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spc简介管理控制wuwudi9 nbsp 2010年07月3

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    • 1、SPC简介管理控制wuwudi9 nbsp 2010年07月3SPC简介管理控制 2010年07月31日按规定的抽样间隔和样本大小抽取样本; 测量样本的质量特性值,计算其统计量数值; 在控制图上描点; 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: 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; 根据管理点上的质量问题,合理选择控制图的种类: 使用控制图做工序管理时,应首先确定合理的控制界限: 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; 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; 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

      2、,其步骤如下: 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; 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; 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; 1;按规定大抽样间隔和样本大小抽取样本. 2;测量样本的质量数值,计算统计量数值. 3;在控制图上描点. 4;判断生产过程是有并行. 控制图为生产提供了许多生产过程有用的信息时应注意一下几个问题 1;根据工序的质量情况,合理的选择管理点.管理点一般是指关键部位,关键尺寸/工艺本身有特殊要求. 2;随机抽取样品50件以上,测出样品大数据,计算控制界限,搞出控制图. 观察控制图是不是在控制状态中,即稳定情况,如果控制点全部在控制限制性,而且点的排例无异常则可以转入下一步. 3.如果有异常状态,或者虽然未超出控制限制,但排列有异常,则需要查明原因,并采取妥善的措施. 1,按规定大抽样状态和样本大小抽取样本.2;测量样本数值,计算统计量数值. 把上述所取数据作立方图

      3、,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: 样本点超出控制界限; 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: 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。 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。 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。 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

      4、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。 值得注意的是,如果发现了超越管理界限的异常现象,却不去努力追究原因,采取对策,那么尽管控制图的效用很好也只不过是空纸一张。 4把上述取得的数据着立方图,将立方图和标准限制公差上限和公差下限相比较,看是不是在理想状态和较理想状态,如果打不到要求,或者标准差减少直到标准位置. 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,主要是根据形成的样本数据位置以变化和判断 1 样本点超出控制点/.控制点在控制点限制.但排列异常.当数据点超出管理限制时,一般认为过程存在异常想象./连续有7 个以上的点全部偏离中心线上方和下方,这时候需要查看生产线是不是有异常想象, 点相继出现向上和向下的点全部偏离中心线这时候应查出生产条件出现的变化. 点的排列状态呈周期性的变化,这时候可以对作业的时间进行层次处理,从新制作控制=图. 值得注意的是如果发现了超出管理限制的异常想象,却不去努力追究根基,采取对策,那么尽管控制土 已不过是一张白纸. 按规定的抽样间隔和样本大小抽取样本; 测

      5、量样本的质量特性值,计算其统计量数值; 在控制图上描点; 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: 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; 根据管理点上的质量问题,合理选择控制图的种类: 使用控制图做工序管理时,应首先确定合理的控制界限: 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; 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; 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: 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; 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

      6、而且点的排列无异常,则可以转入下一步; 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; 1;按规定大抽样间隔和样本大小抽取样本. 2;测量样本的质量数值,计算统计量数值. 3;在控制图上描点. 4;判断生产过程是有并行. 控制图为生产提供了许多生产过程有用的信息时应注意一下几个问题 1;根据工序的质量情况,合理的选择管理点.管理点一般是指关键部位,关键尺寸/工艺本身有特殊要求. 2;随机抽取样品50件以上,测出样品大数据,计算控制界限,搞出控制图. 观察控制图是不是在控制状态中,即稳定情况,如果控制点全部在控制限制性,而且点的排例无异常则可以转入下一步. 3.如果有异常状态,或者虽然未超出控制限制,但排列有异常,则需要查明原因,并采取妥善的措施. 1,按规定大抽样状态和样本大小抽取样本.2;测量样本数值,计算统计量数值. 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

      7、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: 样本点超出控制界限; 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: 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。 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。 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。 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。 值得注意的是,如果发现了超越管理界限的异常现象,却不去努力追究原因,采取对策,那么尽管控制图的效用很好也只不过是空纸一张。 4把上述取得的数据着立方图,将立方图和标准限制公差上限和公差下限相比较,看是不是在理想状态和较理想状态,如果打不到要求,或者标准差减少直到标准位置. 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,主要是根据形成的样本数据位置以变化和判断 1 样本点超出控制点/.控制点在控制点限制.但排列异常.当数据点超出管理限制时,一般认为过程存在异常想象./连续有7 个以上的点全部偏离中心线上方和下方,这时候需要查看生产线是不是有异常想象, 点相继出现向上和向下的点全部偏离中心线这时候应查出生产条件出现的变化. 点的排列状态呈周期性的变化,这时候可以对作业的时间进行层次处理,从新制作控制=图. 值得注意的是如果发现了超出管理限制的异常想象,却不去努力追究根基,采取对策,那么尽管控制土 已不过是一张白纸. 日历

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