:


①根据工序的质量情况,合理地选择管理点。管理点一般是指关键部位、关健尺寸、工艺本身有特殊要求、对下工存有影响的关键点,如可以选质量不稳定、出现不良品较多的部位为管理点;
②根据管理点上的质量问题,合理选择控制图的种类:
③使用控制图做工序管理时,应首先确定合理的控制界限:
④控制图上的点有异常状态,应立即找出原因,采取措施后再进行生产,这是控制图发挥作用的首要前提;
⑤控制线不等于公差线,公差线是用来判断产品是否合格的,而控制线是用来判断工序质量是否发生变化的;
⑥控制图发生异常,要明确责任,及时解决或上报。

制作控制图时并不是每一次都计算控制界限,那么最初控制线是怎样确定的呢?如果现在的生产条件和过去的差不多,可以遵循以往的经验数据,即延用以往稳定生产的控制界限。下面介绍一种确定控制界限的方法,即现场抽样法,其步骤如下:


①随机抽取样品50件以上,测出样品的数据,计算控制界限,做控制图;
②观察控制图是否在控制状态中,即稳定情况,如果点全部在控制界限内.而且点的排列无异常,则可以转入下一步;
③如果有异常状态,或虽未超出控制界限,但排列有异常,则需查明导致异常的原因,并采取妥善措施使之处在控制状态,然后再重新取数据计算控制界限,转入下一步;
④把上述所取数据作立方图,将立方图和标准界限(公差上限和下限)相比较,看是否在理想状态和较理想状态,如果达不到要求,就必须采取措施,使平均位移动或标准偏差减少,采取措施以后再重复上述步骤重新取数据,做控制界限,直到满足标准为止。

三、怎样利用控制图判断异常现象


用控制图识别生产过程的状态,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.失控状态主要表现为以下两种情况:


①样本点超出控制界限;
②样本点在控制界限内,但排列异常。当数据点超越管理界限时,一般认为生产过程存在异常现象,此时就应该追究原因,并采取对策。排列异常主要指出现以下几种情况:
③连续七个以上的点全部偏离中心线上方或下方,这时应查看生产条件是否出现了变化。
④连续三个点中的两个点进入管理界限的附近区域(指从中心线开始到管理界限的三分之二以上的区域),这时应注意生产的波动度是否过大。
⑤点相继出现向上或向下的趋势,表明工序特性在向上或向下发生着变化。
⑥点的排列状态呈周期性变化,这时可对作业时间进行层次处理,重新制作控制图,以便找出问题的原因。

控制图对异常现象的揭示能力,将根据数据分组时各组数据的多少、样本的收集方法、层别的划分不同而不同。不应仅仅满足于对一份控制图的使用,而应变换各种各样的数据收取方法和使用方法,制作出各种类型的图表,这样才能收到更好的效果。

 

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