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    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,UCLP,LCLP = 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。

    獲得幫助:4000-816-938

    圖文展示

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