SPC統計過程控制之不合格品率P圖制作步驟

SPC統計過程控制是TS16949五大核心工具之一，是日常管理最實用管理工具之一，作業眾多成熟管理系統必備工具,被應用到幾乎所有行業眾多領域。本篇摘要介紹SPC統計過程控制之不合格品率P圖制作步驟，僅供參考。

A．收集數據

       A.1  選擇子組的容量，頻率及數量（見圖32）

a以便檢驗出性能的一般變化。對于顯示可分析的圖形的控制圖，子組容量應足夠大，大到每個組內包括幾個不合格品。（例如np＞5）。但是應注意如果每個子組代表很長的一段時間的過程操作，大的子組容量會有不利之處。如果子組容量是恒定的或它們變化不超過±25%是最方便的，但不一定是這樣。如果子組容量相對p來說足夠大也是很有好處的，這樣能獲得下控制限，從而也可以發現由于改進造成的可查明的原因。< >< >25或更多的子組，以便很好地檢驗過程的穩定性，并且如果過程穩定，對過程性能也可產生可靠的估計。

       通過這些數據計算不合格品率：

       這些數據應記錄在數據表中作為初步研究的基礎。當最近的過程數據適用時，它們可以用來加速這一階段的研究。

A.3  選擇控制圖的坐標刻度（見圖32）

       描繪數據點用的圖應將不合格品率作為縱坐標，子組識別（小時、天等）作為橫坐標?？v坐標的刻度應從0到初步研究數據讀數中最大的不合格率值的1.5到2倍的值。

A.4  將不合格品率描繪在控制圖上（見圖32）

       描繪每個子組的p值，將這些點聯成線通常有助于發現異常圖形和趨勢。

       當點描完后，粗覽一遍看看它們是否合理。如果任意一點比另的高出或低出許多，檢查計算是否正確。

       記錄過程的變化或者可能影響過程的異常情況，當這些情況被發現時，將它們記錄在控制圖“備注”部分。

B．計算控制限

B.1  計算過程平均不合格品率(p)(見圖33第一頁)

對于k個子組的研究時期,計算不合格品率的均值如下：                        

      式中：n₁p₁，n₂p₂……及n₁，n₂……為每個子組內的不合格項目數及檢查的項目數.注意不要混淆不合格品百分數(p×100)和不合格品率（p）。

B.2  計算上、下控制限（UCL，LCL）（見圖33—I）

      如果過程受統計控制，子組的樣本容量一定，則控制限為過程平均值加或減期望的變差允許值。對于K個子組的研究時期，按下式計算上下控制限：

   式中：n為恒定的樣本容量。

    注：當p很小和/或很小時，LCL的計算值有時會為負值，在這種情況下則沒有下控制限。因為即使在極精確的時期內p=0，也在隨機變差極限之內。

B.3  畫線并標注（見圖33—I）

   ·過程均值（P）——水平實線。

   ·控制限（UCL，LCL）——水平虛線。

   在初始研究階段，這些被認為是試驗控制限。

注：上述給出的控制限計算公式適用于子組容量相同的情況下（因為它們可能是處于受控的取樣情況），理論上，只要樣本容量改變（即使是一個子組），控制限隨之變化，在對每個具有不同的樣本容量的子組應分別計算各組的控制限。但實際應用時，當各子組容量與其平均值相差的不超過正負25%時（典型的處于相對穩定的條件下的實際生產量），可用平均樣本容量（n）來計算控制限。在這種情況下，UCL_P，LCL_P = P±3√p（1—p）/n。當子組容量的變化超過上述值時，則要求單獨計算這些特別小或特別大樣本時期內的控制限。合理的程序（應在控制圖的“評述”欄記錄）為：

· 確定可能超過其平均值±25%的樣本容量范圍，找出樣本容量超出該范圍的所有子組；

· 按下式重新計算這些點準確的控制限：

式中：n為特殊子組的樣本容量，點與點之間只有n的值變化。

· 在控制圖上描繪受影響的子組新的上、下控制限（見圖33—II），并作為識別特殊原因的依據。

   注意：任何處理可變控制限的程序都會變得麻煩，并且可能使企圖解釋控制圖的人員造成混淆。如果可能的話，最好是調整數據收集計劃、從而使用恒定的樣本容量。